WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

Юран Сергей Иосифович

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КОНТРОЛЯ ОПТИЧЕСКОЙ ПЛОТНОСТИ БИОЛОГИЧЕСКИХ ТКАНЕЙ ПРИ ИЗМЕНЕНИИ ИХ КРОВЕНАПОЛНЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ДЕЙСТВИЯ АРТЕФАКТОВ

Специальность 05.11.13 «Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Ижевск 2008 УДК 681.785 + 615.

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет» (ИжГТУ) Научный консультант заслуженный деятель науки УР, доктор технических наук, профессор Алексеев Владимир Александрович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Денисов Валерий Алексеевич доктор технических наук, профессор Лямцов Александр Корнилович доктор технических наук, профессор Филинов Владимир Викторович

Ведущая организация: Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С. П. Королева

Защита состоится __________________2009 г. в ____часов на заседании диссертационного совета ДМ 004.013.при Институте прикладной механики УрО РАН по адресу: 426067, г. Ижевск, ул. Т. Барамзиной, 34.

Отзыв на автореферат, заверенный гербовой печатью, просим высылать по указанному адресу.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИПМ.

Автореферат разослан «____» ______________2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук, профессор В. В. Тарасов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность направления исследований. Важнейшей системой, обеспечивающей жизнедеятельность организма, является сердечно-сосудистая система (ССС). Болезни ССС широко распространены, но в силу огромной компенсаторной способности сердца далеко не все проявляются выраженными симптомами и поэтому традиционными методами не диагностируются. Поэтому создание приборов и систем оперативного контроля состояния ССС человека и животных является актуальной задачей. При этом следует отдавать предпочтение приборам, основанным на неинвазивных и бесконтактных методах измерения.

Оценка деятельности ССС осуществляется путем регистрации механических, акустических и биоэлектрических проявлений сердечной деятельности. Среди инструментальных методов, позволяющих объективно оценить состояние ССС, широкое применение нашли метод электрокардиографии (ЭКГ) и методы, основанные на регистрации пульсовой волны.

Одним из перспективных методов регистрации пульсовой волны является метод фотоплетизмографии (ФПГ). Перспективность внедрения аппаратуры на основе метода ФПГ в практику объясняется следующим.

Данный метод является неинвазивным, то есть позволяет определять диагностические показатели без нарушения целостности кожных покровов и слизистых организма, что, в частности, снижает требования к стерильности окружающей среды (неприспособленные помещения и полевые условия для человека, фермы, пастбища для животных).

Достоинствами фотоплетизмографии являются: удобство исследования сосудистых реакций на плоских участках тела; возможность работы в условиях повышенной влажности и сильных электромагнитных полей; отсутствие электродных контактов с живой тканью, а значит, и электрических воздействий на исследуемый биологический объект; простота стерилизации и удобство крепления датчиков, оказывающих малое влияние на кровоснабжение тканей, что важно при длительном наблюдении (мониторинге) физиологического состояния биообъекта (возможен и бесконтактный съем информации).

Указанные достоинства открывают большие перспективы развития метода фотоплетизмографии как диагностического метода. В то же время использование фотоплетизмографии для диагностики заболеваний на основе анализа формы пульсовой кривой было ограничено. Имеются работы, например Lindberg L.

G., Spigulis J. и др., в которых амплитудно-временные и частотные параметры фотоплетизмограмм использовались в качестве диагностических признаков;

или работы Алексеева В. А., Останина И. Е, где исследовался мозговой кровоток животных и проводилась автоматизированная обработка полученных результатов; работы Прохончукова А.А., Дерябина Е. И. и др. по стоматологии.

Кроме того, во многих диагностических приборах, использующих метод фотоплетизмографии, не требуется точного воспроизведения формы пульсовой кривой. К ним относятся измерители частоты сердечных сокращений и интенсивности пульсаций кровотока, пульсоксиметры, например «Оксипульс-01» и др.

Следует сказать, что объективную диагностическую информацию при использовании метода ФПГ можно получить только на основе анализа качественно снятых пульсовых кривых. Однако в реальных условиях этому препятствует множество мешающих (искусственных) факторов (артефактов), связанных с движением и дыханием биообъекта, внешними электромагнитными полями, состоянием кожных покровов и др. Проблема устранения или, по крайней мере, ослабления влияния артефактов имеет большое значение для ФПГ, особенно при регистрации фотоплетизмограмм животных. Причем эта проблема является весьма сложной в связи с тем, что источники возникновения артефактов весьма разнообразны, а построение их моделей оказывается затруднительным. Более того, указанные факторы часто взаимосвязаны.

Сложность получения качественного ФПГ-сигнала связана и с низким уровнем интенсивностей полезных световых потоков, падающих на фотоприемник, при относительно высоком уровне шумов, возникающих как за счет функционирования различных систем организма, например дыхательной и вегетативной нервной системы, так и за счет влияния внешней среды (внешние помехи). При этом частотный спектр шумов в ряде случаев близок к частотному спектру полезного сигнала.

Важной проблемой является построение исследовательской аппаратуры на основе метода ФПГ для оценки физиологического состояния животных, когда влияние артефактов существенно выше, и они имеют специфические особенности. Отечественная промышленность выпускает ограниченный перечень приборов для исследования ССС, позволяющих использовать их в ветеринарной практике. Для этих целей применяются исключительно приборы медицинского назначения, не удовлетворяющие промышленной технологии содержания животных и не учитывающие особенности методики снятия фотоплетизмограмм в условиях комплексов и ферм (высокая влажность помещений, состояние кожных покровов и др.).

Анализ литературных источников показал, что зарубежные приборы с использованием метода фотоплетизмографии не обладают свойствами, позволяющими уменьшить влияние артефактов, особенно при работе с животными.

Отечественные приборы, выпускаемые серийно, не имеют автоматизации обработки результатов измерений, а отдельные разработки используют методы обработки сигналов без учета влияния артефактов.

Поэтому построение ФПГ-аппаратуры, позволяющей получить качественную и объективную информацию о гемодинамике исследуемого биологического объекта, является сложной задачей, решение которой можно осуществить только с использованием системного анализа. Для упрощения задачи создания ФПГ-системы необходимо рассмотреть ее по частям, что осуществляется путем декомпозиции модели системы и дальнейшего изучения и совершенствования ее подсистем и элементов: биологического объекта, оптоэлектронных датчиков, измерительного тракта, средств обработки и представления ФПГ-сигнала и др.

Это позволяет в дальнейшем синтезировать систему с заданными свойствами.

Таким образом, актуальна задача построения автоматизированной аппаратуры для фотоплетизмографии сельскохозяйственных животных, обеспечиваю щей снижение влияния артефактов при регистрации и обработке фотоплетизмограмм. Для преодоления указанных проблем, препятствующих широкому внедрению метода ФПГ в медицинскую и ветеринарную практику, необходим системный подход к созданию и исследованию системы автоматизированной регистрации и обработки фотоплетизмограмм. Решению подобных задач в биологии и медицине посвящены работы В.М. Ахутина, Р.М. Баевского, В.Г. Гусева, Л.И. Калакутского, Н. А. Кореневского, Е.П. Попечителева, М.Б. Славина, А.А. Хадарцева, H. Asada; в сельском хозяйстве – И.Ф. Бородина, Л.П. Карташова, В. Р. Крауспа, М.М. Луценко, Л.В. Погорелого; в технике – В.А. Алексеева, В.В. Кондратьева и др. Однако применение их в задачах автоматизированной регистрации и обработки фотоплетизмограмм сельскохозяйственных животных требует также дополнительных экспериментальных исследований. В данной работе изложены результаты решения указанных выше проблем.

Целью диссертационной работы является исследование и разработка методов и средств автоматизированного контроля оптической плотности биологических тканей сельскохозяйственных животных при изменении их кровенаполнения в виде фотоплетизмограмм в условиях влияния артефактов, позволяющих повысить качество получения данных о нарушении микроциркуляции.

Основные задачи

диссертационной работы 1. Разработка методики измерения и контроля оптических свойств биологической ткани, характеризующих ее кровенаполнение, полученных в виде фотоплетизмограмм в условиях действия артефактов.

2. Обоснование основных видов артефактов и источников погрешностей, возникающих при исследовании сосудистой системы сельскохозяйственных животных методом фотоплетизмографии на основе теоретических исследований информационной и математической моделей процесса исследования биологической ткани методом фотоплетизмографии.

3. Теоретические исследования и разработка методов создания оптимальной структуры и конструкций оптоэлектронных датчиков для исследования оптической плотности биологической ткани методом фотоплетизмографии со снижением влияния артефактов.

4. Разработка методов регистрации фотоплетизмограмм сельскохозяйственных животных с уменьшением влияния артефактов и их экспериментальная апробация в технологических сельскохозяйственных комплексах.

5. Разработка алгоритмов автоматизированной обработки фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов измерений.

6. Исследование и определение основных признаков изменения формы фотоплетизмограммы, характеризующей нарушения микроциркуляции сосудистой системы; поиск методов классификации фотоплетизмограмм по изменению формы сигнала.

7. Разработка и исследование принципов построения системы фотоплетизмографии с автоматизированной регистрацией и обработкой фотоплетизмограмм с возможностью интерпретации полученных данных неквалифицированным пользователем, а также создание базы данных результатов исследования сельскохозяйственных животных.

Объектом исследования является методика и средства измерения и контроля оптической плотности биологических тканей сельскохозяйственных животных методом фотоплетизмографии.

Предметом исследования являются модели процесса исследования биологических тканей методом фотоплетизмографии, артефакты, методы и средства измерения оптической плотности биотканей, алгоритмы обработки фотоплетизмограмм и оптоэлектронные датчики.

Методы исследования, используемые в работе: математическое и физическое моделирование, методы описания цифровых сигналов, морфологический метод, статистические методы, схемотехника, экспериментальные исследования, компьютерная обработка результатов экспериментов.

Достоверность и обоснованность теоретических результатов диссертации подтверждена испытаниями созданных автоматизированных фотоплетизмографов и датчиков с хорошей воспроизводимостью результатов. Для сравнения использовалась типовая аппаратура для снятия фотоплетизмограмм, аттестованная в медицинских учреждениях, а также методы инвазивного снятия фотоплетизмограмм.

Математические модели, алгоритмы и прикладные программы, предложенные в работе, основаны на теоретических основах системного анализа, математической статистики, теории графов, информационно-измерительных систем.

Экспериментально полученные данные достаточно хорошо коррелируют с результатами, полученными другими исследователями, и не противоречат физическим закономерностям в смежных областях знаний.

На защиту выносятся 1. Информационная и математическая модели процесса исследования биологических тканей методом фотоплетизмографии.

2. Результаты теоретических и экспериментальных исследований процесса снятия фотоплетизмограмм сельскохозяйственных животных по определению основных артефактов, характерных для данного процесса.

3. Принципы построения автоматизированной системы для регистрации и обработки фотоплетизмограмм сельскохозяйственных животных.

4. Аппаратурные методы снижения влияния артефактов при регистрации фотоплетизмограмм сельскохозяйственных животных.

5. Программно-алгоритмические методы снижения артефактов путем исключения аномальных результатов при регистрации фотоплетизмограмм.

6. Методика оптимального выбора конструкции оптоэлектронных датчиков для фотоплетизмографии с применением методов системного анализа (морфологического метода).

7. Оптоэлектронные датчики измерения и контроля оптической плотности биологической ткани при изменении ее кровенаполнения методом фотоплетизмографии в условиях влияния артефактов.

8. Метод определения нарушения микроциркуляции сосудистой системы сельскохозяйственных животных с использованием относительного описания шести выделенных признаков изменения формы фотоплетизмограммы.

9. Результаты экспериментальной апробации и оценка эффективности алгоритмов и системы автоматизированной регистрации и обработки фотоплетизмограмм в ветеринарных учреждениях и отраслях животноводства.

Научная новизна 1. Разработаны информационная модель процесса исследования биологической ткани методом фотоплетизмографии и математическая модель фотоплетизмограммы в форме относительного описания цифрового сигнала, учитывающие процесс регистрации и обработки фотоплетизмограмм в условиях действия артефактов.

