Репозиторій ЧДТУ
Репозиторій ЧДТУ зберігає і дозволяє легкий і відкритий доступ до всіх видів цифрового контенту, включаючи текст, зображення, анімовані зображення, MPEG і набори даних
Дізнатися більше
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/6488| Назва: | Дослідження смарт-пристроїв для автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану людини |
| Автори: | Уткіна, Тетяна Юріївна Яценко, Олександр Юрійович |
| Дата публікації: | січ-2026 |
| Короткий огляд (реферат): | Метою кваліфікаційної роботи магістра є підвищення ефективності моніторингу параметрів фізіологічного стану людини за рахунок проведення порівняльного аналізу існуючих моделей смарт-пристроїв моніторингу параметрів фізіологічного стану людини та їх компонентів, розробки моделі функціонування системи діагностування та моніторингу медико-біологічних показників людини, розробки структурної та електрично принципових моделей смарт-пристрою для автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану людини, розробки алгоритму реєстрації біомедичних сигналів та оцінки показників фізіологічного стану людини під час процесу фізичної активності, розробки алгоритмів обробки показників фізіологічного стану людини та розрахунку потужності серця за ЕКГ сигналом, розробки системи діагностування та моніторингу медико-біологічних показників людини для збору, аналізу та обробки даних з смарт-пристрою моніторингу параметрів фізіологічного стану людини. Це забезпечить проведення комплексного моніторингу фізіологічних параметрів людини із виведенням на екран для зручного відображення даних. Об’єкт дослідження – процес моніторингу параметрів фізіологічного стану людини. Предмет дослідження – смарт-пристрої для автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану людини. У ході виконання роботи вирішено такі завдання: 1. Розроблено модель функціонування системи діагностування та моніторингу медико-біологічних показників людини. 2. Розроблено структурну та електрично принципові моделі смарт-пристрою для автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану людини. 3. Розроблено алгоритм реєстрації біомедичних сигналів та оцінки показників фізіологічного стану людини під час процесу фізичної активності. 4. Розроблено алгоритми обробки показників фізіологічного стану людини та розрахунку потужності серця за ЕКГ сигналом для прийняття своєчасних заходів щодо підтримки задовільного стану здоров’я людини. 5. Розроблена система діагностування та моніторингу медико-біологічних показників людини для збору, аналізу та обробки даних з смарт-пристрою моніторингу параметрів фізіологічного стану людини. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/6488 |
| Розташовується у зібраннях: | 174 Автоматизація, комп'ютерно-інтегровані технології та робототехніка (Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані системи та компоненти) |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| М_174_2025_Яценко.pdf Restricted Access | 2.45 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити Запит копії |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищено авторським правом, усі права збережено.
Extracted text
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ФАКУЛЬТЕТ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ І СИСТЕМ
КАФЕДРА РОБОТОТЕХНІКИ ТА СПЕЦІАЛІЗОВАНИХ
КОМП’ЮТЕРНИХ СИСТЕМ
ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА
до кваліфікаційної роботи
освітнього ступеня «магістр»
на тему: Дослідження смарт-пристроїв для автоматизації моніторингу
параметрів фізіологічного стану людини
Виконав: здобувач вищої освіти 2 курсу,
групи МАКІТ-2409
спеціальності 174 «Комп’ютерна інженерія»
(освітня програма «Спеціалізовані комп’ютерні
системи»)
Олександр ЯЦЕНКО
(ім’я та ПРІЗВИЩЕ)
Керівник Тетяна УТКІНА
(ім’я та ПРІЗВИЩЕ)
Рецензент
(ім’я та ПРІЗВИЩЕ)
Захист дозволяю:
зав. кафедри, д.т.н., професор Валентина ЛУКАШЕНКО
(ім’я та ПРІЗВИЩЕ)
Черкаси 2025
ЗМІСТ
ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ ...................................................... 4
РОЗДІЛ 1. СТАН ПРЕДМЕТУ ДОСЛІДЖЕННЯ ТА ФОРМУЛЮВАННЯ
ЗАВДАНЬ ............................................................................................................... 10
1.1. Огляд розвитку світового ринку систем діагностування та моніторингу
медико-біологічних показників людини ................................................................. 10
1.2. Перспективи використання смарт-пристроїв для автоматизації
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини ........................................ 12
1.3. Переваги та недоліки використання смарт-пристроїв для автоматизації
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини ........................................ 15
1.4. Основні компоненти смарт-пристроїв для автоматизації моніторингу
параметрів фізіологічного стану людини ............................................................... 17
1.5. Формулювання проблемних завдань дослідження ...................................... 19
1.6. Висновки .......................................................................................................... 20
РОЗДІЛ 2. ОСОБЛИВОСТІ ФІЗІОЛОГІЧНОГО СТАНУ ЛЮДИНИ ТА
СКЛАДОВІ ІНТЕГРАЛЬНОГО ПОКАЗНИКА ............................................... 21
2.1. Фізіологічний стан людини та складові інтегрального показника ............ 21
2.2. Психологічний компонент фізіологічного стану людини та його роль у
комплексній оцінці .................................................................................................... 22
2.3. Існуючі методи оцінки фізіологічного стану людини ................................ 27
2.4. Складові інтегрального показника фізіологічного стану людини ............. 31
2.5. Висновки .......................................................................................................... 36
РОЗДІЛ 3. СИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ СУЧАСНИХ РІШЕНЬ ДЛЯ
АВТОМАТИЗАЦІЇ МОНІТОРИНГУ ПАРАМЕТРІВ ФІЗІОЛОГІЧНОГО
СТАНУ ЛЮДИНИ .................................................................................................. 37
3.1. Смарт-годинник Apple Watch Ultra 2 ............................................................ 38
3.2. Портативна система Omegawave ................................................................... 40
2
3.3. Смарт-годинник Samsung Gear S3 ................................................................. 41
3.4. Персональный ЕКГ-апарат KardiaMobile 6L ............................................... 47
3.5. Годинник-пульсометр Polar Vantage V2 ....................................................... 50
3.6. Монітор пацієнта “БІОМЕД” ВМ1600 ......................................................... 53
3.7. Принципи роботи смарт-пристроїв моніторингу параметрів фізіологічного
стану людини ............................................................................................................. 56
3.8. Розробка алгоритму реєстрації біомедичних сигналів та оцінки показників
фізіологічного стану людини під час процесу фізичної активності .................... 59
3.9. Розробка алгоритму обробки показників фізіологічного стану людини .. 61
3.10. Розробка алгоритму розрахунку потужності серця за ЕКГ сигналом ....... 65
3.11. Висновки .......................................................................................................... 66
РОЗДІЛ 4. ПРОЕКТУВАННЯ СМАРТ-ПРИСТРОЮ ДЛЯ
АВТОМАТИЗАЦІЇ МОНІТОРИНГУ ПАРАМЕТРІВ ФІЗІОЛОГІЧНОГО
СТАНУ ЛЮДИНИ .................................................................................................. 67
4.1. Розробка моделі функціонування автоматизованої системи діагностування
та моніторингу медико-біологічних показників людини ..................................... 67
4.2. Розробка структурної моделі смарт-пристрою ............................................ 69
4.3. Апаратна частина смарт-пристрою ............................................................... 72
4.4. Програмна частина смарт-пристрою ............................................................ 77
4.5. Опис інтерфейсів смарт-пристрою ................................................................ 84
4.6. Розробка алгоритму локальної діагностики смарт-пристрою .................... 89
4.7. Розробка електрично принципових моделей смарт-пристрою .................. 91
4.8. Висновки .......................................................................................................... 92
ВИСНОВКИ ............................................................................................................. 93
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ............................................................ 96
ДОДАТКИ ............................................................................................................. 100
ДОДАТОК А. .......................................................................................................... 100
ДОДАТОК Б. .......................................................................................................... 101
3
ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Насьогодні рівень автоматизації процесів в усіх відомих галузях досягає
неймовірних висот у порівнянні з тим, що було 10 і навіть 5 років тому і цей
процес з кожним днем стає тільки швидшим. Це стосується як наукової,
військової, будівельної, економічної, так і побутової сфери життя окремих груп
людей та людства в цілому. Системи, що раніше вимагали величезної кількості
часу та людських ресурсів, нині виконуються за лічені хвилини за допомогою
інтелектуальних комплексів, програмно-апаратних рішень та високоточної
аналітики.
Людство протягом всього свого існування шукало, як способи покращення
свого здоров’я, так і способи зробити це просто й доступно. І сьогодні вчені, не
покладаючи рук, продовжують досліджувати цю тему в найрізноманітніших
напрямах – від створення традиційних медикаментів та вітамінів до
високотехнологічних втручань на рівні живих клітин, молекулярних структур і
навіть генетичного матеріалу. Розвиток технологій дозволяє значною мірою
прискорити ці процеси, забезпечуючи точність діагностики, прогнозування
стану пацієнта та індивідуальний підхід до лікування.
Актуальність. Тема підтримки та покращення здоров’я людини завжди
була та буде актуальною, адже кожен хоче прожити своє життя якомога довше
та комфортніше. Окрім внесення прямого вкладу в медицину шляхом розробки
нових препаратів, проведення досліджень та створення інноваційних методів
лікування, існують і непрямі шляхи впливу. До них належить цифровізація
медичних процесів, розробка систем моніторингу здоров’я, впровадження
автоматизованих протоколів діагностики та обробки даних, які дозволяють
підвищити точність оцінки стану пацієнта та знизити ризики людського фактору.
Фізіологічний стан є одним із ключових медико-біологічних показників
організму людини. Він відображає енергетичні витрати організму в умовах
фізичних навантажень, а також дозволяє оцінити рівень відновлення після
завершення фізичної діяльності. Сучасні технології спостереження – від
4
носимих медичних сенсорів до комплексних діагностичних платформ – надають
можливість оцінювати ці параметри в режимі реального часу. Завдяки цьому
зростає ефективність профілактики, оптимізується тренувальний процес, а
ризики перевантаження чи розвитку патологічних станів значно зменшуються.
На даний момент в цій тематиці найбільш поширеними є так звані браслети
або годинники, що носяться на руці, наприклад Apple Watch, AliveCor,
QardioCore, Samsung Gear, Polar та ін. Проте доцільність побудови серйозних
висновків на основі показників даних приладів зазвичай незначна. Ці прилади
можуть вказати на якісь існуючи проблеми організму. Наприклад, збитий темп
серцевих скорочень може вказувати на реальні проблеми із серцем, але існує
велика ймовірність значної похибки. Тому порівнювати дані прилади із
професійними, стаціонарними і зазвичай дорогими аналогами не варто.
Сучасні інформаційні системи дозволяють не лише збирати великі обсяги
медичних даних, а й комплексно їх аналізувати. Використання хмарних
технологій, штучного інтелекту та машинного навчання відкриває новий рівень
точності у виявленні закономірностей у стані здоров’я пацієнтів. На основі цих
даних медичні фахівці можуть отримувати автоматизовані рекомендації щодо
діагностики та лікування, а пацієнти – своєчасні попередження про можливі
ризики. Це сприяє переходу від реактивної медицини до превентивної, де
головним завданням стає попередження розвитку захворювань, а не боротьба з
їх наслідками.
Нарівні з технологічними інноваціями зростає й актуальність питання
безпеки персональних даних пацієнтів. Оскільки медична інформація є однією з
найбільш чутливих, вона потребує максимально ретельного захисту від
несанкціонованого доступу, втрати або викривлення. Впровадження механізмів
шифрування, систем багаторівневої автентифікації та постійного моніторингу
дій користувачів значно знижує ризики кібератак. Це дозволяє гарантувати
конфіденційність і цілісність інформації, а також забезпечити довіру між
пацієнтом і медичною установою.
5
Окрім того, зростає роль інтеграції медичних даних між різними
установами та платформами. Завдяки стандартизованим протоколам обміну
інформацією лікарі можуть отримувати повну картину стану здоров’я пацієнта
незалежно від того, де саме він проходив обстеження чи лікування. Така
взаємодія сприяє точнішому встановленню діагнозу, зменшує дублювання
процедур та економить ресурси медичних закладів. У поєднанні з сучасними
засобами телемедицини це робить медичну допомогу більш доступною та
ефективною, відкриваючи нові можливості для розвитку охорони здоров’я в
цифрову епоху.
