Обзор методов автоматической диагностики сердечной аритмии для принятия решений о необходимости проведения дефибрилляции

Ventricular fibrillation is considered the most common cause of sudden cardiac arrest. The fibrillation, and ventricular tachycardia often preceding it, are cardiac rhythms that may respond to emergency electroshock therapy and return to normal sinus rhythm when diagnosed early after cardiac arrest with the restoration of adequate cardiac pumping function. However, manually checking ECG signals on the existence of a pattern of such arrhythmias is a risky and time-consuming task in stressful situations and practically impossible in the absence of a qualified medical specialist. Therefore, systems of the computer classification of arrhythmias with the function of making a decision on the necessity of electric cardioversion with the parameters of a high-voltage pulse calculated adaptively for each patient are widely used for the automatic diagnosis of such conditions. This paper discusses methods of analyzing the electrocardiographic signal taken from the electrodes of an external automatic or semi-automatic defibrillator in order to make a decision on the necessity for defibrillation, which are applicable in the embedded software of automatic and semiautomatic external defibrillators. The paper includes an overview of applicable filtering techniques as well as subsequent algorithms for extracting, classifying and compressing features for the ECG signal.  Lipchak D. A., Chupov A. A. Methods of Signal Analysis for Automatic Diagnosis of Shockable Cardiac Arrhythmias: A Review. Ural Radio Engineering Journal. 2021;5(4):380–409. (In Russ.) DOI: 10.15826/ urej.2021.5.4.004. Фибрилляция желудочков сердца считается наиболее часто встречающейся причиной внезапной остановки сердца. Такая фибрилляция и часто предшествующая ей желудочковая тахикардия – это ритмы сердца, которые могут реагировать на экстренную электрошоковую терапию и вернуться к нормальному синусовому ритму при ранней диагностике после остановки сердца с восстановлением адекватной насосной функции сердца. Однако ручная проверка сигналов ЭКГ на наличие паттерна такой аритмии является сложной аналитической задачей, требующей немедленного принятия решения в стрессовой ситуации, практически невыполнимой в отсутствие квалифицированного медицинского специалиста. Поэтому для автоматической диагностики острых состояний широкое применение получили системы компьютерной классификации аритмий с функцией принятия решения о необходимости проведения электрокардиотерапии с параметрами высоковольтного импульса, вычисленного адаптивно для каждого пациента. В данной работе рассмотрены методы анализа электрокардиографического сигнала, снимаемого с электродов наружного автоматического или полуавтоматического дефибриллятора, с целью принятия решения о необходимости оказания дефибрилляции, применимые во встроенном программном обеспечении автоматических и полуавтоматических внешних дефибрилляторов. Работа включает обзор применимых методов фильтрации, а также последующих алгоритмов извлечения, классификации и сжатия характерных признаков для сигнала ЭКГ.  Липчак Д. А., Чупов А. А. Обзор методов автоматической диагностики сердечной аритмии для принятия решений о необходимости проведения дефибрилляции. Ural Radio Engineering Journal. 2021;5(4):380–409. DOI: 10.15826/urej.2021.5.4.004.

Автоматизация неинвазивной искусственной вентиляции для новорожденных на основе обработки сигналов давления и концентрации кислорода в газовоздушной смеси

Работа посвящена разработке системы управления дыхательным контуром аппарата искусственной вентиляции легких (ИВЛ) для поддержки маневра рекрутмента легких недоношенных новорожденных детей. Так как в современных аппаратах ИВЛ их настройка для проведения маневра рекрутмента легких недоношенных новорожденных детей осуществляется вручную путем подстройки механического клапана, создание системы управления дыхательным контуром позволит существенного сократить время настройки и уменьшить количество ошибок, возникающих при ее проведении. В работе предложена архитектура системы управления дыхательным контуром аппарата ИВЛ, состоящая из двух контуров регулирования: один для регулирования давления дыхательной смеси, второй для регулирования концентрации кислорода в дыхательной смеси. Упрощенная модель системы управления дыхательным контуром, разработанная в среде динамического моделирования динамических систем MATLAB Simulink, позволила оценить работоспособность данной архитектуры. Для поиска коэффициентов регуляторов системы управления использовались методы CHR и ручная настройка на основе знаний о работе системы. Для оценки устойчивости модели системы был использован критерий Найквиста. Применение критерия Найквиста позволило сделать вывод об устойчивости системы управления дыхательным контуром. Для оценки работоспособности системы управления дыхательным контуром был разработан макет схемы управления и произведено его тестирование. На основе тестирования был сделан вывод об адекватности разработанной модели и работоспособности предложенного технического решения

