radioelectronicsИзвестия высших учебных заведений России. РадиоэлектроникаJournal of the Russian Universities. Radioelectronics1993-89852658-4794Saint Petersburg Electrotechnical University10.32603/1993-8985-2018-21-5-71-80radioelectronics-262Research ArticleПРИБОРЫ МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ, КОНТРОЛЯ СРЕДЫ, ВЕЩЕСТВ, МАТЕРИАЛОВ И ИЗДЕЛИЙMEDICAL DEVICES, ENVIRONMENT, SUBSTANCES, MATERIAL AND PRODUCTСИСТЕМА И АЛГОРИТМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА БИОМЕДИЦИНСКИХ СИГНАЛОВ В СИСТЕМАХ УДАЛЕННОГО МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКАSYSTEM AND ALGORITHM OF INTELLIGENT BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND ANALYSIS FOR HUMAN HEALTH STATUS REMOTE MONITORING SYSTEMТуенНгуен ЧонгTuyenNguyen Trong

Нгуен Чонг Туен – кандидат технических наук (2018), преподаватель в Le Quy Don Technical University (Hanoi, Vietnam). Автор 27 научных работ. Сфера научных интересов – медицинское приборостроение; биомедицинская инженерия; обработка и анализ биомедицинских сигналов.

ул. Профессора Попова, д. 5, Санкт-Петербург, 197376, Россия

Nguyen Trong Tuyen – Ph.D. in Engineering (2018). Teacher in Le Quy Don Technical University. The author of 27 scientific publications. Area of expertise: medical instrumentation; biomedical engineering; processing and analysis of biomedical signals.

5, Professor Popov Str., 197376, St. Petersburg, Russia

nguyentuyen1988@gmail.comХыуЧан ЧонгHuuTran Trong

Чан Чонг Хыу – кандидат технических наук (2018), сотрудник Vietnam Military Medical University (Hanoi, Vietnam). Автор 25 научных работ. Сфера научных интересов – медицинское приборостроение; биомедицинская инженерия; обработка и анализ биомедицинских сигналов.

ул. Профессора Попова, д. 5, Санкт-Петербург, 197376, Россия

Tran Trong Huu – Ph.D. in Engineering (2018). Fellow Worker in Vietnam Military Medical University. The author of 25 scientific publications. Area of expertise: medical instrumentation; biomedical engineering; processing and analysis of biomedical signals.

5, Professor Popov Str., 197376, St. Petersburg, Russia

trantronghuu2007@gmail.comТхачНгуен МауThachNguyen Mau

Нгуен Мау Тхач – магистр (2015), аспирант, ассистент кафедры биотехнических систем Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" им В. И. Ульянова (Ленина). Автор 11 научных работ. Сфера научных интересов – медицинское приборостроение; биомедицинская инженерия; обработка и анализ биомедицинских сигналов.

ул. Профессора Попова, д. 5, Санкт-Петербург, 197376, Россия

Nguyen Mau Thach – Ph.D. Student, Assistant of the Department of Biotechnical Systems of Saint Petersburg Electrotechnical University "LETI". The author of 11 scientific publications. Area of expertise: medical instrumentation; biomedical engineering; processing and analysis of biomedical signals.

5, Professor Popov Str., 197376, St. Petersburg, Russia

thachnguyen@mail.ruЮлдашевЗ. М.YuldashevZafar M.

Юлдашев Зафар Мухамедович – доктор технических наук (1999), профессор (2001), заведующий кафедрой биотехнических систем Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" им В. И. Ульянова (Ленина). Автор 256 научных работ. Сфера научных интересов – медицинское приборостроение; биомедицинская инженерия; обработка и анализ биомедицинских сигналов.

ул. Профессора Попова, д. 5, Санкт-Петербург, 197376, Россия

Zafar M. Yuldashev – D.Sc. in Engineering (1999), Professor (2001), Chief of the Department of Biotechnical Systems of Saint Petersburg Electrotechnical University "LETI". The author of 256 scientific publications. Area of expertise: medical instrumentation; biomedical engineering; processing and analysis of biomedical signals.

