Preview

Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника

Расширенный поиск

СИСТЕМА И АЛГОРИТМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА БИОМЕДИЦИНСКИХ СИГНАЛОВ В СИСТЕМАХ УДАЛЕННОГО МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА

https://doi.org/10.32603/1993-8985-2018-21-5-71-80

Полный текст:

Аннотация

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.

Об авторах

Нгуен Чонг Туен
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)
Россия

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



Чан Чонг Хыу
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)
Россия

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



Нгуен Мау Тхач
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)
Россия

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



З. М. Юлдашев
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)
Россия

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



Список литературы

1. Long-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)71141-7

2. Milenković 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.2006.02.011

3. Korhonen 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.2003.1213628

4. Pantelopoulos 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.2009.2032660

5. Banaee 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/s131217472

6. Logan 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.2005.1588177

7. A 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.12111

8. Wavelet 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/e17096179

9. Sechang 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: 10.1115/1.4003927

10. Bsoul 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. 2010.2087386

11. Albaghdadi M. Baroreflex Control of Long-Term Arterial Pressure // Rev Bras Hipertens. 2007. Vol. 14, No 4. P. 212–225.

12. 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/ s00421-011-1983-3

13. Monitoring 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.11-2728

14. Moving 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.2011.110607

15. Yuldashev 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/s10527-017-9685-8

16. Nguyen 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/s10527-018-9780-5

17. Nguyen 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/ s10527-017-9712-9

18. Yuldashev 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-z


Для цитирования:


Туен Н.Ч., Хыу Ч.Ч., Тхач Н.М., Юлдашев З.М. СИСТЕМА И АЛГОРИТМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА БИОМЕДИЦИНСКИХ СИГНАЛОВ В СИСТЕМАХ УДАЛЕННОГО МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА. Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2018;(5):71-80. https://doi.org/10.32603/1993-8985-2018-21-5-71-80

For citation:


Tuyen N.T., Huu T.T., Thach N.M., Yuldashev Z.M. SYSTEM AND ALGORITHM OF INTELLIGENT BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND ANALYSIS FOR HUMAN HEALTH STATUS REMOTE MONITORING SYSTEM. Journal of the Russian Universities. Radioelectronics. 2018;(5):71-80. (In Russ.) https://doi.org/10.32603/1993-8985-2018-21-5-71-80

Просмотров: 89


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1993-8985 (Print)
ISSN 2658-4794 (Online)