Сибирский государственный медицинский университет, г. Томск
Кафедра медицинской и биологической кибернетики

Эта работа опубликована в сборнике статей по материалам Международной 69-й научной итоговой студенческой конференции, посвященной 200-летию со дня рождения Н.И. Пирогова (г.Томск, 11-13 мая, 2010 год); под реакцией академика РАМН В.В. Новицкого, член. корр. РАМН Л.М. Огородовой

Посмотреть титульный лист сборника

Скачать сборник целиком (1,4 мб)

 

Дыхание является важной функцией организма, обеспечивающей поддержание постоян¬но¬го состава газов в крови. При различных заболеваниях дыхательной системы происходит на¬рушение доставки кислорода к тканям и углекислого газа от них, что может привести к не¬обра¬тимым изменениям в организме. Методы функционального исследования системы внеш¬него дыхания дают возможность выявить наличие дыхательной недостаточности нередко за¬долго до появления первых клинических симптомов, установить тип, характер и степень вы¬раженности этой недостаточности, проследить динамику изменения функций аппарата внеш¬не¬го дыхания в процессе развития болезни и под влиянием лечения [1]. Состояние функции аппарата внешнего дыхания можно оценить с помощью таких методов, как спирометрия, пневмо¬тахометрия, бодиплетизмография и др. [2]. Однако для выявления скрытых и слабо выра¬женных нарушений дыхательного ритма необходимо применение длительных исследо¬ваний. Эффективнее проводить ночное мониторирование дыхания; это связано прежде всего с тем, что в дневное время дыхание находится под произвольным постоянным контролем об¬следуемого человека, тогда как ночью контроль за осуществлением дыхательных движений полностью переходит к дыхательному центру. Ночной мониторинг дыхания значительно менее распространен в сравнении с ЭКГ и другими видами мониторинга. В настоящее время ночное мониторирование дыхания проводится в рамках полисомнографического иссле¬дова¬ния, которое включает в себя измерение большого количества параметров, требует громозд¬кого и дорогостоящего оборудования и проводится чаще всего в специально предназначенных для этого лабораториях сна. Проблема мониторирования дыхания связана не только с от¬сутствием специализированного и недорогого оборудования, но и с нехваткой программно-реализованных алгоритмов обработки дыхательного ритма. Большой объем информации, полученный в процессе мониторинга, требует много времени для его анализа вручную. Поэтому необходимо создание средств автоматизированного анализа дыхательной кривой, которые позволили бы извлекать достоверную информацию о состоянии дыхания из большого объема исходных данных.
Целью данной работы являлась разработка программного комплекса, содержащего алго¬ритмы взаимодействия с системой мониторинга, модули импорта данных с известных прибо¬ров похожего класса, модули разносторонних методов исследования дыхательного ритма с возможностью гибкой настройки процессов автоматизации обработки.
Для разработки и тестирования алгоритмов анализа дыхательного ритма использовались записи полисомнографического исследования, проведенного на кафедре внутренних болезней №2 СибГМУ. Ночная запись проводилась врачом-исследователем с 22 часов в среднем 7-9 часов непрерывно, и охватывала все стадии сна, от засыпания до полного пробуждения. Для записи использовались электроды электрокардиографа, датчики температурного потока у рта и носа и датчик движения грудной клетки.
Для измерения ороназального воздушного потока в качестве датчиков применяются термо¬резисторы. Принцип работы датчиков основан на их свойстве менять сопротивление при изменении температуры. Изменение сопротивления оценивается величиной температурного коэффициента сопротивления, величина которого характеризует чувствительность датчика.
Сигнал, зарегистрированный датчиком, усиливается с помощью биоусилителя и оциф¬ро¬вывается аналогово-цифровым преобразователем. Микроконтроллер передает данные через COM-порт в компьютер, где данные записываются в файл.
Данные о дыхательной составляющей исследования хранятся в бинарном файле формата *.rsp. Каждый отсчет измерения представлен парой 2-байтный чисел, первое из которых запи¬сано с датчика ороназального потока, второе – с датчика движения грудной клетки. В данном исследовании были проанализированы только данные об ороназальном потоке.
В рамках данного исследования был разработан специальный алгоритм распознавания фаз дыхательного цикла, что особенно затруднительно в участках с нарушенным ритмом. Для оценки вариабельности дыхательного ритма применялся временной анализ дыхания, эффек¬тивность которого была показана в ряде исследований [3]. Кроме того были реализованы алгоритмы быстрого преобразования Фурье и вейвлетного преобразования [5].
Для создания программного приложения были выбраны объектно-ориентированный язык программирования C++ и среда разработки кросс-платформенных приложений Qt 4.5, как средства, наиболее соответствующие цели данной работы.
В результате проведенной работы было создано кросс-платформенное программное прило¬жение, позволяющее проводить анализ импортированных данных дыхатального ритма с ис¬поль¬зованием алгоритмов временного анализа дыхания, спектрального анализа и вейвлетного преобразования, а так же выводить на экран дыхательную кривую непосредственно с изме¬ри¬тельного прибора в режиме реального времени. Приложение позволяет проводить анализ как всего диапазона данных, так и указанного пользователем участка кривой с возможностью экс¬порта результатов анализа в текстовый файл. Специальные алгоритмы дают возможность рас¬поз¬навать участки дыхательной кривой с нарушением или отсутствием дыхания и осуществлять обратную связь с объектом исследования.
Результаты анализа дыхательного ритма могут быть представлены в виде заключения, кото¬рое также включает в себя исходные данные о пациенте (ФИО, пол, возраст, диагноз основного заболевания) и информацию о проведенном исследовании (дата и время начала записи, продолжительность исследования). В случае обнаружения участков с нарушением дыхательного ритма указывается количество таких участков, время их возникновения и продолжительность, а также тип нарушения ритма. Кроме того, заключение содержит информацию о средней продолжительности и вариабельности дыхательного цикла и его фаз. Результаты спектрального анализа включают данные об основных частотах сигнала и их мощностях, что позволяет не только определить среднюю частоту дыхательных движений, но и выяснить, какие частотные компоненты содержатся в данном участке дыхательного ритма. Вейвлетный анализ позволяет описывать сигналы с переменным во времени частотным спектром; его результаты представляют собой информацию о содержании различных частотных компо¬нентов в сигнале в зависимости от времени.

Список литературы:
1.    Гребнев, А. Л. Пропедевтика внутренних болезней: Учебник / А. Л. Гребнев, В. Х. Василен¬ко. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Медицина, 2001. – 592 с.
2.     Айсанов З. Р. Исследование респираторной функции и функциональный диагноз в пульмо¬нологии / З. Р. Айсанов, Е. Н. Калманова // Русский медицинский журнал – 2000. – Т. 8, № 12.
3.    Кудий, Л. И. Особенности дыхательного ритма в условиях дозированных нагрузок у спортсменов с различной направленностью тренировочного процесса / Л. И. Кудий, С. Н. Хо¬менко, А. В. Калениченко // Педагогика, психология и медико-биологические проблемы физического воспитания и спорта – 2007. –№8.– с.70-73.