Methods of Signal Analysis for Automatic Diagnosis of Shockable Cardiac Arrhythmias: A Review

Поступила: 19.12.2021. Принята в печать: 18.01.2022.Received: 19.12.2021. Accepted: 18.01.2022.Фибрилляция желудочков сердца считается наиболее часто встречающейся причиной внезапной остановки сердца. Такая фибрилляция и часто предшествующая ей желудочковая тахикардия – это ритмы сердца, которые могут реагировать на экстренную электрошоковую терапию и вернуться к нормальному синусовому ритму при ранней диагностике после остановки сердца с восстановлением адекватной насосной функции сердца. Однако ручная проверка сигналов ЭКГ на наличие паттерна такой аритмии является сложной аналитической задачей, требующей немедленного принятия решения в стрессовой ситуации, практически невыполнимой в отсутствие квалифицированного медицинского специалиста. Поэтому для автоматической диагностики острых состояний широкое применение получили системы компьютерной классификации аритмий с функцией принятия решения о необходимости проведения электрокардиотерапии с параметрами высоковольтного импульса, вычисленного адаптивно для каждого пациента. В данной работе рассмотрены методы анализа электрокардиографического сигнала, снимаемого с электродов наружного автоматического или полуавтоматического дефибриллятора, с целью принятия решения о необходимости оказания дефибрилляции, применимые во встроенном программном обеспечении автоматических и полуавтоматических внешних дефибрилляторов. Работа включает обзор применимых методов фильтрации, а также последующих алгоритмов извлечения, классификации и сжатия характерных признаков для сигнала ЭКГ.Ventricular fibrillation is considered the most common cause of sudden cardiac arrest. The fibrillation, and ventricular tachycardia often preceding it, are cardiac rhythms that may respond to emergency electroshock therapy and return to normal sinus rhythm when diagnosed early after cardiac arrest with the restoration of adequate cardiac pumping function. However, manually checking ECG signals on the existence of a pattern of such arrhythmias is a risky and time-consuming task in stressful situations and practically impossible in the absence of a qualified medical specialist. Therefore, systems of the computer classification of arrhythmias with the function of making a decision on the necessity of electric cardioversion with the parameters of a high-voltage pulse calculated adaptively for each patient are widely used for the automatic diagnosis of such conditions. This paper discusses methods of analyzing the electrocardiographic signal taken from the electrodes of an external automatic or semi-automatic defibrillator in order to make a decision on the necessity for defibrillation, which are applicable in the embedded software of automatic and semiautomatic external defibrillators. The paper includes an overview of applicable filtering techniques as well as subsequent algorithms for extracting, classifying and compressing features for the ECG signal

External humidifier for ventilator: PID control based on the Ziegler-Nichols method