Синергія науки, технологій та медицини створює нові можливості для
підтримки здоров’я, своєчасного виявлення відхилень і підвищення якості життя
кожної людини. Така взаємодія стає фундаментом для формування
інноваційного підходу до охорони здоров’я, що відповідає вимогам сучасного
світу.
Мета і задачі дослідження. Метою кваліфікаційної роботи магістра є
підвищення ефективності моніторингу параметрів фізіологічного стану людини
за рахунок проведення порівняльного аналізу існуючих моделей смарт-
пристроїв моніторингу параметрів фізіологічного стану людини та їх
компонентів, розробки моделі функціонування системи діагностування та
моніторингу медико-біологічних показників людини, розробки структурної та
електрично принципових моделей смарт-пристрою для автоматизації
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини, розробки алгоритму
реєстрації біомедичних сигналів та оцінки показників фізіологічного стану
людини під час процесу фізичної активності, розробки алгоритмів обробки
показників фізіологічного стану людини та розрахунку потужності серця за ЕКГ
сигналом, розробки системи діагностування та моніторингу медико-біологічних
показників людини для збору, аналізу та обробки даних з смарт-пристрою
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини, що забезпечить
6
проведення комплексного моніторингу фізіологічних параметрів людини із
виведенням на екран для зручного відображення даних.
Запропонований смарт-пристрій здійснюватиме автоматизацію процесу
вимірювання та контролю основних життєвих параметрів користувача, таких як
пульс, температура, артеріальний тиск, рівень вологості, різниця між
послідовними інтервалами серцевого ритму, показник варіабельності серцевого
ритму, індекс напруги Баєвського, частота серцевих скорочень, співвідношення
інтервалів QT і TQ на електрокардіограмі, варіабельність ритму передсердно-
шлуночкового вузла, електрична активність серця, сатурація крові киснем,
рівень насичення гемоглобіну киснем. До сфер його застосування можна
віднести: особистий моніторинг здоров’я людини, використання підчас
спортивних тренувань, медичних досліджень та у реабілітаційних програмах.
Для досягнення цієї мети необхідно вирішити наступні завдання:
− проаналізувати розвиток ринку смарт-пристроїв для автоматизації
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини, визначити перспективи,
переваги і недоліки їх використання;
− провести системний аналіз смарт-пристроїв для автоматизації
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини та їх компонентів,
визначити їх основні параметри;
− розробити модель функціонування системи діагностування та
моніторингу медико-біологічних показників людини;
− розробити структурну та електрично принципові моделі смарт-
пристрою для автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану
людини;
− розробити алгоритм реєстрації біомедичних сигналів та оцінки
показників фізіологічного стану людини під час процесу фізичної активності;
− розробити алгоритми обробки показників фізіологічного стану людини
та розрахунку потужності серця за ЕКГ сигналом;
7
− розробити систему діагностування та моніторингу медико-біологічних
показників людини для збору, аналізу та обробки даних з смарт-пристрою
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини.
Об’єкт дослідження – процес моніторингу параметрів фізіологічного
стану людини.
Предмет дослідження – смарт-пристрої для автоматизації моніторингу
параметрів фізіологічного стану людини.
Методи дослідження. Для розв’язання поставлених завдань у роботі було
використано методи системного аналізу, математичної статистики,
математичного моделювання, методи аналізу та обробки даних і метод обробки
сигналів та об'єктивно-орієнтованого програмування.
Наукова новизна одержаних результатів:
− систематизована інформація про розвиток ринку смарт-пристроїв для
автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану людини, визначено
перспективи, переваги і недоліки їх використання;
− систематизована інформація про сучасні смарт-пристрої для
автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану людини та їх
компоненти, приведені якісні характеристики існуючих аналогів предмету
дослідження;
− розроблено модель функціонування системи діагностування та
моніторингу медико-біологічних показників людини;
− розроблено структурну та електрично принципові моделі смарт-
пристрою для автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану
людини.
Практичне значення одержаних результатів полягає в наступних
аспектах:
− розроблено алгоритм реєстрації біомедичних сигналів та оцінки
показників фізіологічного стану людини під час процесу фізичної активності, що
8
дозволяє здійснювати автоматичний збір, аналіз медичних даних про
фізіологічний стан людини;
− розроблено алгоритми обробки показників фізіологічного стану
людини та розрахунку потужності серця за ЕКГ сигналом для прийняття
своєчасних заходів щодо підтримки задовільного стану здоров’я людини;
− розроблена система діагностування та моніторингу медико-
біологічних показників людини для збору, аналізу та обробки даних з смарт-
пристрою моніторингу параметрів фізіологічного стану людини, що забезпечує
автоматизацію процесу вимірювання та контролю основних життєвих
параметрів користувача, таких як пульс, температура, артеріальний тиск, рівень
вологості, різниця між послідовними інтервалами серцевого ритму, показник
варіабельності серцевого ритму, індекс напруги Баєвського, частота серцевих
скорочень, співвідношення інтервалів QT і TQ на електрокардіограмі,
варіабельність ритму передсердно-шлуночкового вузла, електрична активність
серця, сатурація крові киснем, рівень насичення гемоглобіну киснем.
Апробація результатів роботи. Результати роботи доповідалися й
обговорювалися на студентських наукових конференціях:
− дні студентської науки ЧДТУ, 22-24 квітня, м. Черкаси, Україна, 2025.
Публікації. Результати досліджень опубліковані в тезі доповідей:
1. Яценко О. Ю., Уткіна Т. Ю. Дослідження смарт-пристроїв
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини [Електронний ресурс]
/ [упоряд. : Єгорова О. В., Захарова О. В., Тичков В. В. та ін.]. Студентська
науково-практична конференція ЧДТУ : зб. тез доповідей, 22–24 квітня 2025 р.
М-во освіти і науки України, Черкас. держ. технол. ун-т. Черкаси : ЧДТУ, 2025.
С. 37–38.
Структура та обсяг кваліфікаційної роботи. Кваліфікаційна робота
складається з вступу, 4 розділів, висновків, списку використаних джерел та
2 додатків. Робота викладена на 101 сторінці. Ілюстрована 32 рисунками.
Таблиць 9. Список використаних джерел містить 32 найменування.
9
РОЗДІЛ 1. СТАН ПРЕДМЕТУ ДОСЛІДЖЕННЯ ТА
ФОРМУЛЮВАННЯ ЗАВДАНЬ
1.1. Огляд розвитку світового ринку систем діагностування та
моніторингу медико-біологічних показників людини
Світовий ринок систем діагностування та моніторингу фізіологічних
параметрів останніми роками демонструє стрімке зростання. Це пов’язано з
декількома ключовими тенденціями: масова цифровізація медицини, поява
портативних і носимих пристроїв, зростання ринку мобільної діагностики, попит
на «польову» діагностику та розвиток алгоритмів інтелектуального аналізу.
Сучасні медичні технології переходять від епізодичної діагностики до
безперервного моніторингу стану людини.
За даними звіту міжнародної консалтингової компанії Fortune Business
Insights, обсяг світового ринку носимих медичних пристроїв в 2024 році
оцінювався в 91,21 млрд. дол. США. Прогнозується, що ринок зросте з
103,04 млрд. дол. США в 2025 році до 324,73 млрд. дол. США до 2032 року, що
відповідає середньорічному темпу зростання (CAGR) 17,8 % у прогнозований
період. Північна Америка домінувала на світовому ринку медичних пристроїв з
часткою ринку 46,09 % в 2024 році [26, 29].
На рис. 1.1 наведено регіональний аналіз та прогноз обсягу глобального
ринку носимих медичних пристроїв за період з 2025 року по 2032 рік.
До найбільш поширених носимих смарт-пристроїв в охороні здоров’я
відносяться такі медичні пристрої, як фітнес-трекери та розумні годинники.
Вони спеціально розроблені для моніторингу медико-біологічних показників
людини й збирають дані про здоров’я та фізичну форму користувачів у
реальному режимі часу.
10
250
200
150
100
50
0
2024 р. 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032
48.32 68.43 88.54 108.65 128.76 148.87 168.98 189.09 209.20
млрд $ млрд $ млрд $ млрд $ млрд $ млрд $ млрд $ млрд $ млрд $
Північна Америка Європа
Азіатсько-Тихоокеанський регіон Південна Америка
Близький Схід та Африка
Рис. 1.1 – Глобальний ринок носимих медичних пристроїв
за регіонами за період 2025-2032 рр.
Згідно зі статтею, опублікованою mHealth Intelligence в 2023 році, близько
40 % дорослих користувачів використовують програми, пов’язані з охороною
здоров’я, а 35 % – складають носимі медичні пристрої.
Нещодавні технологічні досягнення в галузі інтелектуальних пристроїв й
зростаюча потреба населення в поліпшенні свого здоров’я спонукають низку
учасників ринку розробляти все більше смарт-пристроїв для моніторингу
медико-біологічних показників людини, таких як фітнес-браслети Fitbit,
біосенсори та слухові апарати тощо. Крім того, зростання поширеності
хронічних захворювань та розладів, пов’язаних з веденням неправильного
способу життя, є одним з основних факторів, що стимулюють продаж носимих
медичних смарт-пристроїв в прогнозований період.
Спалах пандемії COVID-19 відчутно вплинув на ринок. Виручка
виробників діагностичних смарт-пристроїв для моніторингу медико-біологічних
показників людини у цей період значно зросла завдяки високому попиту на
11
носимі медичні пристрої серед населення. Такі смарт-пристрої
використовувалися для самостійного виявлення та усунення симптомів
COVID-19.
Також зростання обсягу світового ринку смарт-пристроїв для моніторингу
медико-біологічних показників людини зумовлене такими факторами, як
зростаюча поширеність хронічних захворювань, попит на віддалений моніторинг
стану пацієнтів, підвищення поінформованості споживачів про здоров’я, а також
технологічні досягнення в галузі біосенсорів та бездротового зв’язку.
Проведемо аналіз ключових факторів зростання залежно від країни
(регіону) [30]:
1. США. Надання переваги споживачами інтелектуальним пристроям для
моніторингу здоров’я та потужна екосистема передової діагностичної медичної
інфраструктури стимулюють впровадження носимих медичних пристроїв.
2. Європа. Зростання чисельності людей похилого віку й збільшення
поширеності хронічних захворювань стимулюють попит на носимі медичні
технології, орієнтовані на віддалений моніторинг та догляд вдома.
3. Китай. Урядові ініціативи щодо скорочення термінів госпіталізації та
зосередження уваги на цифровій трансформації охорони здоров’я прискорюють
впровадження носимих медичних пристроїв серед постачальників медичних
послуг і споживачів.
4. Японія. Зростання кількості людей похилого віку і збільшення
інвестицій у сучасні пристрої для моніторингу здоров’я сприяють розширенню
ринку в країні.
1.2. Перспективи використання смарт-пристроїв для автоматизації
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини
Смарт-пристрої моніторингу фізіологічного стану людини можуть бути
корисним для:
− первинної діагностики;
12
− контролю пацієнтів із серцево-судинними захворюваннями;
− моніторингу під час реабілітації;
− виявлення аритмій, екстрасистолії, тахі-/брадикардії.
Такі апарати дозволяють лікарю отримувати оперативні дані через сервер,
що робить можливим дистанційне консультування та раннє попередження про
критичні зміни.
Смарт-пристрої моніторингу фізіологічного стану людини забезпечують
безперервний моніторинг фізіологічних реакцій організму, які виникають під час
фізичного навантаження. Завдяки реєстрації ЕКГ, ЧСС, варіабельності серцевого
ритму, інтенсивності рухів та динамічних показників фізичного стану, пацієнт
або лікар отримує об’єктивні дані про те, як організм реагує на конкретний обсяг
роботи. Такий контроль дозволяє:
− аналізувати відповідність навантаження запланованим фізіологічним
зонам;
− відстежувати, чи правильно реагує організм на ті або інші фізичні
навантаження або вправи;
− оперативно реагувати на критичні зміни (аритмії, надмірне підвищення
ЧСС, зниження варіабельності).
Тобто процес діагностики переходить від «суб’єктивної оцінки» до
об’єктивного числового контролю.
Оптимізація навантаження – це індивідуальне налаштування
інтенсивності, тривалості та частоти фізичних навантажень.
