Интеллектуальный комплекс мониторинга состояния сердечной системы для людей с ограниченными возможностями

ВВЕДЕНИЕ 9
1 Обзор технических средств мониторинга био-параметров человеческого организма 10
1.1 Основные сведения 10
1.2 Комплекс суточного мониторирования ЭКГ КР-03 и АД комби 11
1.3 Холтеровский суточный монитор ЭКГ и АД Кардиотехника-07-АД-3/12Р 14
1.4 Суточные мониторы «Meditech Ltd» 15
1.5 Выводы 19
2 Метод интеллектуального анализа мониторинга пациентов 22
2.1 Анализ методов обнаружения аритмий 22
2.2 Метод интеллектуального анализа ЭКГ на основе ИНС 24
2.3 Нейронный классификатор 26
2.4 Результаты предварительных экспериментов на тестовом наборе данных 28
2.5 Выводы 30
3 Модель системы сбора данных 32
3.1 Функциональный состав регистратора 33
3.2 Составные части 34
3.2.1 Микроконтроллер 35
3.2.2 Задающий тактовый генератор 35
3.2.3 Источник питания 35
3.2.4 Схема сопряжения с USB 36
3.2.5 Устройство отображения информации 36
3.2.6 Клавиатура со схемой сопряжения 36
3.2.7 Flash накопитель со схемой сопряжения с внешней памятью 36
3.2.8 Кардиограф со схемой усиления сигнала 37
3.2.9 WiFi-модуль 37
3.2.10 Датчик пульса со схемой сопряжения 37
3.2.11 Датчик температуры со схемой сопряжения 38
3.3 Общий алгоритм функционирования 39
3.4 Разработка CAD-модели системы сбора данных 40
3.4.1 Разработка драйвера ЖКИ 40
3.4.2 Разработка драйвера датчика пульса 41
3.4.3 Разработка драйвера датчика температуры 42
3.4.4 Разработка драйвера CD- карты 44
3.5 Выводы 46
4. Изготовление и испытания лабораторного демонстратора 48
4.1 Выбор аппаратного обеспечения 48
4.1.1 Микроконтроллер Atmega328 в составе аппаратной платформы Arduino Uno 48
4.1.2 ЖК-дисплей (LCD 2004) 51
4.1.3 Датчик пульса XD-58C 51
4.1.4 Датчик температуры DS18B20 54
4.1.5 Элементы индикации 56
4.1.6 Модуль WiFi 57
4.2 Изготовление лабораторного демонстратора 58
4.2.1 Подключение датчика температуры к Arduino 59
4.2.2 Подключение датчика пульса к Arduino 59
4.2.3 Подключение зуммера 61
4.2.4 Подключение microSD Card модуля 62
4.2.5 Подключение модуля WiFi 63
4.3 Тестовое программное обеспечение 63
4.3.1 Тестирование лабораторного демонстратора 64
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 65
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 67
ПРИЛОЖЕНИЕ А 71

Весь текст будет доступен после покупки

Актуальность работы. В условиях развития современного цифрового общества информационные технологии в медицине выходят на первый план при создании перспективных научных направлений в области диагностики заболеваний, медикаментозного лечения и мониторинга пациентов. Это сопровождается большим объемом биомедицинской информации, что в свою очередь обуславливает необходимость создания новых методов, алгоритмов и инструментов интеллектуального анализа данных.
Наибольший эффект от применения цифровых технологий наблюдается в области персонализированной и диагностической медицины. В этом ключе следует особое внимание уделить обработке больших объемов информации при решении задач анализа результатов медикаментозного лечения или комбинационного взаимодействия лекарственных средств, результатов медицинского диагностирования и выбора курса лечения, поскольку такие задачи характеризуются не только большим объемом данных, но и их инвариантностью. Кроме того, такого рода данные плохо поддаются анализу классическими методами, что не обеспечивает требуемой сходимости результатов.
Таким образом, актуальным является разработка новых, эффективных вычислительных методов и инструментов для решения означенных задач [1,33,34].
В рамках ВКР выполняется разработка метода обнаружения аритмий и мобильного биомонитора, позволяющего получить объективную картину динамики изменений частоты сердечных сокращений (ЧСС) и артериального давления.

Весь текст будет доступен после покупки

1 Обзор технических средств мониторинга био-параметров человеческого организма
1.1 Основные сведения
Холтер монитор (суточный) – это компактное, абсолютно автоматизированный медицинский прибор, используемое на постоянной основе для мониторинга изменений артериального давления, сердечного ритма и ЭКГ, а также мониторинга лечения [2]. Данные медицинские устройства как суточные мониторы есть приборы, разработанные с использованием современных технологий в медицине, непрерывно фиксируют такие параметры пациента как артериальное давление и частоту пульса через определенные временные интервалы согласно заданному расписанию. Суточный монитор — это небольшое устройство, которое не приносит неудобств пациенту при выполнении ежедневных дел и задач пациента и не мешает его распорядку дня [2-4].
Известно, что артериальное давление значительно колеблется в течение дня. Эти колебания более выражены у пациентов с гипертонической болезнью, поэтому мониторинг артериального давления является важной процедурой. Использование аппарата для измерения артериального давления позволяет врачам точно назначит самое подходящее лечение. Следовательно, можно значительно уменьшить опасные последствия гипертонии, такие как инсульт, инфаркт, коронарную болезнь сердца и сосудов нижних конечностей. Именно это делает данную тему столь актуальной.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Телеметрия [Электронный ресурс] : Википедия — свободная энциклопедия — Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Телеметрия.
2. А. Л. Барановский, А. П. Немирко. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ: Учебное пособие для вузов. – М.: Радио и связь, 1993.
3. Контроль температуры и влажности по Wi-Fi [Электронный ресурс] : Режим доступа: http://www.hardcontrol.ru/kontrol-temperatury-i-vlazhnosti-po-wi-fi.
4. Преобразователь интеллектуальный ПИ РМ [Электронный ресурс] : Режим доступа: http://www.omsketalon.ru/?action=pirm.
5. Комплекс суточного мониторивания КОМБИ КР-03 [Электронный ресурс] : Режим доступа: https://www.medicomholter.ru/kompleks-sutochnogo-monitorivaniya-kombi-kr-03
6. Холтеры ЭКГ [Электронный ресурс] : Режим доступа: https://avmservise.ru/category/holter-ecg/.
7. Мониторы "Meditech Ltd" [Электронный ресурс] : Режим доступа: http://www.maxmedtech.ru/holter-meditech.
8. U. R. Acharya, H. Fujita, O. S. Lih, Y. Hagiwara, J. H. Tan, and M. Adam, "Automated detection of arrhythmias using different intervals of tachycardia ECG segments with convolutional neural network," Information sciences, vol. 405, 2017. - P. 81-90.
9. J. Cao, M. L. Brown, E. J. Higgins, and P. J. Degroot, "Automatic thresholds for atrial tachyarrhythmia detection in an implantable medical device," ed: Google Patents, 2019.
10. F. Li, K. Chen, J. Ling, Y. Zhan, and G. Manogaran, "Automatic diagnosis of cardiac arrhythmia in electrocardiograms via multigranulation computing," Applied Soft Computing, vol. 80, 2019. - P. 400-413.
11. Z. Wu, T. Lan, C. Yang, and Z. Nie, "A Novel Method to Detect Multiple Arrhythmias Based on Time-frequency Analysis and Convolutional Neural Networks," IEEE Access, 2019.

Весь текст будет доступен после покупки