Оптическая мультисенсорная система для неинвазивной диагностики

Классическая оптическая спектроскопия в настоящее время остается универсальным средством, ориентированным на лабораторные измерения заранее отобранных образцов различного состава. Однако , непрерывное повышение требований к качеству фармацевтической, пищевой, химической и др. продукции, а также к уровню и оперативности медицинской диагностики приводит к необходимости создания новых аналитических приборов контроля и оценки параметров качества . В частности, в последние два десятилетия, благодаря достижениям в области оптики и фотоники, а также совершенствованию средств вычислительной техники, стала активно развиваться оптическая спектроскопия для ряда практических приложений — детекторы, источники света, светопроводящие материалы. Стали появляться приборы, которые вследствие малых габаритов и высокой надежности можно применять непосредственно в процессе производства или проведения исследований [1].

Одним из популярных методов оптической спектроскопии стал мультисенсорный подход, использующий различные диапазоны длин волн для комплексного решения многих практических задач и приведший к созданию оптических мультисенсорных систем (ОМС). Важное отличие таких систем от традиционных оптических спектрометров заключается в минимизации габаритов и веса, значительном понижении стоимости, возможности проведения анализов в любых условиях. При этом, благодаря специализации и широкому применению методов хемометрики, ОМС успешно решают поставленные перед ними задачи. Используемые для анализа источники света в зависимости от задач выбираются из диапазона длин волн от 360 до 25 000 нм. ОМС различаются (классифицируются) применяемыми источниками, типом детектора света и программным обеспечением [2].

Источниками информации о состоянии исследуемого объекта являются интенсивность отраженного света, флуоресценции и их длины волн. Например, в статье [3] для исследования микро-циркуляторного русла крови человека используется мультипараметрический подход, включающий лазерную допплеровскую флоуметрию, методы спектрального диффузного отражения и оценки интенсивности в широком спектральном диапазоне. Совокупность методов дает комплексную информацию о функциональном состоянии микро-циркуляторного русла.

Возможности неинвазивной диагностики с использованием оптических спектральных подходов позволили создать портативные анализаторы состояния кожи [4]. Разработанная система состоит из 10 светодиодных источников света на длинах волн в диапазоне 360-1000 нм и регистрирует состояние выбранной зоны кожного покрова. Полученные от каждого источника изображения уча- стка кожи, в зависимости от угла освещения зоны анализа, после обработки данных позволяют судить о состоянии кожи.

В работе [5] для диагностики онкологических заболеваний кожи используется полихромный источник света с программным управлением длиной волны. В результате обследования формируется последовательность монохромных изображений исследуемой зоны, каждое из которых представляет собой распределение интенсивности света на выбранной длине волны. Источник света позволяет сформировать субизображения на нескольких десятках длин волн и получить значительно бóльший объем спектральной информации, чем обеспечивают другие спектрометрические методы.

В работе [6] рассматривается носимый аппаратно-программный комплекс медицинского мониторинга функционального состояния сердечнососудистой системы человека. Анализ проводится по данным капиллярного кровообращения в коже и изменению оптических характеристик обратно рассеянного излучения в биологических тканях. Комплекс состоит из трех источников излучения, отраженный свет которых регистрируется тремя датчиками света на шести различных длинах волн каждый. Результаты измерений с участием 14 пациентов, полученные от датчиков, образуют матрицу размером 18 столбцов на 14 строк, которая далее анализируется методом главных компонент.

Таким образом, несмотря на разнообразные технические решения оптических систем, зависящие от решаемой задачи, общим является система спектрального анализа, содержащая информацию об исследуемом объекте. Как правило, это мульти-сенсорная система, преобразующая световой поток в набор электрических напряжений. В отличие от традиционных методов спектрального анализа, в настоящей работе предлагается использовать неселективные сенсоры, обладающие перекрестной чувствительностью, аналогично методам для анализа жидкостей, изложенным, например, в работе [7].

