СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ПО СТАТИЧЕСКОМУ НИЗКОЧАСТОТНОМУ СИГНАЛУ Российский патент 1999 года по МПК G06F17/00 

Изобретение относится к измерительной и медицинской технике и может быть использовано для преобразования, передачи, автоматической обработки, хранения информации о органах дыхания, работе турбин на станциях и постановки диагноза.

Известен (заявка N 63 46611 от 16.09.88 г., Япония) способ выборки данных, заключающийся в совокупности операций: извлекают несколько дискретных значений входного аналогового сигнала для каждого периода выборки и выбирают из этих дискретных данных в качестве данных, характеризующих в целом период выборки дискретных значений, имеющих максимальное отклонение относительно данных, излеченных в предыдущем периоде выборки.

Недостаток данного способа заключается в необходимости дополнительных и сравнительно сложных операций для выбора экстремальных значений, что связано с временными затратами и задержкой в получении конечного результата при оптимизации результатов по критериям Котельникова.

Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому изобретению является способ преобразования по теореме Котельникова для стационарного сигнала, заключающийся в том, что непрерывный сигнал u(t), спектр которого ограничен сверху частотой Fb, полностью определяется своими значениями, которые путем последовательного отсчета преобразуют (отсчитывают) в дискретных точках через интервал dt=1/2Fb (И.А.Липкин "Основы статистической радиотехники, теории информации и кодирования", М.: Сов.радио, 1978, с. 22).

Недостатком данного способа - избыточность результатов с низкой информационной ценностью, т.к. анализируют текущие данные для выявления нарушений в работе объекта обследования по параметрам сигнала во временной области.

Техническим результатом предлагаемого изобретения является повышение информационной ценности результатов операции, анализируют работу по информационно ценным параметрам сигнала во временной области, результаты которой являются основой диагностики.

Технический результат достигается тем, что в способе диагностики по статическому низкочастотному сигналу, заключающемуся в том, что преобразуют сигнал путем последовательного отсчета значений его амплитуды и времени задают допустимые значения изменения временных интервалов и амплитуды, идентифицирующие нормальное состояние, выделяют момент изменения sgn dU/dt₁ знака первой производной входного сигнала, запоминают значения сигнала в каждый момент изменения sgn dU/dt₁ знака первой производной входного сигнала, выделяют преобразованные значения временного интервала ti в момент изменения знака sgn du/dt_i+1, первой производной сигнала относительно предыдущего момента изменения знака sgn du/dt_i и временного интервала t_i+1 между равнозначными моментами изменения знака sgn du/dt_2i первой производной сигнала, а также амплитуды в цифровом виде, анализируют разновременности сигнала в каждый момент изменения знака sgn dU/dt_i первой производной сигнала, для чего сравнивают значения разновременностей и амплитуды с заданными нормами, идентифицируют отклонения текущих значений от заданных норм по результатам сравнения в случае превышения амплитудой сигнала заданного допустимого уровня, отображают результаты идентификации.

Введение операции задают допустимые значения изменения временных интервалов и амплитуды, идентифицирующие нормальное состояние, необходимо для исключения избыточной информации о нормальном состоянии и достаточно для считывания данных о параметрах сигнала случайного процесса с признаками патологии и последующей обработки в случае выхода за пределы.

Введение операции ВЫДЕЛЯЮТ момент изменения знака первой производной входного сигнала необходимо и достаточно для определения момента достижения значением сигнала наибольшей ценности, что повышает информационную ценность передаваемого результата при исключении избыточности данных. Можно показать, что низшие моменты имеют более важное значение, чем высшие. В большинстве практических случаев плотность вероятности P(x) имеет наиболее существенное значение в интервале, расположенном около математического ожидания m_i, причем длина этого интервала имеет порядок σ_j = V_Dj. Если в этом интервале функция ϕ(x) достаточно гладкая, то ее с необходимой степенью точности можно представить рядом Тейлора в окрестности точки m_j

Поставив это разложение в выражение момента

с учетом центральных моментов

получим

Если функция ϕ(x) изменяется в указанном интервале достаточно плавно, то в разложении можно ограничиться учетом лишь первых двух членов. При этом
M{ϕ(x)} = m_f(j) ~ ϕ(m_j)+0,5ϕ″(m_j)D_j.
Отсюда видно, что матожидание достаточно плавной функции от случайной величины приближенно определяется матожиданием и дисперсией, роль высших моментов убывает с увеличением их порядка.

