Главная Контакты Добавить в избранное Авторы Вопросы и ответы
,

 УДК   621.3.085.36

СОВРЕМЕННАЯ ПУЛЬСОДИАГНОСТИКА –

НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ В КЛИНИКЕ

Далечин А.Ю., Носок C. A.

 Одной из актуальных проблем современной пульсодиагностики остается получение максимально полной информации об частоте пульса, на основании которой можно было бы расширить диагностику пациента. Широкое развитие электроники, современных методов цифровой обработки данных, и существующие клинические задачи обусловили разработку и широкое использование в повседневной практике пульсовую диагностику.

 Нарушение в энергетической части функциональных систем могут не иметь видимых или ощущаемых проявлений, но не замедлят отразится в пульсе. И может пройти много времени до того момента, когда появятся первые симптомы болезни. Таким образом, несомненное достоинство пульсового диагноза состоит в его донозологической оценке состояния.

 Неоценимую услугу в выявлении первопричины окажет методика в случаях отраженных болей: абдоминальный болевой синдром при пневмонии, приступы ложной стенокардии при холецистите. А успешное лечение таких системных заболеваний, как гипертоническая болезнь, артеросклероз или бронхиальная астма возможно только на базе пульсового диагноза.

 Традиционные пульсомеры имеют существенный недостаток : большое время измерения,большая погрешность,малый диапазон измеряемых частот.Преимущество данного метода измерения частоты в отличие от традиционных методов заключается в том, что необходимо малое время измерения , незначительная погрешность, расширен диапазон измерений частоты.Этот метод носит название – способ измерения низких частот.По этому методу был изготовлен пульсомер, который имеет следующие технические характеристики:

  Диапазон измеряемых частот (уд./мин)

30-274

 Максимальнаяпогрешность (уд./мин)

+/- 2

 Потребляемый ток(мА)

 80

 Время измерения (с)

0,2-2

Диапазон рабочих температур(С)

-40 + 60

Напряжение питання (В)

  4,5

Способы измерения низких частот.

Обычно частоту измеряют по классической схеме (рис.1).

Рис.1 Структурная схема счетной части обычного частотомера.

 

Входной периодический сигнал поступает на вход усилителя – формирователя, где усиливается до необходимого уровня и превращается в серию импульсов с крутыми фронтами. Эти импульсы поступают на один из входов элемента 2И.

На второй вход элемента 2И поступают стробирующие импульсы, длительность которых точно равна 1с (для их получения используется кварцевый генератор). С выхода элемента 2И импульсы поступают на выход многоразрядного двоично-десятичного счетчика. Частота (в герцах) определяется числом импульсов, зафиксированных счетчиком за 1с. Недостатком представленной схемы состоит в том, что на низких частотах (частоты пульса) нельзя обеспечить высокую точность из – за того, что при счете имеет место ошибка, равная +1. Например, при частоте выходного сигнала, приблизительно равной 10 Гц, счетчик может насчитать или 9, или 10, или 11 импульсов, т.е. погрешность 10%. Для повышения точности можно увеличить длительность стробирующего импульса (например, до 100 или 1000с) и соответственно время измерения. Но это крайне не удобно, так как снижает оперативность измерения.

 Поэтому при измерении низких частот применяют “обратный счет”, т.е. выходной сигнал используется для стробирования, а заполнение осуществляется импульсами более высокой частоты опорного генератора. Таким образом, измеряют период сигнала, т.е. код на выходах счетчика – это результат измерения в единицах времени, а не частоты. Поэтому необходимо выполнить обратный пересчет для получения искомого значения. Часто это преобразование выполняют микропроцессором или микроконтроллером. Однако при этом приходится разрабатывать программное обеспечение. Кроме того, даже при использовании микроконтроллера необходимы дополнительные аппаратные затраты – формирователь, дисплей (со встроенный или внешним дешифратором), программатор, эмулятор, симулятор и других средствах отладки микроконтроллера.

