close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

Пилипенко Анастасия Петровна. Автоматизация контроля физиологического состояния оператора технологического оборудования

код для вставки
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
СОДЕРЖАНИЕ
СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ......................................................................6
ВВЕДЕНИЕ......................................................................................................................7
1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ................................................................................................10
1.1. Классификация состояний организма оператора.................................................10
1.2. Параметры, характеризующие состояние оператора..........................................13
1.2.1. Анализ состояния сердечно-сосудистой системы............................................13
1.2.2. Анализ электрической активности кожи...........................................................20
1.2.3. Анализ температуры тела...................................................................................23
1.2.4. Анализ газового состава воздуха.......................................................................25
1.2.5. Критерии оценки физиологического состояния операторов...........................25
2. РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВА..................................................................................27
2.1. Патентный поиск....................................................................................................27
2.2. Компоненты устройства.........................................................................................36
2.2.1. Микроконтроллер С8051F060............................................................................36
2.2.2. Датчик электрической активности кожи...........................................................38
2.2.3. Электроды и датчик измерения ЭКГ.................................................................42
2.2.4. Датчик температуры............................................................................................43
2.2.5. Датчик концентрации газовых примесей..........................................................45
2.2.6. Источник питания................................................................................................45
2.3. Разработка алгоритма работы устройства............................................................46
2.4. Разработка программного обеспечения................................................................48
3. РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ.................................................................................................51
3.1. Оценка энергопотребления устройства................................................................51
3.2. Тестирование устройства.......................................................................................53
ЗАКЛЮЧЕНИЕ..............................................................................................................56
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ..............................................................................................57
5
СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ
АСУ — автоматизированная система управления
УФ — уровень функционирования
СН — степень напряжения
ФР — функциональный резерв
ЭКГ — электрокардиограмма
КГР — кожно-гальваническая реакция
ВНС — вегетативная нервная система
ЭАК — электрическая активность кожи
ВСР — вариабельность сердечного ритма
ЧСС — частота сердечных сокращений
КИ — кардиоинтервал
УБ — уровень бодрствования
PDMS — полидиметилсилоксан
СКПВ
—
светопрочная
комбинированная
водоупорности
PММА — полиметилметакрилатат
PI — полиимид
RIE – радиоэлектронное травление
ФВЧ — фильтр высоких частот
ФНЧ — фильтр низких частот
АЦП — аналогово-цифровой преобразователь
ACF – анизотропная проводящая плёнка
6
пропитка
повышенной
ВВЕДЕНИЕ
Развитие производительных сил современного общества во многом
базируется на автоматизации управления производственными процессами в
промышленности, транспорте, научных исследованиях. Поэтому все большее
значение приобретает эффективная обработка информации в применяемых
человеко-машинных (автоматизированных) системах управления (АСУ).
Человек-оператор
управляющие
АСУ
действия
осуществляет
преимущественно
основные
на
основе
контрольные
и
визуализации,
трансформации и анализа информации компьютерными методами обработки
информации о состоянии системы и окружающей среды. Даже при
нормальном
течении
технологических
процессов
эффективность
и
безопасность во многом определяются действиями человека-оператора. При
критическом
же
развитии
ситуации
такие
действия
являются
определяющими.
Специфика деятельности оператора АСУ накладывает дополнительные
требования к работе всех регулирующих систем организма человека. В этих
условиях особую значимость приобретают способности человека-оператора к
эффективному анализу сигналов внешней среды, адаптации к изменяющим
условиям работы, к формированию адекватных обстановке управляющих
действий.
Объективно оценка способности организма человека к выполнению
специфических функций операторской деятельности производится по
некоторой совокупности признаков, на основании чего производится отбор и
последующее обучение кандидатов. Признаки состояния организма связаны с
протекающими
в
нем
физико-химическими
процессами,
которые
регистрируются как биологические сигналы. При этом важное значение
имеет верная оценка физиологического состояния оператора по результатам
измерений параметров регистрируемых сигналов и особенно их отклонения
от усредненных значений.
7
Формирование такой оценки является сложной задачей и требует
разработки специфических методов и способов регистрации, обработки и
интерпретации
сигналов
организма.
Она
формируется
(согласно
определенным критериям) либо экспертами, либо, с помощью компьютерных
программ, по результатам автоматического анализа показателей организма.
Компьютерная оценка состояния организма оператора минимизирует
действие субъективных факторов, открыта для улучшения алгоритмов
принятия решений, менее трудозатратна и применима в реальном масштабе
времени.
Следовательно, актуальность и важность темы данного исследования
обусловлена необходимостью разработки эргономичной и компактной
системы мониторинга оператора АСУ с целью формирования научнообоснованных критериев отбора операторов и текущего контроля их
способности исполнения функциональных обязанностей, а также разработки
проблемно-ориентированных алгоритмов и технических средств контроля
состояния человека-оператора и принятия решения в реальном масштабе
времени.
Объектом данного исследования является оператор технологического
оборудования, предмет исследования — методы и алгоритмы автоматизации
контроля
физиологического
состояния
человека-оператора.
Цель
исследования заключается в разработке системы автоматизированного
контроля
физиологического
состояния
оператора
технологического
оборудования.
Для достижения поставленной цели были выполнены следующие
задачи:
• определены критерии оценки физиологического состояния оператора
технологического оборудования;
• определена математическая модель вычисления требуемых параметров
физиологического состояния оператора;
• разработана электрическая схема устройства;
8
• разработан алгоритм функционирования устройства.
Научная новизна данной работы заключается в разработке критериев
оценки физиологического состояния оператора, отличающихся тем, что
помимо
показателей,
характеризующих
уровень
функционирования
сердечно-сосудистой системы, добавлены показатели, характеризующие
степень
напряжения
регуляторных
систем;
математической
моделью
физиологического состояния человека-оператора, включающей в себя
сигналы
с
датчиков
ЭАК,
ЭКГ,
температуры
и
газоанализатора,
электрической принципиальной схемы устройства, отличающейся тем, что в
качестве сенсоров, подключенных к микроконтроллеру, использованы гибкие
датчики на полимерной подложке, что позволяет достичь уменьшения
габаритов, снижения помех за счет улучшения контакта между кожей и
электродами при отсутствии влияния на точность измерений; а также
алгоритма
работы
устройства,
отличающегося
тем,
что
для
учета
индивидуальных норм параметров для конкретного пользователя, которые
могут меняться даже для одного пользователя во времени, после каждого
запуска производится калибровка.
Практическая и научная значимость заключается в возможности
использования
основных
положений
проведенного
исследования
для
продолжения разработок. Практическим результатом диссертации стала
апробация макета разрабатываемого устройства на операторах сборочных
участков АО «Протон-Электротекс».
Для достижения поставленной цели были приняты во внимание
новейшие достижения в области носимых устройств, и впервые в качестве
электродов и сенсоров были использованы наноэлектронные устройства,
позволяющие обеспечить плотный контакт с кожей человека за счет сил Вандер-Ваальса, без использования токопроводящих гелей, а также наиболее
миниатюрные
электронные
компоненты,
обеспечивающие
характеристики для обработки полученных данных.
9
требуемые
1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
1.1. Классификация состояний организма оператора
Организм
человека,
испытывающий
в
современных
условиях
непрерывные стрессорные воздействия (производственные, социальные,
психоэмоциональные и пр.), необходимо рассматривать как динамическую
систему, которая осуществляет непрерывное приспособление к условиям
окружающей среды путем изменения уровня функционирования отдельных
систем
и
соответствующего
Состояние
целостного
управляющих
напряжения
организма
воздействий,
регуляторных
определяется
способностью
механизмов.
оптимальностью
управляющих
механизмов
обеспечивать уравновешивание организма со средой, его адаптацию к
условиям среды. Поддержание нормального уровня функционирования
основных систем организма является основной задачей механизмов
гомеостаза. Для того, чтобы колебания параметров сохранить в нормальных
пределах, необходима постоянная работа регуляторных систем.
Чем больше функциональные резервы организма, тем меньшее
напряжения регуляторных систем требуется для поддержания гомеостаза.
Адаптационные реакции в значительной мере зависят от индивидуальных
особенностей организма, а также от условий окружающей среды [1].
Состояние
целостного
организма,
как
результат
деятельности
различных функциональных систем и органов, определяется оптимальностью
управляющих воздействий, их способностью обеспечить уравновешенность
организма со средой, его адаптацию к условиям существования и адекватный
требованиям среды уровень функционирования (УФ) основных систем и
органов. Адаптационная деятельность требует затрат энергии и информации,
в связи с чем можно говорить о «цене адаптации» как об определенной
степени
напряжения
(СН)
регуляторных
механизмов,
обусловленной
величиной израсходованных функциональных резервов (ФР). В этом плане
справедливым можно считать уравнение (1):
10
УФ = СН х ФР
(1)
Концепция здоровья, разработанная в космической и профилактической
медицине, рассматривает переход от здоровья к болезни как процесс
постепенного снижения адаптационных возможностей организма и развития
донозологических состояний, который происходит в результате снижения
функционального резерва его регуляторных систем. Донозологическая
диагностика, которая может быть названа одним из разделов учения о
здоровье, ее практическим инструментом, использует классификацию
функциональных состояний организма,
включающую четыре класса [2]:
 НОРМА – класс функциональных состояний с достаточными
функциональными (адаптационными) возможностями организма.
Но биологические системы всегда отличаются нестабильностью,
которая
проявляется
в
изменчивости
их
функциональных
показателей. Поэтому норма для любого показателя включает не
только среднестатистическую величину, но и серию отклонений от
нее. Эти отклонения связаны и с самой природой биологических
показателей, и с индивидуальной изменчивостью, спецификой.
Индивидуальный оптимум организма очень редко совпадает со
среднестатистическими
показателями.
всегда
специфична.
конкретна
и
Индивидуальная
Она
норма
устанавливается
в
соответствии с условиями, в которых находится человек.
