Аппаратно-программный комплекс на базе рекордера МКМ-11

Рис. 1. Внешний вид кардиомонитора МКМ-11 ( а ) и записи ЭКС и ПВ ( б ), Фурье-спектр ЭКС и ПВ сигналов( в )

Fig. 1. Appearance of the MKM-11 cardiomonitor ( a ), and recording of ECS and PW ( б ), Fourier spectrum of ECS and PW signals ( в )

Bluetooth интерфейс. Также прибор позволяет записывать данные на карту памяти (µSD) для последующей передачи и обработки на персональном компьютере. Благодаря своим небольшим габаритам и малому весу (не более 100 г) прибор не вызывает дискомфорта и прост в управлении.

Программное обеспечение (далее ПО) «ECGManager» для АПК ДМ на базе операционной системы (ОС) «Windows» производит обработку накопленных в МКМ-11 цифровых отсчетов биосигналов, производит различные методы фильтрации сигналов, определяет их амплитуду, временные характеристики и Фурье-спектры, а также такие параметры сердечно-сосудистой деятельности, как скаттерограмма ЭКГ, время распространения пульсовой волны (ВРПВ), кардиоинтервалограмма, количество экстрасистол. ПО также обеспечивает дистанционный мониторинг ФСО в режиме «online» с МКМ-11 через Bluetooth на смартфон, планшет, ноутбук или персональный компьютер (ПК). Интерфейс программы представлен на рис. 2. ПО дает возможность инвертировать входной сигнал, использовать фильтры для подавления шумов и изменять амплитуду сигнала, меняя коэффициенты усиления.

ПО «ECGManager» на базе ОС «Android» обеспечивает возможность просмотра ЭКГ, ФПГ и РПГ кровотока в режиме «online» с МКМ-11 посредством Bluetooth-соединения на любых устройствах, поддерживающих ОС «Android». Интерфейс программы представлен на рис. 3.

Данное ПО также дает возможность выводить на дисплей несколько каналов и изменять амплитуду сигнала, меняя коэффициенты усиления (рис. 4).

ЭКГ

Рис. 2. Окно программы «ECGManager» для ОС Windows

Fig. 2 Window of the program “ECGManager” for Windows OS

Рис. 3. Окно программы «ECGManager» на базе ОС “Android”

Fig. 3 Window of the program “ECGManager” for Android OS

Рис. 4. Изменение амплитуды сигнала

Fig. 4. Setting range of signal amplitude

Результаты и обсуждение

Получаемая с помощью АПК ДМ информация обеспечивает объективную оценку ФСО в процессе исследования. С помощью ПО «ECGManager» для рекордера МКМ-11 проводится предварительный анализ основных параметров гемодинамики ЭКГ и ПВ.

Экспериментальные исследования ССД в кардиологии и в спортивной медицине представлены на рис. 5-8.

Особым качеством АПК ДМ на базе МКМ-11 является то, что он обеспечивает структурный анализ биопроцессов и биосигналов на основе положений теории самоорганизации методами нелинейных динамических моделей [3].

Структурная организация биопроцессов и биосигналов биосистем выявляется при их Фурье- и вейвлет-преобразованиях. На рис. 2, в представлены Фурье-спектры исследуемых ЭКС и ПВ гармонического Фурье-спектра ЭКС вида 1/ f ^β , что отражает самоподобную фрактальность флуктуаций, определяемых топологией ПНСС - фрактальную структуру, ветвящуюся с самоподобием по закону Фибоначчи (рис. 9), генерирующую флуктуации в узлах ветвления ПНСС [4].

На рис. 9 представлено вейвлет-преобразование снимаемого сигнала. АПК ДМ на базе МКМ-11 обеспечивает более точное отражение процессов в ПНСС, позволяет выявлять латент-

а

б

в

Рис. 5. ЭКС в норме – а , при инфаркте миокарда – б и при фибрилляции предсердий – в

Fig. 5. ECS in norm ( a ), at a myocardial infarction ( б ), and at a fibrillation of auricles ( в )

Рис. 6. АПК ДМ на базе МКМ-11 для исследования ССД на спортивной тренировке

Fig. 6. HSC DM on the basis of MKM-11 for the study of CVS in sports training

Рис. 7. Результаты эксперимента в спортивной медицине на экране смартфона

Fig. 7. Results of the experiment in sports medicine on the smartphone display

Рис. 8. Фрактальная структура ПНСС, ветвящаяся с самоподобием 1/ f

Fig. 8. The fractal structure of the CNNH is ramified with the self-similarity 1/ f

Рис. 9. Вейвлет-преобразование ЭКГ сигнала

Fig. 9. Wavelet transform of ECG signal

Рис. 10. Выявление латентной структуры ЭКГ-сигнала на вейвлет-диаграмме

Fig. 10. Detection of the latent structure of the ECG signal on the wavelet diagram ную структуру ЭКС, которая отражает фазово-пространственное похождение возбуждения по сегментам проводящей сети сердца с помощью вейвлет-преобразования.

Выявление латентной структуры ЭКГ-сигнала на вейвлет-диаграмме наблюдается раздельно при прохождении возбуждения в левом, а потом в правом предсердии (рис. 10).

Заключение

Посредством вейвлет-представления ЭКС возможно отражать фазы распространения возбуждений по проводящей сети, что позволяет увязать наличие или отсутствие возбуждения во всех фрагментах сети. Это дает основание строить диагностику нарушения проводящей системы сердца и сосудистых сетей на основе автоволнового моделирования, анализа вейвлет-преобразований и выявить нарушения в сердечно-сосудистой системе [5, 6].