 Решить задачу пересчета можно менее затратным способом. При этом в качестве преобразователя кода используют постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) (на рис.2 вспомогательные схемы управления не показаны). Выходной сигнал поступает на формирователь и используется затем в качестве стробирующего.

 

 

Рис.2 Структурная схема счетной части частотомера для низких частот

 

С выхода формирователя стробирующий импульс поступает на один из входов элемента 2И, на второй вход которого поступают импульсы опорной частоты. Многоразрядный двоичный счетчик подсчитывает количество импульсов опорной частоты за время стробирования. Двоичный код с выхода счетчика подается на адресную шину ПЗУ.

 Пусть счетчик насчитает М импульсов, что соответствует частоте N. Тогда в ячейке ПЗУ с номером М должно быть записано число Nв двоичном или двоично-десятичном коде (зависит от конкретного типа дешифратора и дисплея). Удобно использовать двоично-десятичный код, так как одна микросхема ПЗУ (наиболее распространены 8-разрядные ПЗУ) может управлять двумя разрядами дисплея. Варьируя разрядностью счетчика, значением опорной частоты и количеством микросхем ПЗУ, можно управлять точностью измерения и разрядностью измеряемой величины. Рассмотрим методику расчета основных параметров такого измерителя.

 Обычно требуется измерить частоту в некотором диапазоне с заданной погрешностью. Исходя из этих данных, оценим требуемое значение опорной частоты. Пусть необходимо измерить частоту в диапазоне Fвх. мин – Fвх. макс с погрешностью. Применительно к цифровым системам (где присутствует ошибка счета +1) дискретность счета часто выбирают равной ошибке счета, т.е. равной единице младшего разряда. Так, если необходимо измерить частоту с погрешностью 0,01 Гц. Обозначим дискретность отсчета ψ = ∆Т. При измерении двух “соседних” частот, периоды которых отличаются на величину дискрета ∆Т (при этом ∆Т = 1/ψ = 1/∆Т) двоичный счетчик должен насчитать разное количество импульсов опорной частоты, чтобы различить их. Показания счетчика при измерении этих двух частот должны отличаться хотя бы на единицу счета. В этом случае разница периодов ∆Т будет равной одному периоду тактовой частоты (рис.2). Таким образом

 

Tоп = ∆T = T2T1.                                                                       (1)

 

Учитывая что

                                                                                  

T2 = 1/F2                                                                                            (2)

 

и

 

F2 = F1 - ∆F.                                                               (3)

 

Имеем

 

Tоп = 1/F2 – 1/F1 = 1/(F1 - ∆F) – 1/F1 = ∆F/(F1*( F1 - ∆F)).               (4)

 

Частота F1 больше частоты F2. Учитывая, что измерения необходимо проводить и на верхней границе диапазона, можно записать, что

 

Fоп = Fвх. макс.*(Fвх. макс - ∆F)/∆F.                                          (5)

 

 

Рис.3 Временные диаграммы генератора опорной частоты и формирователя

 

 

Итак, значение опорной частоты однозначно определяется верхней граничной частотой измеряемого диапазона и дискретностью отсчета (т.е. в данном случае погрешностью). Следует помнить, что это ее наименьшее значение. Она может иметь и большую величину, но в этом случае одному дискретному отсчету будет соответствовать разница счетчика более одной единицы, что повлечет за собой в общем случае увеличение разрядности счетчика и необходимой емкости ПЗУ.

 Оценим требуемую нестабильность частоты опорного генератора. Пусть при входной частоте Fвх счетчик насчитает

 

M = Fоп/Fвх                                                                                      (6)

 

импульсов опорной частоты. Если опорная частота получит приращение +t, то число М получит приращение ∆M, т.е.

 

(Fоп + tоп)*Fвх = M + M                                            (7)

 

 Величина М будет находиться в диапазоне M - ∆M; M + ∆M. .