Поступила: 10.12.2020. Принята в печать: 28.12.2020.Received: 10.12.2020. Accepted: 28.12.2020.Ввиду повсеместного распространения коронавирусной инфекции SARS-CoV-2, с начала 2020 г. значительно вырос спрос на наркозно-дыхательные аппараты, в частности на аппараты искусственной вентиляции легких, аппараты ингаляционной анестезии и кислородных ингаляторов. В состав таких аппаратов для респираторной поддержки должны входить специальные медицинские устройства, предназначенные для нагрева и повышения влагосодержания дыхательной смеси, поступающей пациенту от аппаратов респираторной терапии. Такие медицинские изделия принято называть увлажнителями дыхательных смесей. На территории АО «Производственное объединение «Уральский оптико-механический завод» имени Э. С. Яламова» организовано производство увлажнителя дыхательных смесей «ТЕВЛАР» – «УОМЗ» по ТУ 32.50.21-121-07539541-2018 с принадлежностями. В рамах проекта по модернизации увлажнителя дыхательных смесей «ТЕВЛАР» – «УОМЗ» была реализована доработка блока электронных средств измерения аппарата. В частности, с целью повышения точности термостатирования нагревательного элемента изделия при нагревании до целевой температуры дыхательных смесей, силами конструкторского бюро медицинских изделий было модернизировано встроенное программное обеспечение, а именно реализован алгоритм устойчивого и стабильного ПИД-регулирования. В настоящей статье представлен обзор методов настройки реализованного ПИД-регулятора, обоснован выбор ПИД-регуляции с использованием настройки по методу Циглера – Никольса, а также результаты экспериментального подтверждения стабильности выбранного алгоритма.Due to the ubiquitous spread of SARS-CoV-2 coronavirus infection, the demand for anaesthesia and respiratory devices has significantly increased since the beginning of 2020. In particular, artificial ventilation devices, inhalation anaesthesia devices, or oxygen inhalers. The respiratory support devices must include special medical devices designed to heat and increase the moisture content of the respiratory mixture supplied to the patient from the respiratory therapy apparatus. These medical devices are known to as humidifiers. The production of a humidifier for breathing mixtures “TEVLAR” – “UOMZ” according to TU 32.50.21-121-07539541-2018 with accessories was organized jn the territory of Joint Stock Company “Production Association “Urals Optical & Mechanical Plant” named after Mr. E. S. Yalamov”. The electronic measuring instruments unit of the device has been modified within the framework of the project for the modernization of the humidifier of breathing mixtures “TEVLAR” – “UOMZ”. In particular, in order to increase the accuracy of thermal stability of the heating element when heating the breathing mixtures to the target temperature, the software of the electronic measuring instruments unit was modernized by the Medical Devices Design Bureau, namely, the stable PID controller was implemented and tuned. Thus, this article provides an overview of the methods for tuning the PID controller, justifies the choice of PID tuning by the Ziegler-Nichols method and also provides the experimental results to confirm device operation stability

Обработка сигналов ЭКГ с помощью вейвлет-анализа: диагностические возможности

The problem of recognition and classification of biomedical signals is a complex problem related to the interdisciplinary field of computer science and medicine. Within the framework of the project implementation of the development of the new defibrillation equipment, it is necessary to solve the problems of analyzing biomedical signals of the electrocardiogram to obtain a diagnostic solution with the possibility of assigning a specific condition to the pathological condition of the patient. This article presents the analysis of electrocardiogram signals, considering the technical aspects of the analysis of multicomponent signals, and describes the diagnostic possibility of wavelet analysis of ECG signals. The paper considers the limited tools of analyzing the electrocardiogram signal, in particular, limitation of parametric data. Wavelet analysis may significantly expand the analysis of signals and transfer them into the time-frequency domain. Thus, the use of various basic functions of the wavelet transform leads to the determination of the additional diagnostically significant information formalized in the parameters extracted from the wavelet scalogram. Chupov A. A., Zhdanov A. E., Rakhmatullov F. K., Rakhmatullov R. F., Dolganov A. Yu. ECG Signals Processing by Using Wavelet Analysis: Diagnostic Capabilities. Ural Radio Engineering Journal. 2021;5(4):337–352. (In Russ.) DOI: 10.15826/urej.2021.5.4.001.Задача распознавания и классификации биомедицинских сигналов является комплексной задачей, относящейся к междисциплинарной области компьютерных наук и медицины. В рамках реализации проекта по разработке нового деффибрилляционного оборудования необходимо решить задачи анализа биомедицинских сигналов электрокардиограммы для получения диагностического решения с возможностью отнесения конкретного состояния к патологическому состоянию пациента. В настоящей статье представлен анализ сигналов электрокардиограммы, учитывающий технические аспекты анализа многокомпонентных сигналов, также описана диагностическая возможность вейвлет-анализа сигналов. Учитывая ограниченный инструментарий анализа сигнала электрокардиограммы с точки зрения набора параметрических данных, вейвлет-анализ позволяет значительно расширить анализ сигналов и перейти в частотно-временную область. Таким образом, использование различных базисных функций вейвлет-преобразования позволяет определить дополнительную диагностически значимую информацию, формализованную в параметрах, извлекаемых из вейвлет-скалограм. Чупов А. А., Жданов А. Е., Князев С. Т., Рахматуллов Ф. К., Рахматуллов Р. Ф., Долганов А. Ю. Обработка сигналов ЭКГ с помощью вейвлет-анализа: диагностические возможности. Ural Radio Engineering Journal. 2021;5(4):337–352. DOI: 10.15826/urej.2021.5.4.001. 