2. Выявлены основные виды артефактов и источники погрешностей, возникающие при исследовании сердечно-сосудистой системы животных методом фотоплетизмографии.

3. Предложена методика морфологического анализа и синтеза конструкций оптоэлектронных датчиков фотоплетизмографа.

4. Разработаны алгоритмы, конструкции датчиков и предложены схемные решения, защищенные авторскими свидетельствами и патентами, позволяющие снизить влияние артефактов при регистрации фотоплетизмограмм.

5. Предложен алгоритм автоматизированной обработки фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов с использованием относительного описания цифровых сигналов.

6. На основе проведенных системных исследований определены основные принципы построения автоматизированной системы для регистрации и обработки фотоплетизмограмм.

7. Впервые разработаны методы регистрации параметров фотоплетизмограмм животных с одновременным контролем работы доильной аппаратуры, возможностью выбора и управления режимами физиопроцедур в целях профилактики и лечения животных на доильной установке.

8. Впервые разработана база данных параметров фотоплетизмограмм и гемодинамических показателей, позволяющая в динамике отслеживать состояние сосудистой системы животных.

Практическая значимость работы заключается в том, что результаты проведенных исследований позволили разработать и предложить:

– исследовательский комплекс для автоматизированной регистрации и обработки фотоплетизмограмм, позволяющий получить объективные гемодинамические показатели человека и животных в виде параметров фотоплетизмограмм;

– мобильные автоматизированные фотоплетизмографы и программное обеспечение к ним, позволяющие оперативно снимать и анализировать пульсовые кривые непосредственно на рабочих местах обследуемых, а также с сельскохозяйственных животных в условиях ферм;

– измерительную систему фотоплетизмографии, построенную по модульному принципу, в которой каждый модуль представляет собой конструктивно и функционально законченный узел. Приведенная конструкция измерительной системы позволяет строить многоканальные и многофункциональные приборы для медико-биологических исследований.

Отдельные результаты работы в виде устройств, программ и методик внедрены в учебный процесс и НИРС в Ижевском государственном техническом университете и Ижевской государственной сельскохозяйственной академии.

Результаты работы, полученные в рамках договора о сотрудничестве с Всероссийским институтом электрификации сельского хозяйства (ВИЭСХ), использовались для оценки влияния доильной установки на состояние периферического кровообращения коров, а также в совместных исследованиях с Дамасским университетом (Сирийская Арабская Республика) по поиску диагностических признаков сосудистой системы человека и животных.

Работа выполнялась в соответствии с планами Физико-технического института УрО РАН и тематикой Ижевского государственного технического университета, координационными планами МСХ РФ по созданию автоматических устройств и микропроцессорных систем управления процессами сельскохозяйственного производства и по заданию Главка сельскохозяйственных вузов, в соответствии с планами ИжГСХА, а также по хоздоговорной тематике с МСХ Удмуртской Республики.

Апробация работы. Теоретические и практические результаты работы докладывались и обсуждались на Всесоюзной конференции «Методология измерений» (Ленинград, 1991); Международной научно-практической конференции «Измерительно-информационные технологии в охране здоровья» (С.Петербург, 1995); Международной научно-технической конференции «Автоматизация производственных процессов» (Углич–Москва, 1997); Международной научно-практической конференции «Измерительные информационные технологии и приборы в охране здоровья – Метромед-99» (С.-Петербург, 1999); VII Международном экологическом симпозиуме «Урал атомный, Урал промышленный» (Екатеринбург, 1999); Международной научно-технической конференции «Автоматизация производственных процессов в сельском хозяйстве» (Минск, 2000); X Международном симпозиуме по машинному доению сельскохозяйственных животных (Переславль-Залесский, 2000); научно-технической конференции «Приборостроение в 21 веке. Интеграция науки, образования и производства» (Ижевск, 2001); научной конференции с международным участием «Космос, природа, человек» (Ямбол, Болгария, 2002); Международной НТК «Laser sciences and applications» (Syria, University of Aleppo, 2–4 November 2002); 8 Международной научно-технической конференции «Автоматизация сельскохозяйственного производства» (Москва, 2004), Международной НТК "Environment and Sustainable Development", Al-Baath University Campus, Homs, Syria, (22–24 November 2004), IX, X, XI, XII, XIII, XIV, XV, XVI научнотехнических конференциях с международным участием «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления» (Гурзуф– Москва, 1997–2004); V республиканской научно-практической конференции «Проблемы и приоритеты в обеспечении качества жизни населения» (Ижевск, 2005); III Российской конференции c международным участием «Новейшие технологические решения и оборудование» (Кисловодск, 2005); III и IV научнотехнических конференциях «Приборостроение в 21 веке. Интеграция науки, образования и производства» (Ижевск, 2006, 2007); IX и Х Международных на учно-практических конференциях «Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве» (Москва, 2006 и 2008); VIII Международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» ФРЭМЭ’2008 (Владимир, 2008), Российской конференции с международным участием «Технические и программные средства систем управления, контроля и измерения» УКИ-08 (Москва 2008), научно-технических и научно-методических конференциях и семинарах ИжГТУ, ФТИ УрО РАН и ИжГСХА в 1989–2008 г.

Результаты работы по созданию аппаратуры для автоматизированного исследования гемодинамики лактирующих животных до и после дойки были представлены 21 июня 2006 г. на Всероссийском совещании в Ижевске, посвященном развитию агропромышленного комплекса России.

Публикации. Основное содержание диссертации опубликовано в 55 печатных работах, включая одну монографию, один учебник для вузов, 25 работ в изданиях, рекомендованных ВАК для публикации результатов докторских диссертаций, в том числе 7 авторских свидетельств и патентов, свидетельство «Об официальной регистрации программы для ЭВМ» и свидетельство «Об официальной регистрации базы данных».

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы, включающего 325 наименований и приложений. Основная часть диссертации изложена на 423 страницах машинописного текста, содержит 200 рисунков и 10 таблиц.

Личный вклад автора. Основная часть результатов, касающаяся разработанных моделей, алгоритмов, схем и конструкций датчиков, методик расчетов, проведенных экспериментальных исследований, получена автором самостоятельно. Постановка задач, направление и методология исследований осуществлялась совместно с научным консультантом профессором В. А. Алексеевым.

Автору принадлежат получение, анализ и обобщение материалов, на базе которых обоснованы научные положения и выводы диссертации, а также участие во внедрении результатов исследований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследований, приведена краткая характеристика ее структуры и содержания.

В первой главе даны анализ и классификация методов исследования сердечно-сосудистой системы (ССС), указано, что оценка деятельности ССС человека и животных осуществляется путем регистрации механических, акустических и биоэлектрических проявлений сердечной деятельности. Среди инструментальных методов, позволяющих объективно оценить состояние ССС, широкое применение нашли метод электрокардиографии и методы, основанные на регистрации пульсовой волны.

Рассмотрены биофизические основы проявления пульсовой волны, связанные с механическим проявлением сердечной деятельности и перемещением крови по сосудам. Исходя из этого, проанализированы различные способы съе ма и регистрации пульсовой волны, использующие различные физические явления, сопровождающие пульсовую волну в сосудах. К ним относятся: механический, электроиндукционный, пьезоэлектрический, емкостной, ультразвуковой, импедансный и фотоэлектрический способы. Среди них большое значение имеют методы прямо или косвенно измеряющие колебания объема участка тела, зависящие от степени их кровенаполнения. Их относят к методам плетизмографии – записи изменений объема органа или участка тела. Наиболее известные из них – механическая плетизмография, электроплетизмография и фотоплетизмография. Дана сравнительная характеристика этих методов, отмечены основные преимущества метода фотоплетизмографии.

К ним относятся неинвазивность, большая информативность и малая инерционностью отклика на фотоплетизмограмме изменений в организме, удобство для проведения функциональных проб и др.

Результаты исследований, проведенных на кафедрах Ижевской государственной сельскохозяйственной академии, а также данные смежных исследований позволяют сделать заключение о перспективности применения метода фотоплетизмографии для исследования ССС человека и животных.

Фотоплетизмография (ФПГ) относится к фотометрическим методам исследования биологических объектов, в которых измерение характеристик и параметров кровообращения (пульсовой кривой, давления крови, степени насыщения артериальной крови кислородом и др.), оценка сосудистых реакций и обменных процессов и другие исследования выполняются путем регистрации интенсивности потоков электромагнитного излучения оптического диапазона (спектра) после их взаимодействия с тканями живого организма.

Основными объектами фотоплетизмографических исследований являются кожа и доступные слизистые покровы, которые осуществляют не только барьерную функцию, отделяя организм от внешней среды, но и выполняют ряд важных для организма функций. Эти структуры осуществляют связь с нервной системой, кровообращением, функционированием желез внутренней секреции и др. Поэтому, изучая их оптические характеристики, в том числе и в различных спектральных диапазонах, можно получить важные для организма диагностические показатели, характеризующие многие процессы жизнедеятельности.

На выходе измерительного тракта фотоплетизмографа регистрируется сигнал, пропорциональный оптической плотности биологической ткани, содержащий переменную и постоянную составляющие усиленного сигнала.

В основе метода ФПГ лежит закон Бугера–Ламберта–Бера. В качестве количественной оценки поглощения светового потока используется значение экстинкции Е:

Е = ln (Ф0 /Ф) = Сb, где Ф – монохроматический поток излучения, прошедший через слой поглощающей среды толщиной b; Ф0 – падающий на границу слоя поток излучения; – показатель поглощения излучения на единицу концентрации вещества С (коэффициент экстинкции).

В работе показано, что напряжение на выходе фотоприемника, воспринимающего прошедший через ткань световой поток Ф, после фильтрации постоянной составляющей в какой-либо момент времени tj равно Uф t = -kФ0Е еxp (-Е0 = -k0Е, ) ( ) (1) j где k – коэффициент пропорциональности, зависящий от типа и взаимного расположения элементов датчика (излучателя и фотоприемника); Е0 – экстинкция биоткани для диффузно пропущенного света, не зависящая от времени и соответствующая осредненному во времени кровенаполнению; Е – пульсации экстинкции, обусловленные периодически изменяющимся кровенаполнением. Реально для биологических тканей значение Е составляет обычно (0,1…5) % от средней экстинкции Е0 (так называемый коэффициент модуляции экстинкции m = Е / Е0).

Формула (1) показывает, что полученный сигнал Uф(tj) прямо пропорционален изменению экстинкции Е, обусловленной пульсациями крови, и однозначно связанному с ней изменению оптической плотности D. Знак минус означает, что при увеличении кровенаполнения (во время анакроты) экстинкция или оптическая плотность ткани возрастает и воспринимаемый фотоэлектрическим преобразователем световой поток уменьшается, а при снижении кровенаполнения (катакрота) – световой поток возрастает. Можно показать, что и при работе датчика на отражение светового потока Ф0 вид выражения (1) сохраняется.

Дан анализ основных параметров пульсовой кривой, которые можно подразделить на первичные (амплитудные, временные, частотные); производные от первичных, полученные путем математических преобразований; статистические показатели, характеризующие закономерности изменения значений параметров во времени. Указана связь этих параметров с показателями, используемыми при исследовании гемодинамики. Кроме этого проанализировано влияние наложенных на пульсовую кривую дыхательных волн и волн третьего порядка.

Анализируя параметры пульсовой волны, можно получить ценную информацию о состоянии ССС и в первую очередь – периферическом кровоснабжении исследуемого органа. Развитие патологических сдвигов в системе кровообращения резко изменяет форму пульсовой кривой. Но даже большой клинический опыт врача помогает выявить только самые резкие нарушения в системе кровообращения. Поэтому для более точной интерпретации кривых необходим специальный количественный анализ параметров фотоплетизмограмм, позволяющий выявить тонкую структуру пульсовой кривой и получить необходимую диагностическую информацию, что возможно лишь при автоматизации обработки данных.

Проведен обзор применения метода фотоплетизмографии в медицине и животноводстве (ветеринарии), из которого сделан вывод, что параметры пульсовой кривой достаточно чувствительны к регионарным изменениям кровообращения.

