Система скрининга сосудистой системы человека с применением относительного описания фотоплетизмограмм

Скрининговые исследования играют важную роль в профилактике хронических заболеваний сердечно-сосудистой системы. Одним из методов скрининговой сосудистой диагностики является метод фотоплетизмографии, широко применяемый для оценки состояния сердечно-сосудистой системы. Для повышения эффективности проведения скрининговых исследований предложено использовать алгоритм автоматизированной обработки фотоплетизмограмм, в основе которого лежит относительное описание формы пульсовой кривой, представленной в виде решётчатой функции цифрового сигнала фотоплетизмограммы. Преимуществом относительного описания цифрового представления фотоплетизмограммы является его инвариантность к линейным преобразованиям амплитуды сигнала и его временному сдвигу. Это важно при анализе пульсовых кривых в силу возможности изменения амплитудных параметров кривой, а также их временного сдвига при их регистрации. При этом анализ изменений формы фотоплетизмограммы проводится после представления её в виде матрицы отношения порядка составляющих решётчатой функции, представляющий цифровое представление фотоплетизмограммы после аналого-цифрового преобразования аналогового представления фотоплетизмограммы. При проведении скрининговых исследований осуществляется распознавание изменений формы фотоплетизмограммы путём её сравнения с эталоном матрицы отношения. Матрица отношения получена из решётчатой функции цифрового представления типичной фотоплетизмограммы пациента. Такая фотоплетизмограмма характеризует определённое заболевание сердечно-сосудистой системы. В результате сравнения матриц отношения определяется близость признаков типичной формы фотоплетизмограммы к эталонам фотоплетизмограмм, после чего устанавливается диагноз заболевания. Для осуществления предложенного алгоритма проведения исследований приведена структурная схема автоматизированной системы для скрининга сердечно-сосудистой системы. В этой схеме для представления в цифровом виде фотоплетизмограммы используется гомоморфное относительное описание. Это позволяет выявлять отдельные изменения формы фотоплетизмограммы, связанные с отклонениями от нормы состояния сердечно-сосудистой системы. Такой подход расширяет арсенал технических средств, используемых при проведении скрининга сердечно-сосудистой системы.

1. Самородская И.В. Скрининг в кардиологии / И.В. Самородская // Комплексные проблемы сердечнососудистых заболеваний. – 2018. – Т. 7, № 4. – С. 92100. DOI: 10.17802/2306-1278-2018-7-4-92-100

2. Дикарев В.И. Метод функциональной диагностики ранних стадий сосудистой патологии как фактор медико-демографической безопасности населения / В.И. Дикарев, Н.П. Казаков, В.В. Лесничий // Технико-технологические проблемы сервиса. – 2018. – Т. 43, № 1. – С. 31–34.

3. Хизбуллин Р.Н. Автоматизированный медицинский аппаратный комплекс для проведения предрейсового, послерейсового осмотра водителей и машинистов общественного и городского транспорта / Р.Н. Хизбуллин, А.И. Ларюшин // Вестник НЦ БЖД. – 2016. – № 1 (27). – С. 105-114.

4. Применение фотоплетизмографии для оценки состояния микроциркуляторного русла в качестве метода диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы / М.В. Лущик, А.В. Макеева, О.Н. Остроухова [и др.] // Вестник новых медицинских технологий. – 2022. – № 3. С. 91–95. DOI: 10.24412/1609-2163-2022-3-91-95

5. Allen J. Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement / J. Allen // Physiological measurements. – 2007. – Vol. 28. – № 3. – Pp. 1-39. DOI:10.1088/0967-3334/28/3/R01

6. Симонян М.А. Возможности фотоплетизмографии как метода скрининга патологии сердечнососудистой системы/ М.А. Симонян, О.М. Посненкова, А.Р. Киселев // Фундаментальные исследования в кардиологии. – 2020. – Т. 7. – Вып. 1. – Статья e0102. DOI: 10.15275/cardioit.2020.0102 1/5

7. Karimpour P. Photoplethysmography for the Assessment of Arterial Stiffness / P. Karimpour, J.M. May, P.A. Kyriacou // Sensors. – 2023. – 23(24). – 9882. DOI: 10.3390/s23249882

8. Алексеев В.А. Автоматизированный фотоплетимограф / В.А. Алексеев, С.А. Ардашев, С.И. Юран // Приборы и методы измерений. – 2013. – № 1 (6). – С. 46-51.

9. A review on wearable photoplethysmography sensors and their potential future applications in health care / D. Castaneda, E. Aibhlin, G. Mohammad [et al.] // International Journal of Biosensors & Bioelectronics. – 2018. – Vol. 4. – Issue 4. – Pp. 195–202. DOI: 10.15406/ijbsbe.2018.04.00125

10. Mobile monitoring with wearable photoplethysmographic biosensors / H.H. Asada, P. Shaltis, A. Reisner [et al.] // IEEE Engineering in Medicine and biology magazine. – 2003. – Vol. 22. – No. 3. – Pp. 28-40. DOI: 10.1109/MEMB.2003.1213624

11. Kim K.B. Photoplethysmography in Wearable Devices: A Comprehensive Review of Technological Advances, Current Challenges, and Future Directions / K.B. Kim, H.J. Baek // Electronics. – 2023. – No. 12. – Article 2923. DOI: 10.3390/electronics12132923

12. Wearable Photoplethysmographic Sensors –Past and Present / T. Tamura, Y. Maeda, M. Sekine, M. Yoshida // Electronics. – 2014. – No. 3(2). – Pp. 282-302. DOI: 10.3390/Electronics3020282

13. Bhowmick S. IoT Assisted Real Time PPG Monitoring System for Health Care Application / S. Bhowmick, P.K. Kundu, D.D. Mandal // IEEE Second International Conference on Control, Measurement and Instrumentation (CMI). Kolkata, India 2021. – Pp. 122-127. DOI: 10.1109/CMI50323.2021.9362852

14. Sources of Inaccuracy in Photoplethysmography for Continuous Cardiovascular Monitoring / J. Fine, K.L. Branan, A.J. Rodriguez [et al.] // Biosensors (Basel). – 2021. – Apr 16; 11(4): 126. DOI: 10.3390/bios11040126.

15. Алексеев В.А. Снижение влияния артефактов при регистрации фотоплетизмограмм / В.А. Алексеев, С.И. Юран // Датчики и системы. – 2007. – № 6. – С. 19-22.

16. Moraes J.L. Advances in Photoplethysmography Signal Analysis for Biomedical Applications / J.L. Moraes [et al.] // Sensors. – 2018. – No. 18(6). – Article 1894. DOI: 10.3390/s18061894

17. Шрейдер Ю.А. Логика знаковых систем: элементы семиотики / Ю.А. Шрейдер. – М.: Издательство Либроком, 2012. – 64 с.

18. Алексеев В.А. Классификатор пульсовых кривых с использованием матриц отношения / В.А. Алексеев, К.И. Дизендорф, С.И. Юран // Интеллектуальные системы в производстве. – 2010. – № 1(15). – С. 231-235.

19. Кузнецов О.П. Дискретная математика для инженера / О.П. Кузнецов // СПб.: Изд-во Лань, 2004. – 400 с.