RU2761741C1 - Способ неинвазивного определения биофизических сигналов - Google Patents
Способ неинвазивного определения биофизических сигналов Download PDFInfo
- Publication number
- RU2761741C1 RU2761741C1 RU2020138727A RU2020138727A RU2761741C1 RU 2761741 C1 RU2761741 C1 RU 2761741C1 RU 2020138727 A RU2020138727 A RU 2020138727A RU 2020138727 A RU2020138727 A RU 2020138727A RU 2761741 C1 RU2761741 C1 RU 2761741C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- cardiac
- parameters
- signals
- patient
- sequential
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 claims abstract description 61
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 32
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 32
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 17
- 206010016654 Fibrosis Diseases 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 6
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 6
- 230000004761 fibrosis Effects 0.000 description 6
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 6
- 210000001835 viscera Anatomy 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 210000001562 sternum Anatomy 0.000 description 5
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 4
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 3
- 230000007882 cirrhosis Effects 0.000 description 3
- 208000019425 cirrhosis of liver Diseases 0.000 description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 3
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 3
- 230000000771 oncological effect Effects 0.000 description 3
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 3
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 3
- 239000003381 stabilizer Substances 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 238000009534 blood test Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 2
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 2
- 230000005670 electromagnetic radiation Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 2
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 description 2
- 208000019423 liver disease Diseases 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 230000008844 regulatory mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 2
- 206010027476 Metastases Diseases 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000002567 autonomic effect Effects 0.000 description 1
- 238000004159 blood analysis Methods 0.000 description 1
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000005714 functional activity Effects 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 230000000004 hemodynamic effect Effects 0.000 description 1
- 230000002458 infectious effect Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 230000003211 malignant effect Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000004171 remote diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
- 210000000952 spleen Anatomy 0.000 description 1
- 210000000955 splenic vein Anatomy 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/2415—Measuring direct current [DC] or slowly varying biopotentials
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
Изобретение относится к медицине, а точнее к функциональной диагностике, и может быть использовано дл неинвазивного определения биофизических параметров заболеваний человека на основе информационного анализа биофизических сигналов. Осуществляют регистрацию последовательных кардиоциклов кардиосигналов, вычисление значений параметров для каждого кардиоцикла, в том числе размахов амплитуды систолического сегмента и временных интервалов между характерными пиками кардиосигналов. Производят кодирование полученного набора значений параметров последовательных кардиоциклов символами. Определяют для каждого кардиосигнала частотный вектор из трехчленных кодовых комбинаций с помощью ранжирования их по частоте встречаемости. Частотный вектор сравнивают с эталонными кодами заболеваний из базы данных и оценивают вероятность наличия заболевания. При этом регистрацию последовательных кардиоциклов производят, используя синхронизированные по времени одно отведение электрокардиограммы, проекцию сейсмокардиограммы на ось, направленную перпендикулярно поверхности грудной клетки пациента, и проекцию гирокардиограммы на ось, направленную к голове пациента. Способ обеспечивает упрощение аппаратной реализации и ее использования при проведении регистрации последовательных кардиосигналов за счет расположения датчиков в одной точке, размещенной на нижней границе грудины пациента. 2 з.п. ф-лы, 3 ил., 3 табл.
Description
Предлагаемое изобретение относится к медицине, а точнее к функциональной диагностике, к способам измерения и определения специфических параметров биофизических сигналов для неинвазивной диагностики заболеваний внутренних органов человека.
Известно, что кардиоимпульсы любой физической природы: электрической, магнитной, гидродинамической и механической - все одновременно генерируемые сердцем и подвергаемые модуляции несут в себе дублированную информацию о норме и заболеваниях внутренних органов (1. Успенский В.М. Информационная функция сердца. Теория и практика диагностики заболеваний внутренних органов методом информационного анализа электрокардиосигналов. - М.: «ПЛАНЕТА», 2016. - с. 272.) Однако для информационного анализа по технологии, предложенной В.М. Успенским, в настоящее время наиболее доступны электрокардиосигналы и сейсмокардиосигналы.
Известен способ определения функционального состояния нервной вегетативной системы человека по индексу напряжения (Баевский Р.М. "Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии". - М.: 1979 г.), включающий регистрацию временных интервалов R-R электрокардиограммы, статистическую обработку с определением МО - моды, АМО - амплитуды моды, АХ - вариационного размаха и последующего расчета индекса напряжения по формуле и построение гистограмм.