5, Professor Popov Str., 197376, St. Petersburg, Russia

yuld@mail.ruСанкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)РоссияSaint Petersburg Electrotechnical University "LETI"Russian Federation201828102018057180Copyright © Туен Н.Ч., Хыу Ч.Ч., Тхач Н.М., Юлдашев З.М., 20182018Туен Н.Ч., Хыу Ч.Ч., Тхач Н.М., Юлдашев З.М.Tuyen N.T., Huu T.T., Thach N.M., Yuldashev Z.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://re.eltech.ru/jour/article/view/262

Непрерывная продолжительная работа систем мониторинга имеет большое значение для исключения пропуска эпизодов обострения заболевания. В системах удаленного мониторинга продолжительность непрерывной работы определяется возможностями носимых пациентом устройств. Они предназначены для съема и регистрации комплекса биомедицинских сигналов, предварительной обработки и анализа сигналов и данных.Цель настоящей статьи – разработка алгоритма интеллектуального мониторинга состояния здоровья. Он обеспечивает эффективное использование вычислительных и энергетических ресурсов носимых устройств пациента, снижение тока потребления, увеличение автономности его работы. Для решения проблемы используется методология теории интеллектуальных измерений. Она заключается в изменении интеллектуальным элементом системы количества используемых измерительных каналов, методов и алгоритмов измерений и обработки сигналов в зависимости от изменения состояния объекта измерений.Для реализации алгоритма интеллектуального мониторинга состояния здоровья система должна иметь многоуровневую структуру. Носимая система должна состоять из устройства пациента, предназначенного для регистрации комплекса биомедицинских сигналов, и носимого компьютера пациента, предназначенного для обработки и анализа сигналов, контроля текущего состояния пациента. Алгоритм интеллектуального мониторинга заключается в следующем. Фоновый режим устанавливается, когда состояние пациента соответствует состоянию нормы. В этом режиме оцениваются не более двух показателей, наиболее значимых для диагностики, и контролируется состояние нормы. Режим активного мониторинга устанавливается, когда контролируемые в фоновом режиме параметры выходят за границы нормы. В этом режиме активируются дополнительные каналы регистрации биомедицинских сигналов, оценивается расширенный комплекс значимых для диагностики показателей. Экспериментальная апробация системы и алгоритма интеллектуального мониторинга была проведена с использованием системы удаленного мониторинга сердечного ритма и эпизодов фибрилляции предсердий. Результаты апробации показали целесообразность и эффективность использования предложенной структуры и алгоритма мониторинга.

Continuous and steady running of health status remote monitoring systems is essential not to omit episodes of acute exacerbation of chronic disease. Running time of such systems is largely determined by performance capabilities of the patient's wearable system elements. To ensure its long-term operation and efficient performance, the monitoring system must have multilayered structure with the elements realizing recording and picking off biomedical signals, signal processing and analysis, estimation of patient current condition, dynamics of the disease and its prognosis. For this purpose, it is necessary to use smart monitoring algorithms. A specific feature of such algorithms is change of the number of channels used for biomedical signal recording and processing according to the change of patient’s condition. To detect the exacerbation first symptoms by means of the patient's wearable computer, additional channels are activated for recording biomedical signals used to evaluate the expanded complex of diagnostically significant parameters of the disease and their integration when specifying the patient's condition. The system and intelligent monitoring algorithm is tested with the use of heart rate remote control and atrial fibrillation episode detection system. The testing results of the developed system and algorithm are discussed.