 ДОНОЗОЛОГИЧЕСКИЕ СОСТОЯНИЯ, при которых оптимальные
адаптационные возможности организма обеспечиваются более
высоким, чем в норме, напряжением регуляторных систем, что ведет
к
повышенному
организма,
расходованию
возрастанию
функциональных
энергоинформационного
резервов
обеспечения
взаимодействия физиологических систем организма и поддержания
гомеостаза.
11
 ПРЕМОРБИДНЫЕ
характеризуются
СОСТОЯНИЯ
снижением
–
состояния,
функциональных
которые
возможностей
организма и проявляются в виде двух стадий, а именно: 1) с
преобладанием
неспецифических
изменений
при
сохранении
гомеостаза основных жизненно важных систем организма, в том
числе
сердечно-сосудистой
системы;
2)
с
преобладанием
специфических изменений со стороны определенных органов и
систем, гомеостаз которых нарушен, но благодаря механизмам
компенсации проявление заболеваний может быть выражено или
оно находится в начальной фазе и имеет компенсаторный характер.
Существенная
особенность
этого
класса
функциональных
состояний состоит в том, что они развиваются и протекают на фоне
перенапряжения регуляторных механизмов.
 СРЫВ
АДАПТАЦИИ
–
состояние
с
резким
снижением
функциональных возможностей организма в связи с нарушением
механизмов компенсации. В данном состоянии, как правило,
наблюдаются различные заболевания в стадии субкомпенсации или
декомпенсации.
При снижении адаптационных возможностей организма в ответ на
обычные
трудовые
нагрузки возникает
повышенное
функциональное
напряжение механизмов адаптации. Постепенно, в случае отсутствия
адекватных профилактических мер умеренное функциональное напряжение
переходит в выраженное, а затем в резко выраженное [3].
В случае, если обычные трудовые нагрузки носят неадекватный
характер или при существенном снижении адаптационных возможностей
организма (например, вследствие болезни) и недостаточном восстановлении,
резкое повышение функционального напряжения ведет к перенапряжению
регуляторных механизмов и затем к их истощению. При этом возникают
преморбидные
состояния,
как
начальная
стадия
профессиональных
заболеваний. Но традиционная профессиональная патология практически
12
начинается
со
второй стадии
преморбидных
состояний,
когда
уже
преобладают специфические изменения со стороны определенных органов и
систем, гомеостаз которых нарушен. При этом благодаря механизмам
компенсации проявление заболевания может быть еще слабо выражено или
оно находится в начальной фазе и имеет компенсаторный характер.
Принципиально важной является возможность выявления признаков
заболевания уже на первой стадии преморбидных состояний, когда
преобладающими являются неспецифические изменения при сохранении
гомеостаза основных жизненно важных систем организма, в том числе
сердечно-сосудистой
системы.
Такая
возможность
открывается
при
использовании методов и технологий донозологической диагностики.
Таким образом, при выборе параметров, обеспечивающих оценку
функционального состояния организма при стрессорных воздействиях, в
описываемом способе в полной мере реализуется научно обоснованная схема
оценки функционального состояния организма, основными критериями
которой являются: 1) определение уровня функционирования основных
систем организма (в данном случае сердечно-сосудистой системы), 2)
степени напряжения регуляторных систем и их резервов [4, 5].
1.2. Параметры, характеризующие состояние оператора
1.2.1. Анализ состояния сердечно-сосудистой системы
Опыт донозологической диагностики, изучающей функциональные
состояния на грани нормы и патологии [6, 7], показывает, что наиболее
чувствительной к различным стрессорным воздействиям является сердечнососудистая система и ее регуляторные механизмы. В большом числе
публикаций показано, что оценка состояния различных звеньев вегетативной
регуляции на основании анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР)
является
наиболее
часто
используемым
методом
при
исследовании
различных контингентов людей, работающих в условиях хронического
13
стресса [8]. Высокая информативность методов анализа ВСР при стрессе
подтверждается также опытом космической медицины [9].
Анализ ВСР является интегральным методом оценки состояния
механизмов регуляции физиологических функций в организме человека и
животных, в частности общей активности механизмов, нейрогумональной
регуляции сердца, соотношения между симпатическим и парасимпатическим
отделами вегетативной нервной системы.
Статистические методы анализа применяются для непосредственной
количественной оценки ВСР за исследуемый промежуток времени. При их
использовании
сердечный
ритм
рассматривается
как
совокупность
последовательных временных интервалов. Статистический анализ хорошо
разработан, методически прост, а результаты могут быть показательны и
информативны.
Одним
из
наиболее
важных
параметров
при
анализе
ВСР
статистическими методами является среднеквадратическое отклонение (СКО,
SDNN) величин КИ за весь рассматриваемый период (2):
SDNN =
√
1
N
N
2
´ )
∑ ( NN i − NN
i=1
где NNi – значение i-го КИ, NN’ – среднее значение длительностей КИ,
N – размер выборки КИ.
СКО является одним из важнейших показателей ВСР. По СКО
совместно с коэффициентом вариации, вариационным размахом и числом
резко отличающихся пульсовых интервалов делаются заключения о фоновых
аритмиях (ригидный ритм, нормальная вариабельность ритма, умеренная
аритмия, выраженная аритмия). СКО характеризует состояние механизмов
регуляции и свидетельствует о состоянии автоматизма синусного узла.
Нормальное значение СКО от 0,03 до 0,06 с. Значение СКО в пределах 0,070,09 с указывает на наличии аритмии, а свыше 0,1 с - о выраженной аритмии.
Мода распределения Мо - значение длительности КИ, наиболее часто
встречающееся
в
выборке
КИ,
т.е.
14
наиболее
вероятный
уровень
функционирования системы кровообращения. При стационарных процессах
Мо, обычно совпадает с математическим ожиданием, либо отличается не
более чем на 5%. Мода распределения позволяет индицировать уровень
функционирования гуморального канала регуляции, отражает уровень
долговременной адаптации системы кровообращения. Нормальные значения
Мо = 0,76-0,84 (с) с колебаниями по возрастным группам 0,7-0,9 с.
Амплитуда моды (АМо) - это число интервалов, соответствующее
значению Мо, отнесенное к общему числу интервалов в процентах. Этот
показатель отражает стабилизирующее воздействие симпатического отдела
нервной системы, коррелирующее в свою очередь с подключением
центральных структур управления ритма (подкорковых ритмов). Нормальные
значения АМо составляют 42,1-43,9% при допустимых колебаниях 30-50%.
Вариационный размах АХ как диапазон изменений продолжительности
пульсовых интервалов в исследуемой их совокупности отражает суммарный
эффект регуляции ритма вегетативной нервной системой, т.е. максимальный
разброс значений КИ. В этом отношении его физиологический смысл близок
к
СКО,
но
АХ
значительно
более
чувствителен
к
единичным
нерегулярностям ритма. Вариационный размах в основном связан с
состоянием парасимпатического отдела вегетативной нервной системы.
Однако при выраженной активации подкорковых центров с появление
присущих им медленных волн колебаний ритма недыхательной природы АХ
может характеризовать и этот процесс. Нормальные показатели АХ
составляют у взрослых здоровых людей в условиях покоя 0,19-0,23 с, однако
в качестве нормы приводится и более широкий диапазон: 0,15-0,30 с.
Значение вариационного размаха используется при получении заключений о
фоновых аритмиях и о состоянии вегетативного гомеостаза.
Индекс вегетативного равновесия (ИВР) вычисляется по формуле:
ИВР =Амо/АХ,
15
(3)
где АМо- амплитуда моды; АХ - вариационный размах. ИВР указывает
на соотношение между активностью симпатического и парасимпатического
отделов вегетативной нервной системы. Нормальные значения находятся в
интервале
100-300
ед.
Повышение
свидетельствует
о
гипертонусе
симпатического отдела.
Вегетативный показатель ритма (ВПР) вычисляется по формуле (4):
ВПР =1/Мо*АХ,
(4)
где Мо - мода, АХ - вариационный размах.
Он позволяет судить о вегетативном балансе с точки зрения активности
автономного контура. Чем выше эта активность, тем меньше величина ВПР, и
тем в большей мере вегетативный баланс смешен в сторону преобладания
парасимпатического отдела. Нормальные величины ВПР: 7,1-9,3.
Показатель адекватности процессов регуляции (ПАПР) вычисляется по
формуле (5):
ПАПР = Амо/Мо,
(5)
где АМо — амплитуда моды; Мо — мода распределения.
ПАПР отражает соответствие между активностью симпатического
отдела
вегетативной
нервной
системы
и
ведущим
уровнем
функционирования синусного узла. Нормальные значения ПАПР: 35-70 ед.
Недостаточная централизация проявляется увеличением данного показателя.
Индекс напряжения Баевского (ИНБ, стресс-индекс, SI) вычисляется по
формуле (6):
ИНБ = АМо/2Х *Мо,
где АМо - амплитуда моды; Мо - мода; АХ- вариационный размах.
16
(6)
Индекс напряжения характеризует степень централизации управления
ритмом. У физически развитых взрослых людей ИНБ составляет 80-140 ед.
При увеличении симпатического тонуса возрастает значение ИНБ, и
наоборот, при ваготонии он уменьшается. При избыточной активности
высших уровней центрального контура происходит резкое повышение ИНБ
(500-1000 ед. и более).
Подсчет R-R интервалов в разрабатываемом устройстве производится с
помощью алгоритма Пана-Томпкинса. Данный алгоритм рассчитан на работу
в реальном времени и основан на анализе наклона, амплитуды и ширины
QRS-комплексов. Этот алгоритм состоит из следующей последовательности
фильтров и методов: фильтр нижних частот, фильтр верхних частот, оператор
производной, возведение в квадрат, интегрирование, адаптивная пороговая
процедура и процедура поиска (рис. 1).
Рисунок 1 – Блок-диаграмма обнаружения QRS-комплекса Пана-Томпкинса
Фильтр нижних частот, использованный в алгоритме Пана-Томпкинса,
имеет целые коэффициенты для снижения его вычислительной сложности и
передаточную функцию следующего вида (7):
Выходной сигнал y(n) связан с входным сигналом x(n) разностным
уравнением (8):
Фильтр
верхних
частот
реализован
в
данном
алгоритме
как
всепропускающий фильтр минус фильтр нижних частот. Компонента фильтра
нижних частот имеет передаточную функцию следующего вида (9):
17
Отношение между входом и выходом задается разностным уравнением
(10):
Операция дифференцирования, использованная в алгоритме, задается
следующим образом (11):
Процедура взятия производной подавляет низкочастотные компоненты
зубцов Р и Т и имеет высокий коэффициент усиления для высокочастотных
компонент, появляющихся из-за крутых склонов QRS-комплекса [10].