Известен способ интегральной оценки состояния организма человека по патенту RU 2083155, С1 от 10.07.97 (Савицкий В.В., Суетина Д.А.), который состоит в следующем. Регистрируют временные интервалы R-R ЭКГ (электрокардиограммы) и проводят энтропийный анализ сердечного ритма по предложенной формуле и при значении Е 50-70 уел. ед. оценивают состояние регуляторных механизмов организма как оптимально устойчивое, при Е выше 70 усл. ед. констатируют напряжение регуляторных механизмов или их рассогласование. Способ позволяет оценить состояние организма человека как целостной системы и может быть использован для профотбора, оценки лечебных и тренировочных процессов.
Недостатком всех вышеописанных способов является то, что они не позволяют провести диагностику заболеваний.
Известен способ экспресс-диагностики злокачественных новообразований (см. патент RU №2100958, С1). Способ заключается в регистрации электрокардиограммы во втором стандартном отведении, в положении пациента лежа на спине. Исследование проводят в отдельном помещении, после нескольких минут адаптации к условиям кабинетной записи и горизонтальному положению. В течение двух часов до начала съема ЭКГ обследуемым рекомендуют воздерживаться от приема пищи и курения. Регистрируют от нескольких сотен до нескольких тысяч R-R интервалов электрокардиограммы и проводят их математическую обработку с определением обычных статистических показателей ритмограммы: среднего значения длительности R-R интервалов (МЧ), дисперсии (ДЧ), асимметрии (АЧ) и эксцессы моды (ЕЧ), гладкости (S4) и вероятности (Р) динамики изменения длительности R-R интервалов в сторону увеличения или уменьшения, формируют так называемый "код" ритмограммы в виде последовательности вычисленных значений МЧ, ДЧ, АЧ, ЕЧ, S4 и Р, определяют ближайший код больного и ближайший код здорового по величине евклидова расстояния между кодом обследуемого и имеющимися в выборке кодами ритмограмм групп здоровых и больных онкологическими заболеваниями, вычисляют распознающую функцию по формуле. Способ позволяет выявлять злокачественные новообразования, в том числе на ранних стадиях развития, независимо от локализации.
Однако этот известный способ непригоден для диагностики других (кроме злокачественных) заболеваний.
Известен способ неинвазивной дистанционной диагностики онкологического заболевания (патент RU №2144781, МПК А61В 5/00, опубликовано 27.01.2000). Изобретение относится к медицине и медицинской технике и предназначено для диагностики и дифференцирования онкологического заболевания. В способе неинвазивной дистанционной диагностики состояния человека измеряют электромагнитное излучение органов и тканей человека с помощью высокочувствительного приемника с последующей обработкой и анализом результатов измерений. Причем проводят измерение электромагнитного излучения органов и тканей человека в миллиметровом и/или дециметровом диапазонах. Обработку результатов измерений осуществляют путем детектирования высокочастотного шумового сигнала и выделения низкочастотной модулирующей составляющей. Далее осуществляют ее спектральный анализ с использованием различных спектральных сглаживающих окон, определяют систематические компоненты в оценках спектров с помощью метода нелинейного оценивания с выделением остаточных кривых в оценках спектра за вычетом систематической компоненты. Формируют диагностические признаки в виде параметров систематических компонент и характеристик остаточных кривых. После этого проводят дополнительные измерения с последующей их обработкой, анализом и формированием дополнительных диагностических признаков. Из совокупности однородных диагностических признаков строят множество динамических рядов, на основании динамических рядов с использованием статистического и/или нейросетевого классификатора определяют наличие онкологического заболевания, при этом антенну приемника устанавливают так, что продольная ось ее перпендикулярна поверхности тела, затем осуществляют поворот антенны приемника на 90° относительно его продольной оси и повторяют измерения с последующей их обработкой, анализом и формированием диагностических признаков, для каждого из которых строят второе множество динамических рядов, путем сопоставления динамических рядов, полученных до и после изменения положения антенны приемника, с использованием дополнительного статистического и/или нейросетевого классификатора дифференцируют онкологическое заболевание. Способ позволяет объективно и в короткие сроки оценить качественно и количественно функциональную активность всех основных органов и систем организма человека и дифференцировать онкологическое заболевание, если последнее имеет место, установить первичный очаг и метастазы.
Недостатком способа является диагностика исключительно онкологических заболеваний и чувствительность к электромагнитным помехам.
