Используя для преобразований Фурье быстрые алгоритмы (БПФ), получим быстрый алгоритм и для всей процедуры (6).
Кроме того, еще раз напомним, что оценка ритма на основе обобщенного спектра (6) получается надежной, и с высокой точностью оценивает локальный период ритма даже в условиях значительных помех.
Заключение
Изложенные в работе теоретические положения в отношении новых методов мониторинга АД с помощью активных датчиков и управления ими c помощью паттернов пульсовой волны показали высокий потенциал в многочисленных проведенных нами экспериментах по тестированию и совершенствованию разработанного прибора.
Это позволяет авторам выразить надежду на хорошие перспективы дальнейшего развития предложенных методов вплоть до внедрения их в ближайшем будущем в практику разработки медицинских приборов.
Литература
1. Wiener N. Cybernetics: or Control and Communication in the Animal and the Machine. // 2d ed. Cambridge, Mass.: M.I.T. Press., 1962.
2. Chaudhari M., Dharavath S. Study of Smart Sensors and their Applications. // International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, vol. 3, N 1, Jan. 2014.
3. Antsiperov V.E., Obukhov Y.V. Multiscale correlation analysis of real medical and biological signals and their graphical-based representation. // Proceedings of VIII International scientific conference "Physics and radioelectronics in medicine and ecology FRЕME'2008", Vladimir-Suzdal, vol.1, 2008, cc. 180-184.
4. Antsiperov V.E. Multiscale correlation analysis of nonstationary signals containing quasi-periodic fragments. //Journal of Communications Technology and Electronics Vol. 53, № 1, 2008, cc. 65-77.
5. Antsiperov V.E. The concepts of analytic local past / future signal spectra and their use for constructing and analysis of the bilinear time-frequency representations. // Proceedings of the 16-th international conference “Digital signal processing and its applications, DSPA-2014”, Moscow, vol.1, 2014, cc. 113-117.
6. Antsiperov V.Е., Nikitov S.A. Heart rate monitoring based on analytical spectra technique. // Proceeding of Russian-German (until 2012 - Russian-Bavarian) conference on biomedical engineering, St.Petersburg, 2014, cc. 169-171.
7. Marey E.-J. Pression et vitesse du sang. //Physiologie Experimentale, Masson, Paris, 1876.
8. Riva-Rocci S. Un nuovo sfigmomanometro. // Aiuto alla Clin. Med. Prop. - Doc. di Patologia Medica nella R. Univ. di Torino., Torino, 1896.
9. Chung E. et al. Non-invasive continuous blood pressure monitoring: a review of current applications. //Front Med, vol.7 N.1, 2013, cc. 91-101.
10. Peтбz J. Photoelectric measurement of blood pressure, volume and flow in the finger. //Digest of the 10th International Conference on Medical and Biological Engineering, Dresden, 1973, c. 104.
11. K.J. Astrom and T.Hagglund. PID Controllers: Theory, Design and Tuning. Research. 2nd Edition. //Triangle Park, North Carolina: Instrument Society of America, 1995.
12. Klonowski W. From conformons to human brains: an informal overview of nonlinear dynamics and its applications in biomedicine. // Nonlinear Biomedical Physics, vol.1, N.5, doi:10.1186/1753-4631-1-5, 2007.
13. Box G., Jenkins G. Time series analysis: forecasting and control. // Oakland, California: Holden-Day, 1976.
14. Harald M. Stauss. Heart Rate Variability. // Am J Physiol Regul Integr Comp Physiol vol. 285, N.5, 2003, pp 927-931.
15. Daley D.J, Vere-Jones D. An Introduction to the Theory of Point Processes. // Springer, New York, 1988.
16. North, D. O., An Analysis of the Factors Which Determine Signal/Noise Discrimination in Pulsed Carrier Systems. // Reprinted: Proc. IEEE, vol. 51, no. 7, Jul. 1963.
17. Pan J., Tompkins W.J. A Real-Time QRS Detection Algorithm. // IEEE Transactions on Biomedical Engineering , vol. BME-32, no.3, pp.230-236, 1985.