Однако если в исследовании ССС человека методом ФПГ получены существенные результаты, то в отношении животных этого сказать нельзя. Имеются отдельные работы по оценке кровоснабжения вымени коров, мозгового кровотока животных и некоторые другие. В то же время возможности метода позволяют использовать его значительно шире.

Получению качественно снятых пульсовых кривых препятствуют ряд проблем, существующих при регистрации фотоплетизмограмм животных. Следует сказать, что на основании проведенного анализа литературы при обследовании животных ветеринарные специалисты в большинстве случаев анализировали амплитуду основной волны фотоплетизмограммы, а форма пульсовой кривой не исследовалась. Это было связано не только с ограниченным кругом задач проводимых исследований, но и с отсутствием аппаратуры для точного воспроизведения формы пульсовой кривой при ее регистрации и обработке.

Кроме этого, ограниченный перечень медицинских приборов для исследования ССС, используемый в ветеринарной практике, не удовлетворяет промышленной технологии содержания животных и не учитывает особенности методики снятия фотоплетизмограмм в условиях действия артефактов.

В конце главы сформулированы основные проблемы, существующие при регистрации и обработке фотоплетизмограмм животных, выявленные в результате исследований и опыта работы в области фотоплетизмографических измерений.

I. Отсутствует методика контроля оптических свойств биологической ткани, связанных с их кровенаполнением и представленных в виде фотоплетизмограмм сельскохозяйственных животных в условиях действия артефактов.

II. Существенное влияние на качество фотоплетизмограмм, получаемых при регистрации и обработке, оказывают различные артефакты.

III. Не определены принципы проектирования аппаратуры для фотоплетизмографии животных.

IV. Большой объем данных, получаемых при снятии фотоплетизмограмм, и сложность выявления отклонений в форме фотоплетизмограмм требуют автоматизированной обработки фотоплетизмограмм животных.

Следует сказать, что широкий круг выявленных проблем, имеющих многоплановый характер, можно разрешить, на наш взгляд, только с позиции системного подхода.

Проведенный анализ указанных научно-технических проблем, возникающих при регистрации и обработке фотоплетизмограмм животных, позволил сформулировать цель и задачи исследований.

Во второй главе проведен анализ обобщенной структурной схемы системы фотоплетизмографии (рис. 1). Показаны основные элементы: потоки излучения Ф0 формируются с помощью источников излучения ИИ и оптических систем ОСИ; УУ – устройство управления, управляющее режимами работы источников излучения; БО – биологический объект; Ф – потоки, параметры которых несут информацию об оптических свойствах биообъекта; ОСФП – оптическая система фотоэлектрического преобразователя ФЭП; БПО – блок первичной обработки;

ДБ – дополнительный блок (в общем случае ЭВМ), предназначенный для пре образования и расчета физиологических показателей; ОбС – цепи обратной связи, улучшающие параметры регистрируемого сигнала; ПрС – прямые связи, используемые, например, при синхронном детектировании сигнала; ВУ – внешние устройства (дисплей, монитор, самописец и др.), РС – персональный компьютер.

Рисунок 1 – Обобщенная структурная схема системы фотоплетизмографии В качестве оптических систем ОСИ и ОСФП, улучшающих параметры световых потоков, могут использоваться линзы, зеркала, оптические фильтры и др.

ВФ – внешние (контролируемые и неконтролируемые) мешающие факторы.

Алгоритм обработки электрического сигнала предусматривает выделение сигнала, связанного с интересующими свойствами биообъекта, а также ослабление влияния внешней среды (фоновые засветки и др. артефакты). Введенные операторы L1…L7 отражают процесс преобразования информации в системе фотоплетизмографии.

Совокупность блоков ОСИ, ИИ, ОСФП и ФЭП, конструктивно и функционально связанных друг с другом и согласованных между собой по оптическим и электрическим параметрам, составляет оптоэлектронный преобразователь (ОЭП) с открытым оптическим каналом (октрон). В нем оптической средой является биологический объект, который управляет оптическими свойствами открытого канала. Определим место, которое занимают такие октроны среди оптоэлектронных датчиков.

Используя классификацию оптоэлектронных датчиков по физикоконструкционным признакам, октроны относятся к датчикам оптронного типа с открытым каналом. С точки зрения физического явления, определяющего принцип работы, применяемые в ФПГ датчики, используют эффекты отражения, пропускания и рассеяния. Взяв за основу характеристики электромагнитного поля, которые изменяются под действием внешних воздействий, ФПГ датчики относятся к классу амплитудных устройств. По виду детектируемого (определяемого) воздействия октроны относятся к датчикам, определяющим свойства веществ и, в частности, оптические свойства биологических тканей. В дальнейшем оптроны с открытым оптическим каналом, применяемые для регистрации изменения оптических свойств биообъектов в режиме амплитудных измерений, будем называть биологическими октронами (биооктронами).

Структура разработанной модели биооктрона представлена на рис. 2.

Би о л о г и ч е с к и й о б ъ е к т F (t) Ф Ф П I ы х (t ) Ф и з л I в И (Iи) h ) (I K + K 2 + K 3 + K т р S И 1 о ф K п р.з а с в Рисунок 2 – Структура биологического октрона Здесь F(t) – оптические свойства биологического объекта, связанные с изменением кровенаполнения сосудов; Физл – полный поток излучения источника излучения; ФФП – поток излучения, достигающий фотоприемника. Этот поток зависит от диаграммы направленности источника излучения, площадей и взаимного расположения источника излучения и фотоприемника, а также оптических свойств биологической ткани. При этом биоткань для приведенной модели представлена в виде трехслойной структуры: I – эпидермис, II – часть дермы, содержащая капилляры, III – дерма и гиподерма, содержащие артериолы и артерии.

Информационным сигналом биооктрона является амплитуда выходного тока Iвых (напряжения):

Iвых(t) = Iи(Iи)[K1 + K2 + K3(t) + Kпр.засв + Kотр]Sф, (2) где Iи – ток источника излучения; (Iи) – полная квантовая эффективность излучающего диода; Sф – квантовая эффективность фотоприемного элемента (фотодиода, фототранзистора и др.); выражение в квадратных скобках – коэффициент передачи потока излучения оптического канала; K1, K2, K3 – коэффициенты передачи светового потока, учитывающие процессы взаимодействия (поглощение, рассеяние и отражение) в слоях биоткани I, II, III, Kпр.засв – коэффициент передачи излучения за счет прямой засветки от излучателя, обусловленной прямой оптической связью источника и приемника излучения при их неполной оптической изоляции (для биооктронов, работающих на отражение светового потока); Kотр – коэффициент отражения поверхности биоткани на длине волны и. Коэффициенты K1…Kотр за счет введения в них коэффициентов сбора световых потоков учитывают конечные размеры чувствительной площадки фотоприемника. В общем случае коэффициенты передачи K1…K3 могут быть промодулированы какими-либо воздействиями, связанными с изменением оптических свойств биоткани во времени, а также от ряда факторов, таких как состояние поверхности биологической ткани, качество крепления биооктрона, артефактов движения, внешних оптических засветок (помех) и др., причем модулирующая функция F(t), действующая на коэффициент K3, обусловлена деятельностью сердечно-сосудистой системы биообъекта и определяет полезный световой поток, поступающий на фотоприемник от слоя III.

Таким образом, полезный сигнал на выходе биооктрона должен определяться только временной зависимостью оптических свойств III слоя биоткани, то есть модулирующей функцией F(t): Iвых(t) = [F(t)], а с точки зрения аппаратурного подхода интерес представляет зависимость Iвых(t) = 1[K3F(t))]. При этом необ ходимо отстраиваться от влияния внешних мешающих факторов f и других факторов, указанных в выражении 2.

Для повышения информативности гемодинамических показателей, определяемых на основе анализа фотоплетизмограмм, необходимо выявить и устранить или, по крайней мере, ослабить влияние возможных артефактов, сопровождающих процесс снятия и обработки фотоплетизмограмм.

Представим модель системы ФПГ с позиции теории информации (рис. 3), где в преобразователях информации a, b, c, d осуществляются следующие виды преобразований информации биологического объекта IБО, характеризующей состояние его ССС: <Р1> - преобразование изменений объемных параметров кровенаполнения биотканей в оптические характеристики и параметры биообъекта; <Р2> - преобразование оптических характеристик биообъекта в электрические сигналы; <Р3> - преобразование электрических сигналов в цифровые сигналы, отражающие параметры фотоплетизмограммы и обработка их в ЭВМ;

<Р4> - преобразование информации, содержащейся в параметрах фотоплетизмограмм и гемодинамических показателях на выходе системы фотоплетизмографии, в информацию, интерпретированную человеком-оператором.

a b c I I Iо п т Iэ л d Iо Б О Ф П Г Б О < P 1> < P 2> < P 3> < P 4> Рисунок 3 – Модель преобразования информации в системе фотоплетизмографии На выходе соответствующего преобразователя получаем: информацию Iопт, содержащуюся в оптических характеристиках, отражающих параметры биообъекта (преобразователь а); информацию Iэл, содержащуюся в электрических сигналах (преобразователь b); информацию IФПГ в виде фотоплетизмограмм и их параметров, получаемую в результате аналого-цифрового преобразования электрических сигналов и после обработки в ЭВМ (преобразователь c); информацию I0, интерпретированную человеком-оператором d.

Представленную схему преобразования информации необходимо рассматривать с точки зрения «полезности» информации. Будем считать, что поток информации I состоит из двух составляющих I = (I + Iш ) полi i i=где Iпол – полезная информация, которая содержится на выходе каждого преобразователя a…d. Каждая из составляющих схемы преобразования информации содержит «ложную» информацию, вызванную появлением шумов (помех) Iш, причем отдельные составляющие шума обусловлены влиянием артефактов.

Очевидно, что объем полезной информации уменьшается после каждого преобразования I БО пол >Iопт пол >Iэл пол >IФПГ пол >I0 пол.

Поскольку в состав каждого оператора преобразования Рi входят элементы искажения информации за счет действия шумов (помех), обусловленных различными артефактами, то для получения достоверной диагностической информации необходимо минимизировать потери информации на каждом этапе ее преобразования (<Р1>…<Р4>) от БО до пользователя. Другими словами, необходимо, чтобы потери информации в системе были обусловлены только потерями на ее преобразование, а не за счет артефактов.

С точки зрения системного анализа процесс получения информации, в том числе и на основе метода фотоплетизмографии, должен рассматриваться исходя из взаимосвязанного функционирования технической системы и биологического объекта. Это приводит к понятию биотехнической системы (БТС), которую можно представить как совокупность взаимосвязанных и взаимозависимых объектов технической и биологической природы, на которые действуют внутренние и внешние факторы, обратные связи и управляющие воздействия.

В диссертации приводится анализ структурной схемы БТС фотоплетизмографии, которая включает биологический объект (человек или животное), систему фотоплетизмографии, получателя информации («оператора») и техническую систему (средства).

В результате анализа процесса получения ФПГ-информации в рамках БТС выявлены следующие факторы, вносящие помехи в процесс преобразований <Р1>…<Р4> и влияющие на качество получаемой информации:

1. Физические поля, действующие на биологический объект со стороны системы ФПГ.

2. Влияние биологического объекта на систему ФПГ.

3. Влияние самой системы ФПГ на качество получаемой информации.

4. Влияние способов представления информации оператору.

5. Влияние оператора на биологический объект.

6. Воздействия внешней технической системы (средств), контактирующей с биообъектом.

7. Влияние внешней среды а) на биологический объект;

б) на внешнюю техническую систему.

Проведенные исследования математической модели БТС показали: некоторые факторы взаимосвязаны: например, существует взаимное влияние биологического объекта и системы ФПГ, что говорит о сложности рассматриваемого процесса снятия и обработки ФПГ-информации; пигментация кожного покрова приводит к увеличению мощности излучения светодиода датчика, а это, в свою очередь, повышает температуру поверхности биоткани, что искажает результат измерения; установка источника излучения датчика в область биологически активной точки может привести к стрессовому состоянию биообъекта.

Построение и анализ рассмотренной информационной модели позволили решить ряд задач по уменьшению влияния артефактов при регистрации и обработке фотоплетизмограмм, что повышает качество получаемой диагностической информации.