Известен способ неинвазивной диагностики фиброза при диффузных заболеваниях печени (патент RU №2422091, МПК А61B 8/06, G01N 33/50, опубликовано 27.06.2011). Изобретение относится к области медицины, а именно к гастроэнтерологии. Для неинвазивной диагностики фиброза и цирроза при HBV и HCV инфекциях проводят комплексное ультразвуковое исследование ткани печени и селезенки. Дополнительно проводят дуплексное сканирование с цветным допплеровским картированием сосудов портопеченочного региона и определяют количественные показатели гемодинамики скорости кровотока в сосудах, в том числе в селезеночной вене. Исследуют анализ крови, по которому определяют количество тромбоцитов, проводят биохимические исследования крови, берут наиболее весомые для определения стадии заболевания показатели коагулограммы. Далее проводят дискриминантный анализ полученных характеристик и показателей и с учетом возраста и экспериментально полученных коэффициентов рассчитывают суммарное значение двух канонических дискриминантных функций F1 и F2 для HCV и HBV инфекций. Далее по полученной эмпирическим путем территориальной карте определяют положение точки для рассчитанных по конкретным показателям больного значений F1 и F2 для случаев HCV-инфекции и HBV-инфекции. В зависимости от расположения точки на территориальной карте диагностируют случай легкого фиброза, тяжелого фиброза или цирроза печени. Способ повышает достоверность диагностики фиброза и цирроза при HBV и HCV инфекциях.
Недостатком способа является диагностика исключительно фиброза при диффузных заболеваниях печени и отсутствие полной неинвазивности в связи с необходимостью дополнительного анализа крови стандартными способами.
Известен способ по патенту RU №2163088, О для диагностики заболеваний внутренних органов неинфекционной природы на любой стадии их развития (Успенский В.М., 2001 г.). В этом известном способе регистрируют 300-600 электрокардиосигналов, выделяют серии, соответствующие дыхательным волнам, ранжированные на периоды с учетом количества входящих в них кардиоимпульсов, определяют амплитуду зубцов Rn(ф) и интервалы времени между ними Tn(ф) в каждой серии. Вычисляют среднестатическую величину амплитуды каждого зубца Rn(cp) и временного интервала Tn(ср) путем математической обработки тех зубцов Rn(ф) и временных интервалов Tn(ф), порядковый номер которых в серии соответствует порядковому номеру в анализируемой серии. Сравнивают амплитуду каждого анализируемого зубца Rn(ф) и величину каждого анализируемого временного интервала Tn(ф) с соответствующими среднестатическими величинами, а кодированию подвергают получаемые выражения сравнения. Кодирование производят с использованием одно-двух-трех и более членных кодовых комбинаций, построение кодограммы обследуемого осуществляют в соответствии с вариантом кодирования и количеством членов кодовой комбинации методом последовательного смещения на один кардиосигнал всей записи кардиоимпульсов от начала до конца с последующим структурированием кодограммы путем распределения кодовых комбинаций с учетом частоты их встречаемости. Далее сравнивают кодограммы обследуемого с эталонными кодограммами здоровых и больных лиц, полученными аналогичным образом и включающими только кодовые комбинации стопроцентной встречаемости, заключение о наличии нормы или заболевания выносят в случае наличия в кодограмме обследуемого полного набора комбинаций символов соответствующего эталона.
Недостатками этого способа являются: продолжительность исследования от 20 до 40 и более минут в зависимости от частоты пульса, необходимость последовательной регистрации комплекса кардиоимпульсов в стандартных отведениях съема электрокардиограммы, а также неполное кодирование пространственно-временной динамики кардиоциклов во фрагментах структурированной кодограммы, включающих три и более кардиоциклов, что чревато частичной потерей информации, заложенной в динамике их основных параметров.