 Удвоенное значение не должно превосходить одного дискрета отсчета, т.е. величина должна быть меньше половины дискрета отсчета. Пусть входная частота получит положительное приращение. При этом имеем

 

(Fоп + ∆tоп)/Fоп < M + 0,5                                           (8)

 

 Из этого следует, что

 

t < Fвх (M + 0,5) - Fоп                                                             (9)

 

 Учитывая что М = Fоп/Fвх., получаем

 

tоп < Fвх/2                                                                 (10)

 

 Аналогичный результат имеем, если опорная частота получит отрицательное приращение. Если произвести аналогичные выкладки для граничных частот измеряемого диапазона, то выяснится, что для нижней граничной частоты требования более жесткие, т.е.

 

tоп = Fвх. мин//2                                                                  (11)

 

 Итак, абсолютная нестабильность частоты генератора однозначно определяется нижней граничной частотой измеряемого диапазона.

 Оценим относительную нестабильность частоты опорного генератора, которая требуется для выбора типа генератора. Как известно, в общем случае

 

Δtоп = tоп/Fоп                                                                                           (12)

 

 Из выражения (10) и (11) имеем:

 

 

Δtоп < Fвх мин F/(2Fвх. макс*(Fвх. макс. - ∆F))                                            (13)

 

 Итак, относительная нестабильность частоты опорного генератора однозначно определяется граничными частотами измеряемого диапазона и дискретом отсчета. Если при оценке относительной нестабильности выяснится, что такую частоту может обеспечить генератор с кварцевым резонатором, можно пойти на некоторое увеличение опорной частоты до ближайшего “круглого” значения (легче найти резонатор с “круглым” значением частоты).

 Оценим необходимую емкость ПЗУ. Пусть при минимальной и максимальной входной частоте счетчик насчитает соответственно P и N импульсов опорной частоты. В этом случае при изменении частоты во всем диапазоне получаем P-N значений и соответственно P-N ячеек памяти ПЗУ. Учитывая что

 

P = Fоп/Fвх                                                                                           (14)

 

N = Fоп/Fвх. макс.                                                                                    (15)

 

Получаем:

 

Q = PN = Fоп/Fвх. мин.Fоп/Fвх. макс = Fоп*(Fвх. максFвх. мин.)/(Fвх. макс*Fвх. мин)     (16)

Учитывая ошибку счета +1, окончательно имеем:

 

Q = Fоп*(Fвх. макс.Fвх. мин) : (Fвх. мин * Fвх. мин) + 1                                       (17)

 

Учитывая формулу (13), получаем

 

Q = (Fвх. макс. - ∆F) * (Fвх. макс.Fвх. мин) : (Fвх. мин. * ∆F) + 1                        (18)

 

 Таким образом, минимально необходимое число ячеек памяти однозначно определяется диапазоном измеряемых частот и дискретностью счета, и его можно оценить сразу после получения технического задания.

 Определим адрес младшей ячейки по формуле (19):

 

Амл. = Fоп/Fвх. макс                                                       (19)

 

 а адрес старшей – по формуле

 

Аст = Fоп/Fвх. мин                                                                             (20)

 

 Однако при этом ячейки с адресами от нуля до Амл не используются, т.е. емкость ПЗУ расходуется нерационально. Для сокращения необходимой емкости ПЗУ значение Fвх. макс можно записать не в ячейку с адресом Амл, а в ячейку с адресом Ао, и при расчете содержимого остальных ячеек учитывать это смещение.

 Обобщим и рассчитаем технические параметры прибора из вышесказанного.

