УСТРОЙСТВО ДЛЯ КОНТРОЛЯ УРОВНЯ АНЕСТЕЗИИ

Полезная модель относится к медицинской технике, а именно к приборам диагностики и контроля состояния человека, в основе которых лежит анализ электроэнцефалографического (ЭЭГ) сигнала.
Известно, что высокий уровень активности мозга проявляется десинхронизацией в суммарной электрической активности. Снижение уровня функциональной активности, наоборот, сопровождается синхронизированной работой популяций нейронов и отражается на ЭЭГ регулярными высокоамплитудными, но медленными колебаниями. Это состояние соответствует меньшей информационной содержательности процессов головного мозга, что, в частности, характерно для состояния глубокого наркоза.
В статье J.Bruhn «Approximate Entropy as an electroencephalographic Measure of Anesthetic Drug Effect during Desflurane Anesthesia» (Anesthesiology, 2000; 92; p.715-726) изложена методика контроля уровня анестезии с использованием вычисления энтропии сигнала ЭЭГ. Методика основана на вычислении аппроксимированной энтропии или энтропии Шеннона. Контроль уровня анестезии по величине энтропии сигнала значительно более надежен по сравнению с часто используемыми методиками контроля, основанными, например, на анализе данных о газовом составе дыхательной смеси на вдохе и выдохе (А.С. №1678389 «Система управления анестезией»), но для его реализации необходимо использовать мощный процессор, так как вычисление энтропии по огромному количеству данных должно проводиться во время операции в реальном масштабе времени.
Наиболее близким к предлагаемому устройству по совокупности существенных признаков является устройство для контроля уровня анестезии (Патент №5320109, US).
В состав известного устройства входят датчики для снятия сигналов ЭЭГ, последовательное соединение блока защиты от перегрузок, усилителя, полосового фильтра, аналого-цифрового преобразователя, входного процессора и основного процессора, в состав которого входят буферные регистры, соединенные с сумматором и блок вычисления.
Контроль уровня анестезии производится на основе обработки биспектра сигналов ЭЭГ. Т.е. методика, которая лежит в основе работы известного устройства, предусматривает большой объем вычислений для получения требуемой информации в реальном масштабе времени. Эту обработку можно проводить только с использованием мощного процессора.
Задачей, решаемой полезной моделью, является создание такого устройства для контроля глубины анестезии, которое позволит использовать менее мощный процессор.
Поставленная задача решается за счет того, что предлагаемая полезная модель содержит, как и известное устройство, датчики для снятия ЭЭГ сигналов, последовательное соединение блока защиты от перегрузок, усилителя, полосового фильтра, аналого-цифрового преобразователя, входного процессора и основного процессора, в состав которого входят буферные регистры, сумматор и блок вычисления. Но, в отличие от известного, в предлагаемом устройстве в состав основного процессора введено последовательное соединение пар фильтр-дециматор с буферным регистром, при этом каждая из пар также соединена с соответствующим буферным регистром, выходы каждого из которых соединены с соответствующим полосовым анализатором спектральной плотности мощности, каждый из которых соединен с сумматором, соединенным с блоком вычисления.
Достигаемым техническим результатом является возможность отказаться от использования мощного процессора и использовать менее мощный.
Технический результат достигается за счет использования для оценки глубины анестезии энтропийного индикатора, а именно параметра спектральной энтропии, важным преимуществом которой является то, что вклад в энтропию составляющих, лежащих в любом заданном диапазоне частот, может быть выделен отдельно. Таким образом, объем вычислений значительно сокращается.
Полезная модель иллюстрируется чертежами, где
на фиг.1 приведена схема предлагаемого устройства;
на фиг.2 приведен пример разбиения анализируемого фрагмента на участки различной длительности с разными поддиапазонами частот;
на фиг.3 приведена таблица значений параметров для вычисления энтропийного индикатора Н, включающая разные частоты диапазонов, временные окна и частоты дискретизации.
На фиг.4 и 5 приведены графики спектральной плотности мощности, характерные для состояния глубокого наркоза и бодрствования для одного и того же пациента.
Устройство для контроля уровня анестезии (фиг.1) содержит датчики 1 для снятия ЭЭГ сигналов. Они устанавливаются на доступный участок головы пациента. Датчики соединены с блоком 2 защиты от перегрузок, последовательно с которым соединены усилитель 3, полосовой фильтр 4, аналого-цифровой преобразователь 5, входной процессор 6 и основной процессор 7. В состав основного процессора входит последовательное соединение нескольких пар полосовой фильтр-дециматор 8 с буферным регистром 9, при этом каждая из пар также соединена с соответствующим буферным регистром, выходы каждого из которых соединены с соответствующим полосовым анализатором спектральной плотности мощности 10, которые соединены через сумматор 11, с блоком 12 вычисления.
Исходным описанием сигнала для расчета спектральной энтропии является спектр сигнала, который может быть получен с использованием дискретного преобразования Фурье:
i
i
i
i
где x(t) - выборка отсчетов сигнала, полученных на этапе его дискретизации в моменты времени t, a X(f) - комплексные компоненты преобразования, полученные для последовательности частот f.
