Автоматизированные системы для обработки медицинских сигналов и изображений

Автоматизированные системы обработки кривых и изображений являются самыми многочисленными среди разработанных систем. Разные авторы называют их по-разному: АС клинико-лабораторных исследований, медицинские приборно-компьютерные системы, измерительные или микропроцессорные медико-технологические системы и т.д. Такое разнообразие частично объясняется тем, что с самого начала разработки (конец 1960 - начало 1970-х гг.) их развитие шло двумя путями:

1) подключением медицинской аппаратуры к ЭВМ;

2) оснащением специализированными микропроцессорными устройствами медицинской аппаратуры.

Первый способ развития АС для обработки медицинских сигналов и изображений осуществлялся в вузах, клинических НИИ; второй - в технических НИИ, на заводах и фирмах, производящих медицинскую аппаратуру. Оба пути имели свои достоинства и недостатки. Постепенно шло их сближение. В настоящее время АС для обработки медицинских сигналов и изображений, сопоставимые по целевому назначению, но построенные разными способами, обладают практически одинаковыми возможностями. Среди них широкое распространение получили АС для функциональной, ультразвуковой, лабораторной и морфологической диагностики.

Техническое обеспечение АС обработки медицинских сигналов и изображений включает:

• средства для съема информации;

• средства для измерения, преобразования, аппаратной фильтрации, усиления сигналов;

• аналого-цифровое преобразование;

• вычислительные средства для обработки сигналов.

При регистрации кривых и изображений осуществляется пре­образование физических характеристик организма в электрические сигналы. Получаемые кривые (электрокардиограмма, реограмма, пневмотахограмма, капнограмма, фотоплетизмограмма и др.) являются аналоговыми (непрерывными) сигналами. Современная вычислительная машина может обрабатывать информацию, представленную только в цифровой форме. Аналого-цифровой преобразователь (АЦП) является стандартным устройством для преобразования непрерывного сигнала в дискретную цифровую форму.

Суть аналого-цифрового преобразования сводится к многократным, сделанным с определенной частотой, измерениям напряжения вводимого аналогового сигнала. Частота, с которой осуществляется преобразование, называется частотой дискретизации сигнала. Она измеряется в герцах.

Любой периодический сигнал можно представить набором синусоид. Чем чаще изменяется сигнал, тем больше синусоид нужно для его описания. Представление сигнала как набора синусоид называется его спектром. Чтобы получить представление сигнала в цифровой форме, достаточное для выявления характерных точек, которые необходимы для обработки сигнала, частота дискретизации должна вдвое превышать максимальную частоту его спектра.

Для оцифровки кардиологических кривых используется большая частота дискретизации, чем для респираторных: например, для электрокардиографического сигнала используется частота дискретизации 500 Гц, реографического- 100, а капнографического- 25 Гц.

Полученный в результате оцифровки аналогового сигнала цифровой массив обрабатывается с помощью специальных алгоритмов. Алгоритмы для ввода, обработки медицинских сигналов и изображений, а также построения заключений составляют основу программного обеспечения таких систем.

В самом простом и до сих пор распространенном варианте суть обработки сигналов сводится к поиску характерных точек (минимумов, максимумов, перегибов, переходов через нулевое значение и т.д.), расчету временных интервалов и амплитуд, необходимых для получения величин физиологических параметров.

Сигналы могут обрабатываться автоматически, т.е. полностью без участия врача. Но до сих пор существуют АС с возможностью полуавтоматической обработки кривых это особенно важно при обработке «сложных» неритмичных сигналов, когда врачу предъявляется кривая, а он с помощью специальных реперов выделяет характерные точки. Наконец, возможен автоматизированный вариант, когда разметка сигнала осуществляется автоматически, а ее результат предъявляется врачу, который может отредактировать его. ВАС обработки медицинских кривых и изображений встречаются все три варианта.

Автоматизированные системы для обработки изображений имеют специфику как по применяемым средствам для съема информации, так и по используемым специализированным алгоритмам обработки. Важное значение имеют характеристики регистрируемого изображения, особенности выведения его на экран (число точек по вертикали и горизонтали, число градаций степеней яркости, особенности цветопередачи и т.д.). В таких системах обязательно должны реализовываться возможности выделения контура исследуемых областей, изменения контрастности, масштабирование. В результате обработки должно получаться новое изображение, лучше исходного, в частности возможно создание и псевдотрехмерного изображения.

При построении заключений вАС обработки медицинских сигналов и изображений используются разные методы и подходы.

Кроме специализированных алгоритмов для ввода и обработки сигналов и изображений программное обеспечение таких систем включает встроенную БД для хранения архива сигналов, изображений, заключений, а также интерфейс, обеспечивающий взаимодействие медицинского работника с АС. В последнее время в связи с появлением очень больших по объему изображений (типа МРТ) такие архивы сохраняются не на ПК, а в специальных хранилищах на дисковых массивах серверов.

Таким образом, современная АС обработки медицинских сигналов и изображений позволяет осуществлять:

1) настройку на исследование: ввод паспортных, антропометрических данных, определение объема и режима исследования, ввод специализированной информации после установки датчиков на пациента;

2) проведение исследования с визуализацией кривых, изображений (при необходимости в режиме реального времени), возможностями остановки изображения, выбора необходимых участ­ков для анализа, занесение в БД;

3) построение заключения с визуализацией результата в табличной и графической форме, облегчающей интерпретацию данных;

4) получение твердых копий (распечатку) как исходных сигналов, так и всех результатов;

5) работу с БД системы.

Трудно назвать физиологический сигнал, обработка которого в большей или меньшей степени не была бы автоматизирована. В настоящее время обработку сигналов и изображений осуществляют в Научном центре сердечно-сосудистой хирургии (НЦССХ) им. А. Н. Бакулева, Московском областном научно-исследовательском клиническом институте (МОНИКИ) им. М. Ф. Владимирского, МГУ им. М.В.Ломоносова, МИФИ, МГТУ им. Н.Э.Баумана, других государственных учреждениях, многочисленных оте­чественных и зарубежных фирмах и организациях.

К сожалению, широко внедряемых АС обработки медицинских сигналов и изображений немного. Причин этому, как объективных, так и субъективных, несколько. Автоматизированные системы для обработки сигналов и изображений отличаются по используемым алгоритмам и вычислительной технике, возможностям расчета производных показателей и построения заключений, настройке на конкретную медицинскую аппаратуру и т.д. Тем не менее, рынок АС обработки медицинских сигналов и изображений (для отделений функциональной диагностики, лабораторной диагностики и др.) заполнен как зарубежными, так и отечественными системами, и пришло время для исследования его качественного состава.