Учебное пособие кубланов владимир семенович
 Скачать 3.74 Mb.
|
|
В. С. КУБЛАНОВ В. И. БОРИСОВ А. Ю. ДОЛГАНОВ АНАЛИЗ БИОМЕДИЦИНСКИХ СИГНАЛОВ В СРЕДЕ Учебное пособие КУБЛАНОВ ВЛАДИМИР СЕМЕНОВИЧ доктор технических наук, профессор, руководитель Научно-исследовательского медико-биологического инженерного центра высоких технологий ИРИТ–РтФ e-mail: Сайт НИМБИЦВТ ИРИТ-РтФ: http://bioeng.rtf.urfu.ru/ БОРИСОВ ВАСИЛИЙ ИЛЬИЧ старший преподаватель e-mail: v.i.borisov@urfu.ru ДОЛГАНОВ АНТОН ЮРЬЕВИЧ аспирант, младший научный сотрудник e-mail: anton.dolganov@urfu.ru 9 7 8 5 7 9 9 6 1 8 1 3 1 I SBN 579961813 - 0 Министерство образования и науки Российской Федерации Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина В. С. Кубланов, В. И. Борисов, А. Ю. Долганов Анализ биомедицинских сигналов в среде Учебное пособие Рекомендовано методическим советом УрФУ для студентов, обучающихся по направлениям магистратуры 09.04.02 Информационные системы и технологии и 11.04.01 «Радиотехника» Екатеринбург Издательство Уральского университета УДК 519.246.8:616-072.7(075.8) ББК 54.10с51я73 К88 Рецензенты: профессор Сибирского федерального университета доктор технических наук ГМ. Алдонин; завотделом прикладных проблем управления Института математики и механики УрО РАН кандидат физико-математических наук В. Б. Костоусов Научный редактор — профессор, доктор технических наук СВ. Поршнев Кубланов, В. С. К88 Анализ биомедицинских сигналов в среде MATLAB : учебное пособие / В. С. Кубланов, В. И. Борисов, А. Ю. Долганов. — Екатеринбург Изд-во Урал. унта, 2016. – 120 с Приведены теоретические основы принципов анализа вариабельности сердечного ритма и рекомендации для исследования ее статистических, спектральных, корреляционных и нелинейных характеристик. Учебное пособие ориентировано на преподавателей и студентов-магистрантов всех специальностей ИРИТ—РтФ. Предназначено для студентов и магистрантов Института радиоэлектроники и информационных технологий — РтФ, владеющих основами математического анализа и базовым уровнем использования среды MATLAB. Библиогр.: 62 назв. Табл. 2. Рис. 15. Прил. 15. УДК 519.246.8:616-072.7(075.8) ББК 54.10с51я73 ISBN 978-5-7996-1813-1 © Уральский федеральный университет, 2016 Список сокращений ЭКГ – электрокардиограмма ЧСС – частота сердечных сокращений ФС – функциональное состояние Ф – состояние функционального покоя СКО – среднеквадратичное отклонение ПАРС – показатель активности регуляторных систем ПАРП – показатель адекватности процессов регуляции П – состояние последействия НЛД – нелинейная динамика Н – состояние функционально-нагрузочной пробы ИЦ – индекс централизации ИН – индекс напряжения ИВР – индекс вегетативного равновесия ИАП – индекс активации подкорковых нервных центров ВСР – вариабельность сердечного ритма ВР – временной ряд ВПР – вегетативный показатель ритма ВНС – вегетативная нервная система БОС – биологическая обратная связь АД – артериальное давление максимумы модулей вейвлет-преобразования VR – вариационный размах диапазон спектра ВСР от 0,4 до 0,15 Гц (2,5–6,5 с диапазон спектра ВСР от 0,15 до 0,04 Гц (6,5–25 с диапазон спектра ВСР от 0,004 до 0,03 Гц (25–333 c) NN – ряд (R-R) интервалов без артефактов мультифрактальный флуктуационный анализ индекс вегетативного баланса 4 Введение С остояние биологического объекта характеризуется множеством данных о структуре, состоящим из подмножества элементов и связей объекта, а также из подмножества их свойств. Информация об объекте — величина, определяемая множеством термов (знаков, символов, сигналов, отображающих на заданном языке состояние объекта и зафиксированных на томили ином носителе Биомедицинские сигналы несут информацию о физических проявлениях физиологических процессов (событий) живого организма, которая может быть измерена и представлена в виде, удобном для обработки с помощью вычислительной техники [38]. Примером события может являться работа сердца и образующиеся в результате электрические потенциалы на поверхности тела. Соответствующий этому событию биомедицинский сигнал — ЭКГ. Известно, что независимо от физической природы сигналы делятся на детерминированные и случайные [17]. Детерминированными сигналами называют сигналы, мгновенные значения которых точно определены в любые моменты времени. Случайными сигналами называют