Development of a Non-contact Skin Temperature Measurement System for Newborns Based on Intelligent Analysis of Thermometric Data

Поступила: 16.10.2022. Принята в печать: 07.12.2022.Received: 16.10.2022. Accepted: 07.12.2022.Измерение температуры тела – жизненно важный параметр при наблюдении за новорожденными. Особенность термометрии у новорожденных заключается в определенных анатомических особенностях детей, которые делают их уязвимыми к изменениям температуры окружающей среды. К таким особенностям относятся: уменьшенное количество подкожно-жировой клетчатки, тонкий эпидермис, кровеносные сосуды расположены вблизи поверхности кожи. В настоящей статье произведен выбор метода для преобразования исходных пирометрических данных в тепловую карту, а также анализ полученных экспериментальных тепловизионных данных на предмет возможности использования пирометрического метода сканирования ложемента инкубатора для новорожденных.Measurement of body temperature is a vital parameter when monitoring newborns. The peculiarity of thermometry of newborns involves certain anatomical features of children, which make them vulnerable to changes in environmental temperature. These features include: the reduced amount of subcutaneous fat, thin epidermis, blood vessels located near the surface of the skin. This paper demonstrates the choice of the method of converting the original biometric data into the thermal map, as well as the analysis of the obtained experimental thermal imaging data of using the pyrometric method of scanning the incubator bed for newborns.Настоящее исследование выполнено научно-конструкторским бюро гражданского приборостроения акционерного общества «Производственное объединение “Уральский оптико-механический завод” имени Э. С. Яламова» в рамках комплексного проекта «Модернизация и внедрение в промышленное производство линейки неонатальных медицинских изделий “BONO” с целью увеличения импортонезависимости».The curent sudy is provided by the Joint Stocj Company Production Association Ural Optical and Mechanical Plant named after Mr. E. S. Yalamov Civil Devices Research and Development Bureou in a framework of the following project: Modernization and industrial production integration of the BONO medical devices modelling line dedicated to the incerase of import independency of the product line

Automation of Non-invasive Artificial Ventilation for Newborns Based on the Processing of Pressure Signals and Oxygen Concentration in the Gas-air mixture

Поступила: 14.10.2022. Принята в печать: 04.12.2022.Received: 14.10.2022. Accepted: 04.12.2022.Работа посвящена разработке системы управления дыхательным контуром аппарата искусственной вентиляции легких (ИВЛ) для поддержки маневра рекрутмента легких недоношенных новорожденных детей. Так как в современных аппаратах ИВЛ их настройка для проведения маневра рекрутмента легких недоношенных новорожденных детей осуществляется вручную путем подстройки механического клапана, создание системы управления дыхательным контуром позволит существенного сократить время настройки и уменьшить количество ошибок, возникающих при ее проведении. В работе предложена архитектура системы управления дыхательным контуром аппарата ИВЛ, состоящая из двух контуров регулирования: один для регулирования давления дыхательной смеси, второй для регулирования концентрации кислорода в дыхательной смеси. Упрощенная модель системы управления дыхательным контуром, разработанная в среде динамического моделирования динамических систем MATLAB Simulink, позволила оценить работоспособность данной архитектуры. Для поиска коэффициентов регуляторов системы управления использовались методы CHR и ручная настройка на основе знаний о работе системы. Для оценки устойчивости модели системы был использован критерий Найквиста. Применение критерия Найквиста позволило сделать вывод о устойчивости системы управления дыхательным контуром. Для оценки работоспособности системы управления дыхательным контуром был разработан макет схемы управления и произведено его тестирование. На основе тестирования был сделан вывод об адекватности разработанной модели и работоспособности предложенного технического решения.The article is devoted to the development of a control system for the respiratory circuit of an artificial lung ventilation (ALV) device to support the alveolar mobilization maneuver of premature newborns. Since in modern ALVs their adjustment for the maneuver of recruitment of lungs of premature newborns is carried out manually by adjusting the mechanical valve, the creation of a respiratory circuit control system will significantly reduce the time of adjustment and reduce the number of errors that occur during its implementation. The paper proposes the architecture of the respiratory circuit control system of the ALV, which consists of two control loops: one for regulating the pressure of the respiratory mixture, the second for regulating the oxygen concentration in the respiratory mixture. A simplified model of the breathing circuit control system, developed in the MATLAB Simulink dynamic simulation environment, makes it possible to evaluate the performance of this architecture. CHR method and manual tuning method based on knowledge of the system operation are used to search for the coefficients of the controllers of the control system. The Nyquist criterion is used to assess the stability of the system model. The application of the Nyquist criterion makes it possible to conclude that the breathing circuit control system is stable. A testing device of the control circuit has been developed and tested to assess the performance of the respiratory circuit control system. The conclusion has been made about the adequacy of the developed model and the operability of the proposed technical solution on the basis of testing.Настоящее исследование выполнено научно-конструкторским бюро гражданского приборостроения акционерного общества «Производственное объединение «Уральский оптико-механический завод» имени Э. С. Яламова» в рамках комплексного проекта «Модернизация и внедрение в промышленное производство линейки неонатальных медицинских изделий «BONO» с целью увеличения импортонезависимости».The curent sudy is provided by the Joint Stocj Company Production Association Ural Optical and Mechanical Plant named after Mr. E. S. Yalamov Civil Devices Research and Development Bureou in a framework of the following project: Modernization and industrial production integration of the BONO medical devices modelling line dedicated to the incerase of import independency of the product line