1. При измерении частоты пульса методом измерения периода с использованием ПЗУ в качестве преобразователя когда первым шагом является определение минимальной частоты опорного генератора. Исходя из того, что промышленность выпускает микросхему К176ИЕ18, которая имеет в своем составе генератор с выходной частотой равной 1024 Гц и кварцевую стабилизацию частоты, принимает Fоп = 1024 Гц. Также принимаем Fвх.мин = 0,5 Гц, что соответствует частоте пульса 30 ударов в минуту. Эта частота является минимальной частотой пульса, которая является информативной в медицине. Из формулы:

 

 

Fоп = Fвх. макс. * (Fввх. мин - ∆F)/∆F                                                                 (21)

 

найдем максимальную частоту пульса Fвх. макс, преобразовав формулу (21),получим:

 

Fмакс = / ()                                                                    (22)

 

 где      -  требуемая погрешность (дискретность измерения);

 Fоп = 1024 Гц – частота опорного генератора.

 Подставив значения в формулу (22), получим:

 

Fмакс = 4,57 Гц

 

 Итак, максимальная входная частота пульса равна 4,57 Гц или 274 удара в минуту. Эта частота пульса попадает в верхний диапазон частот пульса человека.

2. Определим минимально необходимое число ячеек памяти ПЗУ по формуле (18)

 

Q = Fоп * (Fвх. макс.Fвх. мин.)/(Fвх. макс. * Fвх. мин.) + 1 = 1269 ячеек

 

3. Рассчитаем содержимое ячеек ПЗУ по формуле (19) и ( 20).

 а) определим адрес младшей ячейки по формуле (19)

 

Амл. =

 

 б) адрес старшей ячейки по формуле (20):

 Исходя из формул (14) и (15) находим входную частоту пульса (уд/мин.) в зависимости от числа импульсов, которые насчитает счетчик и составляем таблицу соответствия “число импульсов – частота пульса

 По этой таблице пишем программу в шестнацатиричном коде.

По данной теории был изготовлен измеритель пульса имеющий диаппазон измерения пульса от 30 уд/мин. до 274 уд/мин. В устройстве использовались две микросхемы памяти, одна для индикации сотень и десятков, а вторая для индикации единиц. Программа начиналась с адреса ЕОН, а заканчивалась по адресу 800Н.

 

    In the article new ability measuring freguency are considered . This method use for measuring freguency pulse a man.

 

1.                  Кукуш В.О. Электроизмерения: Учебное пособие для вузов. – М. Радио и связь, 1988. – 120с.

2.                  Зубчук В.И. Справочник по цифровой схемотехнике. – К.: Техника, 1990. – 448с.

3.                  Лебедев О.Н. микросхемы памяти и их применение. – М.: Радио и связь, 1990. – 160с.

4.                  Бирюков С.А. Цифровые устройства на МОП – интегральных микросхемах. – М.: Радио и связь. 1990 – 128с.

5.                  Гель П.К. Электронные устройства с программируемыми компонентами: Пер. с. фр. – М: ДМК Пресс, 2001. – 176с.

 





Ответы на вопросы [_Задать вопроос_]

Читайте также

 
Блинов Э.И., Кравцов В.И., Кравцов А.В., Недбайло А.Н. Управление гибкими протяженными объектами направленными силовыми воздействиями.

Яковенко А.Е. Проектирование автоматизированных систем принятия решений в условиях адаптивного обучения с учетом требований болонского процесса

Фанина Л.А., Бражник Д.А. Использование метода компенсации информационных потоков при построении систем управления с речевым интерфейсом

Ложечников В.Ф., Михайленко В.С., Максименко И.Н. Аналитическая много режимная математическая модель динамики газовоздушного тракта барабанного котла средней мощности

Бардачев Ю.Н., Дидык А.А. Использование положений теории опасности в искусственных иммунных системах

Маркута О.В., Мысак В.Ф. Программная реализация и исследование особенностей метода группового учета аргументов

Фарионова Н.А. Системный подход построения алгоритмов и моделей систем поддержки принятия решений при возникновении нештатных ситуаций

Языкознание. Филология. Художественная литература. Литературоведение

Таблицы общих определителей "I(C)" (Языки)

Шейник С.П., Рудакова А.В. Использование функций принадлежности для моделирования параметров распределенных объектов

Биленко М.С., Рожков С.А., Единович М.Б. Идентификация деформаций пе-риодических структур с использованием систем технического зрения

Григорова А.А., Чёрный С. Г. Формирование современной информационно-аналитической системы для поддержки принятия решений.