Кроме того, введенная операция необходима и достаточна для нового качества - адаптивность. В алгоритме способа исключена зависимость от частотных свойств входного сигнала, т.е. он работоспособен в широком диапазоне частот и независимо от формы/спектра входного сигнала (синусоида, треугольник, трапеция. . .) обеспечивает минимально-необходимое количество отсчетов для оптимального его восстановления с информационной ценностью каждого из них порядка 0,95.

Введение операции ЗАПОМИНАЮТ значения сигнала в каждый момент dUi/dt, необходимо и достаточно для сохранения данных о сигнале при выполнении операции отображают решение по результатам сравнения, т.к. сигнал имеет чередующееся изменение знака du/dt.

Введение операции выделяют значения временного интервала ti в момент изменения знака sgn du/dt_i+1 первой производной сигнала относительно предыдущего момента sgn du/dt_i (фронт) и временного интервала t_i+1 между равнозначными sgn du/dt_2i, а также амплитуды в цифровом виде необходимо и достаточно для представления описания динамики работы в цифровой форме, например, органов дыхания или турбины, как наиболее распространенной, выявления наличия отклонений в работе по идентификации звуковых сигналов, которые содержат информацию: шум (совокупность изменений сигнала в определенной временной области и ограниченной величине) - нормальное состояние, низкочастотные с большой длительностью интервалов - хрип или стук, высокочастотные /с малой длительностью интервалов - свист, уровень амплитуды - степень поражения/заболевания, анализа текущего описания работы по условно-нормальным критериям, что позволяет диагностировать по объективным критериям-отклонениям.

Введение операции анализируют разновременность сигнала в каждый момент изменения знака первой производной сигнала необходимо и достаточно для выявления видов/признаков патологии: хрип, свист, интенсивность.

Анализ проводится сопоставлением текущих данных с данными нормального состояния для прогнозирования начала заболевания по одиночным и малого уровня сигнала.

Введение операции сравнивает значения разновременностей и амплитуды с заданными нормами необходимо и достаточно для получения информации о состоянии исследуемого объекта (органы дыхания, турбина,...), непрерывного анализа параметров сигнала диагностируемого объекта, что исключает вероятность потери однократных их отклонений от заданных критериев/норм.

Введение операции идентифицируют отклонения текущих значений от заданных значений по результатам сравнения в случае превышения амплитудой сигнала заданного минимального уровня необходимо и достаточно для исключения избыточности данных, определенных "шумом" дыхания, работы сердечной мышцы, смены режима турбины, оперативного вмешательства аппаратными средствами в случае критического отклонения, например, стук турбины из-за износа подшипника.

Введение операции отображают результаты идентификации необходимо и достаточно для оперативного информирования о состоянии контролируемого объекта (органы дыхания, турбины, ...). Операция позволяет представлять ритм работы сердечной мышцы при диагностике человека.

Таким образом, совокупность операций и последовательность их выполнения обеспечивают повышение информационной ценности результатов операций анализируют работу по информационно ценным параметрам сигнала во временной области, результаты которой являются основой диагностики и анализа работы объекта (органов дыхания, турбины, ...) по параметрам (амплитуда, длительность) во временной области. Объем данных достаточен для выявления отклонений/заболевания и графического представления сигнала на экране монитора ПЭВМ программными средствами. Дополнительным положительным эффектом является: - при обследовании человека - получение информации о работе сердца - оперативное принятие решений техническими средствами до вмешательства человека при критических отклонениях объекта без дополнительных затрат.

Операции - сравнение, счет могут быть выполнены в микроэлектронном исполнении. Последнее позволит реализовать способ в малогабаритном варианте прибора, габариты которого будут соизмеримы с известным в медицине и технике (двигатели кораблей, турбины станций, ...) стетоскопом.

На фиг. 1 представлены временные диаграммы, поясняющие алгоритм способа, на фиг. 2 - вариант структуры системы, реализующей способ.

Система содержит датчик/микрофон 1, генератор 2 сетки эталонных частот, блок 3 АЦП, блок 4 управления, преобразователь 5 время - цифра (ПВЦ), блок 6 эталонов, блок 7 отображения, блок 8 анализа.