Системный анализ функционирования разработанных технических средств и алгоритмов регистрации и обработки фотоплетизмограмм в рамках созданной информационной модели выявил ряд новых нерешенных задач, связанных с уменьшением влияния артефактов на качество получаемой информации и рассмотренных в следующих разделах диссертации.

В третьей главе проведен анализ и обоснование основных параметров фотоплетизмографии животных: оптического диапазона для фотоплетизмографии, полосы пропускания, динамического диапазона и общего коэффициента усилительного тракта фотоплетизмографа, а также мощности излучения и частоты модуляции светового потока источника излучения, частоты дискретизации ФПГ сигнала на выходе АЦП и др.

Для получения пульсовой кривой, объективно отражающей кровоснабжение биоткани, необходимо, чтобы фотоплетизмограмма отражала только изменения объема содержащейся в биоткани крови, обусловленные работой сердца, и не зависела от других факторов. Реально на качество регистрируемых пульсовых кривых существенное влияние оказывают оптические свойства биоткани.

В процессе рассмотрения модели взаимодействия оптического излучения с биотканью, которая относится к сильно рассеивающим средам, выявлены световые потоки, несущие полезную информацию об оптических свойствах биоткани: это часть рассеянного излучения, не поглощенного за время распространения в ткани, которое выходит на поверхность в направлении излучателя, и оставшаяся часть излучения, прошедшего через слой ткани (диффузное пропускание).

Проведенные теоретические и экспериментальные исследования показывают, что наиболее эффективным спектральным диапазоном для фотоплетизмографии с точки зрения глубины проникновения оптического излучения в ткань и отстройки от влияния различной концентрации кислорода в крови является ближняя инфракрасная область спектра с длинами волн 0,8…1,0 мкм, а оптимальная длина волны составляет около 0,81 мкм.

Деятельность системы кровообращения характеризуется сравнительно быстрыми динамическими изменениями, возникающими в кровеносном русле (пульсовая волна) и медленными изменениями, вызванными действием различных физиологических факторов (дыхание, состояние тонуса сосудов), влиянием температуры и др. Графическая запись этих процессов характеризуется определенным частотным спектром, от которого зависит полоса пропускания усилительного тракта фотоплетизмографа.

Верхняя граница частотного спектра, составляющая около 60 Гц, определяется в основном максимальной частотой сердечных сокращений данного вида животных и скоростью нарастания пульсовой волны, а также зависит от формы дикротического зубца и возможных изменений фотоплетизмограммы, связанных с нарушениями функционирования ССС. Стрессовые состояния животных существенно влияют на верхнюю частоту спектра fв.

Нижняя граница в спектре регистрируемого ФПГ сигнала ограничивается частотой fн = 0,1…0,25 Гц, что необходимо, с одной стороны, для исключения влияния на регистрируемую фотоплетизмограмму медленных волн второго и третьего порядков, а с другой – возможностью пропускания низкочастотных составляющих полезного сигнала.

Выбор интенсивности светового потока, падающего на биологическую ткань, определяется, с одной стороны, необходимостью получения требуемой чувствительности фотоплетизмографа, а с другой – наименьшим влиянием излучения на биологический объект, которое может исказить реальную картину периферического кровообращения. Учитывая безопасное влияние на организм животных и проведенный анализ имеющихся данных, мощность излучения ИК светодиода следует выбирать в диапазоне от десятых долей до 1 мВт. При использовании неточечных источников излучения, например в виде кольцевой излучающей поверхности, мощность может быть выше (10…20 мВт).

В данной главе выявлены основные источники погрешностей при исследовании животных методом ФПГ и пути уменьшения их влияния.

Как выяснено выше, на качество снимаемых фотоплетизмограмм существенное влияние оказывают различные мешающие (искусственные) факторы (артефакты), возникающие в результате действия внешних электромагнитных полей, попадания света от посторонних источников излучения на фотоприемник датчика; физиологические артефакты, оказывающие наибольшее влияние на выходной сигнал фотоплетизмографа: двигательные артефакты, факторы, связанные с индивидуальными оптическими свойствами биологических тканей; а также технические артефакты, порождаемые, например, пульсациями вакуумметрического давления доильной установки.

Для примера на рис. 4а приведена реализация пульсового сигнала, искаженная артефактами, а на рис. 4б – фотоплетизмограмма при отсутствии артефактов.

Снижение влияния артефактов осуществляется как аппаратурно за счет схемных и программных средств на базе микропроцессорных устройств обработки информации, так и совершенствованием конструкции биооктронов и способов их установки.

а б Рисунок 4 – Сигнал фотоплетизмограммы, искаженный артефактами (а);

сигнал фотоплетизмограммы без артефактов (б) В фотоплетизмографах с однолучевыми биооктронами для уменьшения влияния артефактов и повышения точности измерений оптических характеристик биологических тканей необходимо поддерживать постоянными мощность светового потока источника излучения, чувствительность фотоприемника, коэффициент преобразования фотоплетизмографа.

В работе показано, что уменьшить влияние на точность определения оптических характеристик биологических тканей флуктуаций потока излучения, артефактов, связанных с состоянием поверхности кожного или слизистого покрова, дрейфа параметров электронных элементов схем и биооктронов можно с помощью двухлучевых фотоплетизмографов, в которых один или оба световых потока являются измерительными, то есть взаимодействуют с биотканью.

В четвертой главе изложены основные принципы построения фотоплетизмографов с различными световыми потоками. Для этого проанализированы различные варианты построения аппаратуры для ФПГ и на их основе разработана классификация основных типов фотоплетизмографов.

На основе полученного в экспериментах опыта построения устройств для снятия пульсовых кривых методом ФПГ и приведенной классификации сформулированы основные принципы построения фотоплетизмографов:

1. Оптимальный выбор основных параметров и характеристик элементов и узлов фотоплетизмографа (спектральный диапазон, полоса пропускания, динамический диапазон и коэффициент усиления, частота модуляции и мощность излучения источников, частота дискретизации ФПГ сигнала в АЦП, отношение сигнал/шум и др.).

2. Получение достоверной информации о функционировании сердечнососудистой системы за счет ослабление влияния артефактов, в том числе на первичной стадии получения информации (за счет конструкции биооктронов).

3. Наглядность представления и интерпретации неквалифицированным пользователем (ветеринарным специалистом) измерительной информации за счет автоматизированной регистрации и обработки фотоплетизмограмм.

4. Согласование времени регистрации фотоплетизмограмм с технологическими процессами на ферме (дойка, кормление), что повышает качество снятия и передачи информации в базу данных.

5. Ограничение влияния внешней среды (микроклимат, стрессы животных и др.) на достоверность измерений.

6. Определение достоверных признаков нарушения микроциркуляции по изменению формы пульсовой кривой.

7. Возможность исследования периферического кровоснабжения в различных слоях биоткани.

8. Возможность калибровки и тестового контроля фотоплетизмографа.

Для ограничения влияния артефактов на результат измерения в фотоплетизмографах с однолучевыми биооктронами был разработан ряд оригинальных схемотехнических решений.

Для эффективной борьбы с фоновыми засветками и влиянием температуры на темновой ток фотодиода разработана схема фотоплетизмографа со стабилизацией рабочей точки фотодиода с интегратором и фильтром нижних частот.

Для этих же целей разработан импульсный фотоплетизмограф с избирательным усилением сигнала. Автоматическая регулировка усиления в измерительном канале позволяет уменьшить искажения полезного сигнала, обусловленные различным уровнем периферического кровотока и состоянием поверхности биологической ткани. Амплитудная модуляция, используемая в устройстве, позволяет существенно ослабить паразитные низкочастотные сигналы (сетевые наводки, внешние пульсирующие излучения, температурный дрейф элементов оптопары и др.). Экспериментальная проверка схемы показала высокую степень отстройки сигнала от фоновых засветок и незначительное влияние электромагнитных помех промышленной частоты.

Разработаны также цифровой и аналоговый варианты фотоплетизмографов, позволяющие снизить уровень внешних помех (световых, электрических) за счет вычитания сигнала помехи из общего регистрируемого фотоприемником сигнала.

Для обеспечения эффективного оптико-электронного преобразования была разработана методика синтеза биооктронов на основе морфологического метода – одного из эффективных системных подходов к решению различных научно-технических задач. Под морфологией здесь понимаются структура, режимы работы и внешние формы создаваемого объекта. Суть методики заключается в разделении совершенствуемого биооктрона на существенные морфологические признаки, построении множества всех потенциально возможных и допустимых для данной задачи решений (анализ биооктрона) и комбинаторном поиске оптимального варианта технического решения (синтез биооктрона).

Этапы синтеза биооктрона следующие:

1. Точная формулировка решаемой задачи.

2. Выделение существенных морфологических признаков (блоков, узлов, частей и др.) Рi, (i = 1, …, n), то есть всех важнейших характеристик биооктрона, его параметров, от которых зависит решение проблемы и достижение основной цели.

i рik 3. Раскрытие возможных (k = 1, …, m) вариантов исполнения каждого i рik морфологического признака Рi (морфологические подмножества { }) и сведение их в таблицу. Построив n-мерное пространство морфологических признаков и отложив на каждой из осей, принадлежащих одному из признаков, все возможные m вариантов, получим многомерную морфологическую матрицу («морфологический ящик» в случае трехмерного пространства при n = 3) или k k k р1 р2... рn морфологическое множество { }. Матрица имеет следующий вид:

1 2 k m р1 р1...... р1.... р2 k m р1 р2...... р2.... р...........................

...........................

(3) рi рi2...... рik.... рim..........................

..........................

2 k m р1 рn..... рn.... рn n Любой набор значений всех классификационных признаков (по одному значению из каждой строки морфологического ящика) представляет собой возможный вариант решения моделируемой задачи. Для примера в матрице (3) выделен следующий вариант:

1 2 m р1 р2..... рik.... рn.

4. Определение функциональной ценности полученных вариантов решений. На данном этапе синтеза рассматривают все варианты решений, вытекающих из структуры морфологической таблицы, и сравнивают их по одному или нескольким важнейшим для данной технической системы показателям.

5. Выбор наиболее рациональных конкретных решений. Оптимальный вариант находится по одному или нескольким значениям важнейших для данной задачи показателей, отвечающих требованиям к системе.

В нашем случае на первом этапе использования метода ставилась задача создания биооктронов, наиболее приспособленных для исследования животных (надежность, удобство крепления, ослабление влияния артефактов: перекос установки биооктрона, загрязненные участки кожи и ее пигментация, движение животного и др.).

На втором этапе в качестве важнейших были выбраны морфологические признаки, указанные в табл. 1.

Таблица 1 – Таблица морфологических признаков Варианты реализации Существенные морфологические признаки существенных признаков 1. Источники излучения 1.1; 1.2; 1.3; 1.4; 1.2. Приемники излучения 2.1; 2.2; 2.3; 2.3. Расположение источников и приемников излучения 3.1; 3.2; 3.в корпусе биооктрона 4. Взаимное расположение источников и приемников 4.1; 4.2; 4.3; 4.4; 4.излучения в биооктроне 5. Крепление биооктрона на биологическом объекте 5.1; 5.2; 5.3; 5.4; 5.Используя запись в виде (3), получим для данной таблицы:

1 2 3 4 р1 р1 р1 р1 р2 3 р1 p2 р2 р1 2 р3 р2 р2 3 4 р1 р4 р4 р4 р1 2 3 4 р5 р5 р5 р5 рНа третьем этапе для каждого морфологического признака раскрывались возможные варианты его выполнения (см. табл. 1).

Для первого признака: 1. Светодиоды; 2. Излучатель с управляемым цветом свечения; 3. Полупроводниковый лазер; 4. Лампа накаливания; 5. Внешний источник света.

Для второго признака: 1. Фоторезистор; 2. Фотодиод; 3. Фототранзистор; 4.

Фотоэлектронный умножитель.

Для третьего признака: 1. В центре корпуса биооктрона; 2. Асимметрично; 3.

По окружности.

Для четвертого признака: 1. Излучатели расположены внутри фотоприемников; 2. Излучатели находятся снаружи фотоприемников; 3. Коаксиальное расположение; 4. В одной плоскости; 5. В различных плоскостях.