системаудаленный мониторингсостояние здоровьяобработки и анализбиомедицинские сигналыалгоритминтеллектуальный мониторингsystemremote monitoringhealth statusprocessing and analysisbiomedical signalsalgorithmintelligent monitoringРабота выполнена при поддержке РФФИ, гранты No 16-07-00599 "Модели, методы и система интеллектуального телемедицинского мониторинга состояния здоровья человека и прогнозирования обострения заболеваний" и No 18-29-02036 "Разработка новых алгоритмов автоматического распознавания опасных нарушений сердечного ритма по поверхностной и инвазивной электрокардиограмме".ReferencesLong-Term Cardiovascular Outcomes in Men with Obstructive Sleep Apnoea-Hypopnoea with or Without Treatment with Continuous Positive Airway Pressure: an Observational Study / J. M. Marin, S. J. Carrizo, E. Vicente, A. G. Agusti // The Lancet. 2005. Vol. 365. P. 1046–1053. doi: 10.1016/S0140-6736(05)71141-7Marin J. M., Carrizo S. J., Vicente E., Agusti A. G. Long-Term Cardiovascular Outcomes in Men with Obstructive Sleep Apnoea-Hypopnoea with or Without Treatment with Continuous Positive Airway Pressure: an Observational Study. The Lancet. 2005, vol. 365, pp. 1046–1053. doi: 10.1016/S0140-6736(05)71141-7Milenković A., Otto C., Jovanov E. Wireless Sensor Networks for Personal Health Monitoring: Issues and an Implementation // Computer Communication. 2006. Vol. 29, iss. 13–14. P. 2521–2533. doi: 10.1016/j.comcom.2006.02.011Milenković A., Otto C., Jovanov E. Wireless Sensor Networks for Personal Health Monitoring: Issues and an Implementation. Computer Communication. 2006, vol. 29, iss. 13– 14, pp. 2521–2533. doi: 10.1016/j.comcom.2006.02.011Korhonen I., Parkka J., Van Gils M. Health Monitoring in the Home of the Future // IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 2003. Vol. 22, iss. 3. P. 66– 73. doi: 10.1109/MEMB.2003.1213628Korhonen I., Parkka J., Van Gils M. Health Monitoring in the Home of the Future. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 2003, vol. 22, iss. 3, pp. 66–73. doi: 10.1109/MEMB.2003.1213628Pantelopoulos A., Bourbakis N. G. A Survey on Wearable Sensor-Based Systems for Health Monitoring and Prognosis // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Pt. C: Applications and Reviews. 2010. Vol. 40, No 1. P. 1–12. doi: 10.1109/TSMCC.2009.2032660Pantelopoulos A, Bourbakis N.G. A Survey on Wearable Sensor-Based Systems for Health Monitoring and Prognosis. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews. 2010, vol. 40, no. 1, pp. 1–12. doi: 10.1109/TSMCC.2009.2032660Banaee H., Ahmed M. U., Loutfi A. Data Mining for Wearable Sensors in Health Monitoring Systems: a Review of Recent Trends and Challenges // Sensors. 2013. Vol. 13, iss. 12. P. 17472–17500. doi:10.3390/s131217472Banaee H., Ahmed M. U., Loutfi A. Data Mining for Wearable Sensors in Health Monitoring Systems: a Review of Recent Trends and Challenges. Sensors. 2013, vol. 13, iss. 12, pp. 17472–17500. doi:10.3390/s131217472Logan B., Healey J. Robust Detection of Atrial Fibrillation for a Long Term Telemonitoring System // Computers in Cardiology. 2005. Vol. 32. P. 619–622. doi: 10.1109/CIC.2005.1588177Logan B., Healey J. Robust Detection of Atrial Fibrillation for a Long Term Telemonitoring System. Computers in Cardiology. 2005, vol. 32, pp. 619–622. doi: 10.1109/CIC.2005.1588177A Novel Method for Real-Time Atrial Fibrillation Detection in Electro-Cardiograms Using Multiple Parameters / X. Du, N. Rao, M. Qian, D. Liu, J. Li, W. Feng, L. Yin, X. Chen // Annals of Noninvasive Electrocardiology. 2014. Vol. 19, No 3. P. 217–225. doi: 10.1111/anec.12111Du X., Rao N., Qian M., Liu D., Li J., Feng W., Yin L., Chen X. A Novel Method for Real-Time Atrial Fibrillation Detection in Electro-Cardiograms Using Multiple Parameters. Annals of Noninvasive Electrocardiology. 2014, vol. 19, no. 3, pp. 217–225. doi: 10.1111/anec.12111Wavelet Entropy Automatically Detects Episodes of Atrial Fibrillation from Single Lead Electrocardiograms / J. Rodenas, M. Garcia, R. Alcaraz, J. J. Rieta // Entropy. 2015. Vol. 17, No 9. P. 6179–6199. doi: 10.3390/e17096179Rodenas J., Garcia M., Alcaraz R., Rieta J. J. Wavelet Entropy Automatically Detects Episodes of Atrial Fibrillation from Single Lead Electrocardiograms. Entropy. 2015, vol. 17, no. 9, pp. 6179–6199. doi: 10.3390/e17096179Sechang O., Hyeokjun K., Vijay V. Ubiquitous Health Monitoring System for Diagnosis of Sleep Apnea with Zigbee Network and Wireless LAN // J. of Nanotechnology in Engineering and Medicine. 