сигналы, мгновенные значения которых заранее предсказать невозможно. Случайные изменения параметра могут вызываться либо передаваемой информацией об изменениях в исследуемой системе, либо действием каких-то мешающих факторов. В последнем случае говорят о действии помех на передаваемую информацию 5 Введение Параметры сигнала, изменяющиеся во времени в соответствии с изменениями физиологических процессов в организме человека, являются информативными. Другими словами, эти параметры несут данные об изменении состояния исследуемого объекта или процесса. У биомедицинских сигналов информативными параметрами могут быть амплитуда или мощность, частота (период, фаза (временной сдвиг). Информацию могут нести только случайные сигналы. Детерминированный сигнал никакой информации не несет, поскольку его поведение заранее известно. На практике заключение о том, является ли процесс случайным или детерминированным, делается на основании результатов его воспроизведения если при проведении нескольких опытов результат наблюдений повторяется в пределах ошибки измерения, то процесс считается детерминированным, если нет — случайным. Обработка биомедицинских сигналов проводится в целях выделения в них информативных признаков или определения диагностических показателей Первым шагом при исследовании биологических систем является разработка датчиков и аппаратуры для преобразования изучаемых феноменов в электрические сигналы, поддающиеся измерению. Следующий шаг — фильтрация и устранение искажений сигналов (артефактов. Например, артефакты сигнала ЭКГ могут быть вызваны механическими движениями тела, помехами в сети и наводками электромагнитного поля. Третий шаг — обнаружение в биомедицинских сигналах событий и анализ их информационных характеристик, моделирование процессов и систем, порождающих биомедицинские сигналы Биомедицинские сигналы, отражающие изменения функциональных процессов в организме человека, в том числе в головном мозге, сердечно-сосудистой системе, сенсорных системах, моторных и двигательных функциях, являются непрерывными. Если такие сигналы преобразовать с помощью аналого-цифро- вого преобразования во временные ряды, то операции, выпол- Введение няемые на втором и третьем шагах исследования биологических систем, могут выполняться с применением теории и методов цифровой обработки сигналов. В цифровой обработке сигналов под сигналом понимается его математическое описание, те. некоторая вещественная функция, содержащая информацию о состоянии или поведении физической системы при каком-нибудь событии, которая может быть определена на непрерывном или дискретном пространстве изменения времени или пространственных ко- ординат. В широком смысле подсистемами цифровой обработки сигналов понимают комплекс алгоритмических, аппаратных и программных средств. Как правило, системы содержат специализированные технические средства предварительной (или первичной) обработки сигналов и специальные технические средства для вторичной обработки сигналов. Средства предварительной обработки предназначены для обработки исходных сигналов, наблюдаемых в общем случае на фоне случайных шумов и помех различной физической природы и представленных в виде дискретных цифровых отсчетов, в целях обнаружения и выделения (селекции) полезного сигнала и оценки характеристик обнаруженного сигнала. Полученная в результате предварительной обработки полезная информация поступает в систему вторичной обработки для классификации, архивирования, структурного анализа и т. д. Для решения указанных выше задач используют систему математического программирования MATLAB & SIMULINK, разработанную американской компанией MathWorks. В настоящее время пакет MATLAB представляет собой развитую интегральную программную среду, включающую собственный язык программирования. Он дает пользователю возможность быстро выполнять различные операции над векторами и матрицами, такие как умножение и обращение матриц, вычисление определителей, нахождение собственных чисел и векторов 7 Введение Кроме того, в MATLAB встроены операции вычисления обычных функций (алгебраических, тригонометрических, логических, решения алгебраических и дифференциальных уравнений, операции построения графиков и ряд других. MATLAB является языком высокого уровня. По отдельным его командам можно