АВТОНОМНИЙ АПАРАТНО-ПРОГРАМНИЙ КОМПЛЕКС РЕЄСТРАЦІЇ ТА ОБРОБКИ КАРДІОГРАФІЧНИХ СИГНАЛІВ

Електрокардіографічними (ЕКГ) дослідженнями називають методику реєстрації та аналізу електричних полів, що генеруються під час роботи серця. Цей потужний метод інструментальної діагностики дозволяє отримати важливі дані про функціональний стан серця та серцево-судинної системи в цілому [1].

Системи реєстрації ЕКГ сигналів за останні десятиріччя поступово модернізувалися від звичайних самописців із гальванометром до складних апаратних рішень на базі сучасної електроніки та комп’ютерних технологій. На разі для широкого кола застосувань актуальною є задача розробки портативних пристроїв реєстрації та обробки кардіосигналів з малим енергоспоживанням.

Метою даної роботи є розробка автономного портативного програмно-апаратного комплексу реєстрації та обробки ЕКГ сигналів.

Під час розробки подібних систем постають складні задачі забезпечення необхідної точності вимірювань за умов наявності зовнішніх завад середовища (за межами лабораторних умов), а також комплексного аналізу ЕКГ параметрів без втрати якості сигналу під час передачі та обробки.

Для забезпечення необхідної швидкості, зручності, якості реєстрації та аналізу ЕКГ сигналів програмно-апаратний комплекс реалізовано на базі мікроконтролерної платформи Arduino та проекту OLIMEX EСG [2,3]. Біопотенціали, отримані з поверхні шкіри людини, характеризуються амплітудою від 6 до 200 мкВ та частотою від 10 до 500 Гц. Для попереднього підсилення таких досить слабких сигналів розроблено блок підсилення на базі інструментального підсилювача AD623, який використовують здебільшого в біомедичних приладах та установках.

Отриманий аналоговий сигнал перетворюється у цифровий формат за допомогою АЦП Arduino та передається до ПК за допомогою COM-порту. На рис.1 наведено приклад зареєстрованого за допомогою модуля OLIMEX EСG сигналу у програмному пакеті, що поставляється разом із модулем.

Рис. 1. Приклад ЕКГ сигналу, зареєстрованого модулем OLIMEX EСG

Подальшу обробку ЕКГ сигналу за функціональним призначенням можна умовно поділити на два етапи: етап попередньої обробки з усуненням завад і виділенням чіткого ЕКГ сигналу та етап аналізу з визначенням важливих для діагностики стану серцево-судинної системи показників кардіосигналу.

Обидва етапи реалізовано із застосуванням розширення Biomedical Workbench в LabView Toolkit від National Instruments [4-6], яке має потужні спеціалізовані інструменти дослідження біомедичних сигналів у режимі реального часу: від засобів отримання та візуалізації спектрограми до автоматизованого обчислення головних фізіологічних параметрів. Однією з переваг середовища Biomedical Toolkit є наявність великого вибору програмних фільтрів будь-якої складності та порядку для додаткового фільтрування отриманого біомедичного сигналу. Це дозволило впровадити для реєстрації та обробки кардіосигналів адаптивну систему фільтрації сигналів з поєднанням методів активної апаратної та програмної фільтрації.

У середовищі LabView розроблено віртуальний прилад, який складається з двох модулів. Модуль прийняття даних від мікроконтролера на платформі Arduino базується на додатковому плагіні від NI Arduino Toolkit з технологією VISA для роботи із DAQ-пристроями. Модуль виконує зчитування даних із COM-порту (передача від Arduino відбувається із швидкістю 56700 біт/с), зберігає їх у тимчасовому масиві даних для подальшого графічного представлення та у текстовому форматі як пари значень (час:амплітуда;).

Модуль обробки та аналізу ЕКГ сигналу віртуального приладу обчислює основні параметри кардіосигналу: частоту серцевих скорочень; амплітуду QRS комплексу; середню амплітуду ізолінії; тривалість QRS комплексу; тривалість QT інтервалу; тривалість PR інтервалу, – та виводить їх у режимі реального часу на передню панель приладу разом з часовою залежністю фільтрованого ЕКГ сигналу, де для наочності кожен із комплексів позначено різними кольорами (рис.2).

Рис. 2. Фільтрований ЕКГ сигнал з окремими комплексами та його головні параметри

Автономність комплексу забезпечена системою керування зарядом літій-іонних батарей на базі мікроконтролера ATmega48А, що контролює та розподіляє споживання електроенергії та ресурсів акумуляторних батарей.

Для підвищення портативності комплексу застосовано блок бездротової передачі/прийому ЕКГ на базі радіомодуля NRF24L01+ з радіусом дії до 30-50 метрів. Вибір саме цього модуля обумовлений його компактністю, доступністю та простотою використання завдяки стандартному протоколу обміну даними SPI.

Результати тестування комплексу реєстрації та аналізу ЕКГ, проведеного у двох серіях досліджень для різних функціональних станів людини: у стані спокою та після нетривалого навантаження – по 50 записів тривалістю 5 хв кожна, показали, що застосовані методи фільтрації сигналу дозволяють отримати якісні ЕКГ сигнали, придатні для подальшого аналізу та визначення найважливіших діагностичних показників.

Таким чином, застосування під час розробки апаратно-програмного комплексу бездротових каналів зв’язку та сучасних мікроконтролерних систем, перевагою яких є низьке енергоспоживання, можливість масштабування рішень та мобільність, зумовило портативність апаратних рішень та високий ступінь інтеграції системи. Комплекс забезпечує реєстрацію біопотенціалів ЕКГ, передачу даних до ПК бездротовим каналом без втрати якості біоелектричного сигналу, у тому числі в автономному режимі роботи, а також проведення обробки сигналів та детального аналізу параметрів ЕКГ за допомогою програмного забезпечення, розробленого у середовищі LabView.

Результати дослідження можуть бути використані при проектуванні та розробці нових зразків портативного медичного обладнання.

Література

1. Баевский Р.М. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиологических систем: методические рекомендации. – М., 2002.

2. Соммер У. Программирование микроконтроллернык плат Arduino Freeduino, 2012.

3. Shield-EKG-EMG. Вio-feedback shield user’s manual. Revision D. –Designed by OLIMEX Ltd, 2013.

4. LabView для радиоинженера: от виртуальной модели до реального прибора / Ю.К. Евдокимов, В.Р.Линдваль, Г.И. Щербаков. – М., 2007.

5. LabVIEW для новичков и специалистов / Л.И.Пейч, Д.А.Точилин, Б.П.Поллак. – М., 2004.

6. LabVIEW 7 Express. Вводный курс. – М., 2003.