Пашковский А.А., Далечин А.Ю. Система регистрации спектров фотолюминес-ценции

Поливода В.В. Современные компьютерные технологии в АСУ на хлебоприёмном предприятии

Информационно-измерительные системы

Ковальов О.І. Вимірювання у процесно-орієнтованих стандартах

Полякова М.В., Ищенко А.В., Худайбердин Э.И. Порогово-пространственная сегментация цветных текстурированных изображений на основе метода JSEG

Дзюбаненко А. В. Организация компьютерных систем для анализа изображений

Гордеев Б.Н., Зивенко А.В., Наконечный А.Г. Формирование зондирующих импульсов для полиметрических измерительных систем

Богданов А.В., Бень А.П., Хойна С.И. Релаксация обратного тока диодов Шоттки после их магнитно-импульсной обработки (МИО)

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Проектирование измерителя добротности варикапов

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Оптимизированная модель измерителя доб-ротности варикапов

Руднєва М.С., Кочеткова О.В., Задорожній Р.О. Принципи побудови оптимальної структури інформаційно-вимірювальної системи геометричних розмірів об’єктів в діапазоні від 1 нм до 1000 нм

Биленко М.С., Рожков С.А., Единович М.Б. Идентификация деформаций пе-риодических структур с использованием систем технического зрения

Рашкевич Ю.М., Ковальчук А.М., Пелешко Д.Д. Афінні перетворення в модифікаціях алгоритму RSA шифрування зображень

Дидык А.А., Фефелов А.А, Литвиненко В.И., Шкурдода С.В., Синяков Ф. В. Классификация масс-спектров с помощью кооперативного иммунного алгоритма

Клименко А.K. Обратная модель для решения задач в системах с многосвязными динамическими объектами

Завгородній А.Б. Порівняльне дослідження твердотільних і рідиннофазних об'єктів методом газорозрядної візуалізації

Голощапов С.С., Петровский А.В., Рожко Ж.А., Боярчук А.И. Измерение доб-ротности колебательного контура на основе метода биения частот

Кириллов О.Л., Якимчук Г.С. Диагностирование критерия безопасности при заполнении замкнутых объемов СПЖ косвенным методом

Долина В.Г. Проблеми підвищення точності рефрактометра на основі прозорих порожнистих циліндрів.

Самков О.В., Захарченко Ю.А. Застосування алгоритму клонального відбору для побудови планів модернізації авіаційної техніки

Попов Д.В. Метод формування регламентів технічного обслуговування повітряних суден

Казак В.М., Чорний Г.П., Чорний Т.Г. Оцінювання готовності технічних об’єктів з урахуванням достовірності їх контролю

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Технические аспекты проектирования цифрового измерителя добротности варикапов

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Технические аспекты проектирования устройства для разбраковки варикапов по емкостным параметрaм и добротности

Сосюк А.В. Інтелектуальний автоматизований контроль знань в системах дистанційного навчання

Соколов А.Є. Деякі аспекти систезу комп’ютеризованої адаптивної системи навчання

Полякова М.В., Волкова Н.П., Іванова О.В. Сегментація зображень стохастичних текстур амплітудно-детекторним методом у просторі вейвлет-перетворення

Луцкий М.Г., Пономаренко А.В., Филоненко С.Ф. Обработка сигналов акустической эмиссии при определении положения сквозных дефектов

Литвиненко В.И., Дидык А.А., Захарченко Ю.А. Компьютерная система для решения задач классификации на основе модифицированных иммунных алгоритмов

Лубяный В.З., Голощапов С.С. Прямоотсчетные измерители расхождений емкостей

Беляев А.В. Построение навигации для иерархических структур в WEB-системах и системах управления WEB-сайтом

Терновая Т.И., Сумская О.П., Слободянюк И.И., Булка Т.И. Контроль качества тканей специального назначения с помощью автоматических систем.

