7.2. 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. В АС 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 в АС обработки медицинских сигналов и изображений используются разные методы и подходы (см. подразд. 7.3 и 7.4).
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.
- Введение
- Медицинская инфоматика как наука
- 1.1. Исторический обзор
- 1.2. Основные понятия медицинской информатики
- 1.3. Место медицинской информатики в здравоохранении
- Глава 2 стандартные прикладные программные средства в решении задач медицинской информатики
- 2.1. Применение текстового редактора в медицинских задачах
- 2.2. Применение электронных таблиц при работе с медицинскими данными
- 2.3. Возможности систем управления базами данных при построении информационных систем
- Глава 3 компьютерный анализ медицинских данных с использованием методов математической статистики
- 3.1. Программные средства математической статистики
- 3.2. Особенности медицинских данных
- 3.3. Подготовка, предварительный анализ информации и выбор методов обработки данных
- 3.4. Использование методов математической статистики для анализа данных
- 3.5. Интерпретация и представление полученных результатов
- Глава 4 телекоммуникационные технологии и интернет-ресурсы для медицины и здравоохранения
- 4.1. Понятие телемедицины
- 4.2. Этапы становления российской телемедицины
- 4.3. Телеконсультирование, теленаблюдение и телепомощь
- 4.4. Дистанционное обучение
- 4.5. Медицинские ресурсы сети интернет
- Глава 5 информационные медицинские системы
- 5.1. Классификация информационных медицинских систем
- 5.2. Общие требования к информационным медицинским системам
- 5.3. Значение стандартов в создании и обеспечении взаимодействия информационных медицинских систем
- 5.4. Организационное и правовое обеспечение функционирования информационных медицинских систем
- Глава 6 информационная модель лечебно-диагностического процесса
- 6.1. Основные составляющие лечебно-диагностического или оздоровительно-профилактического процесса
- 6.2. Процесс деятельности медицинского работника как объект информатизации
- 6.3. Моделирование и использование моделей в медицине
- Глава 7 поддержка лечебно-диагностического процесса методами кибернетики и информатики
- 7.1. Медико-технологические системы и их особенности
- 7.2. Автоматизированные системы для обработки медицинских сигналов и изображений
- 7.3. Автоматизированные системы для консультативной помощи в принятии решений
- 7.3.1. Автоматизированные системы для распознавания патологических состояний методами вычислительной диагностики
- 7.3.2. Автоматизированные консультативные системы для помощи в принятии решений на основе интеллектуального (экспертного) подхода
- База знаний
- 7.3.3. Автоматизированные гибридные системы для консультативной помощи в принятии решений
- 7.4. Автоматизированные системы для управления жизненно важными функциями организма
- Глава 8 автоматизированное рабочее место медицинского работника
- 8.1. Основные функции автоматизированного рабочего места медицинского работника
- 8.2. Классификации автоматизированных рабочих мест в здравоохранении
- 8.3. Особенности интеллектуальных автоматизированных рабочих мест
- 8.4. Специализированные рабочие места
- 8.5. Автоматизированные рабочие места и современные информационно-компьютерные технологии
- Глава 9 информационно-технологические системы
- 9.1. Построение и основные функции информационно-технологических систем
- 9.2. Поддержка процесса обследования и лечения в информационно-технологических системах
- 9.3. Информационно-технологические системы диспансерного наблюдения
- 9.4. Электронная история болезни
- 9.5. Информационно-технологические системы отделений лечебных учреждений
- 9.6. Регистры (специализированные информационно-технологические системы)
- 9.7. Права доступа к информации и конфиденциальность медицинских данных
- Глава 10 автоматизированные информационные системы лпу
- 10.1. Концепции разработки информационных систем лечебных учреждений
- 10.2. Функциональное назначение учрежденческих систем
- 10.3. Общие принципы построения автоматизированных информационных систем лпу
- 10.4. Уровни автоматизации современных лечебно-профилактических учреждений
- 10.5. Технологические решения
- Глава 11 информационные системы территориального уровня
- 11.1. Структура и функции медицинских информационных систем территориального уровня
- 11.2. Информационно-аналитические и геоинформационные системы в поддержке принятия управленческих решений
- 11.2.1. Информационно-аналитические системы
- 11.2.2. Географические информационные системы
- Глава 12 системы федерального уровня и мониторинга здоровья населения
- 12.1. Цели и задачи информационных медицинских систем федерального уровня
- 12.2. Принципы и место компьютерного мониторинга здоровья населения в общей системе здравоохранения
- 12.3. Федеральные системы мониторинга состояния здоровья
- Федеральная база данных
- Федеральная база данных
- 12.4. Интеграция информационных систем различных служб и уровней оказания медико-социальной помощи
- Федеральная имс
- Глава 13 перспективы перехода к электронному здравоохранению
- 13.1. Понятие электронного здравоохранения
- 13.2. Принципы построения единого информационного пространства
- 13.3. Подходы и первый опыт электронного здравоохранения
- 13.4. Возможности электронного здравоохранения
- Заключение: медицинская информатика в системе оказания помощи населению
- Оглавление