УСТРОЙСТВО ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ПАТТЕРНОВ БИОРАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ

Название	УСТРОЙСТВО ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ПАТТЕРНОВ БИОРАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ
Разработчик (Авторы)	Алёхин Максим Дмитриевич, Алёхин Фёдор Дмитриевич, Алборова Ирина Львовна, Анищенко Леся Николаевна, Богомолов Алексей Валерьевич (RU), Демендеев Андрей Андреевич, Ивашов Сергей Иванович, Майстров Алексей Игоревич, Корчагина Дарья Александровна, Рыжова Наталья Вадимовна, Татараидзе Александр Бидзинович , Темляков Андрей Юрьевич, Ушкова Екатерина Васильевна
Вид объекта патентного права	Полезная модель
Регистрационный номер	142167
Дата регистрации	20.06.2014
Правообладатель	Алёхин Максим Дмитриевич
Область применения (класс МПК)	A61B 5/0205 (2006.01)

Описание изобретения

Заявляемое техническое решение относится к медицинской технике, а именно к аппаратуре обработки сигналов об активности и состоянии человека.

Из существующего уровня техники известен способ автоматизированной дистанционной оценки параметров двигательной активности, дыхания и пульса человека или животного (патент на изобретение RU №2463949, опубл. 20.10.2012 г.), включающий прием сигнала, отраженного от указанного живого объекта; обработку и анализ отраженного сигнала путем определения разности фаз, обусловленной сигналом, отраженным от объекта; получение одного или нескольких физиологических параметров объекта, вышеупомянутые физиологические параметры включают один или несколько параметров, характеризующих дыхание, сердечную активность и телодвижения объекта; преобразование выбранной полученной информации к виду, доступному пользователю, отличающийся тем, что дополнительно включают распознавание типов телодвижений объекта, для этого используют зондирующий сигнал со ступенчатой частотной модуляцией, а в качестве приемника отраженных от объекта сигналов используют когерентный квадратурный приемник.

Известно также устройство сейсмоакустического обнаружения и классификации движущихся объектов (патент на полезную модель RU №59842, опубл. 27.12.2006 г.), содержащее блок регистрации сейсмических или акустических сигналов, блок-предобработки данных, блок преобразования, блок классификации типа сигнала, выполненный в виде нейронной сети, соединенные последовательно, отличающееся тем, что введены блок кодировки, блок детектирования сигнала тревоги, блок оповещения, блок задания параметров предобработки, блок банка вейвлетных фильтров, блок задания параметров кодировки, блок библиотеки классификационных векторов обучающих образцов сигналов, блок кодировки подсоединен между выходом блока преобразования и входом блока классификации типа сигнала, при этом блок преобразования выполнен обеспечивающим пакетное вейвлет-преобразование, а нейронная сеть блока классификации типа сигнала выполнена в виде радиальной вероятностной сети, блок детектирования сигнала тревоги и блок оповещения последовательно подсоединены к выходу блока классификации типа сигнала, выход блока задания параметров предобработки подсоединен ко второму входу блока предобработки данных, выход блока банка вейвлетных фильтров подсоединен ко второму входу блока преобразования, выход блока задания параметров кодировки подсоединен ко второму входу блока кодировки, а выход блока библиотеки классификационных векторов обучающих образцов сигналов подсоединен ко второму входу блока классификации типа сигнала. Описанное устройство является наиболее близким аналогом заявляемому устройству, известным из уровня техники.

Основным недостатком названных способа и устройства являются невозможность адаптации алгоритма обработки информации в зависимости от особенностей решаемой прикладной задачи и недостаточная компактность, обусловленная необходимостью использования персональной ЭВМ (ноутбука), что не позволяет реализовать мониторинг активности и состояния представителей ряда социо-профессиональных групп людей в процессе профессиональной деятельности вследствие ограниченного объема пространства ее осуществления (кабины транспортных средств, пультовые помещения и т.п.).

Технической задачей предлагаемой полезной модели является расширение потенциальных возможностей биорадиолокационного мониторинга активности и состояния человека за счет аппаратно реализованной обработки паттернов биорадиолокационных сигналов в реальном времени с возможностью адаптации технологии обработки в зависимости от особенностей решаемой задачи.

Решение технической задачи достигается тем, что устройство для автоматизированного распознавания паттернов биорадиолокационных сигналов включает последовательно соединенные блок сопряжения с биорадиолокатором, блок настройки параметров распознавания, блок выбора паттерна, блок высокочастотной фильтрации, блок низкочастотной фильтрации, блок ресемплирования, блок сглаживающей фильтрации, блок нормализации, блок вейвлет-декомпозиции, блок формирования описания, блок распознавания и блок сопряжения с внешним устройством, причем второй выход блока настройки параметров распознавания подключен к входу блока анализа окончания обработки, выход которого подключен ко второму входу блока сопряжения с внешним устройством.