выполнять такие сложные операции, как нахождение корней полиномов, решение линейных и нелинейных алгебраических уравнений, моделирование линейных динамических систем. Указанные операции являются стандартными функциями MATLAB. Встроенные и стандартные функции образуют ядро Помимо ядра, выполняющего вычислительные алгоритмы общего назначения, в пакете MATLAB реализовано несколько десятков тулбоксов (библиотек специализированных подпрограмм, предназначенных для решения разнообразных практических задач В настоящем издании анализ биомедицинских сигналов в среде MATLAB рассматривается на примере сигнала ВСР. Анализ этого сигнала является достаточно популярным исследованием функционального состояния в медицине и физиологии на протяжении последних 50 лет. Причина этого — простота записи этого сигнала и постоянное обновление теоретических концепций и методических подходов. К классическому подходу анализа ВСР относят статистические, корреляционные и спектральные методы обработки, основы которых были приведены в методических пособиях иностранных и отечественных авторов [10; 60]. Перечисленные выше традиционные методики анализа биомедицинских сигналов основаны на предположении, что в пределах анализируемого фрагмента сигнал остается стационарным. На практике, особенно вовремя проведения функционально-нагрузочных исследований, это условие зачастую оказывается невыполнимым. Поэтому при анализе биомедицинских сигналов актуальным является применение математических методов обработки, Введение не имеющих каких-либо специфических требований к характеристикам этих сигналов. Так, в последнее десятилетие для анализа ВР сердечного ритма активно развиваются методы нелинейной динамики, которые не только применимы к нестационарным процессам, но и позволяют численно оценить процессы самоорганизации биологических систем. Процесс формирования сердечного ритма определяется взаимодействием системы кровообращения с многочисленными регуляторными механизмами, зависимыми от состояния вегетативной и центральной нервных систем, гормональных, гуморальных и рефлекторных процессов. Причем в этой многокон- турной, иерархически организованной системе доминирующая роль отдельных звеньев определяется текущими потребностями организма. Данная система является сложной наиболее очевидная особенность ее, как и любой биологической системы, заключается в способности к самоорганизации и проявлению свойств динамического хаоса. Согласно теореме Такенса, свойства исследуемой системы можно восстановить по измерениям лишь одного наблюдаемого сигнала Теория самоорганизующихся систем по-новому трактует понятие хаоса. Хаос рассматривается как многогранный материальный фактор, который не только разрушает системы и процессы, но и обладает потенциальной творческой силой, способствуя возникновению новых объектов и явлений. Самоорганизация — процесс самопроизвольного возникновения порядка и организации из беспорядка и хаоса. Самоорганизующиеся системы, будучи сложными объектами, характеризуются большим числом степеней свободы Отличительной чертой самоорганизующихся систем является высокая чувствительность к начальным условиям. Малейшие изменения в начальном состоянии системы могут привести к непредсказуемым крупномасштабным последствиям. Таким образом, динамика этого процесса носит сложный, далекий 9 Введение от линейного, характер. На пути его развития могут встречаться переломные моменты (точки бифуркации, когда дальнейшая судьба системы принципиально неизвестна перейдет ли она в состояние хаоса или преобразуется в качественно иную структуру с более высоким уровнем упорядоченности. Для анализа нелинейных свойств ВСР применяются сечение Пуанкаре, кластерный спектральный анализ, графики аттрактора, сингулярное разложение, показатель Ляпунова, энтропия Колмогорова и другие [10]. Однако для кратковременных временны́х рядов ВСР получение статистически устойчивых оценок фрактальных размерностей, показателей Ляпунова и энтропии встречает определенные проблемы, обусловленные недостаточной длиной ряда и зашумленностью сигнала ВСР Некоторые авторы пришли к выводу, что информация, закодированная в изменчивости (R-R) интервалов, не может быть в полной мере оценена с помощью только какой-то одной методики анализа ВСР. Наличие специфических флуктуаций (R-R) интервалов определяет необходимость использования разных математических подходов к его оценке [6; До недавнего времени разные подходы воспринимались как отдельные феномены, не имевшие общей теоретической базы. Интегральные подходы к оценке сигналов ВСР помогают избежать односторонних взглядов и объединить разные методы в целостную систему представлений о сигнале ВСР как о процессе, содержащем в себе огромные запасы информации о природе такой сложной системы, какой является живой организм [48]. 