Известен патент RU 2679296 «Сейсмокардиоблок и способ измерения сейсмокардиоцикла» (см. заявка №2017141767 от 30.11.2017, Солдатенков В.А. и др.). Описанное в патенте устройство, использовалось при апробации предложенного способа неинвазивной диагностики заболеваний, а именно: сейсмокардиоблок, содержащий корпус с размещенными в нем трехосным блоком микроэлектромеханических акселерометров, трехосным блоком микроэлектромеханических гироскопов и схемой обработки и передачи данных. Схема обработки и передачи данных содержит вторичный источник питания со стабилизатором напряжения, блок буферных повторителей на основе малошумящих операционных усилителей, цифровой микроконтроллер (МК) со встроенными аналого-цифровым преобразователем (АЦП), интерфейсами USART и JTAG и технологическим разъемом для программирования МК, а также микросхему-преобразователь выходного интерфейса USART - RS-422 с основным разъемом сейсмокардиоблока, при этом три выхода, соответствующие осям трехосного блока микроэлектромеханических акселерометров, через операционные усилители подключены к входам АЦП МК, три выхода, соответствующие осям трехосного блока микроэлектромеханических гироскопов, подключены к другим входам МК, выход вторичного источника питания подключен к входам соответствующих операционных усилителей, входу трехосного блока микроэлектромеханических акселерометров, входу МК и входу преобразователя выходного интерфейса USART - RS-422, выход стабилизатора напряжения подключен к входу трехосного блока микроэлектромеханических гироскопов и своему входу МК, технологический разъем для программирования МК подключен к интерфейсу JTAG, интерфейс USART связан с микросхемой-преобразователем выходного интерфейса USART - RS-422, содержащей основной разъем сейсмокардиоблока, связанный общей шиной с входами вторичного источника питания и стабилизатора напряжения, при этом МК выполнен с возможностью цифроаналогового преобразования полученных сигналов, их фильтрации и вычисления модуля вектора собственного ускорения сердца и углов его ориентации в приборной системе координат для последующего контроля состояния человека. В испытаниях описанный сейсмокардиоблок стыковался с электрокардиоблоком высокого разрешения. Патент также содержит способ измерения вектора собственного ускорения сердца, включающий преобразование колебаний сердца с помощью содержащего трехосный блок микроэлектромеханических акселерометров сейсмокардиоблока в электрические выходные сигналы, которые соответствуют проекциям вектора кажущегося ускорения сердца на оси ортогональной системы координат, оцифровывают и подвергают фильтрации, отличающийся тем, что дополнительно используют трехосный блок микроэлектромеханических гироскопов, с помощью которого преобразуют сердцебиения в дополнительные электрические выходные сигналы, при этом осуществляют первичную фильтрацию сигналов и компенсацию систематических погрешностей смещения нулей и коэффициентов преобразований, на основе полученных значений проекций угловых скоростей и кажущихся ускорений вычисляют матрицу поворота приборной системы координат относительно опорной и углы ее ориентации, вычисляют модуль вектора собственного ускорения сердца и углы его ориентации в приборной системе координат, после чего осуществляют вторичную фильтрацию полученных значений в виде временного ряда и используют полученные данные для определения состояния человека.
Недостатком описанного способа является вычисление значения модуля вектора собственного ускорения, который по сравнению с исходным сигналом акселерометра является суммой сигналов гироскопов и акселерометров, что вносит значительную погрешность, в том числе из-за интегрирования сигнала гироскопа для вычисления матрицы поворота, включает очень малые величины углов α, β используемых в качестве параметров сигнала, а также отсутствует взаимосвязь с сигналом ЭКГ. Все это не позволяет напрямую использовать это техническое решение для неинвазивной диагностики заболеваний человека на основе информационного анализа биофизических сигналов.
Известен принимаемый за прототип способ диагностики заболеваний внутренних органов (Патент РФ на изобретение №2407431 по заявке №2009125688/14 от 07.07.09), заключающийся в одновременном снятии с помощью электрокардиоблока (ЭКБ) от 300 до 600 электрокардиоциклов в 1, 2, и 3 стандартных отведениях по Эйтховену. Измеряют амплитуды QRS-желудочковых комплексов с погрешностью до 1 милливольта и интервалы времени между ними с погрешностью до 1 миллисекунды. Структурируют массив кардиоциклов с помощью «окна», включающего последовательно 3 или более кардиоциклов путем перемещения на один кардиоцикл вдоль электрокардиограммы от начала до ее конца. Кодируют каждый фрагмент структурированной электрокардиограммы с помощью символов. Подсчитывают одинаковые символы кодирования фрагментов и ранжируют их с учетом частоты встречаемости. Сравнивают с эталонными кодограммами нормы и различных заболеваний, которые получены аналогичным способом, включающим символы только 100% встречаемости. Заключение о наличии нормы или заболевания выносят, суммируя сведения о диагностике в трех отведениях, в каждом из которых наличие нормы или заболевания констатируют при наличии полного набора символов соответствующего эталона. Способ позволяет сократить продолжительность исследования и повысить точность диагностики.