Операция возведения в квадрат делает результат положительным, то
есть усиливает большие разности, возникающие из-за QRS-комплексов, а
также маленькие разности, возникающие на Р и Т зубцах. Высокочастотные
компоненты
в
сигнале,
связанные
с
QRS-комплексом,
еще
более
усиливаются.
Алгоритм Пана-Томпкинса выполняет сглаживание выходного сигнала
предыдущих операций с использованием интегрирующего фильтра типа
скользящего окна, задаваемого уравнением (12):
При выборе ширины окна N нужно помнить, что при слишком большой
ширине окна выходные сигналы, связанные с QRS-комплексом и Т-зубцом
будут сливаться, тогда как слишком маленькая ширина приведет к
нескольким пикам для единственного QRS-комплекса.
На рисунке 2 продемонстрированы различные этапы проведения
алгоритма Пана-Томпкинса. Верхняя кривая демонстрирует ЭКГ сигнал
после фильтрации, второй сигнал – результат после дифференцирования,
третья кривая показывает сигнал после возведения в квадрат.
18
Результирующий сигнал содержит многочисленные пики для каждого
QRS-комплекса, а значит, должен быть сглажен. Окончательный выходной
сигнал интегратора (последняя кривая) – это единственный гладкий импульс
для каждого QRS-комплекса [11].
Рисунок 2 – Процесс работы алгоритма Пана-Томпкинса
Норма частоты сердечных сокращений (количества R-R интервалов в
минуту) у здорового, но не тренированного мужчины равна 70 — 75 ударам в
минуту, у женщин — 75 — 80 ударам. У тренированных людей частота
пульса в покое реже за счет повышения силы и коэффициента полезной
деятельности сердечной мышцы и составляет около 50 ударов в одну минуту
[12]. Во время физической нагрузки частота сердечных сокращений
увеличивается. Здоровому человеку не следует превышать нагрузку, при
которой частота пульса больше той, которая рассчитывается по формуле: 220
— возраст человека. Оптимальной нагрузкой является та, при которой
частота пульса составляет 65 — 90% от максимально допустимой для данной
возрастной группы.
19
1.2.2. Анализ электрической активности кожи
Эпидермальный слой кожи эквивалентен параллельной схеме RC с
емкостью C и сопротивлением R, которые могут быть вычислены путем
измерения электрического поля в коже [13]. Датчик для измерения кожного
импеданса в разрабатываемом устройстве выполнен в виде массива
конденсаторов,
являющихся
круговыми
электродами,
с
переменной
емкостью. Электрический потенциал φ в электрическом поле, образованном
парой круговых электродов, может быть записан как (13):
где r - радиальное расстояние от центральной оси электродов, z глубина интерфейса электрод/кожа. В результате электрические потенциалы
на внутреннем и внешнем кольцевых электродах могут быть получены с
помощью преобразования Ханкеля [14], что приводит к определению
разности потенциалов Δφ между электродами, а также заряда Q на каждом
электроде в форме (14):
Заряд на каждом электроде, в свою очередь, определяет емкость C как
C=Q/Δφ. Сопротивление приблизительно связано с емкостью с помощью
выражения RσSC=εSC/(C)=L/A, где σSC - проводимость рогового слоя, L эффективная длина слоев диэлектрического материала, A - площадь
электродов. Таким образом, импеданс электродов может быть получен как
(15):
20
Путем экспериментов выяснено, что rai и rao значительно больше hSC и
hD. Таким образом, уравнение (15) можно упростить как (16):
где rc - радиус внутреннего кругового электрода, rai и rao - внутренний и
внешний радиусы внешних кольцевых электродов, hSC и hD - глубины SC и
слоя глубоких тканей, εSC и εD - диэлектрическая проницаемость SC и слоя
глубоких тканей соответственно. Уравнение (15) аналитически описывает
зависимость кожного импеданса от толщины эпидермиса, геометрии
электродов и частоты измерений [15].
Измеренное значение кожного импеданса передается на АРМ инженера
по охране труда, где с помощью разработанного ПО анализируется форма
каждого импульса в последовательности импульсов в полосе частот
фазической составляющей. Для этого определяется величина тренда,
обусловленного
изменениями
сигнала
в
полосе
частот
тонической
составляющей электродермальной активности, и корректируется величина
первой
производной
путем
вычитания
из
нее
величины
тренда.
Определяются начало импульса по моменту превышения второй производной
пороговой величины и момент окончания импульса [16].
Для
определения
формы
импульса
регистрируют
значения
максимальной (fMAX) и минимальной (fMIN) величин первой производной за
21
вычетом величины тренда, их отношение (r), интервал времени (tx) между
минимумом и максимумом первой производной. При этом моменты
достижения fMAX и fMIN определяются по моменту смены знака второй
производной. Критериями принадлежности анализируемого импульса к
сигналу фазической составляющей электродермальной активности (КГР)
являся следующие неравенства:
0,5<fMAX<10; -2<fMIN<-0,1; 1,8<tx<7; 1,5<r<10
(17)
Далее по полученным значениям вычисляется уровень бодрствования
оператора. Уровень бодрствования УБ, например, в процентах вычисляется
по величине интервалов Dt времени (в секундах) между моментами
появления импульсов КГР по формуле (18):
УБ=1,66·(60-Dt)(%), при Dt<60; УБ=0 (%), при Dt>60 (18)
Далее проводится анализ значения УБ. Критическим значением УБ для
подачи сигнала тревоги является значение 10% по формуле (18). Если
значение УБ ниже критического, выдается сигнал тревоги.
По скорость изменения кожного импеданса, помимо уровня истощения
регуляторных систем, уровня стресса и уровня бодрствования, можно также
получить информацию о вероятности наступления гипогликемического шока.
Гипогликемический шок у больных сахарным диабетом операторов является
одним из наиболее опасных состояний. Гипогликемия часто возникает
вследствие небрежности самого больного диабетом, который вовремя не
примет пищу или недопустимо увеличит физическую нагрузку.
Для
определения
гипогликемии
не
обязательно
точно
знать
количественные значения концентрации сахара. Достаточно детектировать
предвестники гипогликемического шока, чтобы человек-оператор мог
вовремя предпринять стандартные корректирующие действия. Одним из
22
предвестников является повышение потоотделения в тех зонах на кожном
покрове, где отсутствует потоотделение, обусловленное другими причинами,
например эмоциональным состоянием человека. Такие зоны должны также
характеризоваться
комфортных
отсутствием
температурных
терморегуляционного
условиях.
потоотделения
Примерами
в
участков,
удовлетворяющих описанным условиям, являются кожный покров тыльной
области кисти и запястья человека, что дает возможность оценки уровня
гипогликемии с помощью данного разрабатываемого устройства. Повышение
потоотделения регистрируется по резкому падению значения кожного
импеданса Z [17]. Как показали эксперименты, в качестве предвестников
гипогликемического шока могут быть приняты величины падения Z в
диапазоне от полутора до сотен раз за временной интервал, не превышающий
нескольких десятков секунд.
1.2.3. Анализ температуры тела
Существует
несколько
математических
моделей
для
пересчета
сопротивления датчика температуры в градусы Цельсия, выбор которых
зависит
от
необходимой
степени
приближения
в
соответствии
с
вычислительной мощности и требованиям к точности.
Первым и простейшим в использовании является приближение первого
порядка (19):
dR = k * dT
(19)
где k — отрицательный температурный коэффициент, ΔT — разность
температур, ΔR — изменение сопротивления, возникающее в результате
изменения температуры. Это приближение первого порядка справедливо
только для очень узкого температурного диапазона и может быть
23
использовано только для таких температур, где k почти постоянна во всем
диапазоне температур.
Другое уравнение дает удовлетворительные результаты с точностью
± 1 °C в диапазоне от 0 ° C до + 100 ° C. Он зависит от единственной
константы материала β, которая может быть получена путем измерений.
Уравнение можно записать в виде (20):
R (T) = R (T0) * exp ( β * (1 / T-1 / T0))
(20)
где R (T) — сопротивление при температуре T в Кельвине, R(T0)
является точкой отсчета при температуре T0. Бета-формула требует
двухточечной калибровки и обычно не более чем ± 5 ° C по всему полезному
диапазону термодатчика.
В разрабатываемом устройстве используется формула с наилучшим
приближением,
известным
на
сегодняшний
день
[18]
—
формула
Штейнхарта-Харта (21):
1 / T = A + B * (ln (R)) + C * (ln (R)) ^ 3
(21)
где ln(R) — естественный логарифм сопротивления при температуре T
в Кельвине, а A, B и C — коэффициенты, полученные из экспериментальных
измерений. Эти коэффициенты обычно предоставляются производителями
датчиков в составе таблицы данных. Формула Штейнхарта-Харта, как
правило, составляет около ± 0,15 ° С в диапазоне от - 50 ° С до + 150 ° С, что
является большим для большинства применений. Если требуется высокая
точность, диапазон температур должен быть уменьшен, а точность лучше,
чем ± 0,01 ° C в диапазоне от 0 ° C до +100 ° C.
24
1.2.4. Анализ газового состава воздуха
По похожему принципу работает датчик для измерения концентрации в
воздухе примесей CO и CO2. Электрохимический датчик построен на
принципе изменения сопротивления некоего элемента при взаимодействии с
другим элементом. Для перевода полученных с датчика значений в bpm / %
необходимо воспользоваться калибровочной таблицей из спецификации
производителя датчика.
СO опасен тем, что он соединяется с гемоглобином крови, отчего
последний перестает переносить кислород тканям организма, и первым
страдает головной мозг и нервная система. При скоплении углекислого газа в
районе 2-4% человек теряет работоспособность, чувствует сонливость и
слабость, а при концентрациях около 10% начинает ощущаться удушье.