10 1. Анализ биомедицинских сигналов. О биомедицинских сигналах Ж ивые организмы состоят из многих взаимосвязанных систем. Тело человека, к примеру, включает нервную, сердечно-сосудистую и мышечно-скелетную и другие системы [47]. Методы исследования физиологических процессов, используемые в современных приборах клинического мониторинга, должны обеспечивать непрерывность регистрации биологических сигналов при высокой диагностической ценности получаемых показателей. Этим требованиям удовлетворяют ряд методов исследований биомедицинских сигналов, широко используемых в функциональной диагностике. Ниже приведены краткие сведения о некоторых распространенных биомедицинских сигналах [42; Сигналы электрокардиограммы Электрокардиография — методика регистрации и исследования электрических полей, образующихся при работе сердца. Результатом электрокардиографии является получение электрокардиограммы, которая является электрическим проявлением сократительной активности сердца. Сигналы фонокардиограммы Фонокардиограмма представляет собой запись вибраций и звуковых сигналов, издаваемых при деятельности сердца 11 1.1. О биомедицинских сигналах и кровеносных сосудов. Фонокардиограмма позволяет оценивать общее состояние сердца и кровеносных сосудов. Сигналы электроэнцефалограммы Электроэнцефалография обеспечивает регистрацию электрической активности головного мозга. Ее изменения определяются функциональными изменениями центральной нервной системы, а поданным мощностных и пространственных характеристик ритмов головного мозга можно определить его дисфункции. Сигналы потенциала действия Потенциал действия — разновидность биопотенциала, возникающего на мембране электровозбудимых клеток в ответ на раздражение электрическим полем, химическим или другим стимулом. Потенциал действия является физиологической основой нервного импульса. Сигналы кожно-гальванической реакции Метод исследования кожно-гальванической реакции объединяет целый ряд показателей уровень потенциала кожи, реакцию потенциала, спонтанную реакцию потенциала, уровень сопротивления, реакцию сопротивления, спонтанную реакцию сопротивления. Возникновение электрической активности кожи обусловлено, главным образом, активностью потовых желез в коже человека, которые в свою очередь находятся под контролем симпатической нервной системы. Сигналы реограммы Реография — метод исследования центральной и периферической гемодинамики, основанной на изучении сопротивления тканей переменному электрическому току. Сигнал ре- ограммы позволяет оценивать пульсирующую составляющую сопротивления тканей, которая возникает вследствие изменения интенсивности кровотока 12 1. Анализ биомедицинских сигналов Сигналы фотоплетизмограммы Фотоплетизмография в качестве измеряемой характеристики использует коэффициент светопропускания или светоотраже- ния тканей. Регистрируемая плетизмограмма отражает изменения в объеме конечности или органа, вызванные изменениями количества находящейся в них крови. Сигналы электромиограммы Электромиография — это регистрация электрических процессов в мышцах, те. запись потенциалов действия мышечных волокон, которые заставляют ее сокращаться. Поверхностная электромиограмма суммарно отражает разряды двигательных единиц, вызывающих сокращение. Помимо этого, миограмма выступает как индикатор мышечного напряжения. Речевой сигнал Чаще всего речевой сигнал рассматривается как сигнал для общения. Однако он может использоваться как диагностический, для исследования нарушений звукового и речевого трактов. Звук речи образуется за счет прохождения выдыхаемого воздуха из легких в голосовой тракт. Вариабельность сердечного ритма В настоящей работе предлагается провести исследования сигнала ВСР, который представляет собой временную последовательность) интервалов ЭКГ, регистрируемую по схеме