Українська   English
ДонНТУ   Портал магистров

Реферат по теме выпускной работы

Содержание

Введение

В данной статье представлена мобильная система для анализа мышечного тонуса пациента. Система состоит из мобильного устройства, такого как смартфон или планшет, оснащенного датчиками для измерения мышечной активности. Датчики размещаются на коже пациента в стратегически важных местах и используются для сбора данных о мышечной активности пациента. Затем эти данные анализируются с помощью алгоритмов машинного обучения для определения мышечного тонуса пациента. Система разработана как портативная и простая в использовании, что делает ее полезным инструментом для физиотерапевтов и других медицинских работников, которым необходимо оценить мышечный тонус у своих пациентов. Система также может использоваться для исследований и отслеживания изменений мышечного тонуса с течением времени.[1]

1. Актуальность темы


Оценка мышечного тонуса является важным аспектом физиотерапии и реабилитации, а также в области спортивной медицины. Он используется для оценки уровня мышечной активности и выявления любых отклонений или дисбаланса в мышечном тонусе. Он также используется для мониторинга хода восстановления пациента и отслеживания изменений мышечного тонуса с течением времени.

Мобильная система для анализа мышечного тонуса особенно актуальна, поскольку позволяет медицинским работникам проводить оценку в различных условиях, в том числе в клинике, на дому или даже удаленно. Это может быть особенно полезно для пациентов, имеющих проблемы с передвижением или живущих в отдаленных районах, поскольку избавляет их от необходимости ехать в клинику для проведения оценки.

Кроме того, использование алгоритмов машинного обучения при анализе данных о мышечном тонусе может повысить точность и согласованность оценок, а также позволяет обнаружить тонкие изменения в мышечном тонусе, которые могут быть пропущены традиционными методами.

В целом, мобильная система для анализа мышечного тонуса может обеспечить более эффективный, удобный и точный способ для медицинских работников оценивать и контролировать мышечный тонус своих пациентов и может помочь улучшить результаты лечения пациентов.

2. Цель и задачи исследования, планируемые результаты

Цель - разработать аппаратно-программный комплекс для анализа мышечного тонуса обеспечивающего повышение эффективности принятия решения при лечении пациентов с нервно – мышечными заболеваниями

Основные задачи исследования:


— Разработка аппаратной части устройства: проектирование и создание электронных схем, подбор и интеграция электронных компонентов, изготовление печатных плат и механических деталей;

— Разработка программного обеспечения: создание программы, которая будет обрабатывать и отображать снятые сигналы, а также обеспечивать связь с другими устройствами (например, с мониторами врача);

— Реализация алгоритмов обработки анализа сигналов и программного обеспечения.

Объект исследования: При разработке биотехнической системы для анализа мышечного тонуса пациента, объектом исследования будет сама биотехническая система, включающая в себя устройство для снятия ЭМГ, анализатор и программное обеспечение для обработки и анализа данных.

Предмет исследования:

— Информационное обеспечение;

— Методическое обеспечение;

— Инструментальное обеспечение;

— Программно-алгоритмическое обеспечение;

— Метрологическое обеспечение.

Планируемые научные результаты: Получение новых знаний о работе нервной системы и мышц человека, а также о способах их диагностики и мониторинга. Также может быть получено новое понимание технологий сбора и обработки ЭМГ-сигналов.

Планируемые практические результаты: Возможность использования устройства в медицинских учреждениях для диагностики и мониторинга различных заболеваний нервной системы и мышц. Также устройство может быть использовано в операциях на нервной системе и мышцах, чтобы континуально мониторить состояние пациента.

3. Структура разрабатываемой биотехнической систем

Данная БТС является диагностической, основанной на физиологических методах основанный на регистрации и анализе биоэлектрических потенциалов мышц и периферических нервов. При этом, в зависимости от целей исследования, оценивается как произвольная, так и вызванная путем стимуляции активность нейромышечного аппарата.

3.1 Структурная схема и её компоненты

Структура разрабатываемой биотехнической системы приведена на рисунке 1:
Подход к унификации синтеза автоматов Мура

Рисунок 1 – Структурна схема разрабатываемой БТС

На рисунке 1 показана структура бесконтактного мониторинга, где:

– Средства регистрации сигналов (ЭМГ, которое снимает сигнал с помощью электродов, основанный на разности электрических потенциалов между двумя точками);

– Средства обработки медицинских сигналов и данных (в данном случае это методология и программа);

– Система поддержки принятия врачебных решений (идет согласование с медицинской информационной системой)

– Анализ диагностически значимых показателей (таких как Н-рефлекс, F-волна, М – ответ, миотатический рефлекс, используемые в оценке поражения нервов);

ВЗ – врачебное заключение.