1.2.5. Критерии оценки физиологического состояния оператора
Наиболее
организма
удачным
является
для
принцип
оценки
адаптационных
«светофора»,
возможностей
описанный
во
многих
публикациях и получивший применение в донозологической диагностике
[19]. Он наглядно представляет результаты тестирования в виде сигналов
«Зеленый», «Желтый», «Красный». Эти сигналы отражают различные
функциональные состояния организма и соответствующие им степени
напряжения регуляторных систем и их функциональные резервы.
Для реализации предлагаемого принципа оценки адаптационных
возможностей и функциональных состояний организма с использованием
представленного в таблице 1 комплекса методов исследования разработаны
оценочные
критерии.
Выбран
комплекс
наиболее
информативных
показателей, которые позволяют характеризовать и дифференцировать разные
стадии процесса адаптации организма к хроническому стрессу.
Принципиально
новым
в
предлагаемом
способе
оценки
функционального состояния операторов технологического оборудования,
25
работающих в стрессорных условиях, является объединение описанных
методов в единый комплекс со взаимно согласованными критериями оценки,
которые
совместно
дают
возможность
определить
адаптационные
возможности организма и степень напряжения и функциональные резервы
регуляторных систем.
Таблица 1. Критерии оценки функционального состояния
человека-оператора
Критерии оценки функционального состояния
Показатели
функционального
состояния
ЗЕЛЕНЫЙ
Параметр
Состояние
ЖЕЛТЫЙ
Напряжение Неудовлетворительная
физиологической механизмов
организма
КРАСНЫЙ
адаптация и срыв
нормы
адаптации
адаптации
ЧСС (уд/мин)
50..85
86..120
> 120
ΔЧСС
6..32
33..56
> 56
SI
< 150
150..300
> 300
SDNN (с)
0,03..0,06
0,07..0,09
> 0,09
Мо (с)
0,76..0,84
0,85..0,94
>0,94
АМо (%)
42,1..73,9
74..90
> 90
АХ (с)
0,15..0,30
0,31..0,64
> 0,64
ИВР
100..300
300..780
> 780
ВПР
7,1..9,3
9,4..9,7
> 9,7
ПАПР
35..70
71..85
> 85
ИНБ
80..140
141..500
> 500
Степень напряжения
ΔZ (%)
< 150
150..500
> 500
регуляторных
УБ (%)
60 < УБ < 100
10 < УБ < 60
< 10 %
систем
Δt (°C)
<3
3..5
>5
Уровень
функционирования
сердечно-сосудистой
системы
26
2. РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВА
2.1. Патентный поиск
Классификатор: A61B5/0404
Известно
изобретение
[20],
в
котором
описан
наручный
кардиомонитор-часы для непрерывного контроля и экспресс-анализа работы
сердца при постоянном ношении больным или человеком, находящимся в
стрессовой ситуации. На вход усилителя кабелем подключены два электрода:
ближний установлен на корпусе часов, а удаленный электрод - на
поверхности грудной клетки, электрокардиограмма (ЭКГ) передается для
анализа в медицинское учреждение через компьютерные носители или через
сеть Интернет. Данное устройство не оценивает остальные важные
параметры для оценки состояния оператора, такие как температура, кровяное
давление, а также состояние внешней среды, значение параметров которой
может влиять на состояние оператора.
Классификатор: A61B5/0402, A61B5/024, A61B5/0205.
В патенте [21] описан носимый телекоммуникационный комплекс
мониторинга функционального состояния человека, включающий электроды
для снятия ЭКГ, акселерометр для мониторинга двигательной активности
человека,
манжету
с
компрессором
и
датчиком
систолического
и
диастолического давлений; процессорный модуль, состоящий из процессора,
осуществляющего
обработку
и
преобразование
сигналов,
гарнитуры,
осуществляющей функцию аудиодневника здоровья человека и функцию
обратной связи с врачом; модуль коммуникации, включающий в себя
GSM/GPRS узел, служащий для передачи сигналов тревоги, GPS узел,
определяющий местоположение человека, Wi-Fi и Bluetooth узел. Комплекс
имеет функцию связи со стационарными мониторами и системными блоками.
Однако
в
системе
быстрого
оповещения
критического
состояния
используется только один параметр ЭКГ-интервал времени между R-R'.
27
Сигнал тревоги не сопровождается информацией о диагнозе, врачу
необходимо дополнительное время на обработку полученных данных.
Классификатор: A61B5/0402.
В патенте [22] описана персональная телемедицинская система на
многофункциональном мобильном телефоне для врачей общей практики и
домашней медицины, содержащая мобильный телефон, соединенный с
блоками датчиков биосигналов, диагностических модулей и лабораторных
тестов, а также с устройством предупредительной и тревожной сигнализации.
Содержит проводные и беспроводные интерфейсы для передачи информации
в цифровом виде в мобильный телефон, в котором производится регистрация
полученных данных, их анализ с помощью его процессора и компьютерных
программ и выдача результатов анализа пациенту, а по мобильной связи
лечащему врачу и в телемедицинский центр лечебного учреждения для
принятия решения об оказании необходимой помощи. Однако возможность
реализации системы материалами не обоснована, поскольку вычислительная
мощность процессора мобильного телефона недостаточна для обработки
биоэлектрических сигналов в режиме реального времени.
Известен
портативный
аппарат
с
электронной
схемой
для
избирательного мониторинга и записи ЭКГ сигналов (US 5365935). Первый
электрод располагается на поверхности корпуса, контактирующего с телом
пользователя, а второй и третий электроды крепятся на груди пользователя в
положениях, которые соответствуют второму и третьему положению
электродов в стандартном треугольнике Эйндховена. Браслет используется
для крепления аппарата к запястьям пользователя, а микропроцессор
управляет электронной схемой таким образом, что ЭКГ-сигнал пользователя
контролируется или записывается с шести стандартных входных каналов.
Модемное устройство присоединяется к аппарату для осуществления
передачи данных на внешний приемник в пакетном режиме, однако в этом
устройстве не предусматривается даже первичная обработка данных.
28
В заявках (WO 2009112972, WO 2009112979, WO 2009112978, WO
2009112977, KONINKL PHILIPS ELECTRONICS NV, 17.09.2009) описана
система мониторирования ЭКГ для амбулаторных пациентов. Включает
многоэлектродную систему, которая приклеивается к груди пациента.
Процессор
постоянно
обрабатывает
полученные
сигналы
ЭКГ,
а
беспроводной передатчик передает информацию о критических ситуациях и
ЭКГ-сигнал на сотовый телефон в центр мониторинга. На сотовый телефон
устанавливается
специальное
программное
обеспечение,
которое
контролирует передачу информации между центром мониторинга и
монитором ЭКГ пациента, функции контроля пользователя мобильного
телефона.
Однако
приклеиваемые
электроды
не
предусматривают
длительного комфорта для пациента и неудобны для самостоятельной
установки.
В заявке (US 2008221404 (A1), TSO SHUN-WUN, 11.09.2008) описано
многофункциональное устройство здоровья, которое включает измеритель и
процессор. Измеритель имеет два электрода, расположенных отдельно на
двух его сторонах, или оба расположены на одной стороне, а другой
измеритель имеет электрод, расположенный на его нижней стороне.
Измеритель, соединенный с процессором, может функционировать в качестве
детектора ЭКГ. Однако ЭКГ не мониторируется непрерывно, а лишь по
желанию пользователя.
В заявке (JP 2006110180 (A), GI HIRONA, 27.04.2006) описан ЭКГмонитор, использующий два электрода для снятия сигналов, которые
подключены к блоку обработки сигналов, укрепленному на ремне. В блоке
обработки также имеется трехкоординатный акселерометр, с которого
одновременно с сигналом ЭКГ передается синхронизованная по времени
запись для определения того, насколько активен был пациент в моменты
снятия того или иного участка ЭКГ. Однако в данном изобретении не
рассматривается проблема устранения артефактов на ЭКГ вследствие
29
перемещения пациента, а также не предусматривается какой-либо иной
анализ сердечной деятельности, кроме выявления аритмии.
Классификатор: A61B5/0402.
В изобретении [22] описана система мониторинга человека-оператора,
содержащая последовательно соединенные блок датчиков, коммутатор,
компенсатор помех и аналого-цифровой преобразователь, цифроаналоговый
преобразователь, выход которого соединен с другим входом компенсатора
помех, последовательно соединенные цифровой канал и ЭВМ, блок
индивидуальной
карты
памяти
и
микропроцессорный
контроллер,
компенсатор помех выполнен с возможностью компенсации сетевой помехи,
а блок датчиков выполнен в виде совокупности датчиков стандартных
кардиографических отведений. Однако сигнал тревоги на центральный пост
не сопровождается информацией о диагнозе, врачу необходимо время на
обработку полученных данных.
В патенте [23] описан комплекс для дистанционного мониторинга
физиологических параметров, содержащий носимые пациентом датчики, в
том числе датчики ЭКГ одного или нескольких отведений, мобильную
платформу для передачи физиологических данных по каналам GPRS, сервер
сбора данных, блок экстренных вызовов, коммутатор сигналов датчиков,
обеспечивающий
поочередное
подключение
датчиков
к
приемо-
передающему устройству, кроме того, в смартфон дежурного или семейного
врача введен программный модуль для автоматического запроса на сервер
сбора данных для получения записей физиологических параметров пациента,
подавшего тревожный вызов. Автоматически производит вызов врачу,
пациент может воспользоваться портативным блоком экстренных вызовов,
оснащенным кнопкой «тревога» и который по каналу Bluetooth передаст
сигнал тревоги на смартфон. Смартфон направит соответствующий сигнал на
сервер сбора данных, а также сигнал тревоги врачу. Однако это устройство не
30
предназначено
для
длительного
непрерывного
мониторирования
и
неспособно обрабатывать ЭКГ в реальном времени.
