Инновационные разработки кафедры для медицины
Студенты и сотрудники кафедры ВиРС ИРТСУ ЮФУ постоянно ведут разработку и модернизацию медицинских приборов, в основе которых лежат современные технологии и комплектующие. Одно из актуальных направлений кафедры - это создание приборов, которые помогают врачам проводить исследования сердечно-сосудистой системы человека.
Зачем и для кого нужен такой прибор? Человек в повседневной жизни основную часть вырабатываемой энергии тратит на перемещение своего тела. Наиболее часто встречающийся тип движения – пешая ходьба (спортсменов пока не рассматриваем). Для оценки того, как сердечно- сосудистая система (ССС) человека справляется с механической нагрузкой и служит данный прибор. Далее мы рассмотрим часть прибора, регистрирующую механическую мощность (регистратор электрокардиограммы – вторая часть, это суточный монитор ЭКГ). Двуногая ходьба – весьма сложный для анализа тип движения. При движении по горизонтальной поверхности существует оптимальная скорость (3-5 км/час), соответствующая минимуму потребляемой энергии. Действительно, попробуете пройтись со скоростью 0.5 км/час хотя бы 500 метров – быстро устанете! Тоже самое, при ходьбе со скоростью 6-7 км/час человек устает больше, чем при беге с такой же скоростью. Так что для каждой скорости перемещения есть оптимальный тип движения. Описываемые эксперименты исследуют пешую ходьбу по пересеченной местности.
Как устроен прибор? В его основе лежит комплект инерциальных датчиков (3-х осевой акселерометр, 3-х осевой датчик угловой скорости (сейчас его не совсем правильно называют гироскоп), 3-х осевой датчик напряженности магнитного поля Земли (электронный компас) и высокоточный барометрический датчик для измерения высоты подъема или спуска во время движения). Эти данные измеряются со скоростью 50-200 раз в секунду и записываются на энергонезависимый носитель (флэш - карту).
Для анализа данных используется современный подход- специально обученная нейросеть. Нейросеть- это метод программной обработки данных (Специальный многомерный цифровой фильтр с сложной структурой связей и многочисленными настраиваемыми коэффициентами). Для его реализации разработаны многочисленные библиотеки программ и даже специальные микросхемы – нейрокомпьютеры. Но самая сложная и трудно реализуемая процедура – настройка (обучение) сети. Для такой настройки на вход сети подаются сигналы, выходная реакция сети для которых известна. Таких комплектов сигналов нужно много – десятки, лучше сотни тысяч. Это большая экспериментальная работа. Вот здесь мы и пришли к уникальным возможностям Кисловодского парка. Этот парк – крупнейший в Европе искусственный парк (более 950 га) с суммарной длиной терренкуров 24.5 км и перепадом высот 400м. Но самое главное – это разметка терренкуров. Через каждые 100 м на вдоль терренкуров расставлены указатели, на которых отмечены дистанция от начала терренкура, абсолютная высота (от уровня моря) и перепад высот относительно предыдущего указателя. Идеальный полигон для настройки нейросети!
Для такой настройки разработана специальная программа, куда заносятся данные о номере терренкура и номерах его участков, по которым осуществляется движение. После окончания эксперимента в программу переносится файл, записанный прибором, программа добавляет 300-400 записанных шагов в свою базу, и нейросеть становится точнее! Далее процесс нужно повторять для других участков и, желательно с помощью разных людей.
Где найдет применение этот прибор? Прежде всего – как дополнение к известному суточному кардиомонитору. Используя обученную нейросеть, врач сможет не на основании субъективного дневника пациента, а на основе объективных данных установить связь между нагрузкой и реакцией ССС. Это основной метод выявления ранних стадий ишемической болезни сердца. Для людей, ведущих активный образ жизни такой прибор – незаменимый помощник для дозирования нагрузки. Его можно применять и для оценки расходования калорий, содержащихся в пище при подборе диеты. Возможны и совсем экзотические применения, например анализ двигательной активности человека во время сна!
Данные пригодны для дальнейшего машинного обучения и создания автоматического анализатора движения человека по пересеченной местности и определения развиваемой им механической мощности.