[X] – реакция пациента на тестовое воздействие;

[Y] – совокупность биомедицинских сигналов, отражающих реакцию пациента на тестовое воздействие [X];

[S] – совокупность сигналов, регистрируемых датчиками и электродами ([S] = [K][Y], где [K] – линейный оператор, отражающий чувствительность датчиков, а также является коэффициентом усиления усилителей);

[Pтс] – Показатель текущего состояния пациента.

3.2 Характеристика системы

Контуры управления системой включают в себя настройку параметров измерений, управление работой сенсоров и отображение результатов измерений на устройстве. Также система может иметь функцию автоматического оповещения медицинского персонала об отклонениях от нормы в параметрах здоровья пациента.

Каналы информационного обмена системы могут включать в себя беспроводное подключение к локальной сети больницы или интернету, чтобы позволить медицинскому персоналу отслеживать состояние пациента удаленно. Также может быть реализована функция записи и хранения данных, чтобы обеспечить возможность анализа информации в дальнейшем.

Каналы информационного обмена системы обеспечивают передачу данных между различными устройствами и компонентами системы. Они могут быть реализованы по различным технологиям, в зависимости от требуемой скорости, расстояния и безопасности передачи данных.[2]

Некоторые примеры каналов информационного обмена, которые могут быть реализованы в системе:

- Беспроводное подключение: Используя технологии типа Bluetooth или Wi-Fi, можно реализовать беспроводное подключение между сенсорами и портативным устройством. Также может быть реализовано беспроводное подключение к локальной сети больницы или интернету, чтобы обеспечить удаленное отслеживание состояния пациента.

- Проводное подключение: Может быть реализовано проводное под ключение между сенсорами и портативным устройством с использованием кабелей и адаптеров. Этот вариант может быть подходящим, если требуется обеспечить высокую скорость и точность передачи данных, а также избежать возможных помех в работе системы, связанных с использованием беспроводных технологий.

- Интеграция с другими системами: Система может быть интегрирована с другими медицинскими системами, такими как системы мониторинга интенсивной терапии, системы управления инфузиями и т.д. Для этого могут быть использованы различные интерфейсы и протоколы обмена данными, такие как HL7, DICOM и т.д. Интеграция с другими системами позволяет обеспечить совместное использование данных и улучшить эффективность лечения, а также снизить риск ошибок при введении информации.[3]

В зависимости от требуемых функций и характеристик системы, каналы информационного обмена могут быть реализованы в виде комбинации различных технологий и интерфейсов. В магистерской диссертации планируется разработать: информационные, методические, инструментальные, программно-алгоритмические и метрологические уровни обеспечения (компоненты).[4]

3.3 Уровни обеспечения

Для разработки данной системы следует разработать следующие уровни обеспечения:


1. Информационное обеспечение:

- База данных для хранения информации о пациентах, измерениях ЭМГ сигнала, лечении и т.д.;

- Интерфейсы для ввода, редактирования и отображения информации;

- Система управления базой данных для обеспечения безопасности, целостности и согласованности данных.

2. Методическое обеспечение:

- Руководства и инструкции по использованию системы для медицинских работников и пациентов;

- Методики обработки и анализа ЭМГ сигнала;

- База знаний о патологиях и их лечения

3. Инструментальное обеспечение:

- Оборудование для снятия ЭМГ сигнала (например, электрокардиограф или электромиограф);

- Софтвер для обработки и анализа ЭМГ сигнала;

- Средства визуализации и отображения результатов (например, графики и диаграммы).

4. Метрологическое обеспечение:

- Стандарты и спецификации, необходимые для обеспечения точности измерений;

- Средства калибровки и поверки оборудования;

- Система управления метрологической документацией.

5. Программно-алгоритмическое обеспечение:

- Операционная система и необходимое ПО;

- Программный код, обеспечивающий работу системы;

- Система управления версиями ПО и обеспечение совместимости с различными операциями


Структура разрабатываемого уровня обеспечения системы может включать следующие компоненты:

1. Модуль сбора и обработки данных:

- Оборудование для снятия ЭМГ сигнала;

- Софтвер для обработки и анализа ЭМГ сигнала;

- Интерфейсы для ввода и отображения данных.

2. Модуль хранения и обработки информации:

- База данных для хранения информации о пациентах, измерениях ЭМГ сигнала, лечении и т.д.;

- Система управления базой данных

3. Модуль визуализации и анализа:

- Функции построения графиков и диаграмм;

- Функции анализа данных, позволяющие выявлять тренды и закономерности;

- Интерфейсы для отображения результатов анализа.