В патенте [24] описан носимый монитор ЭКГ, содержащий блок
микропроцессора
с
общей
шиной,
последовательно
соединенные
многоканальный блок снятия ЭКГ и мультиплексор, управляющий вход
которого подключен к общей шине, АЦП, выход которого подключен к общей
шине, и сменную карту памяти. Монитор включает клавиатуру и блок
индикации
и
сигнализации.
Программное
обеспечение
блока
микропроцессора выполнено с возможностью обеспечения расчета и
хранения значений и с возможностью выборочной записи их на сменную
карту памяти в соответствии с программой, задаваемой с клавиатуры. Блок
индикации и сигнализации не передает врачу информацию о конечном
диагнозе, врачу необходимо время на обработку полученных данных.
Классификатор: A61B5/02.
В
патенте
[25]
описывается
способ
комплексной
оценки
функционального состояния организма при стрессорных воздействиях,
включающий
проведение
клинического
электрокардиографического
исследования, отличающийся тем, что дополнительно проводят оценку
состояния вегетативной регуляции физиологических функций посредством
анализа
вариабельности
электрофизиологические
сердечного
характеристики
ритма;
миокарда
исследуют
на
основании
дисперсионного картирования электрокардиограммы; проводят исследование
кардиореспираторной
системы
по
данным
электрокардиограммы
и
пневмотахограммы с проведением функциональных тестов с фиксированным
темпом дыхания и с задержкой дыхания на вдохе на максимально возможное
время, а также психофизиологическое тестирование с измерением скорости
простой зрительно-моторной реакции при последовательных предъявлениях
сигнала;
предварительно
значения
каждого
измеряемого
показателя
разделяют на три градации - физиологическая норма, донозологическое или
31
преморбидное состояние, патологическое состояние; после получения
индивидуальных значений измеряемых показателей каждое значение относят
к одному из трех состояний - «состояние физиологической нормы», значение
показателя соответствует физиологической норме, «напряжение механизмов
адаптации», значение соответствует донозологическому или преморбидному
состоянию, «неудовлетворительная адаптация и срыв адаптации», значение
соответствует патологическому состоянию; затем, используя принцип
максимального числа показателей, соответствующих одному из трех
состояний, оценивают функциональное состояние организма. Однако
недостатком данного устройства является необходимость использования
стационарных измерительных устройств, а также в привлечении специалиста
для диагностики состояния человека на основе полученных данных.
Классификатор: А61В5/04.
Известна система мониторинга здоровья человека с биологической
обратной
связью
возможностей
для
комплексной
человека,
в
оценки
частности
состояния
здоровья
человека-оператора,
и,
и
при
необходимости, оперативной коррекции его состояния [26]. Данная система
включает датчики биологических сигналов, связанные через мультиплексор
биоэлектрических сигналов и усилитель-нормализатор с аналого-цифровым
преобразователем,
выход
которого
связан
с
входом
процессора
биологической обратной связи и входом контроллера управления. Связанные
с оперативным запоминающим устройством процессор биологической
обратной связи и соединенный с блоком памяти микропрограмм контроллер
управления в данном устройстве выполняют функцию блока обработки и
управления работой устройства в целом. Система включает также
центральный компьютер, соединенный с беспроводным приемопередающим
устройством, а также связанное интерфейсом последовательной связи с
блоком
обработки
приемопередающее
биоэлектрических
устройство
сигналов
человека-оператора.
32
беспроводное
Устройство
осуществляет мониторинг состояния человека и, при необходимости,
оперативную
коррекцию
его
психофизиологического
состояния.
К
недостаткам данного технического решения следует отнести то, что система
мониторинга
контролирует
психофизиологическое
и
состояние
корректирует
только
человека-оператора
в
лишь
стационарных
условиях. При этом коррекция физиологического состояния происходит без
участия
врача
и
без
электрофизиологических
учета
сигналов
в
индивидуальных
особенностей
зависимости
клинического
от
ретроспективного анамнеза, что снижает эффективность коррекции. Кроме
того,
недостатком
указанной
системы
мониторинга
является
ее
конструктивная сложность и невозможность работы в мобильном режиме.
Классификатор: А61В5/00.
Известен телемедицинский комплекс дистанционного мониторинга
состояния здоровья человека [27] содержащий персональный интерактивный
модуль
пользователя,
микропроцессорное
представляющий
устройство,
состоящее
собой
из
портативное
микропроцессора
с
постоянным и оперативным запоминающим устройством и подключенным к
нему графическим индикатором, цифрофункциональной клавиатурой, часами
реального
времени
и
таймером
с
автономным
питанием,
портом
радиоинтерфейса, модулем приема-передачи по сотовой сети связи, а также
модулем
измерения
физиологических
параметров,
подключенным
к
персональному интерактивному модулю пользователя по радиоканалу через
порт
радиоинтерфейса,
сигнальный
браслет,
представляющий
собой
малогабаритное устройство, состоящее из микропроцессорного контроллера
со встроенной памятью и таймером звукового и вибрационного индикаторов,
кнопки экстренного вызова медпомощи, приемника системы глобального
позиционирования GPS и порта радиоинтерфейса для связи с персональным
интерактивным
модулем
пользователя
и
сматфон
врача,
причем
персональный интерактивный модуль пользователя и сматфон врача
33
соединены каналами сотовой мобильной связи с сервером приема-передачи
данных и сервером управления комплексом. В данном комплексе в
сигнальном браслете может использоваться приемник системы ГЛОНАСС, а
через порт беспроводного доступа может подключаться дополнительное
диагностическое оборудование. Недостатком комплекса можно считать
отсутствие обратной связи воздействия врача на состояние пациента, что
исключает возможности оказания помощи в критической ситуации. Кроме
того, наличие приемника GPS навигации, как следует из его назначения не
дает возможности определения местоположения пациента в закрытых
помещениях, в городских каньонах, подземных переходах, метро и т. д.
Исходя из проведенного выше патентного поиска, в настоящее время не
существует в достаточной мере компактных и эргономичных устройств,
позволяющих проводить комплексный мониторинг состояния оператора
технологического оборудования в совокупности с параметрами внешней
среды.
Существующие
аналоги
нецелесообразно
использовать
для
прогностического мониторинга по причине их громоздкости и недостаточном
количестве измеряемых параметров.
Как правило, электроника, в том числе и сенсоры, создается из жестких
материалов, что ограничивает их использование. Но существуют и
разработки гибких датчиков растяжения, например, на основе эластичных
электропроводных полимеров или даже простого оптоволокна. Обычно
принцип их действия основан на том, что материалы изменяют свое
сопротивление при растяжении или сжатии.
По данной тематике проводится большое количество исследований, в
которых используются такие материалы как графеновые слои с оксидами
титана и индия, вертикально ориентированные нанотрубки, фторкаучуковые
соединения, соединения с серебряными нанотрубками.
Упрощение технологии производства средств электроники связано с
переходом к различным жидкофазным методам получения нано размерных и
нано
структурных
материалов.
Одно
34
из
преимуществ
органической
электроники – это гибкость и пластичность используемых материалов. Если
классическая электроника основана на использовании жестких, хрупких
структур, что определяется физическими свойствами неорганических
материалов, то органические полупроводники – это гибкие и пластичные
пленки. В качестве органических проводников p и n типов используются
материалы, которые легко растворимы в органических растворителях.
Растворители позволяют делать жидкие «чернила» из органических
проводников и наносить их и методом печати на гибкие полимерные
подложки. Метод 3D печати позволяет структурировать органические
полупроводники с микронным разрешением и создавать различные схемы и
элементы, в том числе и сенсоры.
Помимо высоких метрологических характеристик, такие датчики
обладают высокой надежностью, долговечностью, стабильностью, малыми
габаритами,
массой
и
энергопотреблением,
совместимостью
с
микроэлектронными устройствами обработки информации при низкой
трудоемкости изготовления и небольшой стоимости.
2.2. Компоненты устройства
Конструкция разрабатываемого устройства состоит из следующих
элементов:

Микроконтроллер с двумя 16-разрядными АЦП C8051F060/F062;

Мультиплексоры ADG708 для измерения электрокожной активности;

Блок для фильтрации сигнала электрокардиограммы и автоматического
подсчета R-R интервалов MAX30003;

Модуль для связи с внешним устройством по энергоэффективной
технологии Bluetooth Smart BT121;

Сенсорный
блок
полупроводниковых
конденсаторов
на
PDMS
подложке для измерения кожного импеданса;

Сенсорный блок электродов для измерения ЭКГ на PDMS подложке;
35

Сенсорный блок для измерения температуры тела на PDMS подложке;
 Сенсор для определения дыхательной активности на основе
полупроводниковых графеновых транзисторов.
Компоненты
устройства
расположены
на
гибкой
подложке
из
полидиметилсилоксана. Устройство выполнено в виде браслета, огибающего
запястье. В качестве материала ремешка для защиты компонентов от внешней
среды при сохранении гибкости конструкции используется брезентовая ткань
11252 СКПВ.
2.2.1. Микроконтроллер C8051F060
Данный микроконтроллер был выбран по причине соответствия
требованиям (табл. 2) наличия двух 16-разрядных быстродействующих АЦП
(рис.
4),
необходимых
для
преобразования
сигналов
с
матрицы
температурных сенсоров и с газоанализирующего сенсора; наличия
встроенной FLASH-памяти; поддержке интерфейсов UART и SPI (рис. 3);
миниатюрного размера корпуса TQFP-100 [28].
Таблица 2. Основные параметры C8051F060
ЦПУ: Ядро
ЦПУ: MIPS
ЦПУ: F,МГц
Память: Flash,КБайт
Память: RAM,КБайт
I/O (макс.),шт.