Носимі медичні смарт-пристрої дозволяють:
− оптимізувати фізичні навантаження завдяки аналізу інтегрального
показника фізіологічного стану, що відображає загальний стан організму, його
адаптаційні можливості і реакцію на навантаження;
− моніторити потужність рухів за допомогою датчиків прискорення, що
дозволяють визначати рівень механічної роботи та відповідність інтенсивності
плану навантажень або тренувань.
13
Якщо навантаження надто низьке або надмірне, алгоритм показує
зниження тренувального ефекту. Таким чином, оптимізація відбувається завдяки
персональній адаптації тренувального навантаження до поточного
фізіологічного стану конкретної людини.
Перевтома або перетренованість – це стан, коли організм не встигає
відновлюватися, що призводить до падіння результатів, зниження імунітету,
порушення роботи серцево-судинної системи.
Носимі медичні смарт-пристрої дозволяють попереджувати
перетренованість завдяки:
− аналізу варіабельності серцевого ритму (ВСР);
− порівнянню стану «до» і «після» навантаження;
− виявленню «червоних прапорців», таких як: атипові зміни ЕКГ,
зниження чутливості до навантаження, тахікардія при низькій інтенсивності,
сильна втома після коротких вправ.
Такі смарт-пристрої аналізують, наскільки швидко нормалізуються
показники серцевої діяльності після тренування. Якщо відновлення не повне –
навантаження корегується.
Усе це дозволяє помітити небезпечні відхилення ще до того, як вони
переростуть у серйозні проблеми зі здоров’ям.
Смарт-пристрої моніторингу фізіологічного стану людини також
оцінюють готовність до навантажень або фізичних вправ за такими критеріями:
− ЧСС у спокої;
− варіабельності серцевого ритму;
− стабільності ЕКГ-сигналу;
− загальний інтегральний показник.
14
1.3. Переваги та недоліки використання смарт-пристроїв для
автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану людини
Розвиток сучасних технологій біомедичного моніторингу дозволив
створювати компактні смарт-пристрої, здатні у реальному часі оцінювати реакції
організму на фізичне навантаження та визначати ключові медико-біологічні
показники людини. Такі системи ґрунтуються на комплексній реєстрації
електрокардіографічного сигналу, акселерометрії та інших фізіологічних
параметрів, що забезпечує значно ширші можливості у порівнянні зі звичайними
фітнес-трекерами.
До переваг носимих медичних смарт-пристроїв можна віднести:
1. Комплексність реєстрації сигналів. На відміну від комерційних
браслетів, які використовують переважно оптичні PPG-датчики й забезпечують
точність до 20-30 % при інтенсивному русі, ЕКГ-сенсори смарт-пристрою
дозволяють отримати значно більш достовірні дані, особливо під час
навантаження.
2. Робота у реальному режимі часу. Пристрій здійснює аналіз сигналів
безперервно, передаючи дані на смартфон та сервер. У випадку виявлення
критичних відхилень користувач може отримати попередження про небезпечні
зміни в роботі серця, рекомендації щодо корекції навантаження, можливість
передати дані лікарю для подальшого аналізу.
3. Інтелектуальний багаторівневий режим роботи. Вбудовані
алгоритми дозволяють оптимізувати споживання енергії та адаптувати роботу
системи до умов. Смарт-пристрій може перемикатися між базовим і розширеним
режимами вимірювань, підвищувати частоту дискретизації під час інтенсивної
активності та зменшувати навантаження на процесор при стабільних умовах.
4. Висока точність даних. Автономність та компактність. Пристрій
має невеликі розміри, легку вагу та просту конструкцію. Його можна закріпити
на тілі під час тренувань, активної роботи або побутової діяльності без
обмеження рухів. Це особливо важливо для моніторингу у польових умовах, де
15
застосування стаціонарних систем на кшталт «Омега-С» або «Фазаграф» є
неможливим.
5. Підтримка віддаленого медичного супроводу. Технологія передачі
даних до сервера дає змогу лікарю або тренеру відстежувати стан спортсмена або
пацієнта дистанційно – навіть під час виконання навантажень. Це важливо для:
кардіологічних пацієнтів, спортсменів високої кваліфікації та людей зі
шкідливими умовами праці.
До недоліків носимих медичних смарт-пристроїв відносять:
1. Обмежена кількість ЕКГ-виводів. Більшість таких смарт-пристроїв
використовують 1 канал ЕКГ. Це дозволяє точно контролювати ритм, але не
може повністю замінити клінічний 12-канальний ЕКГ-апарат. Тому детальна
діагностика структурних змін серця залишається недоступною.
2. Чутливість до правильного розміщення електродів. Якість ЕКГ-
сигналу значною мірою залежить від правильного прилягання електродів, стану
шкіри (вологість, волосся), механічного зміщення під час активних рухів. При
неправильному розміщенні можливі артефакти, що можуть вплинути на точність
аналізу.
3. Вплив інтенсивного руху на сигнал. Попри фільтрацію, сильні удари,
зісковзування ременя або раптові зміни положення тіла можуть викликати
шумові перешкоди, зсув базової лінії ЕКГ або зниження точності розпізнавання
R-піків.
4. Залежність від смартфона або хмарних сервісів. Повна
функціональність пристрою вимагає мобільного застосунку, стабільного каналу
зв’язку (Bluetooth), доступу до серверної БД для довгострокового аналізу. Без
смартфона пристрій може працювати в автономному режимі, але з обмеженими
можливостями.
5. Потреба в енергозберігаючих алгоритмах. Попри оптимізацію,
сенсори та модуль зв’язку можуть швидко витрачати заряд акумулятора,
16
особливо при високій частоті дискретизації та тривалій роботі. Це вимагає
складних алгоритмів енергозбереження.
6. Відсутність медичної сертифікації на етапі розробки. Щоб пристрій
можна було офіційно використовувати в медицині, необхідно пройти
сертифікацію (наприклад, CE або FDA). Це складний, тривалий і дорогий процес.
1.4. Основні компоненти смарт-пристроїв для автоматизації
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини
Смарт-пристрій моніторингу фізіологічного стану людини є інтегрованою
апаратно-програмною системою, яка забезпечує реєстрацію, первинну обробку,
аналіз та передачу біомедичних сигналів у реальному часі.
Його структура включає комплекс апаратних, програмних та
комунікаційних компонентів, що працюють узгоджено та забезпечують високу
точність оцінки фізіологічних параметрів людини під час фізичного
навантаження.
До апаратних компонентів носимого медичного смарт-пристрою
належать:
1. Електродна система (ЕС). Призначена для реєстрації одноканального
ЕКГ-сигналу. Складається з трьох електродів: два – робочі, встановлені на
нагрудному ремені; один – нейтральний. Таке розміщення забезпечує мінімальне
зміщення під час руху, підвищену якість сигналу та можливість точного
визначення R-піків та TRR.
2. Підсилювач біопотенціалів (ПБП/модуль AD8232). Він відповідає за
підсилення слабкого ЕКГ-сигналу, фільтрацію шумів та артефактів руху та/або
формування чистого аналогового сигналу для подальшої оцифровки.
3. Акселерометричний датчик (АкД). Використовується для вимірювання
рухів тіла, рук і ніг. Застосовується 3-вісний сенсор (наприклад, ADXL345), що
реєструє: рівень фізичного навантаження, потужність рухів та/або
характеристики локомоторної активності.
17
4. Мікроконтролер (МК, STM32F407VG). Центральний процесор
пристрою, який забезпечує дискретизацію сигналів ЕКГ та акселерометрії
(вбудований АЦП). Завдяки ньому можливі реалізація алгоритмів реального
часу, формування файлів БМС, керування периферією та підготовка даних до
передачі. Також підтримує енергозберігаючі режими.
5. Модуль бездротового зв’язку (Bluetooth HC-05). Забезпечує передачу
синхронних записів БМС, значущих фізіологічних показників та поточного
стану носія на смартфон або інший персональний мобільний пристрій (ПМП).
Працює у радіусі ~10 м зі швидкістю до 1.3 Мбіт/с.
6. Автономне джерело живлення (АДЖ). Воно компонується з
акумулятора, модуля заряджання та стабілізаторів напруги. Забезпечує тривалу
роботу у польових умовах, що є критично важливим для моніторингу під час
фізичних навантажень.
До програмних компонентів носимого медичного смарт-пристрою
відносять:
1. Модуль аналізу та обробки БМС. У мікроконтролері та смартфоні
реалізуються алгоритми виявлення R-піків ЕКГ, обчислення TRR, визначення
значущих показників (ЧСС, ВСР, характеристики руху) та формування
інтегрального показника фізіологічного стану людини.
2. Програмний модуль мобільного пристрою (ПМП). Він відповідає за
прийом даних через Bluetooth, візуалізацію фізіологічних показників,
проведення розширеної обробки даних та/або передавання інформації на сервер.
3. Модуль бази даних (БД). Забезпечує зберігання параметрів
користувача, накопичення історії показників, формування звітів та передачу
інформації лікарю для експертної оцінки.
До комунікаційних та функціональних блоків відносять:
1. Блок формування значущих показників. Визначає статичні показники
(до навантаження), динамічні показники (під час та після навантаження) та
динаміку інтегрального стану.
18
2. Блок передачі даних на сервер. Забезпечує віддалений моніторинг,
зберігання інформації в БД, можливість медичного супроводу та/або
дистанційний аналіз лікарем.
3. Інтелектуальний режим роботи. Включає в себе енергозбереження
(мінімальна частота дискретизації в режимі контролю), розширений режим
(повна дискретизація для глибокого аналізу), вибір набору каналів залежно від
завдання.
1.5. Формулювання проблемних завдань дослідження
− проаналізувати розвиток ринку смарт-пристроїв для автоматизації
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини, визначити перспективи,
переваги і недоліки їх використання;
− провести системний аналіз смарт-пристроїв для автоматизації
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини та їх компонентів,
визначити їх основні параметри;
− розробити модель функціонування системи діагностування та
моніторингу медико-біологічних показників людини;
− розробити структурну та електрично принципові моделі смарт-
пристрою для автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану
людини;
− розробити алгоритм реєстрації біомедичних сигналів та оцінки
показників фізіологічного стану людини під час процесу фізичної активності;
− розробити алгоритми обробки показників фізіологічного стану людини
та розрахунку потужності серця за ЕКГ сигналом;
− розробити систему діагностування та моніторингу медико-біологічних
показників людини для збору, аналізу та обробки даних з смарт-пристрою
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини.
19
1.6. Висновки
1. Проведено аналіз сучасних тенденцій у сфері персональних систем
моніторингу здоров’я, особливо тих, що інтегрують датчики фізіологічних
параметрів із мобільними платформами. Встановлено, що популярність таких
рішень зумовлена розвитком технологій безперервного контролю стану
організму, зростанням інтересу до превентивної медицини та переходом до
персоналізованого підходу у веденні здорового способу життя.
2. Розглянуто компоненти смарт-пристроїв для автоматизації
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини. Оцінено технічні та
апаратні аспекти створення компактних носимих медичних пристроїв, включно
з модулями вимірювання фізіологічних сигналів, енергозберігаючими
системами та бездротовими каналами синхронізації даних. Показано, що
інтеграція декількох сенсорів у єдину платформу відкриває можливість
отримання комплексної інформації про стан користувача в режимі реального
часу.
3. Сформовано основні завдання дослідження.
20
РОЗДІЛ 2. ОСОБЛИВОСТІ ФІЗІОЛОГІЧНОГО СТАНУ ЛЮДИНИ ТА
СКЛАДОВІ ІНТЕГРАЛЬНОГО ПОКАЗНИКА
2.1. Фізіологічний стан людини та складові інтегрального показника
Фізіологічний стан один із значних медико-біологічних показників
організму людини, що відбиває енергетичні витрати організму в умовах
виконання фізичних навантажень, а також відновлення організму при
завершенні фізичної діяльності.