4. Модуль управления качеством:

- Система управления качеством, позволяющая следить за соответствием системы требованиям и стандартам;

- Инструменты для аудита и анализа качества работы системы.

5. Модуль безопасности:

- Функции шифрования данных и защиты от несанкционированного доступа;

- Функции мониторинга безопасности системы;

- Функции резервного копирования данных.

6. Модуль управления проектом:

- Система управления версиями ПО;

- Система управления задачам

- Инструменты для планирования, контроля и отслеживания хода разработки;

- Система управления документацией и регулярные отчеты о состоянии проекта.

Эти компоненты могут быть разработаны в виде независимых модулей, которые могут быть связаны и интегрированы в общую систему. При разработке уровня обеспечения следует учитывать потребности и особенности медицинской деятельности, а также требования к безопасности, качеству и совместимости системы.

4. Характеристика объекта исследования

Объектом исследования в этой системе является работа нервной системы и мышц человека, а также возможности их диагностики и мониторинга с помощью устройства для снятия ЭМГ. Этот объект характеризуется следующими характеристиками[5]:

1. Динамический характер: работа нервной системы и мышц человека меняется во времени, поэтому требуется континуальный мониторинг состояния.

2. Сложность: нервная система и мышцы человека состоят из множества различных элементов, которые взаимодействуют друг с другом. Это усложняет понимание их работы и поиск способов диагностики и мониторинга.

3. Необходимость точности: ошибки в диагностике и мониторинге могут привести к серьезным последствиям для здоровья пациента.[6]

По мере того, как разрабатывается устройство, математическая модель является важным инструментом для анализа и понимания работы нервной системы и мышц. Она позволяет симулировать работу этих систем и исследовать их поведение в различных условиях.

Например, в этой работе одной из функций устройства является континуальный мониторинг состояния нервной системы и мышц во время операций, для анализа и обработки данных, собранных устройством, может быть использована математическая модель, основанная на использовании функций, описывающих зависимость электрических сигналов от времени. Эта модель может помочь в определении требуемого уровня сигнала для нормальной работы нервной системы и мышц, а также в определении выхода из нормы этого уровня, что может свидетельствовать о нарушении работы системы и необходимости вмешательства.

Рисунок типичного снятия ЭМГ представлен на рисунке 2.

Типичная Поверхностная ЭМГ

Рисунок 2 – Типичная Поверхностная ЭМГ

Для оценки пространственно-временных параметров электрической активности широко применяются такие методы, как: частотный, спектрально-когерентный и корреляционный анализ.

Частотный анализ позволяет разложить сложную кривую электрической активности мозга на составляющие частотные компоненты, и получить спектр биоэлектрических колебаний мозга, выделить и количественно оценить частотные составляющие ЭМГ.[7]

Спектральный анализ определяет не только выраженность различных ритмических составляющих в сложной ЭМГ, но и их соотношение, позволяет получить информацию о суммарной мощности спектра ЭМГ и его частотных составляющих. Обычно результаты анализа представляются в виде графиков спектральной плотности мощности, графиков амплитудных спектров, топографических карт, а также различных количественных показателей в табличном виде.

Когерентный анализ определяет статистическая связь между колебаниями биопотенциалов, протекающих в различных отделах мозга, которые отражают степень синхронности изменений ЭМГ в двух различных точках в частотной области (для близлежащих и удаленных областей мозга в пределах каждого из полушарий и для одноименных областей мозга правого и левого полушарий), а кросскорреляция – во временной.

Проведём моделирование ЭМГ сигнала используя математическую модель основанная на использовании функций, описывающих зависимость электрических сигналов от времени, для этого используем пакет программы LabView. Результат приведён на рисунке 3.

Результаты экспериментальных исследований

Рисунок 3 – Результаты экспериментальных исследований

Выводы

Для совершенствования разрабатываемой мобильной системы для снятия ЭМГ сигнала и интраоперационного мониторинга можно рассмотреть следующие направления совершенствования:

1. Информационное обеспечение:

• Разработка интуитивно понятного интерфейса для пользователей;
• Обеспечение безопасности информации, хранящейся в системе;
• Разработка механизмов обработки и анализа данных, полученных с помощью системы.

2. Методическое обеспечение:
• Разработка методик и руководств для работы с системой;
• Обучение пользователей работе с системой;
• Проведение семинаров и тренингов для специалистов, использующих систему.

3. Инструментальное обеспечение:
• Разработка и улучшение аппаратных средств для снятия ЭМГ сигнала;
• Обеспечение совместимости системы с различными моделями медицинского оборудования;
• Разработка и улучшение алгоритмов работы с аппаратными средствами.

4. Метрологическое обеспечение:
• Обеспечение точности измерений, проводимых с помощью системы;
• Разработка и улучшение алгоритмов калибровки системы;
• Проведение регулярных проверок точности измерений.