Для пятого признака: 1. Манжета; 2. Клипса; 3. Магнит; 4. Вакуумный присосок; 5. Имплантация под кожу.

В результате получена пятимерная морфологическая матрица, содержащая все возможные, конечно, в рамках предложенных признаков, варианты выполнения биооктрона, его узлов и элементов (1500 вариантов).

На четвертом и пятом этапах анализировались и оценивались различные варианты сочетания признаков.

С помощью морфологического метода получены оригинальные и эффективные с точки зрения снижения влияния артефактов варианты биооктронов. На рис. 5 приведена схема устройства для регистрации фотоплетизмограмм с разработанным двухлучевым биооктроном с разнесенными потоками (на устройство получено авторское свидетельство), в котором решена задача, поставленная на первом этапе проектирования.

Рисунок 5 – Схема фотоплетизмографа с биооктроном, разработанным с помощью морфологического метода 1 2 3 3 Конструкция построена на основе развития сочетания признаков р1 р2 р3 р4 р5 и позволяет снизить ряд артефактов, имеющих место при исследовании животных.

Устройство содержит источник излучения 1, корпус 2, фотоприемники 3 и 4, светофильтры 5 и 6, держатель 7, регулируемый источник питания 8, усилитель фотосигнала 9 и регистратор 10. Биооктрон комплектуется набором светофильтров в виде шайб 5 и защитных светофильтров 6, позволяющих использовать его в различных диапазонах излучения светового потока. Держатель 7 закреплен в одной плоскости с первым фотоприемником 3 с помощью шайбы 5. Шайба 5 крепится к корпусу 2 и держателю 7 с помощью резьбового соединения. Второй фотоприемник 4 служит для стабилизации режима работы источника излучения 1.

Дальнейшее совершенствование биооктрона с помощью морфологического метода привело к созданию нескольких вариантов его конструкции:

с параболической внутренней поверхностью, позволяющей в большей степени сконцентрировать световой поток от источника излучения.

Увеличить принимаемый фотоэлектрическим преобразователем световой поток от источника излучения позволяет биооктрон, в котором фотоприемник установлен в фокусе параболической поверхности корпуса биооктрона. В разработанных биооктронах использованы оптопары с оптическими системами (собирающими линзами), что повышает эффективность их использования; для снижения влияния внешних помех и увеличения отношения сигнал/шум первый каскад усилителя расположен внутри корпуса биооктрона.

Разработанную методику совершенствования биооктронов на основе морфологического метода можно с успехом использовать для решения широкого круга технических задач в различных отраслях науки и техники.

Для существенного снижения влияния различных артефактов разработан фотоплетизмограф с двухлучевым биооктроном и совмещенными потоками, на который получено авторское свидетельство.

Для повышения точности измерения оптических характеристик биологических тканей при изменении параметров оптического канала, например, вследствие изменения состояния поверхности биологического объекта разработан фотоплетизмограф с оптоэлектрическим контуром отрицательной обратной связи.

В пятой главе рассмотрены аппаратурные и программно-алгоритмические методы снижения влияния артефактов. Для разработки эффективных методов ограничения влияния артефактов выявлен частотный диапазон, в котором они проявляются (рис. 6), где заштрихованный участок DK соответствует полезному ФПГ-сигналу. Источники возникновения артефактов, границы частотных диапазонов и методы ослабления их влияния приведены в табл. 2.

A B C D E F G H I J K L M N 0,01 0,1 1 10 100 1000 f, Гц Рисунок 6 – Частотный диапазон артефактов При значительном влиянии артефактов с перекрывающимися спектрами, например артефактов движения (факторы вида 6), используют исключение аномальных участков фотоплетизмограмм. А для получения информативных параметров пульсовой кривой в результате действия технических артефактов (факторы вида 6) разработан оригинальный способ регистрации фотоплетизмограмм в процессе дойки.

На основе модели действия артефакта движения выяснено, что относительная погрешность измерения оптической плотности D = D/D0 = b/b определяется величиной смещения b между источником и приемником излучения и расстоянием b между ними, где D0 – начальная оптическая плотность биоткани.

Таблица 2 – Классификация артефактов, имеющих различный частотный диапазон, и методы ослабления их влияния № Вид влияю- Источники возникнове- Методы уменьшения п/п щих факто- ния влияния факторов ров влияющих факторов 1. Электромагнитные 1. Частотная фильтрация (анаполя (высокочастотные логовые и цифровые фильтры и низкочастотные: про- нижних, верхних частот и ремышленная сеть, терапев- жекторные фильтры с высокой тическая аппаратура, ав- крутизной спада частотных хатотранспорт) JN рактеристик фильтров, избирательное усиление), тщательная экранировка 2. Оптические помехи 2. Оптическая экранировка I Внешние (дневной свет А и свет от биооктрона, избирательное усиламп накаливания, люми- ление, двухфазная коммутация несцентных ламп JM) источника излучения биооктрона, вычитание сигнала помехи 3. Технические артефак- 3. Вычитание сигнала помехи, ты (вибрация, транспорт, времення селекция сигнала доильная установка) GH 4. Среда (температура) 4. Компенсации влияния темпе- АD ратуры 5. Дыхание (волны вто- 5. Частотная фильтрация рого порядка), волны (фильтры нижних частот, вычитретьего порядка CF тание сигнала помехи) Внутренние 6. Артефакты движения, 6. Оптимальная линейная II (физиологитремор EI фильтрация (согласованные ческие) цифровые фильтры), совершенствование конструкции биооктрона 7. Шумы элементов ап- 7. Частотная фильтрация Аппара- паратуры (резисторов, III турные операционных усилителей, фотоприемников) BN Из аппаратурных методов фильтрации фотоплетизмограмм с аномальными амплитудно-временными параметрами в диссертации разработаны метод вычитания участков пульсовых кривых, связанных с изменением уровня постоянной составляющей сигнала под действием артефакта и метод исключения фотоплетизмограмм аномальной длительности.

С целью снижения погрешностей измерения параметров фотоплетизмограмм и получения объективной информации о периферическом кровообращении биологических тканей разработаны конструкции устройств (оснастка) для правильной установки биооктронов на биологическом объекте (животном) при ми нимальных затратах времени на эту операцию. Важность совершенствования устройств крепления биооктрона на поверхности биологического объекта объясняется тем, что слабое крепление биооктрона ведет к его смещению и перекосу установки, что повышает вероятность воздействия артефактов движения.

С другой стороны, при сильном прижатии форма пульсовой кривой сглаживается, анакрота и катакрота становятся более пологими, а амплитуда в большинстве случаев снижается. В результате теряется тонкая структура пульсовой кривой, и найденные по такой фотоплетизмограмме гемодинамические показатели имеют низкую диагностическую ценность.

В работе приведены разработанные автором конструкции биооктронов, позволяющие снизить влияние давления датчиков на точность снимаемых фотоплетизмограмм: с плавной регулировкой давления его корпуса на биологический объект; с расположением источника и приемника оптического излучения на подвижном основании.

Для более точного дозирования давления биооктрона на биоткань разработана автоматизированная система для снятия пульсовых кривых методом фотоплетизмографии, позволяющая оптимизировать усилие прижатия биооктрона к биологическому объекту и снизить влияние артефактов.

На основе предложенного способа разработаны схемы для измерения основных параметров фотоплетизмограмм с возможностью калибровки амплитудных значений, а также автоматизированная система для их определения. Приведены также варианты устройств, защищенные авторскими свидетельствами, позволяющие использовать метод фотоплетизмографии при проведении физиопроцедур на доильной установке.

На рис. 7 приведены варианты крепления биооктронов на доильном стакане.

Для автоматизированной обработки фотоплетизмограмм с исключением аномальных результатов искаженных артефактами, которые не удалось удалить аппаратурными методами, использовано относительное описание формы пульсовой кривой, инвариантное к линейным преобразованиям и сдвигу. Это описание является одним из способов качественного (логического) описания сигналов, которое задает лишь признаки сигнала или классы сигналов.

а б Рисунок 7 – Биооктрон, установленный внутри доильного стакана (а), и биооктрон, установленный на доильном стакане (б) Относительное описание составляет отношение, заданное на множестве отдельных признаков или составляющих дискретного сигнала. В общем случае такое описание может быть построено с использованием матрицы отношения.

Рассмотрим использование относительного описания как способа задания исследуемого цифрового сигнала фотоплетизмограммы.

Пусть из непрерывного ФПГ-сигнала S(t) получена решетчатая функция (РФ):

РФ = {S(ti)}, i = {1, 2, …, n} на решетке n, где – число уровней квантования по амплитуде составляющих РФ; n – число составляющих РФ; S – шаг квантования (рис. 8). РФ является одним из видов представления цифрового сигнала. На множестве составляющих РФ могут быть построены матрицы отношений, отражающие некоторые отношения между парами составляющих РФ.

Используя соотношения амплитуд составляющих (компонентов) РФ, построим треугольную матрицу [R] следующего вида:

S1R12S2 S1R13S3 S1R14S4... S1R1 jSj... S1R1nSn S2R23S3 S2R24S4... S2R2 jSj... S2R2nSn ...............

[R]= (4) SiRi(i+1)Si+1... SiRijSj... SiRinSn .........

Sn-1R(n-1)nSn Матрица [R] представляет собой описание формы сигнала S(t) (см. рис. 8) через амплитудные соотношения между составляющими РФ, то есть через матрицу отношения порядка, заданного на множестве составляющих РФ. Она однозначно описывает сигнал на заданном интервале времени, определяемом размером матрицы.

Рисунок 8 – Формирование относительного описания формы ФПГ-сигнала Для представления [R] в ЭВМ используют матрицу изображающих чисел [R]и для фотоплетизмограммы, представленной решетчатой функцией на рис. 9, используя следующие условия:

j 1, если Si S ;

Pij = 0, если Si < S, j Таким образом, получено неполное описание формы сигнала через отношение порядка между амплитудами составляющих РФ. Определенные изменения формы РФ на заданной решетке, обусловленные многообразием ФПГ кривых, приводят к другому виду матрицы [R]и. При использовании относительного описания цифрового сигнала в зависимости от условий применения (анализ, классификация и синтез РФ) полнота описания может также изменяться.

Для описания и идентификации формы пульсовой кривой, заданной в виде решетчатой функции с использованием матрицы отношения, разработаны схемы классификаторов фотоплетизмограмм.

Для значительного (существенного) сокращения информационной избыточности относительного описания в задачах идентификации фотоплетизмограмм, представленных в виде РФ, использованы гомоморфные эталоны, являющиеся подграфами исследуемого графа. В работе в качестве одного из вариантов построения гомоморфного эталона выбраны элементы главной диагонали матрицы [R]и, представляющие собой отношения только соседних отсчетов или в дополнение к ним – отношений близко отстоящих отсчетов, например S(ti) и S(ti+2) – вторая и другие диагонали матрицы.

Рисунок 9 – Пример решетчатой функции фотоплетизмограммы, заданной на решетке n. Цифрами 0 и 1 между ординатами составляющих РФ указаны элементы главной диагонали матрицы [R]и Рассмотренный способ классификации РФ по матрице отношения [R]и использован для выделения аномальных участков фотоплетизмограмм, форма которых отличается от заданной формы пульсовой кривой. При этом в качестве гомоморфного эталона приняты главная диагональ матрицы отношения [R]исоставляющих РФ, так и их разностей [R]и2, [R]и3, [R]и n – 1, где n – число отсчетов.

В табл. 3 приведены примеры экспериментально снятых сигналов с выхода фотоплетизмографа, где 1 – нормальная фотоплетизмограмма; 2 – кривая, содержащая большую «дикротическую волну».

Кроме этого в таблице 3 приведены соответствующие экспериментальным кривым РФ, а также их относительные описания в виде треугольных матриц, в которых выделена главная диагональ, элементы которой использованы в качестве гомоморфного эталона.

Анализируя относительные описания форм, приведенных в табл. 3, видим, что они существенно отличаются друг от друга, что позволяет использовать это описание для выявления и исключения аномальных пульсовых кривых.