Фізіологічний стан організму відбиває фізіологічні особливості організму,
здатність та готовність організму до енергетичних витрат у процесі фізичної
діяльності при екстремальних навантаженнях на організм. Цей показник
представляє інтегральне значення, яке відбиває функціонування низки систем
організму, енергетичного метаболізму. Безумовно, це стосується серцево-
судинної системи організму, дихальної системи, роль яких у метаболізмі
організму велика. Значну роль має стан опорно-рухової системи, локомоторної
та скелетно-м’язової системи людини. Таким чином, фізіологічний стан – це
інтегральний показник, що враховує стан, можливість та готовність тієї чи іншої
системи організму, що бере участь у фізичній діяльності. Наприклад, якщо
фізіологічний стан для одного виду діяльності буде високим, то для іншого виду
може бути низьким, так як у роботі беруть участь різні системи опорно- рухового
апарату людини та скелетно-м’язової системи [3].
У процесі навантаження, наприклад, під час бігу або плавання немає
потреби в оцінці та моніторингу фізіологічного стану. Важливо оцінити, яким
був фізіологічний стан на початку виконання завдання і наприкінці, і як змінився
його фізіологічний стан. Таким чином, велике значення набуває знімання та
реєстрація комплексу фізіологічних показників, що відображають діяльність
систем організму при фізичних навантаженнях, у реальному часі [19].
Вивчення динаміки енергетичних витрат та фізіологічний стан організму
людини дозволяє з’ясувати, наскільки організм ефективно використовує
21
енергетичні ресурси, реалізує метаболізм та які потенційні можливості має
організм.
2.2. Психологічний компонент фізіологічного стану людини та його
роль у комплексній оцінці
Психологічний стан людини є невід’ємною складовою загального
фізіологічного стану, оскільки саме психоемоційні процеси визначають
здатність організму адекватно реагувати на навантаження, підтримувати
працездатність і забезпечувати стабільність життєвих функцій. У сучасних
дослідженнях усе частіше підкреслюється, що фізіологічні та психологічні
реакції не існують окремо одна від одної: будь-яка зміна настрою, рівня стресу
або психічної напруги неодмінно впливає на частоту серцевих скорочень, стан
дихальної системи, якість відновлення після фізичних навантажень та загальне
самопочуття. Таким чином, інтегральна оцінка фізіологічного стану без
урахування психологічного компонента є неповною й може призводити до
помилкових висновків щодо реального рівня функціональної готовності людини.
Психологічний стан як фактор фізичної працездатності визначає здатність
людини керувати своєю увагою, зберігати мотивацію, адекватно реагувати на
зовнішні подразники та підтримувати стійкість до стресу. У сфері фізичної
активності ці аспекти набувають особливої важливості.
Дослідження показують, що у стані психоемоційного напруження організм
переходить у режим підвищеної мобілізації ресурсів: зростає частота серцевих
скорочень, активується симпатична нервова система, підвищується чутливість
рецепторів до гормонів стресу. Короткочасно це може підвищити
продуктивність, проте при тривалому впливі переходить у виснаження,
зниження сил й погіршення адаптаційних можливостей.
У спортсменів та людей, що регулярно займаються фізичними
тренуваннями, психологічне напруження проявляється зменшенням точності
рухів, порушенням координації, нерівномірністю дихання та зростанням частоти
22
серцевих скорочень при однаковому навантаженні. Це свідчить про те, що
психоемоційні стани безпосередньо пов’язані з фізіологічними параметрами, які
використовуються для оцінки фізіологічного стану.
Для якісної оцінки фізіологічного стану необхідно враховувати принаймні
декілька ключових психологічних параметрів, що найбільш суттєво впливають на
роботу організму під час навантажень і у стані відпочинку.
1. Рівень стресу. Стрес є найбільш дослідженим психологічним
фактором, який безпосередньо впливає на фізіологічні системи. Навіть помірний
рівень психоемоційної напруги може змінювати частоту серцевих скорочень,
варіабельність серцевого ритму, якість дихання та швидкість відновлення після
навантаження.
Підвищений рівень стресу проявляється такими фізіологічними реакціями:
− збільшенням ЧСС у стані спокою;
− зменшенням варіабельності серцевого ритму;
− нестабільністю дихального циклу;
− підвищеною втомлюваністю.
Ці параметри здатні суттєво вплинути на інтегральний показник
фізіологічного стану, навіть якщо фізичне навантаження є відносно невеликим.
2. Рівень тривожності. Тривожність часто супроводжується
підвищеною активністю симпатичної нервової системи.
У фізіологічних вимірюваннях це проявляється:
− вищим базовим пульсом;
− зростанням реактивності серцево-судинної системи;
− погіршенням якості відновлення;
− порушенням ритміки дихання.
Тривожність може не проявлятися зовні, проте її фізіологічні “сліди” добре
реєструються за допомогою біомедичних сигналів, тому врахування цього
чинника є необхідним.
23
3. Емоційний тонус. Загальний емоційний фон – позитивний або
негативний – також впливає на фізіологічний стан.
Людина з позитивним емоційним станом демонструє:
− кращу координацію;
− стабільнішу серцеву діяльність;
− ефективніше дихання;
− швидше відновлення після навантаження.
Негативний емоційний фон, навпаки, знижує адаптаційні можливості та
збільшує енергетичні затрати організму.
4. Рівень втоми. Психологічна втома не завжди пов’язана з фізичною.
Вона проявляється:
− зниженням концентрації уваги;
− зменшенням мотивації до виконання дій;
− уповільненням реакцій;
− погіршенням ефективності рухової діяльності.
Ці фактори опосередковано впливають і на фізіологічні процеси, зокрема
на частоту серцевих скорочень та стабільність дихання.
Усі психоемоційні процеси відображаються на роботі серцево-судинної
системи, дихального апарату та нервової регуляції. Тому під час фізичних
навантажень психологічний стан може або підсилювати можливості організму,
або обмежувати їх.
Найбільш виражений зв’язок спостерігається між психологічним станом та
варіабельністю серцевого ритму (ВСР). Зменшення ВСР свідчить про високу
напруженість регуляторних систем організму й використовується як один із
маркерів стресу. Таким чином, навіть при однакових фізичних умовах двоє
людей можуть демонструвати різні фізіологічні показники залежно від
психоемоційного стану.
Психологічний стан також впливає на:
− рівень насичення крові киснем (при стресі дихання стає поверхневим);
24
− ступінь м’язового напруження;
− швидкість відновлення після фізичного навантаження;
− стабільність рухових функцій.
Тому формування інтегрального показника фізіологічного стану без
включення психологічного компонента значно зменшує точність оцінки.
Сучасні методи оцінки фізіологічного стану людини мають ряд обмежень,
оскільки спираються переважно на фізіологічні дані. Психологічний стан
зазвичай або не враховується взагалі, або оцінюється за допомогою суб’єктивних
анкет, які не завжди дають достовірний результат.
Для комплексної системи моніторингу фізіологічного стану необхідно
забезпечити:
− збір даних, що опосередковано відображають психологічний стан
(ВСР, динаміка ЧСС, особливості дихання);
− аналіз поведінкових ознак, зокрема рухової активності, стабільності
виконання повторюваних рухів;
− врахування реакцій на однакові навантаження у різні дні – це дозволяє
визначити, чи є відхилення результатом фізичного стану, чи психологічного;
− формування інтегрального індексу психологічного напруження, який
впливатиме на загальний інтегральний показник фізіологічного стану.
Включення таких параметрів дозволить отримувати достовірніший
результат щодо рівня фізіологічної готовності людини та її здатності виконувати
навантаження.
Оскільки у польових умовах складно застосовувати спеціалізовані
психодіагностичні методики, смарт-пристрій моніторингу фізіологічного стану
має спиратися на непрямі, проте інформативні показники.
25
Основні підходи, які можуть бути реалізовані у смарт-пристрої
моніторингу фізіологічного стану людини:
5. Аналіз варіабельності серцевого ритму. Зниження ВСР є
універсальним індикатором психологічного напруження. На практиці воно
дозволяє оцінити: рівень стресу, ступінь емоційної напруги, якість відновлення
нервової системи.
6. Динамічні зміни частоти серцевих скорочень. Підвищена частота
серцевих скорочень у стані спокою може свідчити про емоційне
перенавантаження, навіть якщо фізичних факторів немає.
7. Аналіз дихального ритму. Нерівномірне або прискорене дихання часто
є ознакою психологічного дискомфорту.
8. Поведінкові показники. Наприклад: частота мікрорухів, оцінка
варіативності кроку під час ходьби, постуральна стабільність.
Дослідження показують, що при стресі змінюється навіть малопомітна
моторика.
9. Самооцінні шкали короткого типу. У смарт-пристрої можуть бути
передбачені мікроопитування (1-3 питання), що дозволяють уточнити емоційний
стан користувача без навантаження на нього.
Для відображення психологічного стану у загальному інтегральному
показнику фізіологічного стану пропонується виділити окремий складовий
компонент – психологічний індекс, який формується на основі:
− відхилення ВСР від індивідуальних норм;
− оцінки ЧСС у стані спокою та під час навантаження;
− аналізу дихальної стабільності;
− оцінки рухової активності та поведінкових маркерів;
− коротких суб’єктивних оцінок (за необхідності).
Такий підхід дозволить отримати збалансований показник, що не залежить
від суб’єктивних відчуттів користувача, але враховує реальний вплив
психологічного стану на фізіологічні процеси [17, 25].
26
Період відновлення є не менш важливим, ніж сам процес виконання
фізичного навантаження. Психологічний стан людини здатний суттєво впливати
на швидкість відновлення.
При підвищеному рівні стресу відновлення:
− сповільнюється;
− вимагає більших енергетичних витрат;
− супроводжується меншою ефективністю регенераційних процесів;
− часто є неповним навіть при правильному фізичному навантаженні.
Таким чином, аналіз відновлення без урахування психологічної складової
може бути недостатньо точним та вести до неправильних рекомендацій.
2.3. Існуючі методи оцінки фізіологічного стану людини
Останніми роками існує відомий метод оцінки мінливості функцій
організму на основі аналізу кардіоінтервалів. Метод запропонований
професором Р. М. Баєвським із співавторами і називається “варіабельність
серцевого ритму”: він дозволяє оцінювати рівень адаптації організму до
фізичних навантажень при поточному рівні навантаження. Однак застосування
цього підходу не забезпечує комплексної оцінки фізіологічного стану організму
в реальних умовах.
Для вирішення завдання оцінки функціонального стану людини необхідно
забезпечити знімання та реєстрацію біомедичних сигналів, оцінити значущі
показники, та поточний рівень фізіологічного стану з урахуванням рівня
фізичного навантаження.
Незважаючи на необхідність оперативної оцінки стану людини відразу
після завершення етапу фізичної активності, залишаються невирішеними
проблеми розробки методів та системи оцінки фізіологічного стану під час
навантажень, які б забезпечили оцінку в режимі реального часу.
Для зниження витрат часу на проведення таких досліджень необхідно
розробити пристрої, які можна було б носити з собою, наприклад щось схоже по
27
габаритам на мобільний телефон, який дозволив би відразу після завершення
етапу активності отримати показники фізіологічного стану організму і
функціонального стану людини в режимі реального часу [2, 23].
Таким чином, проблема своєчасної оперативної оцінки стану
фізіологічного стану та функціонального стану людини у режимі реального часу
стає актуальною.
Порівняльний аналіз базових методів функціонального стану людини та
відповідні використовувані показники наведено в табл. 2.1.
Таблиця 2.1
Базові методи оцінки функціонального стану людини
Використовувані
№ Метод Мета дослідження
показники
Визначення фізичної
1 Проба PWC ЧСС
працездатності
Оцінка працездатності
2 Проба Руфф’є серця при фізичному ЧСС
навантаженні
Оцінка реакції на
3 Проба Бюргера АТ
напруження
Оцінка реакції на
4 Проба Летунова ЧСС, АТ
напруження
Ортостатична
5 Оцінка реакції ССС ЧСС, АТ
проба
Проба Бальсальви- Оцінка реакції на
6 АТ, ЧСС
Бюргера напруження
Оцінка працездатності
7 МПК Об’єм кисню
організму
Оцінка реакції та
8 ВСР адаптації організму до RR-інтервали
різних умов зміни
На жаль, у більшості робіт і досліджень, присвячених оцінці фізіологічного
стану враховується лише обмежений набір показників. Це, перш за все, частота
пульсу, частота серцевих скорочень, споживання кисню та виведення
28
вуглекислого газу, частота дихання, об’єм легень, рівень оксигенації крові або
інакше сатурація крові, індекс Р.М. Баєвського [4].