Таймеры: 16-бит,шт
Таймеры: RTC
Интерфейсы: UART,шт
Интерфейсы: SPI,шт
Интерфейсы: I2C,шт
Интерфейсы: CAN,шт
Аналоговые входы: Разрядов АЦП,бит
Аналоговые входы: Каналов АЦП,шт
Аналоговые входы: Быстродействие АЦП,kSPS
Аналоговые входы: Аналоговый компаратор,шт
36
MCS-51
25
от 0 до 25
64
4.25
59
5
Да
2
1
1
1
16
2
1000
3
Аналоговые выходы: Разрядов ЦАП,бит
Аналоговые выходы: Каналов ЦАП,шт
VCC,В
ICC,мА
TA,°C
Корпус
Рисунок 3 — Блок-диаграмма C8051F060/F062
37
12
2
от 2.7 до 3.6
10
от -40 до 85
TQFP-100
Рисунок 4 — Блок-диаграмма АЦП
2.2.2. Датчик электрической активности кожи
Уровни гидратации кожи обычно характеризуются измерениями
электрического сопротивления, теплопроводностью, спектроскопическими
свойствами и механическими характеристиками. Импеданс представляет
собой один из самых прямых показателей, обусловленный сильным влиянием
содержания воды на проводимость и диэлектрическую проницаемость кожи.
Однако точность измерения критически зависит от эффективности контакта
между неровной, текстурированной поверхностью кожи и жесткими
плоскими металлическими электродами, которые обычно используются. При
использовании
таких
электродов
ярко
выражена
проблема
невоспроизводимости, которая возникает из-за неконтролируемых изменений
контактных свойств, что приводит к случайным колебаниям на выходе
устройства. Кроме того, перераспределение воды внутри слоя кожи как
следствие механического напряжения сил сжатия на поверхности
38
имеет
тенденцию к изменению гидратации кожи и, таким образом, влияет на
точность измерения гидратации.
Вследствие этого, для использования в качестве электродов для
измерения кожного импеданса был выбран датчик, гибкие электроды
которого расположены на силиконовой подложке. Простота в использовании
сенсоров данного типа, низкая стоимость и неизвазивность обеспечивают
дополнительные преимущества перед другими методами измерения.
Тестирование
данного
сенсора
продемонстировало
равномерное
стойкое сцепление устройства с неровностями кожи при тестировании в
режиме повседневной активности пользователя.
Рисунок 5 — (а) Оптическая микрофотография системы измерения
ЭАК; (b) схематическая иллюстрация концентрического копланарного
конденсатора (вставка: геометрические параметры концентрических
электродов); c) поперечное сечение модели
Сенсор содержит миниатюрные емкостные электроды, расположенные
в матричном формате, способные плотно интегрироваться с кожей за счет сил
Ван-дер-Ваальса (рис. 5). Данная «эпидермальная» система неинвазивно
оценивает местные вариации в гидратации кожи при равномерной или
39
изменяющейся глубине кожи. Экспериментальные результаты показывают,
что
данный
массив
сенсоров
обладает
точностью,
сравнимой
со
стандартными датчиками.
Выход датчика можно использовать для непрерывного изображения
кожного импеданса с характерными глубинами измерения, определяемыми
частотой
и
геометрией
электродов.
Индивидуально
изолированные
емкостные электроды позволяют мультиплексировать работу с относительно
простыми измерительными системами.
Датчик ЭАК состоит из 64 каналов пар плоских электродов,
предназначенных для количественного определения импеданса кожи на
площади 15 × 15 мм2. Каждая пара электродов включает в себя внутренний
круглый диск и внешнее кольцо, равномерно распределенное по всей
площади устройства в формате 8 × 8. Кольцевые электроды по строкам
действуют как источники тока, которые имеют общий ток питания; кольцевые
электроды в столбцах обеспечивают токовые стоки, которые соединены
последовательно. В результате любая пара электродов может быть
индивидуально выбрана для измерения импеданса [29].
Устройство, сконфигурированное для профилирования глубины слоя
эпидермиса, делает это по всей площади массива, где разные пары
электродов измеряются на разных характерных глубинах. Профилирование
глубины в одном месте с помощью одной пары электродов может быть
достигнуто путем сканирования частоты измерения. Электроды выводятся на
круглые контактные площадки, расположенные вертикально и горизонтально
вблизи
края
всей
системы,
и
соединяются
через
«серпентинные»
межсоединения в массивы. Физическая изоляция между внутренним и
внешним электродами позволяет индивидуально выбирать каждую пар в
массиве с минимальными перекрестными помехами для отображения в
простом мультиплексированном режиме.
Процесс
изготовления
сенсоров
данного
типа
заключается
в
следующем: на кремниевую (Si) пластину наносится литьевой слой из
40
полиметилметакрилата (ПММА) толщиной 500 нм и слоя полиимида (PI)
толщиной 1 мкм (Рис. 6 (а)). Межсоединения состоят из фотолитографически
структурированных бислоев Cr (5 нм) и Au (400 нм). Последующее покрытие
PI (1 мкм) (Рис. 6 (b)) электрически изолирует верхние поверхности.
Выбранные области PI удаляются путем реактивного ионного травления
(RIE) с образованием контактов (Рис. 6 (c)). Дополнительный узорный
бислой Cr / Au (5 нм / 200 нм) образует электроды (Рис.6 (d)). Шаблонное
травление через все слои с помощью RIE определяет макет открытой сетки
(Рис. 6 (f)). Удаление слоя ПММА производится путем погружения в ацетон в
течение 5 мин при 100 ° С. Слои Ti / SiO2 (5/40 нм) (Рис. 6 (h)), нанесенные с
обратной
стороны,
позволяют
химическое
связывание
с
тонким
низкомодульным силиконовым субстратом.(Рис. 6 (i)). Наконец, лента ПВА
удаляется водой (Рис. 6 (j)).
Рисунок 6 — Схематическая иллюстрация этапов изготовления датчиков
ЭАК
41
2.2.3. Электроды и датчик измерения ЭКГ
В качестве инкапсулирующего слоя в выбранном гибком сенсоре
служит
эластичный
слой
полиуретана.
Электронные
соединения
электрически и механически связаны с гибким слоем подложки, который
включает электролизные никелевые иммерсионные золотые электроды.
Сторона, которой сенсор крепится к коже, покрыта биосовместимым,
медицинским
клеем
и
проводящими
гидрогелями
с
избирательным
покрытием для прямого контакта с кожей. Значительную часть площади
поверхности занимают гибкие электроды. Они разнесены друг от друга на
расстояние до 35 мм, что позволяет захватывать полные формы сигнала
PQRST (Рис. 7).
Чтобы
обеспечить
надежные
вычисления
частоты
сердечных
сокращений и захват ЭКГ, встроенный аппаратный блок обработки ЭКГ
сигнала MAX30003 [30] соединяет биопотенциалы с измерительным
усилителем, сконфигурированным для усиления сигналов во времени и
ослабления сигналов синфазного режима. Затем применяются ФВЧ и ФНЧ.
Вспомогательные
активные
и
пассивные
компоненты
обеспечивают
обнаружение полезного сигнала с отведения ЭКГ. Блок MAX30003 выделяет
QRS интервалы из полученного сигнала с помощью алгоритма ПанаТомпкинса [31], передает данные в микроконтроллер, где идентифицируются
аспекты морфологии ЭКГ. Применяя различные настройки фильтра,
возможно идентифицировать Р и Т-волны, а также устранить большинство
артефактов, связанных с активацией движения.
42
Рисунок 7 — Внешний вид гибких ЭКГ электродов
Процесс изготовления гибких ЭКГ электродов начинается с нанесения
полиимида (1,2 мкм) на пленку из полиметилметакрилата (100 нм),
нанесенную на кремниевую пластину. RIE образует адгезионный слой и
металлизацию для островков и межсоединений (Cr / Au, 5 нм / 150 нм),
определяемых
в
соответствующие
закономерности
с
помощью
фотолитографии и травления. Второй верхний слой PI (~ 1,2 мкм) изолирует
систему и помещает металл вблизи нейтральной механической плоскости в
стеке PI / metal / PI. Получающаяся топология является результатом
травления всей толщины этого трислоя с помощью кислородно-реактивного
ионного травления. Общее количество парных электродов равно 17.
Растворение шелковой подложки высвобождает свободно стоящее полотно,
которое переносится на шелковую подложку, а затем соединяется с
анизотропной проводящей пленкой (ACF) для взаимодействия с системой
сбора данных, тем самым завершая изготовление [32].
2.2.4. Датчик температуры
Прецизионная термометрия кожи может вместе с другими измерениями
предоставлять клинически значимую информацию о сердечно-сосудистом
43
здоровье, когнитивном состоянии, злокачественности и многих других
важных аспектах физиологии человека. Для задачи измерения температуры
гибкие сенсоры способны обеспечить непрерывные, точные термические
характеристики, недоступные другим методам.
Данный датчик также состоит из массива датчиков температуры,
принцип действия которых основан на оценке температурного коэффициента
сопротивления (TCR) в тонких (50 нм), узких (20 мкм) «змеевидных»
электродов
из
золота,
изготовленных
с
использованием
микролитографических методов и сконфигурированных для прямой внешней
адресации.
Датчик объединяет 16 датчиков (каждый размером ~ 1 мм × 1 мм, в
компоновке 4 × 4) с межсоединениями (шириной 30 мкм и толщиной 600 нм)
в нитевидную «змеевидную» сетку. Тонкие слои полиимида (1,2 мкм)
инкапсулируют
эти
структуры
сверху
и
снизу,
чтобы
обеспечить
электрическую изоляцию и влагобарьер. Эта конструкция также помещает
металл близко к нейтральной механической плоскости, для повышения
механической прочности. Конструкция нитевидной сетки минимизирует
деформацию в датчиках и межсоединениях во время деформации (Рис. 8).
Рисунок 8 — Межсоединения температурного датчика
Минимальный уровень мощности для датчика 1 мВт, применяемый в
течение двух секунд, необходим для получения точных измерений.
44
Характерная
глубина
измерения
температуры
кожи
составляет
приблизительно 500 мкм. Ток зонда, используемый для измерения
сопротивления, равен 160 мкА, чтобы избежать самотестирования датчиков.
Сенсор подключен к 16-разрядному АЦП микроконтроллера.
2.2.5. Датчик концентрации газовых примесей
Для контроля состава воздуха предлагается использование датчика
разработки компании Fujitsu Laboratories — компактного газоанализатора,
способного обнаруживать концентрации опасных газов с точностью до 10
частей на миллиард (ppm).