МУЛЬТИСЕНСОРНАЯ СИСТЕМА

В рассматриваемой ОМС (рис. 1) облучение анализируемой зоны тканей пациента выполняется шестью монохроматическими источниками излучения 2 в выбранном спектральном диапазоне. Отраженный свет через оптические полосовые фильтры сенсоров 3 с одинаковой полосой пропускания (410–865 нм), но отличающимися спектральными характеристиками в полосе пропускания (рис. 2), поступает на оптические детекторы этих сенсоров и в виде цифровых кодов по беспроводному каналу связи 4 вводится в компьютер для обработки данных. Число сенсоров в системе

Рис. 1. ОМС для инвазивной диагностики.

1 — биологическая ткань; 2 — источники излучения;

3 — оптические сенсоры с фильтрами; 4 — канал передачи данных в компьютер выбирается равным числу анализируемых оптических каналов.

Методом математического моделирования и используя характеристики модели, выполним анализ предлагаемой системы. Пусть ОМС состоит из шести источников на длинах волн

λ _j = [610, 680, 730, 760, 810, 860] нм, (1)

рекомендованных в [6], с гауссовой формой спектра компонентов, а также упомянутых выше шести оптических сенсоров с фильтрами с неравномерной спектральной характеристикой в диапазоне λ = 600–880 нм.

Для проверки работы ОМС по оценке интенсивности компонентов отраженного света на длинах λj смоделируем отраженный свет, спектральная характеристика которого X(λ) имеет вид, показанный на рис. 3, при интенсивности компонентов hmj на длинах волн λj, равных hmj =

= [1.7679; 1.7588; 1.4109; 1.8745; 1.0927; 1.0703]. (2)

Свет модели (рис. 3) поступает через полосовой фильтр S_i ( λ ) на фотоприемник соответствующего сенсора, вырабатывающий электрическое напряжение U ( i ), где i = 1, 2, …, 6 — номер сенсора.

Оценим интенсивность компонентов отраженного света на выбранных длинах волн, используя выходные напряжения сенсоров и предлагаемые методы обработки. Спектр света, поступающего

:u——^—s., 500     600    700800

о 0 51-----------1-----------1-----------1-----------1^

°         500    600    700800

J  ■        500     600     700800

q 5 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ S 3

'        500     600     700800

500     600    700800

0^- I ^------i

500    600    700800

Длина волны, нм (410-865)

Рис. 3. Спектр отраженного света X ( λ ).

Рис. 2. Пример спектральных характеристик фильтров в полосе пропускания для шести оптических сенсоров 3: S ₁( λ ), S ₂( λ ), S ₃( λ ), S ₄( λ ), S 5 ( λ ), S 6 ( λ ).

на i -й фотоприемник, будет Y (Л) = X (Л) S i (Л). Величина выходного напряжения сенсора будет пропорциональна величине суммарной спектральной интенсивности

U ( i ) = ( Y i ( Л ) d Л = j X ( Л ) S i ( Л ) d Л.       (3)

λλ

Г л - Л

ЧЕ h j I j        S i ( ^Л ) ^{d Л} =

Л j = 1       ^ ⁰ j J

Г Л - Л ^

- Е h j / I , ^ S i ( ^Л ) ^d,         (5)

j = 1    Л ^ ^о j J

Численно решая (3) при подстановке значений для X ( λ ) и S i ( λ ), получим для U ( i )

где h j — искомая амплитуда j -го пика, i = 1–6.

U ( i ) =

= [101.415; 91.869; 90.072; 94.690; 93.358; 93.040]. (4)

Обозначим

( I j λ

Г л - л

σ

\ j

Величина U ( i ) каждого сенсора содержит информацию об интенсивности всех компонентов

выражение (5) будет иметь вид:

j ]SW = ^(л,).

J

Тогда

отраженного света.

Предположим далее, что форма спектра отраженных пиков имеет вид кривой функции Гаусса

и 0 ( i ) = Е h j F i ( л , ) , i = 1-6.

j = 1

Или в матричном виде

I j ( Л ) = exp <

^{( Л -}^) ,

σ ² j

с шириной о 2 = 50

в идеальном случае такой же, как от источников излучения.