Шеховцов А.В. Інформаційний аспект: розпізнавання образів індивідуума.

Полякова М.В. Определение границ сегмента упорядоченной текстуры на изображении с однородным фоном с помощью многоканального обнаружения пачки импульсов.

Литвиненко В.И. Прогнозирования нестационарных временных рядов с помощью синтезируемых нечетких нейронных сетей

Ковриго Ю.М., Мисак В.Ф., Мовчан А.П., Любицький С.В. Автоматизована система діагностики генераторів електростанцій

Браїловський В.В., Іванчук М.М., Ватаманюк П.П., Танасюк В.С. Керований детектор імпульсного ЯКР спектрометра

Забытовская О.И. Построение функции полезности по экспериментальным данным.

Шиманські З. Апаратні засоби сегментації мовного сигналу

Хобин В.А., Титлова О.А. К вопросу измерения парожидкостного фронта в дефлегматоре абсорбционно-диффузионной холодильной машины (АДХМ)

Фефелов А. А. Использование байесовских сетей для решения задачи поиска места и типа отказа сложной технической системы

Слань Ю. М., Трегуб В. Г. Оперативна нейромережна ідентифікація складних об’єктів керування

Ролик А.И. Модель управления перераспределением ресурсов информационно-телекоммуникационной системы при изменении значимости бизнес-процессов

Кириллов О.Л., Якимчук Г.С., Якимчук С.Г. Изучение электрического поля с помощью датчика измерителя электростатического потенциала на модели замкнутого металлического объема

Грицик В.В. Застосування штучних нейронних мереж при проектуванні комп’ютерного зору.

Гасанов А.С. Информационные технологии построения систем прогнозирования отказов

Шеховцов А.В., Везумский А.К., Середа Е.С. Алгоритм сжатия информации без потерь: модифицированный алгоритм LZ77

Ходаков В.Е., Жарикова М.В., Ляшенко Е.Н. Методы и алгоритмы визуализации пространственных данных на примере моделирования распространения лесных пожаров.

Полякова М.В., Крылов В.Н. Обобщённые масштабные функции с компактным носителем в задаче сегментации изображений упорядоченных текстур. – C. 75 – 84.

Полторак В.П., Дорогой Я.Ю. Система распознавания образов на базе нечеткого нейронного классификатора.

Литвиненко В.И. Синтез радиально-базисных сетей для решения задачи дистанционного определения концентрации хлорофилла.

Бражник Д.А. Управление совмещением изображения объекта в сцене и эталонного изображения.

Бабак В.П., Пономаренко А.В. Локализация места положения сквозных дефектов по сигналам акустической эмиссии.

Мороз В. В. R-D проблема и эффективность систем сжатия изображений.

Крылов В.Н., Полякова М.В., Волкова Н.П. Контурная сегментация в пространстве гиперболического вейвлет-преобразования с использованием математической морфологии.

Квасников В.П., Баранов А.Г. Анализ влияния дестабилизирующих факторов на работу биканальной координатно-измерительной машины.

Казак В.М., Гальченко С.М., Завгородній С.О. Аналіз можливості застосування імовірнісних методів розпізнавання для виявлення пошкоджень зовнішнього обводу літака.

Тищенко И.А., Лубяный В.З. Управление коммутационными процессами в интегрированных сетях связи.

Корниенко-Мифтахова И.К.,Филоненко С.Ф. Информационно-измерительная система для анализа характеристик динамического поведения конструкций.

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Модель измерителя емкости с линейной шкалой измерений.

Полякова М.В., Крылов В.Н. Мультифрактальный метод автоматизированного распознавания помех на изображении.

Рожков С.О., Федотова О.М. Алгоритм розпізнавання дефектів тканин для автоматичної системи контролю якості.

Бражник Д.А. Использование проективного преобразования для автоматизации обнаружения объектов.