Устройство для определения изменения функционального состояния человека

Изобретение относится к области медицины. Заявленное устройство определяет изменение функционального состояния человека. Устройство содержит последовательно соединенные блок первичной обработки сигнала, блок формирования RR-интервалов, блок формирования функции накопления, блок фрагментирования, блок удаления тренда. Устройство отличается тем, что в него введены последовательно соединенные блок вычисления среднеквадратического отклонения, блок интерполяции, блок определения масштабного показателя. Вход блока первичной обработки сигнала является входом устройства, вход блока вычисления среднеквадратического отклонения соединен с выходом блока удаления тренда, выход блока определения масштабного показателя является выходом устройства. Применение данного изобретения позволит определить соответствующий определенному функциональному состоянию показатель, а также увидеть переходные процессы, связанные с переходом организма из одного функционального состояния в другое. 10 ил.

 

Предлагаемое изобретение относится к области медицины и может быть использовано для определения изменения функционального состояния человека.

В настоящее время наиболее распространены устройства, реализующие способы определения изменения функционального состояния человека на основе анализа вариабельности сердечного ритма.

Выбор сердечно-сосудистой системы в качестве индикатора состояния организма человека основывается на том, что она участвует в формировании важнейших функциональных систем организма, оперативно реагирует изменением своих параметров на действие внешних и внутренних раздражителей.

Известно устройство для определения функционального состояния человека на основе определения индекса напряжения регуляторных систем по Баевскому, содержащее последовательно соединенные блок первичной обработки сигнала (электрокардиосигнала), блок формирования последовательности RR интервалов, блок вычисления моды, блок вычисления амплитуды моды, блок вычисления вариационного размаха, блок вычисления индекса напряжения регуляторных систем (фиг.1).

В устройстве индекс напряжения регуляторных систем определяется как отношение амлитуда моды (доля R-R интервалов анализируемого временого ряда, соответствующих значению моды) к удвоенному произведению вариационного размаха (разность между длительностью наибольшего и наименьшего R-R интервала анализируемой последовательности) и моды (наиболнее часто встречающееся значение R-R иннтервалов анализируемого временного ряда) [1].

В данном устройстве в случае анализа вариабельности сердечного ритма определение изменения функционального состояния человека производится по 5-минутным записям электрокардиосигнала на основе показателя активности регуляторных систем, при этом используется 10-ти бальная шкала, которая изображается в виде «лестницы состояний» (фиг.2) [1]. Изменение функционального состояния фиксируется каждые 5 минут.

Недостатком этого устройства является то, что он позволяет получать лишь дискретные оценки функциональных состояний, что недостаточно при динамическом контроле. Также плохо разработан анализ суточных записей вариабельности сердечного ритма, в частности это относится к определению переходных процессов.

Известно устройство, выбранное в качестве прототипа, которое определяет изменение функционального состояния человека, на основе исследования флуктуации сердечного ритма с помощью анализа флуктуации относительно тренда или DFA (Detrended Fluctuation Analysis) [2, 3]. Устройство состоит из последовательно соединенных блока первичной обработки сигнала, вход которого является входом устройства, блока формирования RR-интервалов, блока формирования функции накопления, блока фрагментирования и блока удаления тренда, выход которого является выходом устройства (фиг.3).

Устройство работает следующим образом. Исходный электрокардиосигнал поступает на вход блока 1 первичной обработки сигнала, где осуществляется его усиление, фильтрация и нормализация. Выходной сигнал поступает на блок 2 формирования последовательности RR интервалов. Полученная последоватльность x(i) поступает на вход блока 3 формирования функции накопления y(k), по формуле 1

Полученная функция накопления поступает на блок 4 фрагментирования, где разбивается на фрагменты (участки) одинаковой длины n. Затем для каждого фрагмента методом линейной аппроксимации в блоке 5 удаления тренда определяется функция локального тренда, которая вычитается из последовательности данных фрагментаи и функция Fdfa(n) (формула 2)

Вычисления по формуле 2 повторяются для широкого диапазона значений n (обычно кратных степени двойки). Зависимость lg(Fdfa) от lg(n) аппроксимируется прямой с помощью метода наименьших квадратов. Угловой коэффициент α этой прямой называют масштабным показателем, который выявляет наличие кратковременных и долговременных корреляций ритма сердца, а значит несет информацию об изменении его структуры. Причем значение 0.6<α<0,8 свидетельствует о состоянии расслабления или сна, значение 0.8<α≤1 характерно для нормального активного состояния организма, значения α≥1 показывают на состояние стресса или развивающейся болезни сердца [2-3].