Однак навіть перерахована кількість показників недостатня для опису та
оцінки фізіологічного стану повністю. Безумовно, частина показників мають
кореляцію між собою, наприклад, частота дихання та частота серцевих
скорочень. Проте, ця кореляція спостерігається тільки для певного діапазону
фізичних навантажень. Коефіцієнт кореляції суттєво знижується при високих
рівнях фізичного навантаження [27-28].
Знання комплексу показників, що характеризують фізіологічний стан
організму, потребує більш точного визначення цього показника. Склад
комплексу характеризує фізіологічний стан, залежить від виду навантаження, від
тих чи інших систем організму у діяльності людини. При цьому, склад
комплексу фізіологічного стану для інтелектуальних навантажень буде один, а
для енергетично витратних буде іншим. У зв’язку з цим необхідно
запропонувати технологію, яка дозволить оптимізувати склад та структуру
комплексу показників, що відбивають фізіологічний стан організму.
Поряд із комплексом показників, що використовуються для опису
фізіологічного стану, велике значення має формування інтегрального показника,
який визначатиме рівень фізіологічного стану людини. На жаль, відомі методи
оцінки інтегрального показника погано пов’язані з рівнем фізичного
навантаження. Логічно, що за відсутності фізичного навантаження, рівень
фізіологічного стану буде максимальним для конкретної людини. Перед
фізичною активністю рівень фізіологічного стану організму має бути
максимальним, при збільшенні рівня інтенсивності фізичних навантажень рівень
фізіологічного стану має спадати, а при виснаженні фізичних сил інтегральний
показник має мінімальне значення [9].
На жаль, відомі підходи до оцінки рівня фізіологічного стану не
забезпечують таку залежність і не дозволяють описати виснаження сил та
29
резервів людини. У цьому також необхідно шукати і пропонувати підходи до
оцінки інтегрального показника фізіологічного стану людини [31].
Таким чином, наявність проблем методичного забезпечення для
дослідження фізіологічного стану людини, обмеження існуючих методів
медико-біологічних досліджень фізіологічного стану людини та оцінки динаміки
відновлення фізіологічного стану вимагають акцентування уваги на розробці
методів дослідження, які дозволять оцінювати приватні показники
фізіологічного стану перед та одразу після закінчення фізичної активності.
Необхідно оцінювати динаміку показників фізіологічного стану з метою оцінки
показників відновлення фізіологічного стану, вони мають бути мобільними і
легко реалізовуватися в польових умовах. Вирішенню цієї проблеми слід
приділити особливу увагу [1].
Існують роботи оцінки стану людини за шкалою балів. Автори
використовували комплексну апаратно-програмну методику EsTeck System
Complex з метою оцінки стану ССС; стану вегетативної нервової системи (ВНС),
мікроциркуляції та ін.
Ряд дослідників запропонували підхід з використанням 10 бальних шкал та
суми результуючих оцінок, які відображають поточний рівень функціональної
готовності людини.
У одній з робіт пропонується експрес-метод оцінки психофізіологічного
стану на основі застосування алгоритмів аналізу газорозрядних зображень та
оцінювати стани за балами.
На даний момент у польових умовах для дослідження та оцінки
фізіологічного стану використовується декілька інструментальних підходів.
Перша група методів ґрунтується на визначенні поточного стану різних
систем організму до початку фізичного навантаження. До недоліків методу
можна віднести те, що не дає повністю інформацію про стан людини за рівнем
фізичного навантаження, яку людина виконує.
30
Друга група методів варта оцінки відновлення фізіологічного стану
людини після навантаження. Ці методи дозволяють оцінювати поступове
наростання фізіологічного стану після закінчення фізичної активності. Це
означає, що ці методи медико-біологічних досліджень, спрямовані на знімання та
реєстрацію БМС людини та оцінку приватних показників фізіологічного стану.
Для комплексної оцінки фізіологічного стану спочатку необхідно оцінити
приватні показники фізіологічного стану людини, що характеризують
фізіологічний стан в даний час, до і після фізичної активності й динаміку зміни
фізіологічного стану для кожного етапу фізичної активності. Фізіологічний стан
організму характеризуватимемо одним інтегральним показником. Він має
формуватися з урахуванням усіх значущих показників фізіологічного стану.
2.4. Складові інтегрального показника фізіологічного стану людини
Процес моніторингу стану та комплексної оцінки фізіологічного стану
людини з використанням комплексу значущих показників під час фізичної
активності здійснюється у 3 етапи.
Відповідно до обраної технології оцінки фізіологічного стану людини,
процес комплексної оцінки фізіологічного стану людини в умовах фізичного
навантаження опишемо за наступним алгоритмом (рис. 2.1).
Під час проведення медико-біологічних досліджень для оцінки
фізіологічного стану людина забезпечує підключення смарт-пристрою
моніторингу з метою реєстрації БМС та даних. Тому у процесі комплексної
оцінки фізіологічного стану реалізуються такі процедури:
Модуль 1. Знімання та реєстрація комплексу БМС та даних.
Модуль 2. Виділення характерних точок БМС, зареєстрованих у людини до
та відразу після завершення тестування, їх аналіз та обробка, розрахунок та
формування комплексу приватних показників фізіологічного стану у поточний
момент.
31
Модуль 3.Формування інтегрального показника фізіологічного стану у
поточний момент.
Модуль 4. Оцінка поточного фізіологічного стану людини за значним
показниками.
Модуль 5. Оцінка рівня фізичного навантаження та зіставлення його з
значенням фізіологічного стану.
Модуль 6. Продовження чи припинення виконання тесту залежно від стану
людини (умовний блок).
Модуль 7. Корекція режиму тестування.
Модуль 8. Оцінка динаміки фізіологічного стану людини.
Модуль 9. Формування висновку про динаміку фізіологічного стану
людини протягом усього часу виконання фізичних вправ.
Модуль 10. Умовний блок – закінчення моніторингу фізіологічного стану
на вимогу.
Рис. 2.1 – Етапи моніторингу та оцінки фізіологічного стану людини
під час процесу фізичної активності
32
Для дослідження динаміки фізіологічного стану організму людини обрано
методи і часову діаграма оцінки статичних показників фізіологічного стану у
фіксовані моменти часу, та динамічних показників фізіологічного стану у
процесі виконання фізичних вправ/навантажень.
Для цього застосовуються такі кроки:
1. Оцінка поточного значення приватного показника, характеризує
фізіологічний стан людини, що спостерігається, pi(t), i = 1, �� , де N – кількість
приватних показників, що використовуються для оцінки фізіологічного стану
людини у фіксовані моменти часу Ці показники можна назвати статичними, тому
що вони відбивають фізіологічний стан у фіксований момент часу.
2. Визначення граничного значення частки фізіологічного стану.
3. Визначення відносного поточного значення частки показника
фізіологічного стану людини.
4. Обчислення інтегрального показника фізіологічного стану
IPфізіологічного стану(t), або як пакунок приватних показників фізіологічного стану:
IPфізіологічного стану(t)=p1(t). p2(t) ... pN(t) = Π pi(t), (2.1)
або у вигляді вектору в N-мірному просторі ознак, або у вигляді N-сектор
кругової діаграми.
Для комплексного обліку всіх значимих перерахованих приватних
показників та динаміки їх зміни пропонується N-секторна кругова діаграма.
Значення інтегрального показника фізіологічного стану характеризуватиметься
площею N-кутника (рис. 2.2).
Етап 1. Оцінка статичних показників фізіологічного стану, які
характеризують поточний фізіологічний стан людини, що досліджується у
фіксовані моменти часу. Приватні значущі показники людини відбивають
поточний стан здоров’я та рівень фізіологічного стану. На кожному етапі
фізичної активності діяльність систем організму змінюватиметься [12].
33
Відомо, що у здорових людей у нормі ЧСС спокою 60-90 уд/хв.
Інтегральний показник фізіологічного стану відбиває поточне значення
фізіологічного стану, який визначається поточними значеннями приватних
показників. Для оцінки фізіологічного стану необхідно оцінювати
функціональний стан різних систем організму людини в режимі реального часу
на основі обробки синхронних записів біомедичних сигналів та даних [32].
Крім того, при високих рівнях фізичної активності під час відновлення
стану людини можуть виявитись ознаки екстрасистолії – поширеного виду
аритмії. Тому відразу після завершення фізичної активності необхідно
здійснювати обробку та детальний аналіз БМС та даних для інтегральної оцінки
стану здоров’я конкретної людини.
Рис. 2.2 – Графічне подання інтегрального показника
фізіологічного стану у стані вихідного тла
Етап 2. Оцінка поточного стану при фізичній активності. Під час фізичних
навантажень важливо дистанційно протягом тривалого часу контролювати
реакцію ССС на активну діяльність. Тому питання моніторингу та контролю
серцевого ритму в реальному режимі часу з урахуванням рівня складності
фізичної активності, отримання інформації про динаміку серцевих скорочень та
має велике значення.
34
Етап 3. Оцінка показника динамічного фізіологічного стану, характеризує
динаміку змін інтегрального показника фізіологічного стану у процесі активних
фізичних навантажень. Цей показник визначається за різницею фізіологічного
стану до та після поточного тестування та відображає зміну метаболізму та рівня
споживання енергоресурсів людиною (рис. 2.3).
Оцінка значень фізіологічного стану до початку фізичної активності, між
етапами активності і відразу після закінчення чергового етапу, на місці, де
проводяться тестування, і під час відновлення, дозволяють вивчити реакцію
життєво важливих систем організму людини на різні рівні виконуваних фізичних
навантажень, адаптаційні механізми організму до роботи в екстремальних
навантаження на організм.
Доцільно оцінювати як значення фізіологічного стану організму у
фіксовані моменти часу, так і його динаміку в проміжках часу між цією, а також
при відновленні організму людини після фізичної активності. Чим менше зміна
приватних показників, тим більше зберігається фізіологічний стан організму
людини, що досліджується [10].
Рис. 2.3 – Динамічний показник фізіологічного стану
організму людини при різних станах
35
Для оцінки динаміки зміни фізіологічного стану обрано формулу відносної
зміни фізіологічного стану при виконанні фізичних вправ, що розраховується
наступним чином:
(��) (��) (��)
∆ФР���� = ФР (��0 ) − ФР (��1 ). (2.2)
де фізіологічний стан (Т (k ) ) – показник фізіологічного стану людини до та після
k-ого фізичної активності.
Для оцінки динаміки фізіологічного стану під час відновлення обрано
формулу відносної зміни фізіологічного стану для кожного етапу відновлення,
що розраховується наступним чином:
(��) (��) (��)
∆ФР������ = ФР (��������) − ФР (��1 ). (2.3)
e
nd
де фізіологічний стан (Т (k)) – показник фізіологічного стану людини після
k-ї фізичної активності та наприкінці відновлення даної активності.
2.5. Висновки
1. Систематизовано інформацію про існуючі методи оцінки
фізіологічного стану людини.
2. Розглянуто складові інтегрального показника фізіологічного стану
людини.
3. Визначено етапи моніторингу та оцінки фізіологічного стану людини
під час процесу фізичної активності.
36
РОЗДІЛ 3. СИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ СУЧАСНИХ РІШЕНЬ
ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ МОНІТОРИНГУ ПАРАМЕТРІВ
ФІЗІОЛОГІЧНОГО СТАНУ ЛЮДИНИ
Для реалізації методів оцінки фізіологічного стану із застосуванням
приватних та інтегральних показників фізіологічного стану необхідно
використовувати мобільні інструментальні засоби, які забезпечують реєстрацію
комплексу медико-біологічних показників організму з мінімальними втратами
часу перед початком процесу фізичної активності та одразу після його
закінчення.
Для оцінки приватних показників фізіологічного стану можуть бути
використані прямі та опосередковані методи дослідження. Однак для оцінки
фізіологічного стану у реальному часі можуть бути використані лише непрямі
методи оцінки: реєстрація біомедичних сигналів та оцінювання за отриманими
сигналами приватних показників, а на їх основі визначення інтегрального
показника фізіологічного стану людини.
Для оцінки фізіологічного стану непрямими методами можна
використовувати різні носимі пристрої на основі розумних браслетів або
нагрудних ременів. Низкою компаній – Polar (Фінляндія), Apple (США),
Samsung (Корея), Xiaomi (Китай) – розроблено браслети та годинники на основі
реєстрації сигналів ФПГ, ЕКГ та рівня фізичної активності на зап’ястя.