Используя это обстоятельство и модельные данные спектральных характеристик фильтров S_i ( λ ) (рис. 2), получим для выходных напряжений выражение

U 0 ( i ) = f X ( Л ) S i ( Л ) d Л = λ

U 0 = h x F ' ,                   (6)

где U ₀ и h — векторы-строки, F — квадратная транспонированная матрица коэффициентов (табл. 1).

Таким образом, для определения интенсивности отраженного света на анализируемых длинах волн по данным выходных напряжений сенсоров, предполагая, что U ₀ ( i ) = U ( i ) , необходимо решить систему уравнений (6).

Табл. 1. Матрица коэффициентов F_i ( λ j ) уравнения (6) для определения величины интенсивности спектральных компонентов отраженного света модели рис. 3

Номер сенсора i	Длина волны λ j , нм
	610	680	730	760	810	860
1	11.4394	11.8074	10.4458	11.5064	11.2453	11.0526
2	10.8349	11.0295	12.0495	12.0297	11.8250	0.7887
3	10.7401	11.9556	10.6301	11.7446	11.2061	0.7461
4	12.2051	11.7545	11.6173	12.1627	11.4241	0.7157
5	11.8373	11.7019	10.4526	12.0515	12.5424	0.7535
6	12.2526	11.3058	11.5133	11.7743	11.3484	0.7270

Получим:

h = U/F^' ,               (7)

^hj ⁼

= [1.7679; 1.7588; 1.4109; 1.8745; 1.0927; 1.0703].

Сравнивая данные для модели отраженного света hm j (2) и полученные в результате вычислений (7), видим их полное совпадение, т.е. h = hm . Однако это идеальный случай, вызванный совпадением моделей. На практике могут появиться ошибки, вызванные несовпадением гауссовой модели с реальной или другими причинами. Тем не менее эти ошибки скорее стабильны и могут быть учтены.

Для проверки работы ОМС по оценке интенсивности близко расположенных компонентов отраженного света на частотах λ j = [610, 620, 630, 640, 650, 660] нм и при ширине пика на половине высоты 12 нм смоделируем отраженный свет, спектральная характеристика которого X ( λ ) имеет вид, показанный на рис. 4, при интенсивности компонентов hm j , равных (2). С учетом X ( λ ) (рис. 4) и S i ( λ ) (рис. 2) получим:

U i = [100.55; 101.88; 99.51; 107.30; 104.53; 110.43].

Пусть компоненты падающего и отраженного света имеют форму функции Гаусса, такую же, как в предыдущем примере. Тогда, используя (5), рассчитаем таблицу коэффициентов F i ( λ j ) (табл. 2) для решения системы уравнений (6).

Рис. 4. Спектр отраженного света   X ( λ )

при λ j = [610 , 620 , 630 , 640 , 650 , 660] нм

Табл. 2. Матрица коэффициентов F_i ( λ j ) уравнения (6) для определения величины интенсивности спектральных компонентов отраженного света модели рис. 4

Номер сенсора i	Длина волны λ j , нм
	610	620	630	640	650	660
1	11.4394	11.1790	11.1595	11.2560	11.0529	10.9759
2	10.8349	10.6269	11.0555	11.8638	12.2281	11.9957
3	10.7401	11.1180	11.4543	11.3073	10.8954	10.9390
4	12.2051	11.6500	11.4464	12.0885	12.3008	12.1337
5	11.8373	11.5497	11.3443	11.4948	11.7810	12.0244
6	12.2526	12.4196	12.4397	12.4818	12.2064	11.8129

В результате получим h j = [1.7679; 1.7588; 1.4109; 1.8745; 1.0927; 1.0703].

Результат показывает, что рассчитанные значения интенсивности пиков полностью совпадают с заданными в модели даже при сильном их наложении.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предложена оптическая мультисенсорная система для мониторинга функционального состояния пациентов, которая может быть легко перестроена на разные диапазоны длин волн с разной степенью наложения соседних пиков. Это облегчает набор данных для дальнейшего статистического анализа при массовом обследовании, например, методами главных компонент или кластерного анализа. Система может быть использована в биомедицинской диагностике для оценки состояния сердечно-сосудистой системы при критических ситуациях.

Финансирование

Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 24-21-00404).