Техническим результатом, обеспечиваемым приведенной совокупностью признаков, является упрощение и расширение возможностей биорадиолокационного мониторинга активности и состояния человека.

Сущность разработанного устройства поясняется фигурой (фиг. - Схема функциональной взаимосвязи компонентов устройства для автоматизированного распознавания паттернов биорадиолокационных сигналов), на которой схематично обозначены: 1 - блок сопряжения с биорадиолокатором; 2 - блок настройки параметров распознавания; 3 - блок выбора паттерна; 4 - блок высокочастотной фильтрации; 5 - блок низкочастотной фильтрации; 6 - блок ресемплирования; 7 - блок сглаживающей фильтрации; 8 - блок нормализации; 9 - блок вейвлет-декомпозиции; 10 - блок формирования описания; 11 - блок распознавания; 12 - блок анализа окончания обработки; 13 - блок сопряжения с внешним устройством.

Устройство для автоматизированного распознавания паттернов биорадиолокационных сигналов (см. фиг.) выполнено в пластиковом моно корпусе (не показан) размерами (длина × ширина × высота без учета высоты тумблеров и длины соединительного кабеля) 50×50×10 мм и включает аппаратно реализованные последовательно соединенные проводами блок сопряжения с биорадиолокатором (1), блок настройки параметров распознавания (2), блок выбора паттерна (3), блок высокочастотной фильтрации (4), блок низкочастотной фильтрации (5), блок ресемплирования (6), блок сглаживающей фильтрации (7), блок нормализации (8), блок вейвлет-декомпозиции (9), блок формирования описания (10), блок распознавания (11) и блок сопряжения с внешним устройством (13), причем второй выход блока настройки параметров распознавания (2) с помощью провода подключен к входу блока анализа окончания обработки (12), выход которого с помощью провода подключен ко второму входу блока сопряжения с внешним устройством (13).

Тумблеры и цифровая мини-клавиатура с экраном, выполненные на корпусе устройства, на фигуре не показаны.

Функционирование разработанного устройства для автоматизированного распознавания паттернов биорадиолокационных сигналов заключается в следующем.

1) Блок сопряжения с биорадиолокатором обеспечивает подключение устройства к биорадиолокатору через USB-порт, в результате чего на вход устройства поступают оцифрованные значения квадратурных компонент принятого биорадиолокатором (отраженного от биологического объекта) зондирующего сигнала (по две квадратурные компоненты для каждой из операционных частот зондирующего сигнала). Блок содержит последовательно соединенные проводами интерфейс устройства USB, блок преобразования сигналов, микроконтроллер и блок оптронной развязки, соединенный проводом с входом блока настройки параметров распознавания.

2) Блок настройки параметров распознавания, обеспечивающий возможность, в зависимости от особенностей задачи медицинской диагностики, задание параметров, определяющих особенности алгоритма распознавания паттернов сигнала, с помощью тумблеров и цифровой мини-клавиатуры с экраном, выполненных на корпусе устройства:

- длительность окна (длительность обрабатываемых участков сигнала), с, вводят с клавиатуры;

- длительность шага перемещения окна, с, вводят с клавиатуры;

- тип вейвлет-базиса, используемого для обработки паттернов сигнала, выбирают с помощью тумблера, устанавливая метку тумблера в положение, соответствующую одному из вейвлет-базисов, реализованных в устройстве;

- требуемый уровень вейвлет-декомпозиции, вводят с клавиатуры;

- тип нейросетевой топологии, используемой для обработки паттернов сигнала, выбирают с помощью тумблера, устанавливая метку тумблера в положение, соответствующую одной из нейросетевых топологий, реализованных в устройстве;

- число нейронов скрытого и выходного слоя, а также матрицы весов межслойных связей нейросетевого классификатора блока распознавания, полученные в результате настройки (обучения) нейронной сети - вводят с клавиатуры. Блок настройки параметров распознавания имеет два выхода, соединенные проводами с входами блока выбора паттерна (первый выход) и блока анализа окончания обработки сигнала (второй выход).

3) Блок выбора паттерна - участка обрабатываемого сигнала длительностью, равной ранее заданной длительности окна, по технологии «скользящего окна», согласно которой окно заданной (в блоке настройки параметров распознавания) длительности перемещают по обрабатываемому сигналу с шагом, равным заданной (в блоке настройки параметров распознавания) длительности шага перемещения окна. Блок содержит сдвиговый регистр переменной длины (вход которого является входом блока), определяемой длительностью окна (количество задействуемых ячеек регистра определяют как произведение длины окна и частоты дискретизации сигнала), выход которого (являющийся выходом блока) соединен проводом с входом блока высокочастотной фильтрации.