1
2
i
i
Спектральная энтропия в некотором диапазоне частот [f, f] для заданной эпохи сигнала может быть вычислена при помощи следующей последовательности шагов. Путем возведения в квадрат амплитуды каждого из элементов X(f) преобразования Фурье от сигнала x(t) рассчитывается
i
спектр мощности P(f):
i
i
где X*(f) представляет собой комплексно сопряженное значение компоненты разложения Фурье X(f).
n
1
2
Далее спектр мощности нормализуется путем использования такой константы нормализации С, что сумма нормализованного спектра мощности в пределах заданного диапазона частот [f, f] становится равной единице:
1
2
Спектральная энтропия, соответствующая диапазону частот [f,f], рассчитывается как сумма:
1
2
1
2
1
2
После этого значение энтропии нормализуется таким образом, чтобы ранжировать ее значение в пределах от 1 (максимальная нерегулярность) до 0 (полная регулярность). Это значение делится на коэффициент log(N[f, f]), где N[f, f] равно общему числу частотных компонент в диапазоне [f, f]:
Для обеспечения оптимального соотношения между разрешением по времени и по частоте, в энтропийном алгоритме используется набор длительностей окон, выбранных таким образом, что каждая частотная компонента вычисляется с использованием оптимального временного окна. При использовании такого подхода информация получается настолько быстро, насколько это возможно. Временные окна различной длины обеспечивают оптимальный баланс между временем и частотой.
Затем вычисляется энтропийный индикатор,
low
low+high
low
low+high
где S[R] и S[R] - соответственно значения энтропии для двух диапазонов частот, a N[R] и N[R] - количества частот в этих диапазонах. Множитель 100 служит для преобразования значений к шкале целых чисел.
Предлагаемое устройство реализует получение данных, необходимых для определение уровня глубины анестезии.
ЭЭГ сигнал с датчиков поступает на вход блока 1 защиты, предназначенного для предохранения устройства от помехи от электроножа и коагулятора. Это мощные высокочастотные (десятки килогерц) помехи, амплитуда которых может составлять десятки милливольт. Далее усиленный сигнал через полосовой фильтр 4 поступает на АЦП 5, а затем на входной процессор 6, где происходит предварительная обработка цифрового сигнала - частичное устранение помех (например, сетевая наводка, дрейф нулевой линии и высокочастотные компоненты миографического шума) путем предварительной цифровой фильтрации ЭЭГ.
Остальные помехи не поддаются устранению. Поэтому после подавления указанных помех выполняется анализ остаточных помех. Помехой считается либо любое превышение модулем сигнала определенного уровня (100 мкВ), либо выход модулей значений сигнала за меньший по сравнению с предыдущим уровень (50 мкВ) на протяжении выбранного промежутка времени (более чем 20 мс) подряд. Анализ помех осуществляется в перекрывающихся окнах (продолжительностью 1 с с шагом 0,5 с). Если в каком-либо окне обнаружена хотя бы одна помеха, оно все считается зашумленным. Отсчеты сигнала на выявленных зашумленных участках заменяются нулями. Это позволяет избежать потери непрерывности сигнала и в то же время (при условии, что доля заполненных нулями участков в текущем анализируемом фрагменте не превышает половины всей длительности этого фрагмента) не оказывает существенного влияния на спектр, анализ которого лежит в основе алгоритма спектральной энтропии.
С целью обеспечения выполнения условий теоремы отсчетов далее выполняется сглаживание сигнала с помощью фильтра нижних частот первой пары фильтр-дециматор 8, которая содержится в основном процессоре 7. При указанных выше числовых значениях частота среза фильтра равна 70 Гц. В каждой последующей паре фильтр-дециматор сигнал прореживается в два раза. Объем памяти буферных регистров 9 различен и соответствует разным по величине временным окнам - меньшее временное окно соответствует большей частоте. Фиг.2 иллюстрирует разбиение анализируемого фрагмента на участки различной длительности с разными частотными поддиапазонами.
В каждом полосовом анализаторе спектральной плотности мощности происходит вычисление спектральных компонентов, относящихся к разным поддиапазонам частот (фиг.3), а просуммированный в блоке 11 результирующий спектр вычисляется в блоке 12. На фиг.4 и 5 приведены графики, соответствующие фрагментам ЭЭГ сигналов одного и того же пациента в состоянии глубокого наркоза и бодрствования. По данным графикам видно, что для состояния глубокого наркоза (фиг.4) характерно наличие мощной компоненты на одной частоте, а спектр для состояния бодрствования (фиг.5) соответствует более случайному сигналу, а также содержит значительную долю высокочастотных компонентов. Окончательные значения показателя Н вычисляются с использованием шкалирования с помощью нелинейной функции, позволяющей расширить диапазон наиболее информативных значений данных показателей. Путем задания контрольных точек было эмпирически выведено следующее выражение:
0
H=2400/(120-H)
0
где Н и Н - значения соответствующих показателей до и после процедуры шкалирования.
Описание устройства и его работы показывает возможность реализации предложенного устройства, а также доказывает, что использование нового энтропийного индикатора для определения глубины наркоза позволяет уменьшить объем вычислений. При этом отпадает необходимость использования мощного процессора. Для реализации устройства, основанного на вычислении биспектра, который был выбран в качестве прототипа, необходим процессор, близкий по параметрам к процессору АТ32АР7000 (32 бит, 133 МГц, команды DSP), а для реализации предлагаемого устройства можно воспользоваться маломощным процессором ATmega128-16A (8 бит, 16 МГц, обычный набор команд).