Датчик 1 подключен к блоку 7 отображения через последовательное соединение блока 3, блока 4 управления, преобразователя 5 время - цифра, блока 8 анализа, первый выход блока 3 связан со вторым входом преобразователя 5, выход генератора 2 связан с преобразователем 5, а другой выход - с третьим входом блока 8 через последовательное включение блока 8, блока 4 и блока 6, третий выход блока 4 управления связан с четвертым входом блока 8, причем второй выход блока 3 соединен с выходом преобразователя 5.

Способ работает следующим образом.

В исходном состоянии задают значения параметров, соответствующие нормальной работе контролируемого объекта для обследования и диагностики (из блока 6 в блок 8 фиг. 2) значения временных интервалов, соответствующие "свисту" (малые значения, точки 1, 3 фиг. 1, Uc) и "хрипу" (большие значения, точки 9, 11 фиг.1, Uc) и отсутствующие в нормальном (точки 8, 9 фиг. 1, Uc) состоянии объекта/пациента, т.е. отличные от "шума", а также нижнее значение уровня сигнала. Это выражается в определении минимальных границ диапазонов при максимально допустимой амплитуде сигнала "шума".

При поступлении с датчика 1 электросигнала (ЭСД) фиг. 1, Uc преобразуют его путем последовательного отсчета текущих значений его амплитуды и времени, выделяют моменты изменения знака sgn du/dt первой производной (фиг. 1, dt_i, блок 3 фиг. 2) изменения знака первой производной в виде сообщений фиг. 1dt_i, dT_j для отсчета текущих данных с максимальной информационной ценностью. Отсчеты содержат информацию о сигнале в виде координат: амплитуда и время, используемые: для проведения анализа и восстановления сигнала последовательно по каждой из этих точек. Диаграммы знака dU/dt фиг. 1, t_i соответствуют электросигналу работы органов дыхания и являются базой для формирования сигналов-идентификаторов его изменений фиг. 1, dT_i. Совокупность операций и последовательность их выполнения позволяет в характерные моменты времени, определяемые сигналом, считывать в характерные моменты времени, определяемые сигналом, считывать значения ЭСД. При необходимости подробной информации для постановки диагноза она может быть получена в моменты времени 1, 2, 3, . . . на фиг. 1, Uc. В момент поступления i-го зубца считывается (блоки 3, 4 фиг. 2) значение временного интервала (блок 5 фиг. 2) относительно предыдущего. Данный способ предусматривает достаточно подробное описание сигнала, т.е. информацию о фронтах и длительности. Это требует задание начала и конца сигнала, в качестве которых выбраны моменты с одним знаком sgn du/dt. Именно в этих точках после считывания данных о временных интервалах устанавливается исходное состояние (блок 5 фиг. 2). Таким образом, получена информация об ЭСД в цифровом коде.

Текущие данные о временном интервале (блок 5 фиг. 2) сигнала и амплитуде (блок 3 фиг. 2) постоянно анализируются: сравнивает (блок 8 фиг. 2) с соответствующими заданными величинами/нормами (из блока 6 фиг. 2), принимают решение (блоки 7, 8 фиг. 2) о результатах сравнения в моменты sgn du/dt: "-" - длительность фронта (точки 1,3,..), "+" - амплитуда и длительность сигнала.

Идентификация принимаемых решений осуществляется: R-зубца по амплитуде и длительности (в случае органов дыхания), факта и вида патологии по факту отклонения от заданных норм в случае превышения амплитудой заданного порога (блок 8 фиг. 2).

Для представления результатов идентификации в понятном виде их отображают (блок 7 фиг. 2), например, длительностью светового представления "хрип", "свист" или звуковое. Интенсивность патологических факторов между R-зубцами идентифицируется интенсивностью представления (частота светового излучения,..).

R-зубец представляется (блоки 4, 5, 7 фиг. 2) разовыми/импульсными сигналами, по которым можно вычислить ЧСС (частоту сердечных сокращений), которые могут быть окрашены (блок 4 фиг. 2) временными метками (10, 15 сек).

В процессе отсчета ФОРМИРУЮТ (блок 7 фиг. 2) данные последовательным кодом и СОГЛАСУЮТ ввод данных со скоростью обработки ПЭВМ для визуализации и хранения данных. Эти операции могут иметь две модификации: непосредственный ввод в ПЭВМ или по телефонной линии связи в центр диагностики. Высокая информационная ценность результатов отсчета позволяет применять простые программные средства для представления сигнала линейной аппроксимацией на экране монитора.