В этом датчике графеновый лист с одним слоем атомов заменяет часть
затвора обычного кремниевого транзистора [33]. Когда молекула газа
«прилипает» к графену, функция работы графена изменяется, и в результате
происходит
существенное
изменение
характеристик
переключения
кремниевого транзистора. Когда молекула газа отделяется от графена, графен
возвращается в исходное состояние.
2.2.6. Источник питания
Для питания устройства используется гибкая аккумуляторная литийионная батарея Panasonic (рис. 9) с возможностью беспроводной зарядки.
Батарея характеризуется радиусом сгибания 25 мм и углом скручивания до 25
градусов ёмкостью 42 мА*ч, размером 35х45х0,45 мм.
Благодаря
принципиальной
новой
внутренней
структуре
и
использованию ламинированного внешнего слоя новые гибкие аккумуляторы
Panasonic
сохраняют
до
99%
первоначальной
емкости
после
1000
последовательных сгибаний в радиус 25 мм или после 1000 поворотов на
угол ±25° по своей оси. Аккумулятор надежно защищен от протечек и
45
нагрева и поэтому может применяться в разрабатываемом устройстве в
непосредственной близости к телу человека.
Рисунок 9 — Устройство гибкой аккумуляторной батареи
2.3. Разработка структурной электрической схемы
Структурная электрическая схема устройства автоматизации контроля
физиологического состояния оператора изображена на рисунке 10.
Микроконтроллер C8051F060 подключен к источнику питания +3,3 В,
необходимой обвязке для подавления помех на входе АЦП, генератору
тактовой частоты 20 МГц, Bluetooth модулю BT121 и датчикам температуры
и газового состава воздуха. Электроды ЭКГ подключены к микроконтроллеру
через схему MAX30003, выполняющую предварительную фильтрацию и
обработку ЭКГ сигнала и автоматический подсчет R-R интервалов по
алгоритму Пана-Томпкинса. Для питания MAX30003 необходимо также
напряжение +1,8 В, для чего в схему подключен сверхмалопотребляющий
линейный стабилизатор с малым падением напряжения MAX1726EUK18+.
Измерение импеданса кожи производится с помощью массива сенсоров 8х8,
представляющих собой конденсаторы, соединенных между собой узлами
типа
перекрестие,
и
подключенных
к
микроконтроллеру
через
мультиплексоры AD708. Для измерения электрической активности кожи
счетчик
микроконтроллера
последовательно
обеспечивает
напряжение
переменного тока (Vin) на частотах между 20 Гц и 2 МГц для каждого канала
46
горизонтально справа налево датчика гидратации через мультиплексор
сканирования
строк.
Выходное
(вертикальные
ряды
массива),
мультиплексора
колонки.
напряжение
сканируется
Далее
Vout
каждого
счетчиком
микроконтроллер
с
канала
помощью
выбирает
в
мультиплексорах контакты, которые соответствуют каналам кольцевых
электродов. Эти каналы физически изолированы, но с емкостной связью. В
любой момент времени мультиплексоры выбирают только одну строку и один
столбец. Таким образом, анализатор импеданса измеряет только импеданс,
связанный с электродной парой, который находится в точке пересечения,
определяемой выбранным рядом и столбцом. Другие пары электродов
электрически изолированы от анализатора импеданса мультиплексорами.
Далее
микроконтроллер
по
заложенному
алгоритму
преобразует
соответствующее напряжение Vout в значение полного сопротивления,
сравнивая амплитуду и фазу Vout с Vin. Повторное сканирование строк и
столбцов позволяет индивидуально адресовать все пары электродов в
устройстве.
Рисунок 10 — Электрическая схема устройства
47
2.4. Разработка алгоритма работы устройства
Общий алгоритм, описывающий принцип работы устройства, во
втором этапе выполнения программы, заключается в следующем: после
инициализации
устройства,
включающей
проверку
наличия
контакта
сенсоров с кожей пользователя и активацией Bluetooth, выполняется
калибровка, сбор данных с датчиков, их обработка, классификация состояния
пользователя в соответствии с полученными значениями, принятие решения
о наличии или отсутствия чрезвычайной ситуации, отправка отчета на
привязанное устройство, переход в спящий режим на 10 минут, проверка
заряда аккумуляторной батареи, повтор цикла (рис. 11).
Рисунок 11 — Алгоритм работы устройства
48
2.5. Разработка программного обеспечения
Программное обеспечение для обработки полученных данных с
портативного
устройства
мониторинга
разрабатывалось
на
языке
программирования Python [35] с использованием таких модулей, как NumPy
и Pandas. NumPy — библиотека с открытым исходным кодом для языка
программирования Python [36] с возможностью поддержки многомерных
массивов (включая матрицы) и высокоуровневых математических функций,
предназначенных для работы с многомерными массивами. Pandas —
программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных.
Работа pandas с данными строится поверх библиотеки NumPy, являющейся
инструментом более низкого уровня. Pandas предоставляет специальные
структуры данных и операции для манипулирования числовыми таблицами и
временными рядами.
Графический интерфейс разработан в оболочке Qt Designer кроссплатформенной
свободной
среды
для
разработки
графических
интерфейсов (GUI) программ использующих библиотеку Qt [37].
Скриншоты работы программы показаны на рисунке 12. Пользователь
(инженер по охране труда) может выбрать производственный участок, группу
операторов по должности и конкретного оператора. Строка ниже описывает
антропометрические параметры выбранного оператора (пол, возраст, рост,
вес), которые оказывают влияние на его физиологическое состояние. На
экране отображаются в режиме реального времени перечисленные в таблице
1 параметры, вычисленные с использованием математических моделей из
главы 1. Визуализация данных параметров выполнена с использованием
описанного в п. 1.2.5 принципа «светофора» - значения параметров,
соответствующие
физиологической
норме,
донозологическому
и
преморбидному состояниям, окрашиваются в зеленый, желтый и красный
цвета соответственно. Также инженер по охране труда может посмотреть
статистику физиологических параметров по данному оператору за последний
час или по производственному участку за смену.
49
Рисунок 12 — Скриншоты выполнения программы
50
3. РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ
3.1. Расчет времени автономной работы устройства
Расчет произведен как с учетом токовой нагрузки на аккумулятор и
номинального значения ёмкости, так и экспериментальной поправки на
физические
процессы
протекания
тока
в
аккумуляторной
батарее,
выражающейся в закономерности — чем больше нагрузка на аккумулятор,
тем меньше процент отдаваемой емкости. Причина этого явления связана с
тем, что внутри аккумулятора ток течет благодаря ионной проводимости.
Если ионная проводимость электролита достаточно высока и не несет
особого значения, то процесс переноса ионов внутри пластин аккумулятора и
преодоление ими фазового раздела поверхность электрода/электролит
происходит достаточно медленно. То есть при быстром разряде какая-то
часть ионов не успевает выйти из электрода в электролит (или войти из
электролита в электрод) за время разряда, что ограничивает выдаваемую
аккумулятором емкость.
Математическая модель этого процесса была описана в 1897 году
Пекертом [38]. Он эмпирически установил, что отношение между разрядным
током I и временем разряда аккумулятора T (от полностью заряженного к
полностью разряженному) представляет собой константное отношение, и
может быть описано формулой (22):
Cp = I^n*T
(22)
где Cp – емкость Пекерта (константное отношение для данного
аккумулятора), а n – экспонента Пекерта. Экспонента Пекерта всегда больше
единицы, чем больше n, тем меньше способность аккумулятора отдавать
полную емкость при повышенной нагрузке.
Экспонента Пекерта обычно расчитывается на основании измерения
времени полного разряда (T1 и T2) для двух разных токов (I1 и I2). Для
51
приблизительных расчетов можно использовать таблицы или графики
разрядки, предоставляемые производителем аккумулятора. Так как Cp –
константа, можно записать уравнение следующего вида (23):
Cp = I1^n*T1 = I2^n*T2
(23)
Преобразуя выражение, получаем формулу расчета экспоненты Пекерта
(24):
n = log (T2/T1) / log (I1/I2)
(24)
Для выбранного аккумулятора экспонента Пекерта равна 1,2.
Основываясь на знании значений экспоненты Пекерта и емкости
Пекерта можно рассчитывать время работы аккумулятора при определенной
нагрузке (25):
T = Cp / In
(25)
Ток потребления устройства зависит от режима работы. Алгоритм
работы устройства предусматривает два режима: активный и спящий. В
активном
режиме,
длительность
которого
равна
одной
минуте,
микроконтроллер получает и обрабатывает информацию, полученную с
датчиков, и отправляет результат на смартфон пользователя по Bluetooth
каналу, затем на 10 минут переходит в спящий режим. Соответственно, ток
потребления в активном режиме складывается из токов потребления
входящих в конструкцию устройство микросхем и датчиков. В соответствии с
документацией выбранных компонентов, ток потребления устройства в
активном режиме равен 44,103 мА, в спящем — 2,2 мкА.
52
В соответствии указанными выше расчётами и использующимся
режимом работы, график разряда батареи устройства представлен на рисунке
13.
Рисунок 13 — График разряда батареи устройства
3.2. Тестирование устройства
Тестирование устройства было проведено путем сравнения полученных
с него сигналов с уже проверенными доступными к приобретению
аналогичными устройствами. Для сравнения показаний ЭКГ и КГР был
использован портативный кардиограф российской разработки ECG-Dolngle.
ECG Dongle представляет собой флешку, к которой с одной стороны
присоединяется набор электродов, а с другой — при помощи переходника —
Android-смартфон (рис. 14).
53
Рисунок 14 — ECG Dongle
Чтобы записать показания работы сердца, нужно наложить электроды,
как описано в инструкции, и установить приложение. Прибор делает
кардиограмму с шести отведений. Результаты сохраняются в PDF. После
измерения пользователю доступны выводы о ЧСС и уровне стресса (по
собственной шкале производителей прибора).
Рисунок 15 — Вывод данных ECG Dongle
Для
проведения
сравнения
был
проведен
ряд
измерений
с
использованием данных устройств, после чего построен график (рис. 15), на
котором видно, что разница в измерении ЧСС между разрабатываемым
устройством и ECG Dongle находится в пределах допустимой погрешности.