первого отведения Эйнтховена [1]. ВСР является следствием влияния на систему кровообращения многочисленных регуляторных механизмов (нервных, гормональных, гуморальных. Функциональная система регуляции кровообращения представляет собой многоконтурную, 13 1.2. Вариабельность сердечного ритма иерархически организованную систему, в которой доминирующая роль отдельных звеньев определяется текущими потребностями организма. Двухконтурная модель регуляции сердечного ритма основывается на кибернетическом подходе, при котором система регуляции синусового узла может быть представлена в виде двух взаимосвязанных уровней (контуров центрального и автономного с прямой и обратной связью (рис. 1). При этом воздействие автономного уровня идентифицируется с дыхательной, а центрального — с недыхательной аритмией Кора головного мозга Высшие вегетативные центры и подкорковые нервные центры Сердечно-сосудистый центр продолговатого мозга Ядра блуждающего нерва Дыхательный центр Легкие Синусовый узел Центральный контур Автономный контур Гуморальный канал Нервные каналы Рис. 1. Двухконтурная модель регуляции сердечного ритма. Физиологическая природа сигнала ЭКГ Основными информационными характеристиками сигнала ЭКГ являются зубец P, комплекс QRS и зубец T, которые вызваны деполяризацией предсердий, деполяризацией желудочков и реполяризацией желудочков соответственно [33]. На рис. 2 представлен стандартный вид сегмента ЭКГ 14 1. Анализ биомедицинских сигналов Рис. 2. Стандартный вид сегмента ЭКГ Промежуток времени от начала зубца P до начала комплекса QRS называется интервалом PQ и указывает на время, необходимое для прохождения потенциала действия через предсердия и AV узел. В течение последнего участка интервала PQ электрическое напряжение на поверхности тела не регистрируется. Сразу после того, как сердечный импульс выходит из AV узла и поступает в систему волокон Пуркинье с высокой скоростью проведения, все клетки желудочковой мускулатуры деполяризуются на протяжении очень короткого времени, что приводит к появлению комплекса QRS. Зубец R — это самая крупная отметка на электрокардиограмме, так как мышечные клетки желудочков очень многочисленны и деполяризуются почти одновременно. За комплексом QRS следует сегмент ST. В норме вовремя регистрации сегмента ST на поверхности тела не возникает никаких потенциалов, поскольку в это время нив каких клетках сердца не происходит быстрых изменений мембранных потенциалов. Клетки предсердий уже вернулись в фазу покоя, а клетки желудочков находятся в фазе плато потенциала действия. Когда клетки желудочков начинают реполяризироваться, еще раз появляется напряжение на поверхности тела и на электрокардиограмме фиксируется зубец T. Зубец T шире и не такой 15 1.2. Вариабельность сердечного ритма высокий, как зубец R, так как реполяризация желудочков менее синхронизирована, чем деполяризация. К моменту завершения зубца T все клетки сердца находятся в состоянии покоя. Формирование сигнала ВСР Вариабельность сердечного ритма — это временной ряд (R-R) интервалов на интервале наблюдения. Наибольший разброс) интервалов свидетельствует о влиянии блуждающих нервов и дыхания и известен как дыхательная синусовая аритмия. По выраженности высокочастотных дыхательных колебаний ритма сердца оценивают состояние вагальных механизмов регуляции. На рис. 3 представлена ритмограмма сигнала ВСР. Рис. 3. Ритмограмма сигнала ВСР Более медленные или низкочастотные колебания длительности) интервалов обозначаются как недыхательная си- нусовая аритмия и связаны с симпатическими сегментарными и надсегментарными отделами ВНС, а также гуморальными влияниями на водитель ритма сердца 16 1. Анализ биомедицинских сигналов. Применение функционально-нагрузочных проб Функциональное тестирование является важной частью исследований ВСР [7]. Основной целью при этом является оценка функциональных резервов механизмов вегетативной регуляции. В зависимости от вида функциональной нагрузки могут тестироваться различные звенья системы управления физиологическими функциями. Чувствительность и реактивность ВНС, ее симпатического и парасимпатического отделов при воздействии того или иного тестирующего фактора могут служить диагностическими и прогностическими критериями. Необходимо отметить следующие разновидности функциональных