Таблица 3 – Примеры построения относительного описания фотоплетизмограмм (Pij = 1, если Si Sj) Сигнал на выходе Вид решетчатой Относительное фотоплетизмографа функции описание 1 0 0 0 0 0 0 0 S0 0 1 1 1 1 S4 1 1 1 1 1 S2 S5S6 1 1 1 1 0 1 1 S1 1 S1 SS0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 S3 S1 1 1 1 1 S4 S6 S1 1 0 1 S2 0 0 0 0 1 S1 SSУчет формы и длительности реальных пульсовых кривых существенно повышает достоверность (надежность) отсеивания аномальных результатов. Так, например, амплитуда дикротического зубца (значение S6) нормальной фотоплетизмограммы (кривая 1) всегда меньше амплитуды основного пика (значение S3) и меньше пиков, обусловленных такими искажениями пульсовой кривой в области значений S3, как «петушиный гребень». Для нормальной пульсовой кривой 1 указанное условие (S3 > S6) выполняется, а для аномальной кривой 2 – не выполняется (S3 = S7). Поэтому для учета этих условий в гомоморфном описании вводится сравнение амплитуд экстремальных значений пульсовой кривой. Кроме этого, при выходе значения длительности периода анализируемого сигнала за пределы реальных для исследуемых биологических объектов значений этот сигнал будет отнесен к аномальным. Таким образом, в случае поступления сигналов с периодом, соответствующим возможному диапазону изменения основной гармоники частоты пульса (fп = 0,5…4 Гц), но имеющих форму, не удовлетворяющую указанным требованиям (кривая 2 в табл. 3), они будут считаться аномальными и должны быть исключены из рассмотрения (регистрации).

В диссертации выделены основные операции реализации алгоритма классификации фотоплетизмограмм по относительному описанию.

Эталон относительного описания фотоплетизмограммы можно представить в следующем общем виде:

[R]и, [R]и, [R]uф = { … [R] }, где [R] – матрица отношения для 0, 1, и( n-1) иi 1 …, n – 1 разности составляющих РФ.

Если основная диагональ матрицы [R]и1, то есть D1 является необходимым элементом для гомоморфного описания, то остальные элементы эталона должны определяться в ходе экспериментов, поскольку форма пульсовой кривой может быть различна для различных диагностических целей.

Важным моментом является определение количества составляющих решетчатой функции (n). Предлагается два подхода:

1. Известна частота пульса обследуемого животного, из чего определяется коS.

личество составляющих решетчатой функции для части реализации i 2. Неизвестна частота пульса или она изменяется в процессе измерения. В этом случае берется минимальное количество составляющих из максимально возможной частоты пульса. Эталон «сканируется» по полученному относительному описанию в заданном диапазоне.

В том и другом случае вводится период стабилизации РФ, позволяющий учесть изменения пульса.

Автоматизированная обработка с целью исключения аномальных пульсовых кривых может содержать несколько циклов, в каждом из которых эталон становится более полным от цикла к циклу. Это позволило добиться в эксперименте исключения аномальных фотоплетизмограмм с достоверностью более 75 %.

Блок-схема алгоритма исключения аномальных результатов для реализации ФПГ приведена на рис. 10.

S T Изменение Si Выделение Si n Сканирование эталона Построение гомоморфного Добавление эталона [R]иф элементов Si «нет» Сравнение [R]иф и [R]иэ Эталон [R]иэ «да» Выделение Si + 1 Исключение аномальной части Формирование реализации без аномалий Рисунок 10 – Блок-схема алгоритма исключения аномальных результатов В диссертации приведен алгоритм поиска диагностических критериев в процессе обработки сигналов ФПГ с учетом операции исключения аномальных результатов.

Для облегчения процесса обработки, поиска и хранения информации о параметрах фотоплетизмограмм и расширения возможностей специалистов (зоотехника, селекционера, ветеринарного врача) при проведении исследований и в практической работе на ферме разработана база данных (БД) параметров фотоплетизмограмм и программного комплекса для работы с этой базой данных. Отличительной особенностью БД является возможность формирования запросов, позволяющих проследить динамику изменения параметров животного или группы животных на протяжении заданного интервала времени.

Разработаны экранные формы, позволяющие достаточно просто вводить и получать необходимую информацию.

В шестой главе рассмотрены вопросы эффективности применения автоматизированной аппаратуры для фотоплетизмографии животных. Автоматизированные фотоплетизмографы и системы, разработанные на базе микропроцессорной техники, позволяют контролировать оптические свойства биотканей животных (состояние сосудистой системы животных) непосредственно в условиях комплексов и ферм.

Разработан портативный 5-канальный автоматизированный фотоплетизмограф, предназначенный для проведения медико-биологических исследований.

Комплект биооктронов имеет различные варианты исполнения и оснастку для крепления на биологическом объекте (клипса, браслет и др.). Специализированное программное обеспечение (СПО) для экспресс-обработки зарегистрированной информации реализовано в виде диалоговой интерактивной системы, позволяющей выполнять следующие функции: просматривать на экране монитора персонального компьютера (ПК) сигналы всех каналов; записывать измерительную информацию одновременно со всех каналов в ОЗУ компьютера; с помощью измерительного репера (маркера) ИР проводить углубленный количественный анализ амплитудно-временных параметров фотоплетизмограмм (рис. 11).

В фотоплетизмографе применены оригинальные миниатюрные биооктроны (один из них представлен на рис. 12), работающие как в проходящем, так и в отраженном монохроматическом свете.

Применение разработанных биооктронов позволяет снизить влияние артефактов, связанных с перекосом биооктрона, смещением его на загрязненный участок ткани или участок с пигментацией кожного покрова, что важно при проведении исследований в полевых условиях.

Разработана также автоматизированная система для контроля оптических свойств биологических тканей при изменении их кровенаполнения, которая содержит фотоплетизмограф с биооктронами, персональный компьютер и специализированное программное обеспечение. На рис. 13 представлен общий вид автоматизированного фотоплетизмографа.

Рисунок 11 – Вид окна программы с измерительным репером (маркером) Рисунок 12 – Внешний вид биооктрона Рисунок 13 – Внешний вид автоматизированного фотоплетизмографа с компьютером Для исследования кровообращения биологических объектов одновременно в различных слоях биологических тканей разработана автоматизированная система для снятия фотоплетизмограмм и постоянной составляющей отраженного светового потока в различных спектральных диапазонах. Используемый в системе биооктрон содержит светодиоды с различной длиной волны излучения. Данная система может найти применение в контроле параметров, характеризующих качество работы доильной аппаратуры.

Для подтверждения эффективности применения разработанной аппаратуры на основе метода фотоплетизмографии в животноводстве приведены результаты исследования влияния доильной аппаратуры на периферическое кровообращение вымени коров.

На рис.14а и б приведены фотоплетизмограммы, снятые с соска вымени коровы до и после машинной дойки, где по оси абсцисс отложено время (одна клетка составляет 500 мс), а по оси ординат – амплитуда фотоплетизмограммы (одна клетка составляет 1 В). Анализ работы доильных аппаратов на ферме показал, что частота пульсаций вакуума и длительность такта сосания повышены, что приводит к снижению уровня периферического кровообращения в основании соска к концу дойки. При этом форма пульсовой кривой, снятой после дойки, в значительной степени сглажена (рис. 14б).

Эти результаты коррелируют с полученными ранее экспериментальными данными.

а б Рисунок 14– Фотоплетизмограммы, снятые с соска вымени коровы до (кривая а) и после машинной дойки (кривая б) Для сравнения на рис. 15а приведены усредненные по пяти сердечным циклам фотоплетизмограммы, полученные в процессе машинной дойки, где 1 – кривая, снятая до дойки; 2 – через 1,5 мин после начала дойки; 3 – через 3 мин;

4 – непосредственно после дойки.

5 1 2 3 4 5 6 7 Номер гармоники а б Рисунок 15 – Усредненные фотоплетизмограммы (а) и амплитуды гармоник фотоплетизмограмм (б), полученные в процессе машинной дойки Частотный анализ фотоплетизмограмм с использованием преобразования Фурье показал (рис.15 б), что амплитуда гармоник фотоплетизмограмм к концу дойки также уменьшается, а влияние высших гармоник в частотном спектре сигнала снижается.

Эксперименты, проведенные на молочном комплексе колхоза-племзавода «Путь Ильича» Завьяловского района, выявили увеличение уровня кровообращения (как общей, так и переменной составляющих) в сосках молочной железы коров после дойки (рис. 16а и б), где интервалы времени, отложенные по оси абсцисс, имеют следующие значения: 0 – до дойки; 1 – после преддоильной Амплитуда подготовки вымени; 2 – после дойки; 3 – через 10 минут после дойки; 4, 5, 6, 7 – соответственно, через 20, 30, 40, 60 минут после дойки.

а б Рисунок 16 – Графики изменения постоянной (а) и переменной (б) составляющих кровообращения молочной железы в процессе дойки Повышение уровня кровообращения согласуется с фундаментальными работами по физиологии доения.

Таким образом, частотно-временной анализ фотоплетизмограмм, характеризующих периферическое кровообращение животного в процессе дойки, позволяет выявить связь между параметрами пульсовой кривой и техническим состоянием доильного оборудования и использовать полученные результаты при отработке новых элементов технологии доения и совершенствовании доильных аппаратов.

В диссертации приведены результаты исследования, направленные на выявление информативных признаков фотоплетизмограмм при нарушении периферического кровообращения.

При анализе усредненных результирующих периодов пульсовой кривой, полученных экспериментально, отмечены следующие характерные признаки, которые могут быть использованы для исследования нарушений микроциркуляции на основе метода фотоплетизмографии.

1. На кривой, полученной при фотоплетизмографии пораженной ткани, слабо выражен дикротический зубец.

2. На фотоплетизмограмме для пораженной ткани имеется ступенька на восходящей части (анакроте).

3. Нисходящая часть (катакрота) пульсовой кривой более пологая по сравнению с фотоплетизмограммой для здоровой ткани.

4. Длительность анакроты пульсовой кривой увеличена (иногда за счет ступеньки).

5. Вблизи вершины пульсовой кривой имеются дополнительные волны («петушиный гребень»).

6. Вершина имеет плоский характер.

При использовании одиночных признаков наиболее информативными являются второй и пятый признаки, поскольку они полностью отсутствуют в группе биологических объектов с нормально функционирующей сосудистой системой.

Но с помощью данных признаков невозможно обнаружить нарушения состояния сосудистой системы биообъектов с нарушениями состояния периферического кровообращения (частота появления данных признаков составляет, соответственно, 66,7 и 53,3 %). Наилучший результат по обнаружению нарушений состояния сосудистой системы при использовании одиночных признаков дает третий критерий (частота появления 86,7 %), но этот критерий с частотой 10 % встречается в группе обследуемых животных с нормальным периферическим кровотоком. Тщательный анализ полученных данных показывает, что для повышения достоверности диагностики необходимо использовать все признаки с ранжированием их по значимости.

При отнесении к группе обследуемого биообъекта с отклонениями в функционировании ССС с проявлением не менее 3 признаков вероятность действительного нарушения периферического кровообращения составляет более 70 %. На рис. 17 представлена графическая интерпретация частоты проявления того или иного числа признаков у различных групп обследуемых животных.

Наряду с применением относительного описания фотоплетизмограмм для исключения аномальных результатов перспективным направлением является использование данного описания в процессе автоматизированной диагностики различных нарушений сосудистой системы. На основе сравнительного анализа текущих фотоплетизмограмм с хранящимися в памяти компьютера эталонами фотоплетизмограмм, содержащими признаки, характерные для нарушений периферического кровообращения, можно эффективно выявлять изменения в сосудистой системе.

185 Здоровые 80 Больные 60 20 1 и более 2 и более 3 и более 4 и более Количество проявившихся признаков Рисунок 17 – Частота появления характерных признаков фотоплетизмограмм у различных групп обследуемых животных В табл. 4 приведены примеры фотоплетизмограмм с характерными диагностическими признаками, отмеченными выше (признаки 1 и 2); решетчатые функции, соответствующие выделенным участкам пульсовых кривых, на которых проявляется тот или иной выявленный признак и относительные описания для приведенных решетчатых функций с выделенными гомоморфными эталонами в виде главной диагонали.