18. Robust Detection of Heart Beats in Multimodal Data // PhysioNet / Computing in Cardiology Challenge 2014, https://physionet.org/challenge/2014/, retrieved 2015-10-14.
19. Antsiperov V.Е., Nikitov S.A. Heart rate monitoring based on analytical spectra technique // Proceeding of X Russian-German (until 2012 - Russian-Bavarian) conference on biomedical engineering, S.Petersburg , 2014, pp. 169-171.
20. V.Е. Antsiperov, K.G. Mansurov, V.V. Bonch-Bruevich. Blood pressure rhythm estimation based on shape patterns for analytic spectra. // Contributions of 9-th Open German-RussianWorkshop on Pattern Recognition and Image Understanding OGRW-2014, Dec. 1-5 2014, Universitat Koblenz-Landau, Koblenz, Germany, 2014.
21. V. E. Antsiperov, K. G. Mansurov, V. V. Bonch-Bruevich. Blood Pressure Rhythm Estimation Based on Shape Patterns for Analytic Spectra. // Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding, OGRW2014, Active Vision Group (AGAS), Koblenz, Germany, December 1-5, 2015, pp. 47-50.
22. Goldberger AL, Amaral LAN, et al. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. // Circulation 101(23):e215-e220, 13 June 2000. [Circulation Electronic Pages; http://circ.ahajournals.org/cgi/content/ full/101/23/e215], retrieved 2015-10-14.
23. Otnes R.K. and Enochson L. Applied Time Series Analysis, Volume I: Basic Techniques. // Wiley-Interscience , N.Y., 1978.
24. Mallat S.G. A theory of multiresolution signal decomposition: The wavelet representation. // IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.11, N.7, 1989, pp. 674-693.
Аннотация
Метод неинвазивного активного измерения артериального давления на основе согласованного с оценкой пульса управления датчиком. В.Е. Анциперов, Г. К. Мансуров, Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН
В работе представлены результаты разработки нового метода измерения нестационарных, квазипериодических сигналов медико-биологического типа, представителем которых является, в частности, сигнал пульсаций артериального давления.
Показано, что предложенный метод компенсационного измерения динамических сигналов предполагает не только умные, но и активные датчики.
В этой связи часть введения посвящена вопросам расширения концепции умных датчиков до парадигмы активных датчиков.
Далее, вслед за вводным разделом по истории вопроса, приведено краткое описание принципов функционирования и некоторых конструктивных особенностей разработанного нами активного датчика.
В связи с этим обсуждаются результаты тестирования и калибровки датчика и обосновываем необходимость достаточно сложного управления им.
Оставшаяся часть работы посвящена вопросам возможных путей реализации такого управления и обосновывается выбранный нами путь. Обсуждается и обосновывается принцип компенсации пульсового давления на основе прогнозов паттернов пульсовой волны.
Заключительный раздел посвящен техническим вопросам формирования динамических паттернов с помощью многомасштабного корреляционного оценивания текущего локального периода сердечных сокращений.
Ключевые слова: обработка медико-биологических сигналов, интеллектуальные датчики, активные датчики, активные измерения, компенсационные методы, неинвазивный мониторинг артериального давления, точечные процессы, широкополосные импульсные процессы, многомасштабный корреляционный анализ, аналитические спектры.
Abstract
The report presents the latest results of developing a new method of noninvasive continuous blood pressure monitoring. This method is based on the principle of pulse wave compensation. It is shown that sensors for such a measurement should be not only smart, but also active. In this connection, a part of introduction is devoted to the issues of expanding the concept of smart sensors to the concept of active sensors. A significant part of the report describes the technical designed of the active sensor for noninvasive pressure measurement. The results of its calibration and testing are under discussion. The main section of the report is devoted to the development of software for active sensor control - its intellectual stuffing. We describe and justify a new principle of managing active measurement of quasi-periodic processes - pulse wave compensation based on patterns forecast.
Key words: bio-medical signals processing; smart sensors; active sensors; active measurements, compensation method; noninvasive arterial blood pressure monitoring; point processes, wideband pulse processes, multiscale correlational analysis, analytic spectra.