Для реализации вышеописанного способа может быть использован известный дистанционный комплекс для анализа электрокардиограммы по патенту RU 2698980 (см. заявку 2018107720 от 02.03.2018 С1, авторы Ачильдиев В.М. и др.). Дистанционный комплекс для анализа электрокардиосигналов, содержащий электроды датчиков, связанные с электрокардиоблоком высокого разрешения, включающим в свой состав блок аккумуляторов, микроконтроллер с радиоинтерфейсом, связанным через персональную ЭВМ посредством сети интернет с диагностическим сервером обработки данных и хранилищем, отличается тем, что в состав электрокардиоблока дополнительно введены аналого-цифровой преобразователь высокого разрешения для каждого электрода (далее АЦП) и блок источников опорного напряжения, подключенные к микроконтроллеру, при этом блок аккумуляторов через блок источников опорного напряжения подключен к соответствующим входам упомянутых АЦП, микроконтроллера и радиоинтерфейса, а каждый электрод соединен со своим АЦП посредством кабелей.
Недостатком данных технических решений является то, что для их реализации нельзя использовать стандартные электрокардиографы, необходимо использование большого количества проводов для подключения электродов, которое пациент не может произвести самостоятельно. Кроме того, в способе используются кардиосигналы только одного типа - ЭКГ.
Технический результат предлагаемого в данной заявке способа представляет собой модификацию описанного в прототипе способа диагностики заболеваний, предложенного В.М. Успенским, состоящую в упрощении аппаратной реализации и ее использования при проведении регистрации последовательных кардиосигналов, в связи с возможностью расположения датчиков в одной точке, размещенной на нижней границе грудины пациента, а также расширение списка диагностируемых заболеваний и повышение точности диагностики в связи с использованием кардиосигналов разной природы.
Технический результат достигается тем, что в способе неинвазивного определения биофизических параметров заболеваний человека на основе информационного анализа биофизических сигналов, включающем регистрацию последовательных кардиоциклов кардиосигналов, вычисление значений параметров для каждого кардиоцикла, в том числе размахов амплитуды систолического сегмента и временных интервалов между характерными пиками кардиосигналов, кодирование полученного набора значений параметров последовательных кардиоциклов символами, определение для каждого кардиосигнала частотного вектора из трехчленных кодовых комбинаций с помощью ранжирования их по частоте встречаемости, который сравнивают с эталонными кодами заболеваний из базы данных и оценивают вероятность наличия заболевания, упомянутую регистрацию последовательных кардиоциклов производят, используя синхронизированные по времени одно отведение электрокардиограммы, проекцию сейсмокардиограммы на ось, направленную перпендикулярно поверхности грудной клетки пациента и проекцию гирокардиограммы на ось, направленную к голове пациента.
Кроме того, в набор определяемых параметров последовательных кардиоциклов кардиосигналов включают коэффициент наклона равный отношению размаха амплитуды систолического сегмента к временному интервалу между характерными пиками кардиосигнала, при этом кодирование осуществляют на основе полученных комбинаций знаков приращений параметров последовательных кардиоциклов символами А, В, С, D, Е, F.
Кроме того, в набор определяемых параметров последовательных кардиоциклов кардиосигналов включают площадь региона под кривой кардиосигнала на отрезке между характерными пиками кардиосигнала, при этом кодирование осуществляют на основе полученных комбинаций знаков приращений параметров последовательных кардиоциклов символами А, В, С, D, Е, F.
Кроме того, в набор определяемых параметров последовательных кардиоциклов кардиосигналов включают площадь региона под кривой кардиосигнала на отрезке между характерными пиками кардиосигнала соответствующего кардиоцикла, при этом кодирование осуществляют на основе полученных комбинаций знаков приращений параметров последовательных кардиоциклов символами А, В, С, D, Е, F, G, Н.
Предлагаемое изобретение поясняется следующими чертежами:
На фиг. 1 изображены оси используемых проекций кардиосигналов СКГ и ГКГ.
На фиг. 2 и 3 приведены наборы А и Б специфических параметров, используемых для информационного анализа кардиосигналов. На фигурах 1-3 показано:
1 - устройство для регистрации биофизических сигналов трех типов: ЭКГ, СКГ и ГКГ,
2 - точка на нижней границе грудины человека, где размещается устройство 1,
3 - ЭКГ,
4 - СКГ,
5 - ГКГ,
6 - ось Zs используемой проекции СКГ, соответствует измерительной оси микроэлектромеханического акселерометра в устройстве 1,
7 - ось Yg используемой проекции ГКГ, соответствует измерительной оси микроэлектромеханического гироскопа в устройстве 1,
8 - параметр Rn, равный размаху амплитуды систолического сегмента кардиосигнала n-го кардиоцикла, размерность соответствует исходной размерности кардиосигнала,
9 - параметр Тn, [мс], равный временному интервалу между характерными пиками кардиосигнала n-го цикла,
10 - параметр Kn, коэффициент наклона n-го кардиоцикла, вычисляемый по формуле:
11 - параметр Sn, равный площади региона под кривой кардиосигнала на отрезке между R пиками сигнала ЭКГ n-го кардиоцикла, вычисляемый по формуле:
где 
- наименьшее значение сигнала в n-ом кардиоцикле,
ƒs, Гц - частота опроса устройства 1,
kn - количество точек в n-ом кардиоцикле,
12 - R пик сигнала ЭКГ,
13 - кардиоцикл биофизического сигнала.