состояний, используемых при анализе ВСР: · состояние функционального покоя (Ф) — исходная фоновая запись должна проводиться в течение 5 мин состояние при функционально-нагрузочной пробе (Н) — переходный процесс вовремя исследования, продолжительность которого определяется видом пробы состояние после окончания функционально-нагрузочной пробы (П) — последействие записывается в течение 5 мин. В табл. 1 представлен перечень функциональных проб, наиболее часто применяемых при исследовании ВСР Таблица Перечень функциональных проб, применяемых при исследовании ВСР Применяемые факторы Основной механизм Назначение пробы Физические нагрузки динамические статические комбинированные Повышение потребления кислорода миокардом и организмом в целом Контроль состояния добровольца- испытуемого в динамике пробы счет в уме запоминание чисел компьютерные задания Повышение потребления кислорода миокардом Выявление функциональных нарушений сердечно-со- судистой системы, связанных с эмоциональным стрессом 17 1.4. Методы анализа биомедицинских сигналов Применяемые факторы Основной механизм Назначение пробы Моделирование уменьшения венозного возврата крови к сердцу: ортостатическая проба активная пассивная Происходит увеличение гидростатического компонента давления крови в сосудах нижней половины тела и уменьшается в сосудах верхней половины тела по сравнению с горизонтальным положением Уточнение состояния гемодинамики организма и насосной функции сердца Воздействие на внешнее дыхание проба Вальсальвы · гипервентиляционная проба Провоцирование гипоксии Выявление вазоспа- стического компонента стенокардии Представленный выше перечень функциональных проб является неполным. Каждая из указанных проб проводится по своей специальной методике. В зависимости от вида применяемой пробы длительность записи сердечного ритма может колебаться от нескольких минут до нескольких часов. Методы анализа биомедицинских сигналов Математические методы анализа биомедицинских сигналов разделяют наследующие группы [10]: · статистические вариационные спектральные корреляционные нелинейной динамики. Статистические методы применяются для непосредственной прямой количественной оценки ВР сигналов ВСР. Вариационные методы изучают закон распределения (R-R) интерва- Окончание табл. 1 18 1. Анализ биомедицинских сигналов лов как случайных величин. Корреляционные методы изучают внутреннюю структуру ВР путем анализа последовательных пар (R-R) интервалов. Спектральный анализ применяется для точной количественной оценки периодических процессов в сердечном ритме. Физиологический смысл спектрального анализа состоит в том, что сего помощью оценивается активность отдельных уровней управления ритмом сердца. Спектральный метод позволяет качественно и количественно оценить соотношения частотных компонент сигнала. Несмотря на все имеющиеся достоинства методов спектрального анализа для получения количественных соотношений между частотными компонентами изучаемых ВР, эти методы не позволяют качественно охарактеризовать динамику нелинейных процессов, формируемых сложными системами. Сигнал ВСР зависит от многих параметров даже в состоянии функционального покоя характеристики флуктуаций соответствуют состоянию динамического хаоса [5]. Это позволяет использовать для исследования ВСР методы, применяемые в теории хаотических систем. Методы нелинейной динамики В конце XX века, основываясь на идеях нобелевского лауреата И. Пригожина, М. Шальдах предложил рассматривать сердце как открытую нелинейную неравновесную систему Наличие существенных нелинейностей в системе регуляции сердца определяет хаотическую природу сердечного ритма, когда каждый последующий (R-R) интервал отличается от других и является уникальными неповторимым [3]. Причины возникновения хаотических электрокардиосигналов связаны с хаотичностью процессов, протекающих в сердце 19 1.5. Методы нелинейной динамики В общем случае сигнал ВСР является случайными нестационарным, имеющим как периодические, таки хаотические составляющие. ВНС можно рассматривать как сложную динамическую систему с самоорганизацией иерархии достаточно автономных подсистем, в которой исходящие от верхнего уровня сигналы управления не имеют характера жестких команд, подчиняющих себе активность всех индивидуальных элементов более низких