Компанією Qardio розроблено міні-монітор ЕКГ QardioCore. Він є єдиним
в світі монітором, розробленим для безперервного представлення біомедичних
даних. Qardio Core також контролює ЧСС, ВСР та частоту дихання.
Порівняння основних функцій носимих медичних смарт-пристроїв від
низки зазначених компаній наведено в табл. 3.1.
Оцінка низки медико-біологічних показників здійснюється побічно, що
призводить до значних похибок (до 30 %) непрямої оцінки артеріального тиску,
параметрів дихання. Єдиною перевагою таких систем є зручність використання.
Для всіх перерахованих систем значним недоліком є можливість реєстрації
37
сигналів тільки по одному каналу, що не відображає характерні енергетичні
витрати і процес метаболізму організму людини [16].
Таблиця 3.1
Сучасні рішення для автоматизації моніторингу
параметрів фізіологічного стану людини
Пристрій Тип Функція
Apple Watch (США) Розумний годинник ЕКГ, ПП, SpO2
Samsung (Корея), Розумний годинник ПП, АТ, SpO2
Xiaomi (Китай) Розумний годинник, браслет ПП, SpO2
Polar (Фінляндія) Розумні часи ПП
Polar (Фінляндія) Нагрудний ремінь ЕКГ
QardioCore (США) Нагрудний ремінь ЕКГ, ЧД, ВСР
Omegawave (США) ПАК ВСР, ПП
«Омега – С»
«Омега – М» ПАК ВСР, ПП
«Омега – Експерт»
Esteck System Complex АПК ВСР, АТ, SpO2…
3.1. Смарт-годинник Apple Watch Ultra 2
Apple Watch Ultra 2 – це оновлена зручна, швидка та багатофункціональна
версія популярної лінійки смарт-годинників від Apple, розрахована на активних
людей. Має потужний процесор Apple S9, 1,9-дюймовий OLED дисплей та
автономність до 36 годин за нормального використання, а також до 72 годин в
режимі економії енергії.
У смарт-годиннику Apple Watch Ultra 2 наявний широкий спектр сенсорів
та датчиків, від пульсометра та пульсоксиметра до термометра [7].
38
Функція вимірювання температури не призначена для медичного
використання. Вона доступна лише на Apple Watch Series 8 і новіших та на всіх
моделях Apple Watch Ultra.
Основні технічні характеристики смарт-годинника Apple Watch Ultra 2 [6]
наведено в табл. 3.2.
Таблиця 3.2
Характеристики смарт-годинника Apple Watch Ultra 2
Характеристика Значення
Чип 4-ядерна система Neural Engine
Можливості підключення Wi-fi 4, Bluetooth 5.3
Інтегрований літій-іонний
Живлення
акумулятор
Габарити пристрою 49 х 44 х 14,4 мм
Вага 61,4 г
До функцій цього приладу входить:
− GPS із частотою L1 і L5, GLONASS, Galileo, QZSS і BeiDou;
− компас;
− завжди ввімкнений висотомір із розширеним робочим діапазоном
від -500 м до 9000 м;
− датчик рівня кисню у крові;
− електричний датчик серцебиття;
− оптичний датчик серцебиття 3-го покоління;
− акселерометр для вимірювання сили прискорень;
− до 256 g з функціями виявлення падіння і аварій;
− гіроскоп із широким динамічним діапазоном;
− датчик температури води;
− ємність 64 Гб.
Зовнішній вигляд смарт-годинника Apple Watch Ultra 2 показано
на рис. 3.1
39
Рис. 3.1 – Зовнішній вигляд смарт-годинника Apple Watch Ultra 2
3.2. Портативна система Omegawave
Портативна система від компанії Omegawave застосовується для
комплексної оцінки функціональної готовності людини до навантажень за умов
тренувань з урахуванням оцінки адаптаційних змін у різних системах організму.
Однак прилад оцінює медико-біологічні показники лише у стані спокою за
4 хвилини до початку фізичної активності.
Проведення тестування параметрів фізіологічного стану людини за
допомогою портативної системи Omegawave показано на рис. 3.2.
Рис. 3.2 – Проведення тестування параметрів фізіологічного стану людини у стані
спокою за допомогою портативної системи Omegawave
40
3.3. Смарт-годинник Samsung Gear S3
Пристрій Samsung Gear S3 – це розумний годинник, який працює як
традиційний годинник, але разом з тим дозволяє користуватися зручними
програмами для здійснення телефонних викликів, відтворення музики та, що
більш важливо, ведення здорового способу життя (рис. 3.3). Для кращої роботи,
обробки та синхронізації персональних медичних даних краще підключити
прилад до особистого телефону, хоча це і не обов’язково.
Gear S3 оснащений різноманітними сенсорами, які дають змогу
відстежувати фізичну активність, рівень стресу, якість сну та частоту серцевих
скорочень у режимі реального часу. Завдяки цьому користувач отримує більш
повну картину свого стану здоров’я та може своєчасно реагувати на зміни.
Крім того, пристрій підтримує встановлення додаткових додатків і
персоналізацію інтерфейсу, що робить його зручним інструментом для
щоденного використання.
Рис. 3.3 – Зовнішній вигляд смарт-годинника Gear S3
За допомогою програми S Health можна цілодобово відстежувати фізичну
активність носія. При виконанні фізичних вправ впродовж більше 10 хвилин
разом з пристроєм Gear на руці, він покаже мотивуюче повідомлення. Коли
пристрій Gear розпізнає відсутність активності протягом більше однієї години,
користувач отримує сповіщення з вказівками щодо деяких вправ на розтяжку.
41
Коли увімкнена функція автоматичного відстеження серцевого ритму або
коли пристрій Gear розпізнає виконання фізичних вправ, серцевий ритм
відстежується автоматично. Під час вимірювання серцевого ритму необхідно
зручно надягнути Gear на руку вище зап’ястя.
Схема задньої сторони смарт-годинника Samsung Gear S3 з зазначенням
розташування сенсору серцевого ритму наведено на рис. 3.4.
Рис. 3.4 – Схема задньої сторони годинника Samsung Gear S3
При проведенні вимірювань за допомогою сенсора серцевого ритму варто
пам’ятати про особливості даної функції, а саме:
− точність результатів вимірювання сенсора серцевого ритму залежить
від умов вимірювання та навколишнього середовища;
− функція вимірювання серцевого ритму призначена лише для
вимірювання серцевого ритму;
− низька температура навколишнього середовища може впливати на
результати вимірювання; взимку або у холодну погоду потрібно зігрітися перед
вимірюванням серцевого ритму;
− серцевий ритм рекомендується вимірювати у розслабленому стані та у
положенні сидячи. Не можна рухатися під час вимірювання серцевого ритму, так
як це може призвести до отримання неточних результатів вимірювання;
− паління або споживання алкоголю перед вимірюванням може вплинути
на його результати;
42
− потрібно не розмовляти, не позіхати та не дихати глибоко під час
вимірювання серцевого ритму, оскільки це може призвести до отримання
неточних результатів вимірювання;
− так як для визначення сенсором серцевого ритму використовується
світло, точність результатів вимірювання залежить від фізичних факторів, що
впливають на поглинання й відбиття світла, такі як кровообіг/кров’яний тиск,
стан шкіри та розташування і концентрація кров’яних судин. Крім того, у разі
підвищеного або заниженого серцевого ритму результати вимірювань можуть
бути неточними;
− користувачі із тонким зап’ястям можуть отримати неточні результати
вимірювань серцевого ритму через нещільність прилягання пристрою до шкіри,
що спричиняє нерівномірне відбиття світла. Якщо вимірювання серцевого ритму
здійснюються неналежним чином, необхідно перемістити сенсор серцевого
ритму пристрою вправо, вліво, вгору або вниз на зап’ясті, щоб відрегулювати
його положення, або повернути пристрій так, щоб сенсор серцевого ритму був
міцно закріплений на внутрішній стороні зап’ястя;
− якщо сенсор серцевого ритму забруднено, варто витерти його та
повторити спробу ще раз. Нещільність прилягання браслета пристрою до
зап’ястя, викликана наявністю між ними волосин на тілі, бруду або інших
предметів, може перешкоджати рівномірному відбиттю променів світла.
Потрібно переконатися, що браслет прилягає щільно, перш ніж скористатися
пристроєм.
Залежно від профілю користувача, він може швидко переглядати свою
інтенсивність основного обміну речовин та активність впродовж дня. Також є
змога переглядати рівень своєї активності та кількість спалених калорій.
На рис. 3.5 наведено інтерфейс відображення інтенсивності обміну
речовин на смарт-годиннику Samsung Gear S3.
43
Рис. 3.5 – Інтерфейс відображення інтенсивності
обміну речовин на годиннику Samsung Gear S3
На рис. 3.6 показано інтерфейс відображення типу активності на смарт-
годиннику Samsung Gear S3.
Рис. 3.6 – Інтерфейс відображення типу активності
на смарт-годиннику Samsung Gear S3
Здорова ( ): фізична активність, наприклад, прогулянка або біг. Якщо
протягом 10 хвилин поспіль користувач йшов зі швидкістю понад 100 кроків на
хвилину, пристрій Gear запропонує продовжити рух.
Легка ( ): час, протягом якого користувач щось робив, проте фізичне
навантаження було незначним.
Неактивна ( ): час, протягом якого користувач взагалі не рухався
(протягом години або довше). Щоб допомогти користувачу підтримувати
44
активний спосіб життя, пристрій Gear запропонує його власнику рухатися, якщо
протягом останніх 50 хвилин він нічого не робив.
Пристрій Gear автоматично підраховує кількість пройдених кроків і
вимірює подолану відстань.
На рис. 3.7 представлено інтерфейс підрахунку зроблених кроків на смарт-
годиннику Samsung Gear S3.
Рис. 3.7 – Інтерфейс підрахунку зроблених кроків
на смарт-годиннику Samsung Gear S3
Під час відстеження кількості пройдених кроків відображення отриманих
даних може відбуватися із затримкою. Може виникнути незначна затримка під
час відображенням спливаючого вікна, що вказує на досягнення цілі.
У разі використання функції відстеження кількості пройдених кроків в
автомобілі або потягу, що рухаються, наявність зайвих вібрацій може призвести
до неточного відображення отриманих даних.
На рис. 3.8 представлено інтерфейс підрахунку пройдених поверхів на
смарт-годиннику Samsung Gear S3.
45
Рис. 3.8 – Інтерфейс підрахунку пройдених поверхів
на смарт-годиннику Samsung Gear S3
Один поверх приблизно складає 3 метри. Виміряні поверхи можуть не
збігатися з фактичною кількістю пройдених поверхів.
Вимірювання кількості поверхів може бути неточним через навколишні
умови, особливість рухів користувача, а також конструкцію будівлі.
Кількість виміряних поверхів може бути неточною, якщо в отвір зниження
тиску (сенсор атмосферного тиску) потрапляє рідина або сторонні речовини. У
випадку наявності на пристрої Gear залишків миючих засобів, поту та дощових
крапель промийте отвір зниження тиску (сенсор атмосферного тиску) чистою
водою та ретельно висушіть перед використанням [8, 21].
Окрім перелічених функції, даний пристрій має і багато інших, такі як
розрахунок зроблених кроків, пройдених поверхів, помічник для виконання
фізичних вправ та ін. Проте ознайомившись з інструкцію та проаналізувавши
отримані показники носіїв користувачу стане очевидно, що результати подібних
пристроїв дуже неточні і похибку може утворювати множина факторів від
недоліків освітлення при вимірюванні до нещільного прилягання до поверхні
шкіри через товстий ремінь смарт-годинника. Тому робити серйозні висновки
основуючись на подібних пристроях не бажано.
46
3.4. Персональный ЕКГ-апарат KardiaMobile 6L
KardiaMobile 6L – це персональний ЕКГ-апарат з 3 електродами, який
записує електрокардіографію (ЕКГ) та передає дані по бездротовій мережі на
смартфон або планшет користувача. Він містить два електроди на верхній
поверхні для використання лівою та правою рукою та один на нижній поверхні
для використання з оголеною шкірою лівої ноги. Живлення від змінної батареї,
розташованої під нижнім електродом. Бездротовий Bluetooth передає дані ЕКГ
на смартфон або планшет користувача.
KardiaMobile 6L може записувати два типи ЕКГ:
− ЕКГ в одному виводі: забезпечує одиночний перегляд електричної
активності серця (ЕКГ знімається двома верхніми електродами);
− ЕКГ у шести положеннях: забезпечує шість переглядів електричної
активності серця (ЕКГ знято з усіх трьох електродів).
Миттєвий алгоритмічний аналіз (“миттєвий аналіз”) серцевого ритму
надається після завершення запису ЕКГ. Миттєвий аналіз вказує на нормальний
синусовий ритм, миготливу аритмію, брадикардію, тахікардію або
некласифікований результат як для ЕКГ в одному, так і в шести положеннях.
Система KardiaMobile 6L призначена для запису, зберігання та передачі
одно- та двоканальних ритмів електрокардіограми. В одно-канальному режимі
KardiaMobile 6L може записувати Lead-I. У двоканальному режимі система
KardiaMobile 6L може одночасно реєструвати вивід-I і вивід-II та отримувати
вивід-III й монополярні виводи від кінцівок aVR, aVF та aVL. Система
KardiaMobile 6L також відображає ритми ЕКГ та результати аналізу ЕКГ з
платформи AliveCor KardiaAI, включаючи виявлення наявності нормального
синусового ритму, миготливої аритмії, брадикардії, тахікардії та ін. (кожна з
вимірюваних різниць потенціалів електрокардіографії називається виводом.
Виводи I, II і III накладаються на кінцівки: I – права рука (–, червоний
електрод) – ліва рука (+, жовтий електрод), II – права рука (–) – ліва нога (+,
зелений електрод), III – ліва рука (−) – ліва нога (+)).
47
Система KardiaMobile 6L призначена для використання медичними
працівниками, пацієнтами з відомими або підозрюваними захворюваннями серця
та особами, які дбають про своє здоров’я. Пристрій не тестувався і не
призначений для використання у педіатрії.
Частота серцевих скорочень розраховується як інтервал між послідовними
ударами серця; або, точніше, як зворотний часовий інтервал між послідовними
зубцями R у комплексі QRS. Під час запису ЕКГ поточна частота серцевих
скорочень вимірюється за середнім значенням цього зворотного розрахунку
останні 5 секунд. Для збережених ЕКГ середня частота серцевих скорочень є
середнім значенням цього зворотного розрахунку за всі 30 секунд запису.
Характеристику вихідної потужності передавача KardioMobile 6L показано
в табл. 3.3.
Таблиця 3.3
Характеристика вихідної потужності передавача KardioMobile 6L
Номінальна Відстань поділу залежно від частоти передавача (m)
максимальна
вихідна
потужність Від 150 кГц до Від 80 МГц до Від 800 МГц до
передавача 80 МГц 800 МГц 2.5 ГГц
(W) d = [3.5] PV1 d = [3.5] PE1 d = [7] PE1
0.01 0.12 0.12 0.23
0.1 0.38 0.38 0.73
1 1.2 1.2 2.3
10 3.8 3.8 7.3
100 12 12 23
Під час запису ЕКГ відображатиметься частота серцевих скорочень у
реальному часі. Під час запису попередніх ЕКГ відображається середня частота
серцевих скорочень, отримана під час цього запису.
48
Частота серцевих скорочень розраховується як інтервал між послідовними
ударами серця; або, точніше, як зворотний часовий інтервал між послідовними
зубцями R у вашому комплексі QRS. Під час запису ЕКГ поточна частота
серцевих скорочень вимірюється за середнім значенням цього зворотного
розрахунку останні 5 секунд. Для збережених ЕКГ середня частота серцевих
скорочень є середнім значенням цього зворотного розрахунку за всі 30 секунд
запису.
Даний пристрій відноситься до категорії вузькоспрямованих, але в той же
час відносно точних. Масового використання прилад не набув через необхідність
мати базу знань для безпечного та правильного користування, що суперечить ідеї
його використання разом з персональним девайсом.
На рис. 3.9 наведено зовнішній вигляд персонального ЕКГ-апарату
KardioMobile 6L та пов’язаний з ним персональний смартфон.
Рис. 3.9 – Зовнішній вигляд KardioMobile 6L та
пов’язаний з ним персональний смартфон
Даний пристрій відноситься до категорії вузькоспрямованих, але в той же
час відносно точних. Масового використання прилад не набув через необхідність
49
мати базу знань для безпечного та правильного користування, що суперечить ідеї
його використання разом з персональним девайсом.
3.5. Годинник-пульсометр Polar Vantage V2
Polar Vantage V2 – це годинник оснащений удосконаленою технологією
для вимірювання частоти серцевих скорочень (ЧСС) на зап’ясті та GPS. З
годинником-пульсометром Polar Vantage V2 можна відстежувати процес
тренування.
Функції визначення тренувального навантаження та відстеження
відновлення дозволять оптимізувати заняття та уникнути перенавантаження. З
ним можна перевірити та визначити свої індивідуальні зони потужності,
швидкості та ЧСС за допомогою тестів на ефективність у бігу та велоспорті.
На рис. 3.10 наведено зовнішній вигляд годинника-пульсометра
Polar Vantage V2.
Рис. 3.10 – Зовнішній вигляд годинника-пульсометра
Polar Vantage V2
Recovery Pro – унікальне рішення для відстеження процесу відновлення –
допомагає запобігти перетренуванню та травмам. Воно вимірює, наскільки
відновився організм, і надає зворотний зв’язок щодо відновлення та
рекомендації.
50
Ідеального обсягу тренувань можна досягнути за допомогою функції
Training Load Pro, що забезпечує отримання максимальної ефективності. Ця
функція надає повну картину навантажень, які зазнають різні системи організму
під час занять, допомагаючи зрозуміти, як вони впливають на результати
користувача.
Тест на ефективність бігу допомагає відстежувати власний прогрес та
визначати індивідуальні зони потужності, швидкості та ЧСС.
Тест на ефективність у велоспорті дозволяє дізнатися про функціональну
порогову потужність користувача та встановити індивідуальні зони потужності.
Тест на відновлення м’язів ніг показує, чи готові ноги до високо-
інтенсивного тренування, всього за пару хвилин і без будь-якого спеціального
обладнання – потрібний лише годинник.
Використовуючи функцію Hill Splitter, можна дізнатись, як проходили
ділянки підйомів та спусків під час тренування. Користувач отримує детальну
інформацію про профіль висот свого тренування та зможе порівняти відповідні
дані різних занять. Hill Splitter автоматично визначає всі підйоми та спуски,
використовуючи дані про швидкість користувача, дистанцію та висоту. Ця
функція показує докладну інформацію про показники (дистанцію, швидкість,
підйом та спуск) по кожному пагорбу на маршруті.
Даний годинник-пульсометр майже нічим не відрізняється від своїх
аналогів, але на відміну від інших досить непогано вимірює ЧСС з мінімальною
похибкою. Інші самостійні та взаємодіючі зі смартфоном функції ідентичні
аналогам.
Технології фірми Esteck System Complex пропонуються для дослідження
організму людини загалом, оцінки стану ВНС, рівня стресу, стану серцево-
судинної системи. Esteck Complex використовується для контролю динаміки
комплексу показників, що характеризують рівень фізичного стану. Система
забезпечує оцінку значення варіабельності серцевого ритму ВСР, ПП та SpO2
але лише у стаціонарних умовах.
51
На рис. 3.11 показано проведення тесту з Esteck System Complex у стані
спокою.
Рис. 3.11 – Проведення тесту з Esteck System Complex
у стані спокою
Розроблено різні апаратно-програмні комплекси (АПК), програмно-
апаратні комплекси (ПАК) з метою оцінки функціонального стану та
працездатності здоров’я. АПК для знімання та реєстрації ряду фізіологічних
сигналів та даних у людини для комплексної оцінки її функціонального та
фізичного стану на основі показників, що характеризують діяльність серцево-
судинної, дихальної, нервової систем. ПАК «Омега – С», «Омега – М», «Омега –
Експерт» призначені для експрес-контролю рівня адаптації організму людини до
фізичних навантажень. Основним недоліком таких ПАК є можливість їх
застосування лише у стаціонарних умовах, неможливість проведення досліджень
у польових умовах.
Комплекс ФАЗАГРАФ використовується для обробки тільки ЕКГ сигналу
при дослідженні рівня адаптаційних резервів серцево-судинної системи людини
за допомогою тесту навантаження з 20 присіданнями за 30 секунд.
Всі перелічені носимі медичні системи підтримують реєстрацію тільки
одного, максимум 3-х біомедичних сигналів для оцінки поточного стану носія, а,
отже, не забезпечують комплексну оцінку фізіологічного стану людини під час
52
фізичної активності. Їх використання для оцінки фізіологічного стану під час
процесу фізичної активності ускладнюється через великий розмір пристрою, що
носиться.
Проведений аналіз показав, що як і в закордонній, так і у вітчизняній
практиці досі відсутні об’єктивні методи оцінки, компактні апаратно-програмні
комплекси для реєстрації та обробки комплексних фізіологічних сигналів, що
дозволяють проводити комплексну оцінку фізіологічного стану людини в умовах
фізичної активності. Також варто відзначити, що суттєвим обмеженням щодо їх
практичного застосування є високий рівень фізичного навантаження
безпосередньо в процесі проведення тестування.
Таким чином, можна зробити висновок, що методи та системи оцінки стану
людини, зокрема оцінки фізіологічного стану, різноманітні, засновані на
реєстрації одного або декількох біомедичних сигналів або на результатах
використання функціональних проб для одного або декількох показників.
Ці методи та системи не забезпечують комплексну оцінку стану різних
систем організму людини та комплексної оцінки фізіологічного стану
особливо у польових умовах. Відсутні методи та системи комплексної оцінки
фізіологічного стану за комплексом приватних значущих показників
фізіологічного стану, оперативної оцінки фізіологічного стану за інтегральним
показником фізіологічного стану людини за різних рівнів фізичного
навантаження. Тому виникає необхідність у створенні смарт-пристрою для
реєстрації комплексу БМС, що відбивають діяльність різних систем організму в
режимі реального часу.
3.6. Монітор пацієнта “БІОМЕД” ВМ1600
Монітор пацієнта “БІОМЕД” BM1600 – універсальний надкомпактний
санітарно транспортний монітор пацієнта (рис. 3.12) спеціально розроблений
для використання службами швидкої медичної допомоги, центрами екстреної
медичної допомоги служби медицини катастроф, аварійно-рятувальними
53
службами, медичними підрозділами військових частин при наданні невідкладної
допомоги та транспортуванні, як в приміщеннях так і в польових умовах.
Спеціальна транспортна сумка захищає прилад BM1600 від дії вібрації,
вологи та падінь.
Рис. 3.12 – Зовнішній вигляд монітору пацієнта “БІОМЕД” BM1600
в спеціалізованій транспортувальній сумці
Стандартна конфігурація монітору пацієнта “БІОМЕД” BM1600
передбачає:
− кольоровий сенсорний дисплей 4.3 дюйми;
− ЕКГ-5 виводів (ЧСС, аналіз ST сегменту, аналіз аритмій);
− частота дихання (RESP);
− SpO2 (насичення крові киснем, індекс перфузії);
− ЧП (частота пульсу);
− НІАТ (систолічний, середній, діастолічний);
− температура (2 канали);
− роз’єм (інтерфейс) зовнішнього модуля СО2 придатний до
вимірювання параметрів;
− зручна якісна транспортувальна сумка.
54
Особливості монітору пацієнта “БІОМЕД” BM1600:
1. Універсальний надкомпактний санітарно транспортний монітор
пацієнта спеціально розроблений для використання службами швидкої медичної
допомоги, центрами екстреної медичної допомоги служби медицини катастроф,
аварійно-рятувальними службами, медичними підрозділами військових частин
при наданні невідкладної допомоги та транспортуванні, як в приміщеннях, так і
в польових умовах.
2. Спеціальна сумка монітора додає зручності при транспортуванні
монітору, захищає прилад від дії вібрації, вологи та падінь. Сумка має достатню
місткість в додаткових відсіках для розміщення в них не тільки аксесуарів
монітора, а й комплектів надання невідкладної допомоги.