На чертежах проиллюстрирован способ неинвазивной диагностики заболеваний человека на основе информационного анализа биофизических сигналов, а именно способ размещения устройства 1 в одной точке на нижней границе грудины 2 для регистрации биофизических сигналов (иначе кардиосигналов) ЭКГ 3, СКГ 4, ГКГ 5, с указанием используемых осей проекций Zs СКГ 6 и Yg ГКГ 7, а также определяемые параметров, такие как размах амплитуд систолического комплекса Rn 8, временной интервал Тn 9 между характерными пиками, коэффициент наклона Rn 10 равный отношению значения Rn к Тn и площадь региона под кривой кардицикла Sn 11 на отрезке между R пиками 12 ЭКГ 2 соответствующего кардиоцикла 13.
Аппаратная реализация и упрощение способа ее применения заключаются в том, что одновременно используются три канала кардиосигналов 3, 4 и 5: одно отведение ЭКГ, одна проекция СКГ по оси, направленной перпендикулярно фронтальной плоскости тела, одна проекция ГКГ по оси, перпендикулярно поперечной плоскости и направленной по направлению к голове пациента. В качестве отведения ЭКГ 3 берется второе стандартное отведение или одно грудное отведение. Кардиосигнал СКГ 4 регистрируется с помощью микроэлектромеханического акселерометра со спектральной плотностью шума не более 4,9⋅⋅0-4 м/с2. Кардиосигнал ГКГ 5 регистрируется с помощью микроэлектромеханического гироскопа со спектральной плотностью шума не более 0,015 /с. Таким образом, устройство для регистрации трех выбранных кардиосигналов 3, 4, 5 может быть реализовано в одном блоке 1, размещаемом на нижней границе грудины человека в точке 2 без использования электродов с проводами, подключаемых к конечностям. Достижение технического результата в части расширения списка диагностируемых заболеваний возможно в связи с тем, что кардиосигналы СКГ и ГКГ являются интегральными сигналами и несут информацию о состоянии внутренних органов человека, отличную от кардиосигналов ЭКГ. Кардиосигналы СКГ и ГКГ, как и ЭКГ, имеют характерные пики, которые позволяют определять значения параметров Rn 8, Тn 9, Kn 10 и Sn 11.
Пример осуществления способа диагностики представляет собой следующую последовательность действий:
1. Измерение 600 кардиоциклов с частотой не менее 1 кГц и разрешением кардиосигналов не менее 0,2 мкВ по ЭКГ, 0,1 м/с2 по СКГ, 0,001% по ГКГ. В качестве ЭКГ используется одно грудное отведение или второе стандартное отведение. Оси используемых проекций СКГ и ГКГ изображены на фиг. 1.
2. Определение R пиков ЭКГ, характерных максимумов и минимумов систолического сегмента СКГ и ГКГ (фиг. 2 и 3).
3. Вычисление набора параметров кардиоциклов «А»: Rn, Тn и Kn (см. фиг. 2) или набора «Б»: Rn, Тn и Sn (см. фиг. 3).
4. Вычисление знаков приращений параметров и кодирование в соответствии с Табл. 1 или Табл. 2 в соответствии с выбранным набором параметров.
5. Методом «скользящего окна» формируются триграммы (трехчленные кодовые комбинации) символов, которые ранжируются по частоте встречаемости для получения вектора частот по каждому кардиосигналу, как показано в Табл. 3.
6. Сравнение полученного вектора частот с эталонными кодами заболеваний и постановка диагноза.
Таким образом, достигается технический результат предлагаемого в данной заявке способа, который представляет собой упрощение аппаратной реализации и ее использования при проведении регистрации последовательных кардиосигналов, в связи с возможностью расположения датчиков в одной точке, размещенной на нижней границе грудины пациента, а также расширение списка диагностируемых заболеваний и повышение точности диагностики в связи с использованием кардиосигналов разной природы.