Измерения проводились при условии высокой физической активности
пользователя.
54
140
120
100
80
Разр. устр.
ECG Dongle
60
40
20
0
0
5
10
15
20
25
Рисунок 15 — Сравнение ЧСС, измеренной с помощью разрабатываемого
устройства и ECG Dongle
Оценка погрешности измерения температуры была проведена с
использованием электронного термометра Bremed BD11-70 (заявленная
производителем
точность
0,01 °С)
путем
следующего
эксперимента:
температурный сенсор разрабатываемого устройства и чувствительный
элемент электронного термометра опускались в емкость с теплой водой.
Измерения проводились минуту, сравнение показаний приведено на рис. 16.
32
31
30
29
28
27
26
25
24
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
BD11-70
Разр. устр.
Рисунок 16 — Сравнение показаний температуры разрабатываемого
устройства и BD11-70
55
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе выполнения данной работы были разработаны критерии оценки
физиологического состояния оператора, отличающиеся тем, что помимо
показателей,
характеризующих
уровень
функционирования
сердечно-
сосудистой системы, используются также показатели, характеризующие
степень напряжения регуляторных систем: изменение кожного импеданса во
времени, свидетельствующее о повышении уровня стресса или о риске
гипогликемии; уровень бодрствования оператора, вычисляющийся также на
основе анализа кожного импеданса; а также изменение температуры тела во
времени; составлена математическая модель физиологического состояния
человека-оператора, включающая в себя сигналы с датчиков ЭАК, ЭКГ,
температуры и газоанализатора, отличающаяся тем, что вычисляемые на ее
основе
параметры
позволяют
автоматически
произвести
оценку
принципиальная
схема
качественного состояния человека.
Также
была
разработана
электрическая
устройства, отличающаяся тем, что для уменьшения габаритов с целью
повышения удобства пользователя, снижения помех за счет улучшения
контакта между кожей и электродами при отсутствии влияния на точность
измерений к микроконтроллеру подключены гибкие растяжимые сенсоры.
Разработан алгоритм работы устройства, отличающийся тем, что для
учета индивидуальных норм параметров для конкретного пользователя,
которые могут меняться даже для одного пользователя во времени, после
каждого запуска производится калибровка.
Полученные
результаты
соответствуют
поставленным
целям
и
позволяют автоматизировать и ускорить процесс контроля физиологического
состояния оператора, который ранее проводился с использованием множества
различных
стационарных
измерительных
устройств
и
привлечения
квалифицированных специалистов для выполнения вычислений и анализа
результатов.
56
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
Баевский Р. М., Берсенева А. П. Оценка адаптационных возможностей
организма и риск развития заболеваний. - М.: Медицина, 1997. - 265 с.
2. Баевский Р. М. Прогнозирование состояний на грани нормы и
патологии. - М.: Медицина, 1979. - 295 с.
3.
Баевский Р.М., Берсенева А.П., Берсенев Е.Ю., Лучицкая Е.С.,
Слепченкова И.Н., Черникова А.Г. Оценка уровня здоровья при
исследовании практически здоровых людей. - М: Фирма "Слово", 2009.
- 100 c.
4. Баевский Р.М., Иванов Г.Г., Чирейкин Л.В. и др. Анализ вариабельности
сердечного
ритма
при
использовании
различных
электрокардиографических систем. - Вестник аритмологии, 2001. - 24,
с. 69-85.
5.
Баевский Р.М., Берсенева А.П., Берсенев Е.Ю., Денисов Л.А.,
Ешманова А.К. Проблемы мониторирования и прогнозирования
состояния сердечно-сосудистой системы у водителей автобусов. - М.:
Диагностика и лечение нарушений регуляции сердечно-сосудистой
системы, 2008. - с. 263-286.
6.
Берсенев Е.Ю., Черникова А.Г. Донозологический подход к оценке
функциональных резервов и его применение к анализу данных
эксперимента «МАРС-500». - Санкт-Петербург: Материалы пятой
международной научной конференции «Донозология-2009», 2009 - с.
184-187.
7.
Берсенева А.П. Принципы и методы массовых донозологических
обследований с использованием автоматизированных систем. Автореф.
докт. дисс. Киев, 1991. - 27 с.
8.
Григорьев А.И., Баевский Р.М. Концепция здоровья и космическая
медицина. М.: Фирма «Слово», 2007. - 208 с.
57
9.
Грачев С.В., Иванов Г.Г., Сыркин А.Л. Новые методы
электрокардиографии. М., 2007. - 439 с.
10.
Рангайян Р. М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический
подход. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. - 440 c.
11.
Pan J., Tompkins W. A real time QRS detection algorithm. IEEE Trans.
Biomed, 1985. - Eng., vol. BME-32, pp. 230-236.
12.
Рябыкина Г.В., Соболев А.В. Вариабельность ритма сердца. М.: Из-во
"СтарКо", 1998. - 112 с.
13.
Н. А. Кореневский, Е. П. Попечителев. Биотехнические системы
медицинского назначения. М: ТНТ, 2016. - 685 с.
14.
Трантер К.Д. Интегральные преобразования в математической физике.
М.: Гостехиздат, 1956. - 204с.
15.
J. W. Choi, S. H. Kwon, C. H. Huh, K. C. Park, and S. W. Youn. The
influences of skin visco-elasticity, hydration level and aging on the
formation of wrinkles: A comprehensive and objective approach.
Res.Technol., 2012. - pp. 1–7.
16.
Марков А.Г. Телеметрическая система контроля бодрствования
машиниста локомотива // Патент РФ № 2376159, 20.12.2009.
17.
Эльбаева А.Д. Неинвазивные методы диагностики концентрации
глюкозы и холестерина в крови. М.: Международный журнал
прикладных и фундаментальных исследований, 2016. – № 6-2. – С. 301305.
18.
Термисторы
//
Уравнение
http://www.physicedu.ru/phy-1565.html
19.
Штейнхарта-Харта
—
URL
(Дата обращения: 04.12.2017).
Меерсон Ф.З. Адаптация, стресс и профилактика. – М.: Наука, 1981. 278 с.
20.
Ахлаков М.К. Наручный кардиомонитор-часы // Патент РФ 2308883,
27.10.2007.
58
21.
Бонч-Бруевич В.В. Носимый монитор с автоматической передачей
диагноза по каналу связи при возникновении критической ситуации //
Патент РФ 2444986C1, 07.27.2007.
22.
Чинарев А.А. Система мониторинга человека-оператора // Патент РФ
№ 2283025 C2, 20.09.2006.
23.
Монич В.С. Комплекс для дистанционного мониторинга
физиологических параметров // Патент РФ № 82536 U1, 10.05.2009.
24.
Волобуев М.А. Носимый ЭКГ монитор // Патент РФ № 2266041 C2,
20.12.2006.
25.
Орлов О.И. Способ комплексной оценки функционального состояния
организма при стрессорных воздействиях // Патент РФ № 2510621,
10.04.2014.
26.
Бородянский И.И. Система мониторинга человек-оператора // Патент
РФ № патент РФ № 2201130, 27.03.2003.
27.
Демидюк А.В. Система контроля жизненно важных показателей
здоровья пациента // Патент РФ № 2454924, 10.07.2012.
28.
Silicon Labs // C8051F060/1/2/3/4/5/6/7 — URL
https://www.silabs.com/documents/public/data-sheets/C8051F06x.pdf (Дата
обращения 04.05.2018).
29.
Robert T. Sheldon, Nicola Bowler. An Interdigital Capacitive Sensor for
Nondestructive Evaluation of Wire Insulation. - Sensors Journal IEEE, 2014.
- vol. 14, no. 4, pp. 961-970.
30.
MAX30003 // Ultra-Low Power, Single-Channel Integrated Biopotential
(ECG, R to R Detection) AFE – URL
https://www.maximintegrated.com/en/products/analog/data-converters/analog-front-endics/MAX30003.html/tb_tab1
31.
(Дата обращения: 05.05.2018).
Рослякова А. В., Чупраков П. Г. Сравнительный анализ алгоритмов
обнаружения R-зубца электрокардиосигнала. Вятский медицинский
вестник 2012. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy59
analiz-algoritmov-obnaruzheniya-r-zubtsa-elektrokardiosignala (дата
обращения: 03.07.2017).
32.
Cohen, M. L. Measurement of thermal-properties of human-skin—review.
Dermatol, 1977. - 69, pp. 333–338.
33.
Fujitsu // Fujitsu Successfully Develops a Breath Sensor Device That
Quickly Measures Gas Components in People's Breath - URL
http://www.fujitsu.com/global/about/resources/news/press-releases/2016/0418-01.html
(Дата обращения: 10.05.2018).
34.
Kasavajjula, U.; Wang, C. S.; Appleby, A. J. J. Power Sources, 2007. - 163,
pp. 1003−1039.
35.
Лутц М. Программирование на Python, том I, 4-е издание. – Пер. с
англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2011. – 992 с.
36.
Саммерфилд, М. Программирование на Python 3. Подробное
руководство / М. Саммерфилд. - СПб.: Символ-плюс, 2015. - 608 c.
37.
Прохоренок Н.А. Python 3 и PyQt. Разработка приложений. – СПб.:
БХВ-Петербург, 2012. – 704 с.
38.
Энергетическая эффективность. Состав показателей [Текст] / ГОСТ Р
51541-99.
39.
Diagnostic ECG // Система холтеровского мониторирования DigiTrak
XT – URL https://www.philips.ru/healthcare/product/HC860322/-digitrakxt- (Дата обращения: 12.05.2018).
40.
Sensitec NF – 3101 – Разъяснения по применению — URL
http://med163.ru/information/rules/kompleksnoe-tekhnicheskoeobsluzhivanie-ultrazvukovykh-skanerov/kak-vybratkompressor/razyasneniya-po-primeneniyu-infrakrasnogo-termometrasensitec-nf-3101-nb-401/ (Дата обращения: 13.05.2018).
41.
Biopac Student Lab // SS3LA GSR – URL
http://www.transonic.ru/biopac/ss3la.html (Дата обращения: 15.05.2018).
60
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа