Внедрение: 2020 г.

Мы продолжаем серию статей [2], [3], [4] по электроимпедансной томографии (ЭИТ) с применением систем сбора данных OOO "Л Кард".

Одной из проблем ЭИТ является задача идентификации тканей и органов грудной полости по результатам ЭИТ. В настоящей работе [1] представлен нейро-нечеткий классификатор, который по результатам мониторинга изменения проводимости грудной полости методом ЭИТ, оценки интегральной вентиляционной функции легких и пульсоксиметрии выделяет области сердца и легких на ЭИТ изображениях.

Для формирования измерительной информации, для реконструкции поля изменения проводимости грудной полости методом ЭИТ, а также данных пульсоксиметрии [2] разработано устройство сбора и передачи данных для ЭИТ с каналом пульсоксиметрии, структурная схема которого показана на рисунке 1. 

Рисунок 1. Структурная схема устройства сбора и передачи данных для ЭИТ с каналом пульсоксиметрии: E-502 – модуль АЦП/ЦАП/цифрового ввода-вывода E‑502; ПК – персональный компьютер; БП – блок питания; ЦАП – цифроаналоговый преобразователь в составе E‑502; АЦП – аналого-цифровой преобразователь в составе E‑502; ПДУ – дифференциальный усилитель напряжения в составе E‑502; ИТУН – источник тока, управляемый напряжением; БКИТ – блок источника тока; ПОК – пульсоксиметр; БО – биологический объект; БЭ – блок электродов; БКИЗМ – блок измерений.

С помощью разработанного устройства получены данные для реконструкции поля изменения проводимости грудной полости и данные об изменении светопоглощения тканей в инфракрасном спектре. 

Результаты исследования разработанного нейро-нечеткого классификатора на основании данных, полученных с помощью представленного устройства сбора и передачи данных для ЭИТ с каналом пульсоксиметрии для данных во время спокойного дыхания и апноэ, представлены на рисунке 2.

Рисунок 2. Результаты работы классификатора для данных, полученных при спокойном дыхании (слева) и при апноэ (справа).

Как видно из рисунка 2, во время работы респираторной и сердечно-сосудистой систем (спокойное дыхание) разработанный классификатор позволяет выделить области, относящиеся к сердцу и легким. При работе лишь сердечно-сосудистой системы (апноэ) классификатор выделяет лишь область сердца. Присутствуют артефакты, вызванные неидеальностью измерительных данных. Таким образом, разработанный нейро-нечеткий классификатор позволяет на основании информации об активности респираторной системы (например, интегральная вентиляционная функция легких) и сердечно-сосудистой системы (например, данные пульсоксиметрии) и результатов мониторинга поля изменения проводимости грудной полости методом ЭИТ идентифицировать области легких и сердца на ЭИТ-изображениях.

Для интеллектуальной идентификации областей сердца и легкого на основании анализа результатов мониторинга поля изменения проводимости грудной полости методом ЭИТ с учетом данных пульсоксиметрии разработан нейро-нечеткий классификатор, который по результатам оценки изменения проводимости грудной полости, интегральной вентиляционной функции легких и пульсоксиметрии выделяет области сердца и легких на ЭИТ изображениях. Для проверки работоспособности классификатора разработано устройство сбора и передачи данных для ЭИТ с каналом пульсоксиметрии, позволяющее вести непрерывный мониторинг изменения проводимости грудной полости с параллельным получением данных пульсоксиметрии. На основании результатов мониторинга проведено испытание разработанного классификатора, подтвердившее его работоспособность.

Источники:

1. Кучер А.И., Алексанян Г.К., Щербаков И.Д. Интеллектуальная идентификация легких и сердца человека на основе результатов мониторинга поля изменения проводимости грудной полости методом электроимпедансной томографии и результатов пульсоксиметрии // Современные наукоемкие технологии. – 2020. – № 5. – С. 63‑69.
2. Система мониторинга вентиляционной функции легких человека на основе электроимпедансной томографии: [Электронный ресурс] // ООО «Л Кард». М,. 2020. URL: https://www.lcard.ru/portfolio/ventilation_function (Дата обращения: 14.08.2021).
3. Макет электроимпедансного томографа: [Электронный ресурс] // ООО «Л Кард». М,. 2020. URL: https://www.lcard.ru/portfolio/el_imp_tomograph (Дата обращения: 14.08.2021).
4. Оценка чувствительности измерительного канала электроимпедансной томографии: [Электронный ресурс] // ООО «Л Кард». М,. 2020. URL:
   https://www.lcard.ru/portfolio/el_imp_tomograph2 (Дата обращения: 14.08.2021).

Разработчик: Кучер А.И., Алексанян Г.К., Щербаков И.Д. (ЮРГПУ (НПИ) им. М.И. Платова, Новочеркасск)