Claims (3)
1. Способ неинвазивного определения биофизических параметров заболеваний человека на основе информационного анализа биофизических сигналов, включающий регистрацию последовательных кардиоциклов кардиосигналов, вычисление значений параметров для каждого кардиоцикла, в том числе размахов амплитуды систолического сегмента и временных интервалов между характерными пиками кардиосигналов, кодирование полученного набора значений параметров последовательных кардиоциклов символами, определение для каждого кардиосигнала частотного вектора из трехчленных кодовых комбинаций с помощью ранжирования их по частоте встречаемости, который сравнивают с эталонными кодами заболеваний из базы данных, и оценивают вероятность наличия заболевания, отличающийся тем, что регистрацию последовательных кардиоциклов производят, используя синхронизированные по времени одно отведение электрокардиограммы, проекцию сейсмокардиограммы на ось, направленную перпендикулярно поверхности грудной клетки пациента, и проекцию гирокардиограммы на ось, направленную к голове пациента.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в набор определяемых параметров последовательных кардиоциклов кардиосигналов включают коэффициент наклона, равный отношению размаха амплитуды систолического сегмента к временному интервалу между характерными пиками кардиосигнала, при этом кодирование осуществляется на основе полученных комбинаций знаков приращений параметров последовательных кардиоциклов символами А, В, С, D, Е, F.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в набор определяемых параметров последовательных кардиоциклов кардиосигналов включают площадь региона под кривой кардиосигнала на отрезке между характерными пиками электрокардиограммы соответствующего кардиоцикла, при этом кодирование осуществляется на основе полученных комбинаций знаков приращений параметров последовательных кардиоциклов символами А, В, С, D, Е, F, G, Н.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020138727A RU2761741C1 (ru) | 2020-11-26 | 2020-11-26 | Способ неинвазивного определения биофизических сигналов |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020138727A RU2761741C1 (ru) | 2020-11-26 | 2020-11-26 | Способ неинвазивного определения биофизических сигналов |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2761741C1 true RU2761741C1 (ru) | 2021-12-13 |
Family
ID=79175154
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2020138727A RU2761741C1 (ru) | 2020-11-26 | 2020-11-26 | Способ неинвазивного определения биофизических сигналов |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2761741C1 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2849693C1 (ru) * | 2025-02-24 | 2025-10-28 | Общество с ограниченной ответственностью "АРК Системс" | Способ определения параметров кардиосигналов для контроля неотложного состояния человека |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2083155C1 (ru) * | 1992-07-16 | 1997-07-10 | Василий Васильевич Савицкий | Способ оценки состояния организма человека как целостной системы по степени напряжения его регуляторных механизмов |
| RU2100958C1 (ru) * | 1995-12-13 | 1998-01-10 | Константин Владимирович Дзюба | Способ экспресс-диагностики злокачественных новообразований |
| RU2163088C1 (ru) * | 2000-04-12 | 2001-02-20 | Успенский Вячеслав Максимилианович | Способ диагностики заболеваний внутренних органов неинфекционной природы на любой стадии их развития |
| RU2262887C2 (ru) * | 2003-08-06 | 2005-10-27 | Каплан Александр Яковлевич | Способ оценки функционального состояния регуляторных систем организма человека и устройство для его осуществления |
| RU2651068C1 (ru) * | 2017-07-05 | 2018-04-18 | Олег Николаевич Бодин | Способ неинвазивного определения электрофизиологических характеристик сердца |
| RU2657384C2 (ru) * | 2016-11-24 | 2018-06-13 | Александр Викторович Ежков | Способ и система неинвазивной скрининговой оценки физиологических параметров и патологий |
| RU2679296C1 (ru) * | 2017-11-30 | 2019-02-06 | Открытое акционерное общество "НПО "Геофизика-НВ" | Сейсмокардиоблок и способ измерения сейсмокардиоцикла |
| RU2736696C1 (ru) * | 2020-03-19 | 2020-11-19 | Общество с ограниченной ответственностью "МЕДСКРИН" | Способ диагностики заболеваний внутренних органов с помощью матричного информационного анализа электрокардиосигналов |
-
2020
- 2020-11-26 RU RU2020138727A patent/RU2761741C1/ru active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2083155C1 (ru) * | 1992-07-16 | 1997-07-10 | Василий Васильевич Савицкий | Способ оценки состояния организма человека как целостной системы по степени напряжения его регуляторных механизмов |