Действие способа проверено на макетах, выполненных в основном на ИС серий 561 и 140, где использованы АЦП (патент РФ N 2024194, содержащий компаратор, ОЗУ, ЦАП, блок оценки знака первой производной, реверсивный счетчик, источник опорного напряжения с совокупностью связей, преобразователь время-цифра (ПВЦ) на основе решения, на которое принято положительное решение о выдаче патента по заявке N 94011424, в составе счетчика, триггеров, элементов И-НЕ, мажоритарного элемента и совокупности связей. Проведено логическое моделирование на ПЭВМ для варианта выполнения в микроэлектронном исполнении на ХС3000 фирмы Xilinx на основе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС). Достигнутый технический результат позволяет получить информацию о работе органов дыхания в процессе обследования, дифференцированно оценить формы заболевания "хрип" - "свист", одновременно оценить состояние сердца, выявить начало заболевания по единичным или малым уровням патологий, повысить ценность результатов преобразования до 90 - 95% без дополнительных систем обработки за счет исключения избыточности данных, что обеспечивает графическое представление сигнала при помощи ПЭВМ, малый объем данных позволяет передавать информацию по телефонной сети в принятых стандартах, накапливать информацию о людях с хроническими заболеваниями, что позволит вести наблюдение за изменениями в течение болезни по объективным показателям - в цифровом и графическом виде.

Апробация показывает: результаты подтверждают работоспособность и эффективность для применения в областях: кардиологии, неврологии,... Макет прибора с программой для электрокардиосигнала (ЭКС) по формуле Р.М.Баевского проходит апробацию в детском отделении неврологии обл. больницы им. Семашко г. Н. Новгород под руководством проф., д.м.н. Трошина В.М. и показал: вместо 1-1,5 часов/ребенка - 5-7 мин, дополнение программы информацией - пол, возраст - повышает эффективность диагностирования, малые габариты и доступная цена стетоскопа, реализующего данный способ, сделают его семейным инструментом, повышение эффективности работы терапевтов и педиатров при диагностике заболевания органов дыхания людей и снижение необходимости проведения флюорографии.

Апробация для диагностики работы типа турбина/двигатель проведена на сетевом трансформаторе 50 Гц с кратковременным превышением режима работы, что оценивалось по повышению уровня "фона" на слух. Система диагностики выделяла превышение уровня сигнала и длительность.

Изобретение относится к области измерительной и медицинской техники, в частности к преобразованию сигналов случайных процессов. Достигаемый технический результат - возможность диагностики по результатам анализа параметров сигнала. Сущность способа заключается в преобразовании сигнала путем последовательного отсчета значений его амплитуды и времени, задании допустимых значений изменения временных интервалов и амплитуды, идентифицирующих нормальное состояние, выделении момента изменения знака первой производной входного сигнала, запоминании значения сигнала в каждый момент изменения знака первой производной входного сигнала, выделении преобразованных значений временного интервала t_i в момент изменения знака sgn du/dt_i+1 первой производной сигнала относительно предыдущего момента sgn du/dt_i и временного интервала t_i+1 между равнозначными моментами изменения знака sgn du/dt_2i, а также амплитуды в цифровом виде, анализе разновременности сигнала в каждый момент изменения знака первой производной сигнала на основании сравнения значений разновременностей и амплитуды с заданными нормами и идентификации отклонений текущих значений от заданных норм по результатам сравнения. 2 ил.

Способ диагностики по статическому низкочастотному сигналу, состоящий в том, что преобразуют сигнал путем последовательного отсчета значений его амплитуды и времени, отличающийся тем, что задают допустимые значения изменения временных интервалов и амплитуды, идентифицирующие нормальное состояние, выделяют момент изменения sgn dU_i/dt знака первой производной входного сигнала, запоминают значения сигнала в каждый момент изменения sgn dU_i/dt знака первой производной входного сигнала, выделяют преобразованные значения временного интервала t_i в момент изменения знака sgn du/dt_i+l первой производной сигнала относительно предыдущего момента изменения знака sgn du/dt_i и временного интервала t_i+l между равнозначными моментами изменения знака sgn du/dt_2i первой производной сигнала, а также амплитуды в цифровом виде, анализируют разновременности сигнала в каждый момент изменения знака sgn dU_i/dt первой производной сигнала, для чего сравнивают значения разновременностей и амплитуды с заданными нормами, идентифицируют отклонения текущих значений от заданных норм по результатам сравнения в случае превышения амплитудой сигнала заданного допустимого уровня, отображают результаты идентификации.