Недостатком данного способа является то, что нельзя оценить функциональное состояние человека в конкретный момент времени и отследить его изменение в динамике. Данный метод позволяет определить функциональное состояние человека, но не позволяет увидеть переходные процессы между двумя состояниями организма.

Существующие устройства для анализа функционального состояния по ритму сердца [1, 2, 3] дают характеристику структуры ритма как единого целого - как некого «снимка» системы на конечном отрезке времени. Любые изменения влияния его составляющих внутри отрезка усредняются, размываются и их практически нельзя выделить.

По мнению авторов предлагаемого устройства необходимо расширять возможности устройства, а именно способность контролировать функциональное состояние организма в каждый момент времени в процессе исследования, а также определять переходные процессы между двумя состояниями.

Это достигается тем, что в устройство, содержащее последовательно соединенные блок первичной обработки сигнала (усилитель, фильтр), вход которого является входом устройства, блок формирования RR интервалов, блок формирования функции накопления, блок фрагментирования, блок удаления тренда, введены последовательно соединенные блок вычисления среднеквадратического отклонения, блок интерполяции, блок определения масштабного показателя.

На фиг.4 приведена структурная схема устройства определения изменения функционального состояния человека.

Устройство для определения изменения функционального состояния человека содержит блок первичной обработки сигнала 1, блок формирования RR интервалов 2, блок формирования функции накопления 3, блок фрагментирования 4, блок 5 удаления тренда, блок вычисления среднеквадратического отклонения 6, блок интерполяции 7, блок определения масштабного показателя 8.

Вход блока 1 первичной обработки сигнала, который включает в себя усилитель и фильтр, является входом устройства, выход блока 1 первичной обработки сигнала подключен к входу блока 2 формирования последовательности RR интервалов, который включает в себя блок выделения R зубца и блок формирования RR интервалов, выход которого подключен к входу блока 3 формирования функции накопления. Выход блока 3 формирования функции накопления подключен к входу блока 4 фрагментирования, выход блока фрагментирования 4 подключен к входу блока 5 удаления тренда. Выход блока 5 удаления тренда подключен к входу блока вычисления среднеквадратического отклонения 6, выход которого является входом блока интерполяции 7. Выход блока интерполяции 7 подключен к входу блока 8 определения масштабного показателя, выход блока 8 определения масштабного показателя является выходом устройства.

Устройство работает следующим образом. Исходный электрокардиосигнал, регистрируемый в одном из стандартных электрокардиографических отведениях, поступает на вход блока 1 первичной обработки сигнала, где осуществляется его усиление, фильтрация и нормализация. Входным сигналом этого устройства является электрокардиосигнал. Выходным сигналом является усиленный, отфильтрованный и нормализованный электрокардиосигнал. Этот сигнал поступает на блок 2 формирования последовательности RR интервалов, на выходе которого последовательность RR интервалов с длиной, кратной степени двойки (фиг.5). Последовательность RR интервалов поступает на вход блока 3 формирования функции накопления, на выходе которого функция накопления в виде одномерного кумулятивного ряда (фиг.6). Функция накопления в виде одномерного кумулятивного ряда формируется путем добавления первого значения временного ряда ко второму, результатом сложение является первое значение функции накопления. Аналогичным путем добавляем к первым двум значения третье и так далее, при этом длина кумулятивного ряда равна длине исходного ряда. Полученный кумулятивный ряд поступает на вход блока 4 фрагментирования, где он пошагово разбивается на фрагменты длиной 2m, где , N - количество элементов всего ряда, всего шагов - (фиг.7). Каждый фрагмент поступает на вход блока 5 удаления тренда. На выходе блока 5 удаления тренда значения фрагмента после удаления тренда. Полученные значения поступают на вход блока 6 вычисления среднеквадратического отклонения. На выходе блока 6 вычисления среднеквадратического отклонения массив данных, первая строка которого состоит из значений среднеквадратического отклонения, вычисленных для фрагментов с размером , вторая строка значения среднеквадратического отклонения для фрагментов с размером и так далее. Последняя строка состоит из значений среднеквадратических отклонений для фрагментов длиной (фиг.8). Полученный массив данных поступает на вход блока 7 интерполяции методом сплайнов и на выходе блока интерполяции 7 массив данных в виде прямоугольной матрицы, в которой строки отражают изменение среднеквадратического отклонения фрагментов исходного ряда в заданном масштабе в течение времени, а столбцы - мгновенное значение среднеквадратического отклонения в разных масштабах (фрагментах) исходного ряда (фиг.9). Массив в виде прямоугольной матрицы поступает на вход блока 8 определения масштабного показателя (углового коэффициента) функции линейной аппроксимации кривой зависимости среднеквадратического отклонения от масштаба. На выходе бока 8 определения углового коэффициента значение масштабного показателя, определяющего динамику изменения функционального состояния человека (фиг.10).