уровней. Поэтому для оценки информационных характеристик внутренней организации ВСР целесообразно использовать методы нелинейной динамики и синергетики систем с хаотическим поведением Извлечение информации о фрактальных свойствах систем на основании только лишь одномерного ряда стало возможным благодаря теореме Такенса [44] и его методу восстановления аттрактора в псевдофазовом пространстве. Применение различных методов нелинейной динамики позволяет оценить характеристики процессов для понимания принципов самоорганизации размерности Реньи — оценки самоподобия аттрактора фазовой траектории, характеризующие соответственно структурную неоднородность, информационную сложность и динамическую неоднородность исследуемого сигнала показатели Ляпунова — характеристики хаотических пульсаций исследуемого сигнала как степени экспоненциального разбегания двух изначально близких траекторий энтропия Колмогорова — показатель скорости потери информации о процессах, протекающих в биомедицинском сигнале стечением времени показатель Херста — степень долговременной устойчивости процессов, протекающих в биомедицинском сигнале 20 1. Анализ биомедицинских сигналов. Многомасштабные оценки Среди многообразия применяемых методов нелинейной динамики при анализе биомедицинских сигналов особый интерес представляют методы получения оценки их масштабной инвариантности. Введение для характеристики ВСР дополнительных нелинейных показателей дает возможность новой оценки качественных и количественных свойств ВСР и расширяет возможность клинической интерпретации [48]. Монофрактальный процесс является однородным в том смысле, что он имеет одни и те же масштабные свойства, которые как локально, таки глобально можно характеризовать единственным масштабным показателем, например показателем Херста или корреляционным показателем детрендового флуктуационного анализа [55]. В противоположность этому, мультифрактальный сигнал распадается на большое количество однородных фрактальных подмножеств, сингулярные свойства которых можно характеризовать целым спектром локальных экспонент Хелдера. Поскольку подмножества с одними тем же значением локальных экспонент Хелдера являются фракталами, совокупность соответствующих им фрактальных размерностей статистически характеризуется спектром сингулярностей мультифрак- тала. Таким образом, в отличие от монофрактального сигнала для полной характеристики мультифрактального процесса требуется множество различных локальных экспонент. Муль- тифрактальный подход позволяет описывать широкий класс структурно более сложных сигналов по сравнению с теми, которые полностью характеризуются единственной фрактальной размерностью [37]. Мультифрактальный подход позволяет получать нелинейные характеристики сигналов в определенных частотных областях, физиологический смысл которых для сигналов ВСР был опре- 21 1.6. Многомасштабные оценки делен классическими спектральными методами. Этот подход рассматривает интегральные и безразмерные оценки особенностей самоорганизации и корреляции между отдельными компонентами одного ВР [30]. По сравнению с классическими методами мультифрактальный подход позволяет получать новые оценки, дающие представление о внутренних нелинейных динамических процессах в исследуемых сигналах 22 2. Программа проведения исследований и импортирование результатов в MATLAB 2.1. Цели и задачи Ц ель работы — обучение студентов некоторым возможностям обработки и оценки биомедицинских сигналов в среде MATLAB. Полученные входе данной работы знания и умения могут быть использованы для исследования не только биомедицинских сигналов, но и сигналов другой физической природы из разных областей науки и техники. Задачи: 1. Провести исследования ВСР с гипервентиляционной функционально-нагрузочной пробой. Выполнить обработку данных. Сформировать многофакторный образ функционального состояния ВНС. 4. Исследовать нелинейные характеристики ВР сигнала ВСР. 5. Оценить результаты исследования. Сделать выводы 23 2.2. Домашнее задание. Домашнее задание Перед проведением практических занятий студент должен) ознакомиться с теоретической частью методического руководства и методами исследования ВСР; 2) ознакомиться с руководством по эксплуатации комплекса «Реакор» в части обеспечения регистрации и обработки ЭКГ по первому отведению. Лабораторная