Медицинская Техника / Медицинская техника №1, 2021 / с. 18-21

Повышение помехоустойчивости в системах мониторинга биомедицинских данных с использованием биологической обратной связи

Т.В. Истомина, Е.В. Петрунина, В.В. Истомин, Н.В. Труб, Е.В. Копылова

Аннотация

Использование методов цифровой фильтрации обеспечивает повышение устойчивости к воздействию помех различного типа в системах мониторинга биомедицинских данных с применением биологической обратной связи. Предложен подход к снижению влияния помех на результаты мониторинга биосигналов с применением биоуправления, основанный на применении дискретного вейвлет-преобразования в базисе Daubeches. Разработана обобщенная схема интеллектуальной системы мониторинга биомедицинских данных, включающая в себя технические средства, обеспечивающие реализацию предложенного подхода. Представлено решающее правило обнаружения информативных структур, и приведены результаты его тестирования на примере вейвлет-анализа электрокардиосигнала. Показана целесообразность применения предложенного подхода для повышения помехоустойчивости медицинских систем беспроводного мониторинга основных жизненно важных биосигналов в процессе онлайн-оценки текущего состояния биообъекта.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Татьяна Викторовна Истомина, д-р техн. наук, профессор, кафедра информационных технологий и прикладной математики, ФГБОУ ИВО «Московский государственный гуманитарно-экономический университет», профессор, кафедра основ радиотехники, НИУ «Московский энергетический институт»,

Елена Валерьевна Петрунина, канд. техн. наук, декан, факультет прикладной математики и информатики, ФГБОУ ИВО «Московский государственный гуманитарно-экономический университет»,

Виктор Владимирович Истомин, канд. техн. наук, доцент, кафедра информационных технологий и прикладной математики, ФГБОУ ИВО «Московский государственный гуманитарно-экономический университет», доцент, кафедра основ радиотехники, НИУ «Московский энергетический институт»,

Наталья Васильевна Труб, ст. преподаватель, кафедра информационных технологий и прикладной математики, ФГБОУ ИВО «Московский государственный гуманитарно-экономический университет»,

Елена Владимировна Копылова, доцент, кафедра основ радиотехники, НИУ «Московский энергетический институт», г. Москва,

e-mail: istom@mail.ru

Список литературы

1. Zywietz C., Celikag D. Testing results and derivation of minimum performance criteria for computerized ECG-analysis. – In: Computers in Cardiology. IEEE Computer Society Press, Venecia, 1992. 202 с.

2. Witte M., Kober S.E., Ninaus M., Neuper C., Wood G. Control beliefs can predict the ability to up-regulate sensorimotor rhythm during neurofeedback training // Front. Hum. Neurosci. 2013. Vol. 7.

3. Budzynski T.H., Budzynski H.K., Evans J.R., Abarbanel A. Introduction to quantitative EEG and neurofeedback: Advanced theory and applications. – N.Y.: Academic Press, 2009. 549 p.

4. Пинчук Д.Ю. Биологическая обратная связь по электромио- грамме в неврологии и ортопедии: справочное руковод- ство / Д.Ю. Пинчук, М.Г. Дудин. – СПб.: Человек, 2002. 120 с.

5. Официальный сайт компании «Mindmed» / https:// www.mindmed.co/ (дата обращения: 01.08.2020).

6. Ji Won Yoo, Dong Ryul Lee, Yon Ju Sim et al. Effects of innovative virtual reality game and EMG biofeedback on neuromotor control in cerebral palsy // Bio-Medical Materials and Engineering. 2014. Vol. 24. PP. 3613-3618.

7. The Future of Therapy – VR and Biosensors / https:// imotions.com/blog/vr-therapy/ (дата обращения 27.07.2020 г.).

8. Virtual Reality in Psychology: Therapy and Research / https:// medium.com/sciforce/virtual-reality-in-psychology-therapy- and-research-525bd9e4283a (дата обращения 27.07.2020 г.).

9. Rahman Y.A., Hoque M.M., Zinnah K.I., Bokhary I.M. Helping- hand: A data glove technology for rehabilitation of monoplegia patients / In: 9th International Forum on Strategic Technology (IFOST). IEEE. 2014. PP. 199-204.

10. Официальный сайт Центра цифровых реабилитационных технологий «Степс Реабил» / http://stepsreabil.com/ (дата обращения 27.07.2020 г.).

11. Nikolsky A.E., Petrunina E.V., Istomina T.V. Modern methods and means of rehabilitation and social adaptation (physical and rehabilitation medicine) / LAMBERT Academic Publishing, 2019.

12. Istomina T.V., Filatov I.A., Safronov A.I., Istomin V.V. et al. Multi-channel biopotential network analyzer for remote rehabilitation of patients with postural deficiencies // Biomed. Eng. 2014. Vol. 48. № 3. РР. 120-125.

13. Помехи при регистрации электрокардиограммы и методы их устранения. Электронное учебное пособие / https:// cyberpedia.su/14x7399.html (дата обращения 27.07.2020 г.).

14. Дубровин В.И., Твердохлеб Ю.В. Усовершенствование методов анализа ЭКГ-сигналов на основе вейвлет-преобразования в системе электрокардиографии высокого разрешения // Радиоэлектроника и информатика. 2011. № 1 (24).

15. Подкур П.Н., Смоленцев Н.К. Вейвлет-пакетное разложение ЭЭГ на основные частотные ритмы // Вестник ТГУ. Управление, вычислительная техника и информатика. 2016. № 2 (35).

16. Кузнецов С.Ю. и др. Вейвлет-анализ поверхностной электромиограммы // Физиология человека. 2011. Т. 37. № 5. С. 129-136.

17. Истомина Т.В., Чувыкин Б.В., Щеголев В.А. Применение теории wavelets в задачах обработки информации / Монография. – Пенза: ПГУ, 2000. 188 с.

18. Яковлев А.Н. Введение в вейвлет-преобразования. – НГТУ, 2003.

19. Вейвлет-преобразование. Глава 4. Обработка и анализ данных. Электронное учебное пособие / http://gwyddion.net/ documentation/user-guide-ru/wavelet-transform.html (дата обращения 27.07.2020 г.).

20. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. – М.: Ижевск: РХД, 2001.