4) Блок высокочастотной фильтрации, осуществляющий фильтрацию выбранного паттерна с помощью цифрового фильтра высоких частот: фильтра Баттерворта пятого порядка с рабочей частотой 0,05 Гц, что соответствует частоте среза не ниже 0,03 Гц. Блок реализован в виде микрополосковой платы, на которой выполнены входная (являющаяся входом блока) и выходная (являющаяся выходом блока) линии, а также два спиральных резонатора в виде полосковых линий, расположенных на обеих плоскостях платы друг под другом и объединенных проводящей перемычкой, спирали противоположно ориентированы, а конечные точки спиралей резонаторов на верхней поверхности платы соединены с начальными точками спиралей на нижней поверхности платы, где концы этих спиралей разомкнуты. Выход блока соединен проводом с входом блока низкочастотной фильтрации.

5) Блок низкочастотной фильтрации, осуществляющий фильтрацию выбранного паттерна с помощью цифрового фильтра низких частот: фильтра Баттерворта пятого порядка с рабочей частотой 5,00 Гц, что соответствует частоте среза не выше 10,00 Гц. Блок реализован как несинхронизируемый программируемый согласованный фильтр, содержащий амплитудный ограничитель (вход которого является входом блока), дискретную линию задержки, сдвиговый регистр, сигнальные дискретные линии задержки, коммутатор, генератор тактовых импульсов, перемножители и сумматор, выход которого (являющийся выходом блока) соединен проводом с входом блока ресемплирования.

6) Блок ресемплирования, осуществляющий сжатие отфильтрованного паттерна с использованием метода линейной интерполяции для его приведения к частоте дискретизации с 52,1 до 10,0 Гц. Блок содержит последовательно соединенные блок сжатия сегментов сигнала (вход которого является входом блока), генератор тактовых импульсов, формирователь опорного сигнала, формирователь сигналов синхронизации и мультиплексор, выход которого (являющийся выходом блока) соединен проводом с входом блока сглаживающей фильтрации.

7) Блок сглаживающей фильтрации, осуществляющий сглаживание ресемплированного паттерна медианным пятиточечным фильтром скользящего среднего. Блок содержит последовательно соединенные аналоговый дифференциальный вычислитель (вход которого является входом блока), вычислитель медианы, цифровой сумматор, микропроцессорный вычислитель и мультиплексор, выход которого (являющийся выходом блока) соединен проводом с входом блока нормализации.

8) Блок нормализации, осуществляющий Z-нормализацию каждой из квадратурных компонент паттерна, поступившего из блока сглаживающей фильтрации. Блок содержит аппаратно реализованные квадратор (вход которого является входом блока), сумматор, перемножитель, масштабирующий усилитель, формирователь биполярных прямоугольных импульсов и мультиплексор, выход которого соединен проводом с входом блока вейвлет-декомпозиции.

9) Блок вейвлет-декомпозиции, осуществляющий вейвлет-декомпозицию квадратурных компонент в соответствии с указанным в блоке настройки параметров распознавания вейвлет-базисом (как правило, это один следующих из вейвлет-базисов: Хаара; Добеши; Симлета; Коифлета; биортогональный В-сплайновый; Мейера; Гаусса; Морле; Шеннона; частотный В-сплайновый; комплексный Гаусса; комплексный Морле) и заданным в этом же блоке уровнем декомпозиции (как правило, используют третий, четвертый или пятый уровень декомпозиции). Блок содержит накопитель с энергонезависимой памятью (для хранения сжатых копий материнских вейвлетов), вычислитель для расчета взаимокорреляционных функций входного сигнала и сжатых копий материнского вейвлета (вход которого является входом блока), три вычислителя быстрого дискретного одномерного вейвлет-преобразования с произвольным шагом дискретизации масштабных коэффициентов, матричного вычислителя для формирования детализирующих коэффициентов вейвлет-преобразования, выход которого (являющийся выходом блока) соединен проводом с входом блока формирования описания.

10) Блок формирования описания, осуществляющий формирование вектора признаков паттерна как последовательности абсолютных значений детализирующих коэффициентов его вейвлет-преобразования на заданном уровне декомпозиции. Блок реализован как последовательный сдвиговый регистр (вход которого является входом блока), обеспечивающий преобразование выходного сигнала матричного вычислителя из предыдущего блока в одномерный массив. Выход сдвигового регистра (он же - выход блока) соединен проводом с входом блока распознавания.

11) Блок распознавания, осуществляющий распознавание паттерна с помощью предварительного настроенного нейросетевого классификатора, реализованного в виде трехслойного перцептрона (вход которого является входом блока), нейроны которого имеют биполярную сигмоидную активационную функцию, число нейронов входного слоя равно числу компонент в структуре вектора признаков паттерна, число нейронов скрытого и выходного слоя и матрицы весов межслойных связей нейросетевого классификатора задают в блоке настройки параметров распознавания (причем число нейронов выходного слоя равно числу классов распознаваемых паттернов), на выходе классификатора формируется значение, соответствующее одному из классов паттернов. Блок реализован в виде программируемого матричного вычислителя, выход которого (являющийся входом блока) соединен проводом с первым входом блока сопряжения с внешним устройством.