Предложенное устройство позволяет устранить недостатки известного способа, а именно локализовать момент изменения функционального состояния человека по колебаниям значений масштабного показателя, а также определять переходные состояния между двумя функциональными состояниями организма.

Технико-экономический эффект предложенного устройства заключается в том, что осуществляется определение изменения функционального состояния человека, а также возможность определить не только конкретное функциональное состояние, но и переход из одного функционального состояния в другое. Это позволяет обеспечить контроль переходных состояний человека в процессе жизнедеятельности, работы в условиях стресса.

С помощью предлагаемого устройства можно не только определить показатель соответствующий определенному функциональному состоянию, но и увидеть переходные процессы, связанные с переходом организма из одного функционального состояния в другое.

Литература

1. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем. P.M.Баевский // Вестник аритмологии №24, 2001. С.65-87.

2. С.К.Peng, Shlomo Havlin, H.Eugene Stanley, and Ary L.Goldberger Quantification of scaling exponents and crossover phenomena in nonstationary heartbeat time series// Chaos 5, 82 (1995), p.82-87.

3. Павлов А.Н. Методы анализа сложных сигналов: Учеб. пособие для студ. физ. фак. / А.Н.Павлов. Саратов: Научная книга, 2008. 120 с.

Устройство для определения изменения функционального состояния человека, содержащее последовательно соединенные блок первичной обработки сигнала, вход которого является входом устройства, блок формирования RR-интервалов, блок формирования функции накопления, блок фрагментирования, блок удаления тренда, отличающееся тем, что в него введены последовательно соединенные блок вычисления среднеквадратического отклонения, вход которого соединен с выходом блока удаления тренда, а выход блока вычисления среднеквадратического отклонения подключен к входу блока интерполяции, выход которого соединен с входом блока определения масштабного показателя, выход которого является выходом устройства.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к оптическому измерительному устройству для измерения оптического представления поверхности образца, в частности поверхности человеческой кожи.
Изобретение относится к офтальмологии и может быть использовано для диагностики монокулярного оптического неврита как дебюта демиелинизирующего заболевания центральной нервной системы рассеянного склероза.

Изобретение относится к медицине, а именно к сосудистой хирургии для диагностики нарушения коллатерального кровообращения в бассейне нижней брыжеечной и внутренних подвздошных артериях при аневризме инфраренального отдела брюшной аорты.

Изобретение относится к медицине и медицинской технике. .

Изобретение относится к области медицины, а именно к дерматологии. .

Изобретение относится к медицине, а именно к биомеханике, физиологии человека. .

Изобретение относится к медицине, а именно к травматологии, ортопедии и восстановительной медицине. .

Изобретение относится к области медицины, а именно функциональной диагностике. .

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, и может быть использовано для прогнозирования у больных с доказанной изолированной стабильной стенокардией атеросклеротического происхождения развития окклюзии коронарных артерий в виде инфаркта миокарда или диагностики перенесенных субклиническиих вариантов инфаркта миокарда в виде постинфарктного кардиосклероза при отсутствии или невозможности получения прямых клинико-инструментальных данных за наличие искомой патологии

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, и может быть использовано для прогнозирования у больных с доказанной изолированной стабильной стенокардией атеросклеротического происхождения развития окклюзии коронарных артерий в виде инфаркта миокарда или диагностики перенесенных субклиническиих вариантов инфаркта миокарда в виде постинфарктного кардиосклероза при отсутствии или невозможности получения прямых клинико-инструментальных данных за наличие искомой патологии

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, и может быть использовано для прогнозирования у больных с доказанной изолированной стабильной стенокардией атеросклеротического происхождения развития окклюзии коронарных артерий в виде инфаркта миокарда или диагностики перенесенных субклиническиих вариантов инфаркта миокарда в виде постинфарктного кардиосклероза при отсутствии или невозможности получения прямых клинико-инструментальных данных за наличие искомой патологии
Изобретение относится к медицине, кардиологии, и может быть использовано для прогнозирования спазма коронарных артерий у больных ишемической болезнью сердца во время чрескожного коронарного вмешательства

Изобретение относится к медицине и может быть использовано в педиатрии и детской кардиоревматологии

Изобретение относится к медицине и может быть использовано в педиатрии и детской кардиоревматологии

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, и может быть использовано в прогнозе лечения артериальной гипертонии у пожилых больных

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, и может быть использовано в прогнозе лечения артериальной гипертонии у пожилых больных

Изобретение относится к медицинской технике и предназначено для измерения артериального давления и частоты пульса
Наверх