Количество случаев, % Для сравнения в данной таблице построены и относительные описания для решетчатых функций соответствующих участков нормальной пульсовой кривой (см. рис. 9). Анализ результатов исследований показывает, что, как и в случае с выявлением аномальных результатов (см. табл. 3), относительные описания сигналов, характеризующие различные диагностические признаки пульсовой кривой, существенно отличаются друг от друга, как и их гомоморфные эталоны. Поэтому разработанное относительное описание фотоплетизмограмм может быть использовано при построении систем автоматизированной диагностики нарушений периферического кровообращения биологических объектов.

Таблица 4 – Примеры относительного описания диагностических признаков фотоплетизмограмм 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Таким образом, выявлено 6 критериев нарушений микроциркуляции по параметрам пульсовой кривой. При использовании комбинации этих критериев достоверность диагностики микроциркуляторных поражений по изменению формы фотоплетизмограммы составляет около 70 %.

В целом, полученные в исследованиях результаты показали эффективность использования метода фотоплетизмографии при оценке нарушений периферического кровообращения, что позволяет проводить различные диагностические исследования и накапливать статистический материал по поиску признаков ряда заболеваний животных (мастит, эндометрит и др.).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ В диссертации поставлена и решена проблема измерения и регистрации оптической плотности биологических тканей животного при изменении их кровенаполнения в условиях различных артефактов. Для этого сформулированы и обоснованы научные положения для разработки методов и средств измерения и контроля оптических свойств биологических тканей в процессе их кровенаполнения, и отражающих нарушения функционирования сердечно-сосудистой системы животных, что позволило повысить эффективность и качество снимаемых фотоплетизмограмм в условиях действия артефактов.

Указанные результаты получены в ходе анализа и исследований разработанной математической модели фотоплетизмограммы в форме относительного описания цифрового сигнала, учитывающей процесс регистрации и обработки фотоплетизмограмм в условиях действия артефактов. Выполненные теоретические и экспериментальные исследования и разработанные на их основе технические решения, защищенные авторскими свидетельствами и патентами, позволяют повысить эффективность использования метода фотоплетизмографии в ветеринарии и расширить область его применения в медицине.

Разработанные методы и средства контроля оптической плотности биологических тканей сельскохозяйственных животных при изменении их кровенаполнения в условиях действия артефактов открывают возможность неквалифицированному пользователю (ветеринарному врачу, зоотехнику, селекционеру):

– снимать фотоплетизмограммы как в условиях ферм, в том числе на доильной установке, так и в полевых условиях;

– контролировать влияние пульсаций вакуума доильной установки на кровоснабжение вымени коров, в результате чего своевременно оценивать текущее техническое состояние элементов доильной установки при ее эксплуатации, предупреждая заболевания коров, вызванных техническими нарушениями работы доильной установки.

Выполненные исследования открывают возможность для конструкторов и научных работников создавать конструкции доильных аппаратов со встроенными средствами контроля физиологического состояния сельскохозяйственных животных, в том числе с использованием метода фотоплетизмографии, а также разрабатывать системы регулирования микроклимата и управления режимами работы доильных аппаратов на основе контроля (в том числе дистанционного) фотоплетизмограмм, которые обеспечивают оптимальные условия содержания животных и в ряде случаев снижают энергопотребление установок микроклимата.

Основные результаты и выводы диссертации заключаются в следующем.

1. Анализ разработанной информационной модели процесса исследования биологических тканей методом фотоплетизмографии позволил выявить основные источники возникновения артефактов при исследовании сельскохозяйственных животных и обосновать основные положения методики контроля оптической плотности биологической ткани животных при изменении ее кровенаполнения.

2. Разработана методика исследования оптической плотности биологической ткани сельскохозяйственных животных, представленной в виде фотоплетизмограммы, содержащая обоснование действий и основных параметров и характеристик средств измерения и контроля: оптимального спектрального диапазона (0,8…1,0 мкм) источника излучения с точки зрения глубины проникновения оптического излучения в ткань и отстройки от влияния различной концентрации кислорода в крови, динамического диапазона, общего коэффициента усиления и полосы пропускания (0,2…60 Гц) усилительного тракта, мощности и частоты модуляции светового потока источника ИК-излучения, что позволило повысить качество и достоверность контроля оптических свойств биотканей, обусловленных изменением их кровенаполнения. Выбранные параметры измерений позволяют получить фотоплетизмограмму, на которой можно выявить нарушения периферического кровоснабжения в виде локальных изменений формы пульсовой кривой. Эти локальные изменения достигают частот, превышающих 40 Гц.

3. Выявлены основные источники погрешностей измерения оптической плотности биологической ткани при исследовании сельскохозяйственных животных методом фотоплетизмографии – действие внешних электромагнитных полей; оптические помехи; влияние двигательных и технических артефактов;

погрешности, обусловленные физиологическими факторами, которые связаны с индивидуальными оптическими свойствами биологических тканей; стрессфакторы и др. – и указаны пути уменьшения влияния погрешностей. В отличие от человека ряд указанных артефактов не может быть исключен за счет вербального влияния на животных при измерениях. При этом общая погрешность измерения оптической плотности биологической ткани сельскохозяйственных животных в условиях действия артефактов может достигать на определенных временных интервалах измерения 100 %.

4. Разработаны принципы создания, а также предложены схемы фотоплетизмографов со стабилизацией потока излучения и рабочей точки фотодиода; с избирательным усилением сигнала; с вычитанием сигнала помехи из общего регистрируемого фотоприемником сигнала и конструкции биооктронов, которые позволили ослабить внешние артефакты различной природы при регистрации фотоплетизмограмм сельскохозяйственных животных.

5. Разработана методика синтеза биооктронов на основе морфологического метода, заключающаяся в разделении совершенствуемого биооктрона на существенные морфологические признаки, построении множества всех потенциально возможных и допустимых для данной задачи решений (анализ биооктрона) и комбинаторном поиске оптимального варианта технического решения (синтез биооктрона). В результате применения морфологического метода получены оригинальные и эффективные с точки зрения снижения влияния артефактов варианты биооктронов. Экспериментальная проверка разработанных биооктронов при снятии фотоплетизмограмм сельскохозяйственных животных показала снижение более чем в 1,5 раза влияние таких артефактов, как перекос установки и сдвиг биооктрона, пигментация и волосяной покров биоткани.

6. Предложены аппаратурные методы и средства уменьшения влияния артефактов на измерение оптической плотности биотканей сельскохозяйственных животных: метод исключения из регистрируемой фотоплетизмограммы ее отдельных участков, искаженных артефактами; метод снижения влияния технических артефактов при регистрации фотоплетизмограмм; метод регулировки давления биооктрона на биоткань. Аппаратурная реализация этих методов позволила в 2–5 раз снизить влияние артефактов.

7. Разработан алгоритм исключения аномальных результатов (искажение дикротического зубца, изменение длительности пульсовой кривой, наложение колебаний повышенных частот) при автоматизированной обработке фотоплетизмограммы на основе использования относительного описания ее формы, об легчающий неквалифицированному пользователю снимать и анализировать пульсовые кривые в условиях ферм, что повышает качество контроля состояния сердечно-сосудистой системы животных. При экспериментальной апробации получена достоверность исключения аномальных результатов при регистрации фотоплетизмограмм сельскохозяйственных животных выше 75 %.

8. Впервые разработана база данных, позволяющая хранить как общие, так и характеризующие состояние сердечно-сосудистой системы данные обо всех сельскохозяйственных животных на ферме и определять гемодинамические показатели в виде первичных амплитудно-временных и частотных параметров фотоплетизмограмм.

9. Проведенные эксперименты, направленные на выявление информативных признаков фотоплетизмограмм при нарушении периферического кровотока, позволили выявить шесть характерных признаков, которые могут быть использованы для исследования нарушений микроциркуляции на основе метода фотоплетизмографии: 1) слабо выражен дикротический рубец; 2) имеется ступенька на восходящей части (анакроте); 3) нисходящая часть (катакрота) пульсовой кривой более пологая по сравнению с фотоплетизмограммой для здоровой ткани; 4) длительность анакроты пульсовой кривой увеличена (иногда за счет ступеньки); 5) вблизи вершины пульсовой кривой имеются дополнительные волны («петушиный гребень»); 6) вершина имеет плоский характер. При использовании этих признаков достоверность диагностики микроциркуляторных поражений составляет более 70 %. Это позволяет проводить различные исследования сельскохозяйственных животных по выявлению диагностических критериев их заболеваемости и накапливать статистический материал ряда заболеваний.

10. Предложено использовать относительное описание фотоплетизмограмм с использованием гомоморфных эталонов в процессе автоматизированной диагностики нарушений кровоснабжения биологических тканей на основе шести выявленных информативных признаков, что в совокупности с образным представлением основных параметров фотоплетизмограмм позволяет облегчить анализ и интерпретацию показателей гемодинамики животных, представленных в виде параметров фотоплетизмограмм.

11. Разработана автоматизированная система исследования гемодинамики сельскохозяйственных животных в виде амплитудно-временных параметров фотоплетизмограмм с анализом различных слоев биологической ткани, которая позволяет выявить нарушения периферического кровообращения.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ Монографии и учебники 1. Алексеев, В. А. Проектирование устройств регистрации гемодинамических показателей животных на основе метода фотоплетизмографии [Текст] :

монография / В. А. Алексеев, С. И. Юран. – Ижевск : ИжГСХА; ИжГТУ, 2006. – 248 с.

2. Коломиец, А. П. Электропривод и электрооборудование [Текст] / А. П.

Коломиец, Н. П. Кондратьева, И. Р. Владыкин, С. И. Юран. – М. : КолосС, 2006.

– 328 с.

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК 3. А. с. 1591948 СССР, МКИ А61В 5/02. Фотоплетизмограф [Текст] / С. И.

Юран, В. А. Алексеев, В. И. Заболотских, И. Е. Останин. – Опубл. 1990, Бюл.№ 34.

4. А. с. 1630713 СССР, МКИ А01J 7/00. Устройство для профилактики мастита у коров [Текст] / С. И. Юран, В. А. Алексеев, В. И. Заболотских. – Опубл.

28.02.91, Бюл. № 8.

5. А. с. 1702980 СССР, МКИ А01J 7/00. Устройство для профилактики мастита у коров [Текст] / С.И. Юран, В.А. Алексеев, В.И. Заболотских. – Опубл.

1992, Бюл. №1.

6. А. с. 1702983 СССР, МКИ А01J 7/00. Устройство для измерения физиологических показателей сельскохозяйственных животных [Текст] / С. И. Юран, В.

А. Алексеев, В. И. Заболотских. – Опубл. 07.01.92, Бюл. № 1.

7. А. с. 1724172 СССР, МКИ А61В 5/02. Измеритель частоты пульса [Текст] / С. И. Юран, В. А. Алексеев, В. И. Заболотских, В. И. Вахрушев. – Опубл.

1992, Бюл. № 13.

8. А. с. 1766336 СССР, МКИ А01J 7/00, А61В 5/00. Устройство для измерения физиологических показателей сельскохозяйственных животных [Текст] / С.

И. Юран, В. А. Алексеев, В. И. Заболотских. – Опубл.1992, Бюл. №37.

9. Алексеев, В. А. Автоматизированный контроль сердечно-сосудистой системы животных [Текст] / В. А. Алексеев, В. И. Заболотских, С. И. Юран // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 1996. – № 5. – С. 25–26.

10. Юран, С. И. Фотоплетизмография сосудистой системы вымени коров [Текст] // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 1998. – № 1. – С. 15–16.

11. Заболотских, В. И. Портативная система фотоплетизмографии для медико-биологических исследований [Текст] / В. И. Заболотских, С. И. Юран // Измерительная техника. – 1999. – № 4. – С. 31–34.

12. Юран, С. И. Контроль процесса дойки коров методом фотоплетизмографии [Текст] // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 1999. – № 10. – С. 11–13.

13. Юран, С. И. Применение метода фотоплетизмографии в животноводстве [Текст] // Техника в сельском хозяйстве. – 2000. – № 1. – С. 16–19.