12) Блок анализа окончания обработки сигнала, анализирующий выполнение условия: если оставшийся необработанным участок сигнала меньше, чем заданная длительность окна, то в блок сопряжения с внешним устройством выдается информация о том, что весь входной сигнал обработан. Блок включает счетчик циклов (вход которого является входом блока) и компаратор, выход которого (являющийся выходом блока) соединен проводом со вторым входом блока сопряжения с внешним устройством.

13) Блок сопряжения с внешним устройством, осуществляющий выдачу класса распознаваемого паттерна с привязкой к месту его расположения во входном сигнале, и информации об окончании обработки входного сигнала, во внешнее устройство (потребитель информации). Блок реализован как последовательно соединенные интерфейс устройства USB (два входа которого являются входами блока), блок преобразования сигналов, микроконтроллер и блок оптронной развязки с коммутатором, позволяющим передать информацию на внешнее цифровое устройство по радиоканалу.

Питание всех блоков осуществляют от внешнего источника через шину питания USB-интерфейса.

Таким образом, описанные элементы заявляемого устройства для автоматизированного распознавания паттернов биорадиолокационных сигналов функционально взаимосвязаны и находятся в конструктивном единстве (в едином пластиковом моно-корпусе; жестко, четко, надежно, намертво соединены проводами, исключение хотя бы одного элемента (блока) сделает невозможным функционирование устройства), а совокупность его существенных признаков неизвестна из уровня техники. Поэтому, по мнению заявителей, заявляемое устройство представляет собой новое техническое решение, относящееся к медицинской технике, а именно к аппаратуре обработки сигналов об активности и состоянии человека.

Корректность разработанного подхода к распознаванию паттернов биорадиолокационного сигнала подтверждена при решении задачи бесконтактной биорадиолокационной диагностики синдрома апноэ по результатам автоматизированного распознавания паттернов сердцебиения и дыхания биорадиолокационных сигналов во сне в рамках исследований, поддержанных стипендией Президента РФ для молодых ученых и аспирантов, осуществляющих перспективные научные исследования и разработки по приоритетным направлениям модернизации российской экономики (СП-2061.2013.4). Аппаратная обработка сигналов с выхода биорадиолокатора с помощью заявляемого устройства в реальном времени:

- позволяет отказаться от использования персональной ЭВМ (ноутбука), чем, кроме прочего, обеспечивается компактность аппаратуры;

- обеспечивает адаптивность настройки параметров обработки с помощью их выбора (задания) тумблерами и с помощью цифровой мини-клавиатуры с экраном, имеющихся на корпусе устройства;

- обеспечивает простое использование любого из имеющихся биорадиолокаторов разных производителей (за счет аппаратной обработки информации исключается необходимость сопряжения биорадиолокатора с ноутбуком);

- позволяет исключить постоянное участие инженера.

Заявляемое устройство для автоматизированного распознавания паттернов биорадиолокационных сигналов является промышленно применимым, поскольку может быть изготовлено предприятиями (организациями) медицинской и радиоэлектронной промышленности.

Формула полезной модели

Устройство для автоматизированного распознавания паттернов биорадиолокационных сигналов, характеризующееся тем, что оно включает последовательно соединенные блок сопряжения с биорадиолокатором, блок настройки параметров распознавания, блок выбора паттерна, блок высокочастотной фильтрации, блок низкочастотной фильтрации, блок ресемплирования, блок сглаживающей фильтрации, блок нормализации, блок вейвлет-декомпозиции, блок формирования описания, блок распознавания и блок сопряжения с внешним устройством, причем второй выход блока настройки параметров распознавания подключен к входу блока анализа окончания обработки, выход которого подключен ко второму входу блока сопряжения с внешним устройством.

Изобретение "УСТРОЙСТВО ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ПАТТЕРНОВ БИОРАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ" (Алёхин Максим Дмитриевич, Алёхин Фёдор Дмитриевич, Алборова Ирина Львовна, Анищенко Леся Николаевна, Богомолов Алексей Валерьевич (RU), Демендеев Андрей Андреевич, Ивашов Сергей Иванович, Майстров Алексей Игоревич, Корчагина Дарья Александровна, Рыжова Наталья Вадимовна, Татараидзе Александр Бидзинович , Темляков Андрей Юрьевич, Ушкова Екатерина Васильевна) отмечено юбилейной наградой (25 лет Российской Академии Естествознания)
Медаль Альфреда Нобеля

Оформление наградных документов и заказ каталога