установка В состав лабораторной установки для исследования информационных характеристик ВСР при выполнении гипервенти- ляционной нагрузки системы входят) комплекс реабилитационный психологический для тренинга «Реакор» в исполнении БОС) профессиональный тонометр Рабочее место должно быть обеспечено токопроводящим гелем и влажными спиртосодержащими салфетками Функциональные методы диагностики физиологического состояния человека представляют собой особый класс методических приемов и показателей, по которым можно надежно и объективно судить о текущем функциональном состоянии организма и его изменениях [16; При проведении исследований для регистрации ВСР применяется реабилитационный психологический комплекс для тренинга «Реакор» в исполнении БОС (рис. На рис. 4 представлены блок пациента персональный компьютер пакет программ БОС-тренинга. 24 2. Программа проведения исследований и импортирование результатов в Рис. 4. Общий вид комплекса «Реакор» Комплекс «Реакор» позволяет регистрировать одновременно до 4 сигналов, отражающих различные физиологические процессы [36]: · электроэнцефалограмма; · реограмма; · электрокардиограмма; · электромиограмма; · кожно-гальваническая реакция; · рекурсия дыхания; · фотоплетизмограмма; · кожный потенциал. В настоящей работе рассматривается временной ряд ВСР, получаемый из сигнала ЭКГ 25 2.4. Программа проведения исследований. Программа проведения исследований Исследование ВСР проводится при трех функциональных состояниях студента) функнкциональный покой (Ф) гипервентиляционная нагрузочная проба (Н) последействие (П). Порядок проведения исследования (иллюстрации некоторых этапов представлены в прил. 1): 1. Подготовьте лабораторную установку для проведения исследований (проветрите помещение, протрите клипс- электроды спиртосодержащими салфетками. Студент должен сесть на стул и занять удобную позу. Нанесите токопроводящий гель на клипс-электроды и установите их в соответствии с руководством по эксплуатации комплекса «Реакор» при исследовании ВСР. 4. Измерьте артериальное давление студента тонометром результат занесите в отчет. В последующие 5–10 минут студент должен адаптироваться к окружающим условиям. Включите программу анализа комплекса «Реакор». Откроется окно Картотека. Создайте новое исследование согласно рис. П. Для этого в строке меню нажмите последовательно на опции Исследование, Создать и Исследование. Откроется окно Создание исследования. Создайте учетную запись нового студента. Для этого нажмите на кнопку Изменить рядом с полем Пациент. В открывшемся окне Выберите пациента (БОС) нажмите на кнопку Добавить. Далее, в окне Создание карточки пациента заполните поля Фамилия, Имя, Отчество, Дата рождения (рис. П. 1.1). Нажмите ОК в окнах Создание карточки пациента, Выберите пациента (БОС, Создание исследования 26 2. Программа проведения исследований и импортирование результатов в MATLAB 9. Нанесите токопроводящий гель на металлические поверхности клипс-электродов. Установите клипс-электроды на запястья рук по схеме первого отведения [10]: · левая рука — балансный клипс-электрод (+) и нулевой клипс-электрод; · правая рука — балансный клипс-электрод (На рис. 5 приведен пример правильной установки клипс- электродов при регистрации сигнала ВСР. Рис. 5. Правильная установка клипс-электродов для регистрации сигнала ВСР 10. Выполните визуальную проверку регистрируемого сигнала. Для этого в окне регистрации сигнала убедитесь, что регистрируемый сигнал похож на сигнал, приведенный на рис. 2. 11. Проведите регистрацию ЭКГ в функциональных состояниях Ф, Ни П. Для этого нажмите кнопку Запись должна появиться красная линия в верхней части окна регистрации. Программа проведения исследований По окончании функционального состояния П для прекращения записи сигнала ЭКГ нажмите на кнопку Запись. Сохраните исследование. Для этого закройте программу комплекса «Реакор», нажав кнопку Закрыть. Сохранение в базу данных происходит автоматически. Снимите клипс-электроды со студента. Протрите их спиртосодержащими салфетками, а также запястья рук в местах установки. Измерьте артериальное давление студента тонометром результат занесите в отчет. При возникновении ситуаций, неописанных в п. 1–14 настоящей программы, проконсультируйтесь с преподавателем, ведущим практическое занятие. |