| RU2100958C1 (ru) * | 1995-12-13 | 1998-01-10 | Константин Владимирович Дзюба | Способ экспресс-диагностики злокачественных новообразований |
| RU2163088C1 (ru) * | 2000-04-12 | 2001-02-20 | Успенский Вячеслав Максимилианович | Способ диагностики заболеваний внутренних органов неинфекционной природы на любой стадии их развития |
| RU2262887C2 (ru) * | 2003-08-06 | 2005-10-27 | Каплан Александр Яковлевич | Способ оценки функционального состояния регуляторных систем организма человека и устройство для его осуществления |
| RU2657384C2 (ru) * | 2016-11-24 | 2018-06-13 | Александр Викторович Ежков | Способ и система неинвазивной скрининговой оценки физиологических параметров и патологий |
| RU2651068C1 (ru) * | 2017-07-05 | 2018-04-18 | Олег Николаевич Бодин | Способ неинвазивного определения электрофизиологических характеристик сердца |
| RU2679296C1 (ru) * | 2017-11-30 | 2019-02-06 | Открытое акционерное общество "НПО "Геофизика-НВ" | Сейсмокардиоблок и способ измерения сейсмокардиоцикла |
| RU2736696C1 (ru) * | 2020-03-19 | 2020-11-19 | Общество с ограниченной ответственностью "МЕДСКРИН" | Способ диагностики заболеваний внутренних органов с помощью матричного информационного анализа электрокардиосигналов |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| АЧИЛЬДИЕВ В. М. и др. Электросейсмокардиоблок, в составе которого электрокардиоблок высокого разрешения и сейсмокардиоблок на основе микромеханических датчиков. Наноиндустрия. 2019, спецвыпуск, стр. 560-568. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2849693C1 (ru) * | 2025-02-24 | 2025-10-28 | Общество с ограниченной ответственностью "АРК Системс" | Способ определения параметров кардиосигналов для контроля неотложного состояния человека |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7862515B2 (en) | Apparatus for detecting sleep apnea using electrocardiogram signals | |
| Andreozzi et al. | A novel broadband forcecardiography sensor for simultaneous monitoring of respiration, infrasonic cardiac vibrations and heart sounds | |
| Hoyer et al. | Mutual information function assesses autonomic information flow of heart rate dynamics at different time scales | |
| US20050154438A1 (en) | Medical electrode system and method | |
| WO1988002234A1 (fr) | Appareil de mesure de la pression intracranienne | |
| JPH05505954A (ja) | 心筋虚血検出システム | |
| CN101365380A (zh) | 使用脑电图（eeg）测量来分析和评估抑郁和其他情绪紊乱的系统和方法 | |
| Chowdhury et al. | Machine learning in wearable biomedical systems | |
| EP3399907A1 (en) | System and method of measuring hemodynamic parameters from the heart valve signals | |
| US20210204857A1 (en) | Method and device for cardiac monitoring | |
| RU2163088C1 (ru) | Способ диагностики заболеваний внутренних органов неинфекционной природы на любой стадии их развития | |
| CN118922128A (zh) | 用于肥厚型心肌病估计的多传感器mems系统和机器学习分析方法 | |
| JP2024087811A (ja) | 携帯用心電図計を用いた心電図測定サービス提供方法及びシステム | |
| Yen et al. | Non-contact estimation of cardiac inter-beat interval and heart rate variability using time-frequency domain analysis for CW radar | |
| CN118119331A (zh) | 用于将来自生物物理信号的视觉特征工程化以用于表征生理系统的方法和系统 | |
| Parlato et al. | Fully automated template matching method for ECG-free heartbeat detection in cardiomechanical signals of healthy and pathological subjects | |
| US20230363654A1 (en) | Beamforming systems and methods for detecting heart beats | |
| RU2761741C1 (ru) | Способ неинвазивного определения биофизических сигналов | |
| US6192262B1 (en) | Method of living organism multimodal functional mapping | |
| Fontecave-Jallon et al. | Is there an optimal localization of cardio-microphone sensors for phonocardiogram analysis? | |
| Yu et al. | Non-Contact Measurement of Heart Rate Variability in Frail Geriatric Patients: Response to Early Geriatric Rehabilitation and Comparison with Healthy Old Community-Dwelling Individuals–a Pilot Study | |
| RU2849693C1 (ru) | Способ определения параметров кардиосигналов для контроля неотложного состояния человека | |
| Rahman et al. | Reconstruction of 3-axis seismocardiogram from right-to-left and head-to-foot components using a long short-term memory network | |
| Mantero et al. | Effect of sample volume location on Doppler-derived transmitral inflow velocity values in 288 normal subjects 20 to 80 years old: an echocardiographic, two-dimensional color Doppler cooperative study | |
| Al Taee et al. | Electrogastrogram based medical applications an overview and processing frame work |