ECG Signals Processing by Using Wavelet Analysis: Diagnostic Capabilities

The concept of this article writing started up at the conference shortly after the 2021 IEEE 22nd International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials (IEEE EDM 2021). We are grateful for the assistance of JSC «PA «UOMP» represented by Aleksandr V. Koshelev, Deputy General Director in Research and Dvelopment. The article is a part of the work devoted to the implementation of the project «Creation of high-tech production of medical devices for the restoration of heart function to ensure public defibrillation».Received: 14.10.2021. Accepted: 12.12.2021.Идея написания этой статьи возникла на международной конференции 2021 IEEE 22nd International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials (IEEE EDM 2021). Благодарим за содействие АО «ПО «УОМЗ», в лице заместителя генерального директора по НИОКР Кошелева Александра Викторовича. Данная статья является частью работы, посвященной реализации проекта «Создание высокотехнологичного производства медицинских изделий для восстановления функции сердца в обеспечение общедоступной дефибрилляции».Поступила: 14.10.2021. Принята в печать: 12.12.2021.Задача распознавания и классификации биомедицинских сигналов является комплексной задачей, относящейся к междисциплинарной области компьютерных наук и медицины. В рамках реализации проекта по разработке нового деффибрилляционного оборудования необходимо решить задачи анализа биомедицинских сигналов электрокардиограммы для получения диагностического решения с возможностью отнесения конкретного состояния к патологическому состоянию пациента. В настоящей статье представлен анализ сигналов электрокардиограммы, учитывающий технические аспекты анализа многокомпонентных сигналов, также описана диагностическая возможность вейвлет-анализа сигналов. Учитывая ограниченный инструментарий анализа сигнала электрокардиограммы с точки зрения набора параметрических данных, вейвлет-анализ позволяет значительно расширить анализ сигналов и перейти в частотно-временную область. Таким образом, использование различных базисных функций вейвлет-реобразования позволяет определить дополнительную диагностически значимую информацию, формализованную в параметрах, извлекаемых из вейвлет-скалограм.The problem of recognition and classification of biomedical signals is a complex problem related to the interdisciplinary field of computer science and medicine. Within the framework of the project implementation of the development of the new defibrillation equipment, it is necessary to solve the problems of analyzing biomedical signals of the electrocardiogram to obtain a diagnostic solution with the possibility of assigning a specific condition to the pathological condition of the patient. This article presents the analysis of electrocardiogram signals, considering the technical aspects of the analysis of multicomponent signals, and describes the diagnostic possibility of wavelet analysis of ECG signals. The paper considers the limited tools of analyzing the electrocardiogram signal, in particular, limitation of parametric data. Wavelet analysis may significantly expand the analysis of signals and transfer them into the time-frequency domain. Thus, the use of various basic functions of the wavelet transform leads to the determination of the additional diagnostically significant information formalized in the parameters extracted from the wavelet scalogram