5. Программно-алгоритмическое обеспечение:
• Разработка и улучшение программного обеспечения системы;
• Разработка и улучшение алгоритмов обработки и анализа данных;
• Обеспечение совместимости системы с различными операционными системами.
Дополнительно можно рассмотреть следующие направления совершенствования разрабатываемой системы:

6. Разработка и улучшение алгоритмов обработки и анализа ЭМГ сигнала:
• Улучшение точности определения нарушений ритма сердца;
• Разработка алгоритмов для определения степени тяжести нарушений ритма;
• Разработка алгоритмов для определения возможных причин нарушений ритма.

7. Разработка функций интеграции с другими системами:
• Интеграция с системами электронной медицинской записи;
• Интеграция с системами мониторинга других параметров (например, кровяного давления, дыхания);
• Интеграция с системами планирования и управления медицинскими процедурами.

8. Разработка функций управления
• Разработка функций управления параметрами работы системы (например, частота опроса ЭМГ сигнала, частота обновления информации);
• Разработка функций управления аппаратными средствами (например, включение/выключение прибора, управление параметрами работы прибора);
• Разработка функций управления доступом к системе (например, управление уровнями доступа, управление правами доступа).

9. Разработка функций напоминаний и автоматизации:
• Разработка функций напоминаний о необходимости проведения медицинских процедур;
• Разработка функций напоминаний о необходимости принятия медикаментов;
• Разработка функций автоматизации рутинных процессов (например, автоматическая отправка отчет
• Разработка функций автоматизации рутинных процессов (например, автоматическая отправка отчетов на почту или смс уведомления о необходимости принятия медикаментов).

10. Разработка функций интерактивного обучения:
• Разработка функций онлайн-обучения для пользователей системы;
• Разработка интерактивных модулей, позволяющих лучше понимать работу системы и принципы обработки ЭМГ сигнала;
• Разработка функций тестирования знаний пользователей.

11. Разработка функций социальной интеграции:
• Разработка функций совместного использования системы с другими медицинскими учреждениями;
• Разработка функций обмена данными с другими медицинскими системами;
• Разработка функций обмена информацией с медицинскими работниками и пациентами через социальные сети.

12. Разработка функций персонализации:
• Разработка функций, позволяющих настраивать систему под конкретных пользователей;
• Разработка функций, позволяющих сохранять историю измерений и анализировать изменения в течение времени;
• Разработка функций, позволяющих индивидуализировать рекомендации и планы лечения для каждого пользователя.

13. Разработка функций аналитики и отчетности:
• Разработка функций генерации отчетов для различных уровней управления;
• Разработка функций анализа данных, позволяющих выявлять тренды и закономерности;
• Разработка функций построения графиков и диаграмм, позволяющих визуально изучать данные.

14. Разработка функций безопасности:
• Разработка функций шифрования данных и защиты от несанкционированного доступа;
• Разработка функций мониторинга безопасности системы;
• Разработка функций резервного копирования данных.

Список источников

  1. Грушвицкий Р.И. Проектирование систем на микросхемах программируемой логики / Р.И. Грушвицкий, А.Х. Мурсаев, Е.П. Угрюмов. – СПб.: БХВ-Петербург, 2002. – 608 с.
  2. Grout I. Digital systems design with FPGAs / I. Grout. – Elsevier, 2008. – 724 pp.
  3. Avedillo M.J. SMAS: a program for the concurrent state reduction and state assignment of finite state machines / M.J. Avedillo, J.M. Quintana, J.L. Huertas // Proceedings of IEEE International Symposium on Circuits and Systems. – 1991. – vol. 3. – pp. 1781-1784.
  4. Champarnaud J.-M. Split and minimizing: Brzozowski's algorithm / J.-M. Champarnaud, A. Khorsi, T. Paranthoen // Prague Stringology Conference. – Prague, 2002. – pp. 96-104. .
  5. Higuchi H. A fast state reduction algorithm for incompletely specified finite state machines / H. Higuchi, Y. Matsunaga // 33rd Annual Conference of Design Automation. – Las Vegas, 1996. – pp. 463-466.
  6. Hu H. HSM2: a new heuristic state minimization algorithm for finite state machine / H. Hu, H.-X. Xue, J.-N. Bian // Journal of Computer Science and Technology. – 2004. – № 19 (5). – pp. 729-733.
  7. Rho J.-K. Exact and heuristic algorithms for the minimization of incompletely specified state machines / J.-K. Rho, G. Hachtel, F. Somenzi, R. Jacoby // IEEE Transactions on Computer-Aided Design. – 1994. – vol. 13. – pp. 167-177.