2011. Vol. 2 (2). P. 021008. doi: 10.1115/1.4003927Sechang O., Hyeokjun K., Vijay V. Ubiquitous Health Monitoring System for Diagnosis of Sleep Apnea with Zigbee Network and Wireless LAN. Journal of Nanotechnology in Engineering and Medicine. 2011, vol. 2(2), p. 021008. doi: 10.1115/1.4003927Bsoul M., Minn H., Tamil L. Apnea Medassist: Real-Time Sleep Apnea Monitor Using Single-Lead ECG // IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine. 2011. Vol. 15, No 3. P. 416–427. doi: 10.1109/TITB. 2010.2087386Bsoul M., Minn H., Tamil L. Apnea Medassist: Real-Time Sleep Apnea Monitor Using Single-Lead ECG. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine. 2011, vol. 15, no. 3, pp. 416–427. doi: 10.1109/ TITB.2010.2087386Albaghdadi M. Baroreflex Control of Long-Term Arterial Pressure // Rev Bras Hipertens. 2007. Vol. 14, No 4. P. 212–225.Albaghdadi M. Baroreflex Control of Long-Term Arterial Pressure. Rev Bras Hipertens. 2007, vol. 14, no. 4, pp. 212–225.Gesche H., Grosskurth D., Kuchler G. Continuous Blood Pressure Measurement by Using the Pulse Transit Time: Comparison to a Cuff-Based Method // Eur. J. Appl. Physiol. 2011. Vol. 112, No 1. P. 309–315. doi: 10.1007/ s00421-011-1983-3Gesche H., Grosskurth D., Kuchler G. Continuous Blood Pressure Measurement by Using the Pulse Transit Time: Comparison to a Cuff-Based Method. Eur. J. Appl. Physiol. 2011, vol. 112, no. 1, pp. 309–315. doi: 10.1007/ s00421-011-1983-3Monitoring Breathing Rate at Home Allows Early Identification of COPD Exacerbations / A. M. Yañez, D. Guerrero, R. Pérez de Alejo, F. Garcia-Rio, J. L. Alvarez-Sala, M. Calle-Rubio, R. M. de Molina, M. Valle Falcones, P. Ussetti, J. Sauleda, E. Z. García, J. M. Rodríguez-González-Moro, M. Franco Gay, M. Torrent, A. Agustí // Chest. 2012. Vol. 142, No 6. P. 1524–1529. doi: 10.1378/chest.11-2728Yañez A. M., Guerrero D., Pérez de Alejo R., Garcia-Rio F., Alvarez-Sala J. L., Calle-Rubio M., de Molina R. M., Valle Falcones M., Ussetti P., Sauleda J., García E. Z., Rodríguez-González-Moro J. M., Franco Gay M., Torrent M., Agustí A. Monitoring Breathing Rate at Home Allows Early Identification of COPD Exacerbations. Chest. 2012, vol. 142, no. 6, pp. 1524–1529. doi: 10.1378/chest.11-2728Moving prediction of exacerbation in chronic obstructive pulmonary disease for patients in telecare / M. H. Jensen, S. L. Cichosz, B. Dinesen, O. K. Hejlesen // J. Telemed. Telecare. 2012. Vol. 18, No 2. P. 99–103. doi: 10.1258/jtt.2011.110607Jensen M. H., Cichosz S. L., Dinesen B., Hejlesen O. K. Moving Prediction of Exacerbation in Chronic Obstructive Pulmonary Disease for Patients In Telecare. J. Telemed. Telecare. 2012, vol. 18, no. 2, pp. 99–103. doi: 10.1258/jtt.2011.110607Yuldashev Z. M., Anisimov A. A. A System for Remote-Controlled Intelligent Monitoring of the Health Status // Biomedical Engineering. 2017. Vol. 51, No 1. P. 61–65. doi: 10.1007/s10527-017-9685-8Yuldashev Z. M., Anisimov A. A. A System for Remote-Controlled Intelligent Monitoring of the Health Status. Biomedical Engineering. 2017, vol. 51, no. 1, pp. 61–65. doi: 10.1007/s10527-017-9685-8Nguyen Trong Tuyen, Yuldashev Z. M. An Algorithm of Atrial Fibrillation Detection and Alarm Signal Formation in the System of ECG Remote Monitoring // Biomedical Engineering. 2018. Vol. 52, iss. 1. P. 51–55. doi: 10.1007/s10527-018-9780-5Nguyen Trong Tuyen, Yuldashev Z. M. An Algorithm of Atrial Fibrillation Detection and Alarm Signal Formation in the System of ECG Remote Monitoring. Biomedical Engineering. 2018, vol. 52, iss. 1, pp. 51–55. doi: 10.1007/s10527-018-9780-5Nguyen T. T., Yuldashev Z. M., Sadykova E. V. A Remote Cardiac Rhythm Monitoring System for Detecting Episodes of Atrial Fibrillation // Biomedical Engineering. 2017. Vol. 51, iss. 3. P. 189–194. doi: 10.1007/ s10527-017-9712-9Nguyen T. T., Yuldashev Z. M., Sadykova E. V. A Remote Cardiac Rhythm Monitoring System for Detecting Episodes of Atrial Fibrillation. Biomedical Engineering. 2017, vol. 51, iss. 3, pp. 189–194. doi: 10.1007/s10527-017-9712-9Yuldashev Z. M., Sadykova E. V., Tran Trong Huu. Microprocessor-Based Sleep Apnea Diagnosis System // Biomedical Engineering. 2016. Vol. 50, No 5. P. 30–33. doi: 10.1007/s10527-017-9649-zYuldashev Z. M., Sadykova E. V., Tran Trong Huu. Microprocessor-Based Sleep Apnea Diagnosis System. Biomedical Engineering. 2016, vol. 50, no. 5, pp. 30–33. doi: 10.1007/s10527-017-9649-z

The authors declare that there are no conflicts of interest present.