14. Жигалов, В. А. Оптодиагностика сосудистой системы сельскохозяйственных животных [Текст] / В. А. Жигалов, С. И. Юран // Докл. Россельхозакадемии.– 2001. – № 3. – С. 50–53.

15. Юран, С. И. Морфологический синтез датчиков для фотоплетизмографии животных [Текст] // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 2003. – № 6. – С. 12–14.

16. Патент 2231952 Российская Федерация, МПК7 А01J 7/00. Способ определения физиологических показателей вымени животных [Текст] / С. И. Юран.

– Опубл. 10.07.2004, Бюл. № 19.

17. Юран, С. И. Устройство для фотоплетизмографии животных в различных спектральных диапазонах [Текст] // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 2004. – № 2. – С. 6–8.

18. Юран, С. И. Метод фотоплетизмографии в физиотерапии сельскохозяйственных животных [Текст] // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. – 2005. – № 1. – С. 42–43.

19. Юран, С. И. Снижение влияния артефактов в автоматизированных фотоплетизмографах для сельскохозяйственных животных [Текст] / С. И. Юран, А.

А Дюпин // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук.–2005. – № 3. – С. 82–84.

20. Свидетельство «Об официальной регистрации программы для ЭВМ» 2005611184. Регистрация фотоплетизмограмм [Текст] / В. А. Алексеев, С. Хамдан, А. А. Дюпин, С. И. Юран. – Бюл. Пр ЭВМ, БД, ТИМС. – 2005. - № 3.

21. Юран, С. И. Портативный автоматизированный фотоплетизмограф [Текст] // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 2006. – № 7. – С. 17–19.

22. Алексеев, В. А. Информационная модель процесса регистрации и обработки фотоплетизмограмм [Текст] / В. А. Алексеев, С. И. Юран, Н. Або Исса // Вестник ИжГТУ. – 2006. – № 3. – Ижевск : Изд-во ИжГТУ, 2006. – С. 48–52.

23. Юран, С. И. Измерение параметров фотоплетизмограмм с вымени коров во время дойки [Текст] // Механизация и электрификация сельского хозяйства.

– 2006. – № 10. – С. 17–19.

24. Юран, С.И. Автоматизированный фотоплетизмограф для исследования сосудистой системы животных [Текст] // Вестник КрасГАУ.- 2007.- 2 (17).- С.

209-212.

25. Алексеев, В.А. Снижение влияния артефактов при регистрации фотоплетизмограмм [Текст] / В.А. Алексеев, С.И. Юран // Датчики и системы. – 2007.- №6. -С.19-22.

26. Свидетельство «Об официальной регистрации базы данных» 2008620029.

База данных параметров фотоплетизмограмм [Текст] / В.А. Алексеев, А.А. Дюпин, С.И. Юран. – Бюл. Пр ЭВМ, БД, ТИМС. - 2008. - №1.

27. Алексеев, В.А. Выбор параметров для базы данных фотоплетизмограмм [Текст] / В.А. Алексеев, А.А. Дюпин, С.И. Юран // Вестник ИжГТУ. – 2008. – № 4. – Ижевск : Изд-во ИжГТУ, 2008. – С. 135-137.

Материалы международных конференций 28. Заболотских, В. И. Пятиканальная система для фотоплетизмографических исследований [Текст] / В. И. Заболотских, В. И. Вахрушев, С. И. Юран // Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления (Датчик-1998) : сб. матер. X юбилейной науч.-техн. конф с участием зарубежных специалистов. – М. : МГИЭМ, 1998. – С. 448–450.

29. Юран, С. И. Оптоэлектрический датчик [Текст] / С.И. Юран, В.И. Заболотских // Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления (Датчик 1999) : матер. XI науч.-техн. конф. с участием зарубежных специалистов. – М. : МГИЭМ, 1999. – С. 164.

30. Юран, С. И. Портативный автоматизированный фотоплетизмограф [Текст] / С.И. Юран, В.И. Заболотских // Измерительные информационные технологии и приборы в охране здоровья (Метромед-99) : тр. Междунар. науч.прак. конф. – СПб. : СПб ГТУ, 1999. – С. 104–105.

31. Алексеев, В. А. Многофункциональный датчик для фотоплетизмографии [Текст] / В. А. Алексеев, В. И. Заболотских, С. И. Юран // Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления (Датчик 2000) :

матер. XII науч.-техн. конф. с участием зарубежных специалистов. – М. : МГИЭМ, 2000. – С. 255–256.

32. Алексеев, В. А. Применение фотоплетизмографии в лазерной терапии животных [Текст] / В. А. Алексеев, В. И. Заболотских, С. И. Юран // Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления (Датчик 2001) : матер. XIII науч.-техн. конф. с участием зарубежных специалистов.

– М. : МГИЭМ, 2001. – С. 231–232.

33. Алексеев, В. А. Применение метода фотоплетизмографии для исследования гемодинамики сердечно-сосудистой системы сельскохозяйственных животных [Текст] / В. А. Алексеев, В. И. Заболотских, С. И. Юран // Космос, природа, человек : науч. конф. с междунар. уч. : сб. науч. докл. Т. 1. – Ямбол (Болгария) : Изд-во «Жельо-Учков», 2002. – С. 207–214.

34. Алексеев, В. А. Снижение влияния артефактов в измерителях частоты пульса [Текст] / В. А. Алексеев, В. И. Заболотских, С. И. Юран // Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления (Датчик 2002) : матер. XIV науч.-техн. конф. с участием зарубежных специалистов.

– М. : МГИЭМ, 2002. – С. 190.

35. Алексеев, В. А. Автоматизированная система на базе микроконтроллера для регистрации и анализа пульсовых кривых [Текст] / В. А. Алексеев, В. И. Заболотских, С. И. Юран, А. А. Дюпин, С. Хамдан // Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления (Датчик 2003) : матер.

XV науч.-техн. конф. с участием зарубежных специалистов. – М. : МГИЭМ, 2003. – С. 322–323.

36. Алексеев, В. А. Использование фотоплетизмографии для контроля процедуры инфракрасной терапии сельскохозяйственных животных [Текст] / В. А.

Алексеев, С. Хамдан, С. И. Юран, П. Н. Покоев // Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления (Датчик 2003) : матер.

XV науч.техн. конф. с участием зарубежных специалистов. – М. : МГИЭМ, 2003. – С. 324.

37. Алексеев, В. А. Автоматизированная система для фотоплетизмографии биологических тканей в различных спектральных диапазонах [Текст] / В. А.

Алексеев, В. И. Заболотских, С. И. Юран, А. А. Дюпин // Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления (Датчик 2004) :

матер. XVI науч.-техн. конф. с участием зарубежных специалистов. – М. :

МГИЭМ, 2004. – С. 301–303.

38. Юран, С. И. Снижение влияния артефактов в автоматизированных фотоплетизмографах для сельскохозяйственных животных [Текст] / С. И. Юран, А.

А. Дюпин // Автоматизация сельскохозяйственного производства : матер. 8-й Междунар. науч.-техн. конф. Ч. 2. – М. : ВИМ, 2004. – С. 450–457.

39. Юран, С. И. Управление режимами инфракрасной терапии сельскохозяйственных животных с использованием метода фотоплетизмографии [Текст] / Автоматизация сельскохозяйственных производства : матер. 8-й Междунар. науч.-техн. конф. Ч. 2. – М. : ВИМ, 2004. – С. 444–449.

40. Дюпин, А. А. Структура базы данных параметров фотоплетизмограмм [Текст] / А. А. Дюпин, С. И. Юран // Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве : сб. докл. IX Междунар. науч.-прак. конф. Ч. 2. – М. : ВИМ, 2006. – С. 352–359.

41. Дюпин, А.А. Выбор параметров фотоплетизмограмм для базы данных [Текст] / А.А. Дюпин, С.И. Юран // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии ФРЭМЭ’2008: труды VIII Междунар. научн.-техн. конф. – Владимир, ВГУ, 2008. - Т.1. – С. 339-343.

42. Манохина, И.Н. К вопросу о разработке конструкции датчиков для фотоплетизмографии [Текст] / И.Н. Манохина, А.С. Перминов, С.И. Юран // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии ФРЭМЭ’2008: труды VIII Междунар. научн.-техн. конф. – Владимир, ВГУ, 2008. - Т.2. – С. 104-108.

43. Юран, С.И. Совершенствование конструкции датчиков для фотоплетизмографии животных [Текст] / С.И. Юран, А.С. Перминов, И.Н. Манохина // Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве: сборник докладов Х Междунар. научн.-практ. конф. – М., ВИМ, 2008.-Т2.-С.669-675.

44. Юран, С.И. Автоматизированный фотоплетизмограф с регулируемой полосой пропускания [Текст] // Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве: сборник докладов Х Междунар. научн.-практ. конф. – М., ВИМ, 2008.-Т2.-С. 663-669.

Статьи 45. Малков, А. В. Применение метода фотоплетизмографии для исследования физиологического состояния животных [Текст] / А. В. Малков, С. И. Юран // Вестник Удмуртского университета. Вып. 3. – 1992. – С. 47–52.

46. Alekseev, V. A. Studying the blood flow signal using photoplethysmography [Текст] / V. A. Alekseev, S. Hamdan, S. I. Yuran // Успехи современного естествознания. – 2005. – № 6. – С. 55.

47. Алексеев, В. А. Организация автоматизированного ветеринарного контроля на животноводческом комплексе [Текст] / В. А. Алексеев, С. Хамдан, С.

И. Юран // Успехи современного естествознания. – 2005. – № 7. – С. 48–49.

48. Алексеев, В. А. Повышение качества измерения гемодинамических показателей человека и животных при использовании метода фотоплетизмографии [Текст] / В. А. Алексеев, С. Хамдан, С. И. Юран // Качество и жизнь. – 2005. – № 6. – Ижевск : Изд-во ИжГТУ, 2005. – С. 67–70.

49. Юран, С. И. Системный подход к регистрации и обработке фотоплетизмограмм [Текст] // Вестник ИжГСХА. – 2006. – № 1. – С. 27–29.

Материалы конференций 50. Алексеев, В. А. Проблемы автоматизации измерений физиологических параметров сельскохозяйственных животных [Текст] / В. А. Алексеев, В. А. Заболотских, С. И. Юран // Методология измерений : матер. Всес. науч.-техн.

конф. – Л: ЛГТУ, 1991. – С. 65–66.

51. Юран, С. И. Применение метода фотоплетизмографии и датчиков на его основе в животноводстве [Текст] // Приборостроение в 21 веке. Интеграция науки, образования и производства : тр. науч.-техн. конф.– Ижевск : Изд. дом «Удмуртский университет», 2001. – С. 32–37.

52. Юран, С. И. Создание микроклимата на ферме с учетом физиологического состояния животных [Текст] // Актуальные проблемы аграрного сектора : тр.

НПК. – Ижевск : ИжГТУ, 1997. – С. 51–53.

53. Юран, С. И. Оптимизация усилия прижатия оптоэлектрического датчика к биологическому объекту [Текст] / С. И. Юран, А. А. Дюпин // Устойчивому развитию АПК – научное обеспечение : матер. респ. науч.-практ. конф. – ФГОУ ВПО «Ижевская ГСХА». Т. II. – Ижевск : РИО ФГОУ ВПО ИжГСХА, 2004. – С. 378–382.

54. Алексеев, В.А. Принципы построения базы данных параметров фотоплетизмограмм [Текст] / В.А. Алексеев, А.А. Дюпин, С.И. Юран // Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования производства: труды III научнопрактической конф. (Ижевск, 14-15 апреля 2006 г.) - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2007.-С.157-163.

55. Перминов, А.С. Методика анализа влияния оптических помех на оптоэлектронный датчик фотоплетизмографа [Текст] / А.С. Перминов, О.Ю. Чиркова, С.И. Юран // Инновационное развитие АПК. Итоги и перспективы: материалы Всероссийской научн.- практ. конф. / ФГОУ ВПО Ижевская ГСХА. – Ижевск, ФГОУ ВПО Ижевская ГСХА, 2008. – Т. IV. – C. 67-74.

Отпечатано в типографии ИжГТУ 426069, г.Ижевск, ул.Студенческая,




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.