3. Кольоровий сенсорний 4.3 дюймовий РК екран забезпечує різні
режими відображення: “Стандартний екран” та “Екран великих чисел”. Монітор
також забезпечує відображення демонстраційного режиму та режим
відображення і перегляд даних в режимі заморозки (стоп-кадр).
4. Моніторинг фізіологічних показників: ЕКГ-5 виводів (ЧСС, аналіз
ST сегменту, аналіз аритмій); частота дихання (RESP); насичення крові киснем
(SpO2); індекс перфузії (IP), частота пульсу (ЧП); температура (по двом каналам);
НІАТ (систолічний, середній, діастолічний) для постійного моніторингу та
контролю життєво важливих показників дорослих, дітей та новонароджених
пацієнтів.
5. Конфігурацією монітора передбачено наявність інтерфейсу (роз’єму)
модуля СО2 придатного до моніторингу і вимірювання параметрів капнографії
(EtCO2, FiCO2, AwRR) у разі підключенні зовнішніх додаткових аксесуарів до
відповідного роз’єму, без потреби зміни конфігурації всередині приладу.
6. Акумуляторна батарея забезпечує автономність нормального
використання протягом не менше 2 годин після повного заряджання.
55
7. Пам’ять: 48-годин графічних і табличних трендів за всіма параметрами,
2000 груп вимірів НІАТ, 100 подій тривоги, включаючи події тривоги про
аритмію, 25-ти хвилинний перегляд хвильових форм сигналів.
8. Ергономічний дизайн, компактні розміри та незначна вага
забезпечують зручність при перенесенні виробу.
9. Монітор життєво важливих показників “БІОМЕД” BM1600 може
використовуватись не тільки на місці надання першої медичної допомоги та при
транспортуванні пацієнта, а й при переведенні пацієнта в операційні,
реанімаційні та акушерські відділення у якості повноцінного приліжкового
монітора пацієнта або багатофункціонального вимірювального модуля до
модульних моніторів пацієнта (BM1800, BM1900) та фетального
монітора (BF500F), забезпечуючи при цьому безперервний моніторинг пацієнта
та обмін даними про пацієнтів між моніторами, що, в свою чергу, значно
заощаджує час для прийняття важливих рішень для надання допомоги пацієнту.
Також наявна можливість підключення до центральної системи
моніторингу [18].
3.7. Принципи роботи смарт-пристроїв моніторингу параметрів
фізіологічного стану людини
Для розробки смарт-пристрою моніторингу стану та оцінки фізіологічного
стану людини під час фізичної активності необхідно визначати, які інформаційні
перетворення має виконувати цей пристрій, яким вимогам він повинен
задовольняти для забезпечення моніторингу стану здоров’я та оцінки рівня
фізіологічного стану людини.
Смарт-пристрій для моніторингу та оцінки фізіологічного стану людини
має забезпечувати:
− знімання та реєстрацію БМС носія за весь час проведення тестування,
на основі яких оцінюватимуться значущі показники про фізіологічний стан з
використанням алгоритмів інтелектуальної обробки та аналізу БМС;
56
− аналіз та обробку БМС та даних, формування комплексу значущих
показників для моніторингу поточного стану здоров’я людини (статичні
показники);
− оцінку динаміки фізіологічного стану (динамічні показники) за
допомогою особистого комп’ютера людини (смартфону);
− передачу комплексу значущих показників фізіологічного стану людини
на сервер для зберігання їх у базі даних та подальшого аналізу;
− оцінку динаміки стану та фізіологічного стану людини за даними,
збереженим на сервері, коригування значущих показників, аналіз динаміки
фізіологічного стану;
− передачу комплексу значущих показників на смарт-пристрій та сервер;
− оперативне інформування лікаря про стан здоров’я людини, рівні
динаміки фізіологічного стану для забезпечення можливості надання людині
інформаційної підтримки або екстреної медичної допомоги лікарем.
З урахуванням інформаційних перетворень, які має здійснювати система
віддаленого моніторингу, пропонується система інтелектуального моніторингу
стану та оцінки фізіологічного стану з багаторівневою структурою.
У смарт-пристрої системі оцінки фізіологічного стану повинні
здійснюватися послідовно. При цьому система повинна мати декілька рівнів. На
кожному рівні системи смарт-пристрою вирішуються конкретні завдання, які
забезпечують цільові функції знімання та реєстрації біомедичних сигналів та
даних моніторингу поточного стану та оцінки фізіологічного стану.
Кожен рівень багаторівневої системи містить елементи управління та
виконавчі елементи, які забезпечують можливість безперервного
інтелектуального моніторингу стану здоров’я досліджуваної людини в
реальному режимі часу.
Для прийняття рішення щодо надання необхідної медичної допомоги
реалізується запропонована схема взаємодії смарт-пристрою моніторингу та
57
досліджуваної людини для оцінки її стану під час фізичних
навантажень (рис. 3.13).
Рис. 3.13 – Схема взаємодії смарт-пристрою моніторингу та досліджуваної
людини для оцінки її стану під час фізичних навантажень
Таким чином, система моніторингу фізіологічного стану та оцінки
фізіологічного стану організму має просторово-розподілену структуру, яка
дозволяє розподіляти завдання, що вирішуються системою моніторингу за
різними рівнями, забезпечує високу ефективність знімання, реєстрації, обробки
та аналізу біомедичних сигналів, дозволяє відстежувати поточний стан та
оцінювати значення рівня фізіологічного стану у весь час фізичної активності.
Як було зазначено, для моніторингу стану людини, що досліджується та
комплексної оцінки її фізіологічного стану під час фізичної активності процесу і
смарт-пристрій моніторингу повинен мати просторово-розподілену ієрархічну
структуру та використовувати інтелектуальний режим роботи для ефективного
використання обчислювальних ресурсів мобільних пристроїв та системи
загалом.
Інтелектуалізація полягає в режимах використання для контролю стану
здоров’я і фізіологічного стану обмеженого набору сигналів, що реєструються, а
також алгоритму аналізу та обробки отриманих сигналів.
Цільова функція даного режиму – забезпечення точності та достовірності
реєстрації, передачі та обробки сигналів в умовах тривалої автономної роботи
при проведенні фізичної активності.
58
3.8. Розробка алгоритму реєстрації біомедичних сигналів та оцінки
показників фізіологічного стану людини під час процесу фізичної
активності
Розглянемо алгоритм моніторингу та оцінки фізіологічного стану
використанням інтелектуального режиму роботи під час процесу фізичної
активності.
Функціонування цієї системи можна поділити на два етапи:
− моніторингу поточного фізіологічного стану людини під час
навантажень;
− комплексної оцінки фізіологічного стану для конкретних моментів:
до та після виконання кожного етапу фізичних вправ.
У зв’язку з необхідністю відстеження ЧСС та потужності тіла, рук і ніг за
весь час моніторингу стану людини необхідне закріплення на тілі системи
електродів та датчиків для знімання та реєстрації ЕКГ сигналів та сигналів
акселерометрів (АкС) за допомогою малогабаритного пристрою – смарт-
пристрою для автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану
людини.
При проведенні медико-біологічних досліджень в процесі фізичних
навантажень в умовах фізичної активності, для зменшення кількості електродів
і забезпечення мінімального їх зміщення в умовах виконання фізичного
навантаження, а також підвищення якості ЕКГ сигналу, що реєструється,
доцільно застосовувати метод реєстрації одно-канального ЕКГ шляхом
підключення 3-х електродів, з них один – нейтральний, два із трьох електродів
доцільно закріплювати на нагрудному ремені.
На нагрудному ремені, що фіксується на грудній клітці тіла людини,
закріплюються: два електроди ЕКГ та датчик акселерометра, що характеризує
рухи тіла. Потрібна особлива конструкція нагрудного ременя через необхідність
зменшення методичних похибок реєстрації ЕКГ сигналу і набору сигналів
акселерометрів за умов фізичної активності. Інші датчики акселерометрів
59
закріплюються на нозі та руці. Таким чином, здійснюється реєстрації ЕКГ
сигналу і сигнали одного акселерометра на грудній клітці тіла людини, і сигнали
4-х (або 8) акселерометрів, закріплених на нижніх і верхніх кінцівках людини
для реєстрації БМС.
Зв’язок смарт-пристрою та датчиків активується через канал Bluetooth.
Далі необхідно здійснити підключення до сервера бездротовим каналом WLAN.
У системі віддаленого моніторингу людини та оцінки її фізіологічного
стану в умовах фізичної активності пропонується використовувати персональний
смарт-пристрій в інтелектуальному режимі роботи для ефективного
використання обчислювальних ресурсів системи. Протягом усього часу процесу
фізичної активності необхідно здійснювати моніторинг та оцінку значущих
показників.
Так як тривалість фізичної активності може тривати від декількох хвилин
до декількох годин, для збільшення автономності смарт-пристрою необхідно
використовувати режим мінімізації енергозбереження.
Режим енергозбереження полягає в тому, що в смарт-пристрої людини
для дискретизації ЧСС і сигналів акселерометрів на виході визначається
мінімальна частота дискретизації (на виході оцінюється тривалість кардіоциклу
TRR).
Сигнали ЧСС та акселерометрів передаються на смарт-пристрій, а потім на
персональний телефон людини, при цьому немає необхідності у збереженні
відліків ЕКГ сигналу та сигналів акселерометрів. Значення TRR та в дискретні
моменти часу за поточний етап процесу фізичної активності зберігаються в
оперативній пам’яті смарт-пристрою та пересилаються на сервер.
Для проведення оцінки фізіологічного стану людини з мінімальною
похибкою необхідно підключити всі канали реєстрації та встановити підвищену
частоту дискретизації сигналів. На першому етапі оцінювалася лише тривалість
значення TRR, але в другому етапі – ряд показників ЕКГ сигналу.
60
Запропонований алгоритм реєстрації біомедичних сигналів та оцінки
значущих показників фізіологічного стану наведено на рис. 3.14.
Рис. 3.14 – Алгоритм реєстрації БМС та оцінки показників фізіологічного стану
людини під час процесу фізичної активності
3.9. Розробка алгоритму обробки показників фізіологічного стану
людини
При моніторингу стану людини за умов його фізичної активності з метою
відстеження поточного стану формується ковзне вікно з шириною L1, а при
оцінці фізіологічного стану (до і після початку фізичної активності при
реєстрації ЕКГ і сигналу ФПГ) формується ковзне вікно з шириною вікна L2.
61
Тут L1 < L2, оскільки потрібно більш висока точність оцінки показників
фізіологічного стану, зокрема артеріального тиску, ніж оцінки ЧСС.
Алгоритм виділення характерних точок сигналів ФПГ також необхідний
на першому етапі для оцінки та аналізу характеристик сигналів ФПГ. За
допомогою сигналів ФПГ можна оцінити частоту серцевих скорочень, рівень
насичення крові кисень, артеріальний тиск.
Оцінюючи вищевказані параметри, цікавлять точки максимальних ФПГ
сигналів. До сих пір алгоритми на основі диференціальних рівнянь
використовуються для виявлення характерних точок ФПГ.
Оскільки рівень SO2 залежить від амплітуди і форми кривої сигналів ФПГ,
для розрахунку рівня насичення артеріальної крові необхідно використовувати
набір з 2 сигналів ФПГ, отриманих на двох довжинах хвиль оптичного сигналу з
урахуванням особливостей спектру поглинання (відбиття) оксигемоглобіну і
деоксигемоглобіну. Це оптичне випромінювання в діапазоні довжини
хвилі 600-700 нм, при якому червона область є найбільшою відмінністю
оптичної щільності окисленої крові і крові зі зниженим вмістом гемоглобіну.
Інший діапазон оптичного випромінювання від 810-960 нм, який знаходиться в
інфрачервоній області, спостерігається зворотний ефект: оптична щільність
крові при збільшенні насичення крові киснем.
Положення максимальної точки ФПГ визначається знаходженням R-зубців
ЕКГ. Після того, як положення R-зубця визначено, index_R з інтервалом ширини
TRR, положення максимальної точки ФПГ сигналів, яка називається P-
точка index_P(i), визначається наступним чином:
���������� ��(��) = ������ ������ (���������� ��(��): ���������� ��(�� + 1)). (3.1)
Аналогічно визначається точка мінімальних сигналів ФПГ, вона
називається V-точкою і визначається інтервалом з шириною інтервалу ТRR.
V-точка index_V(i) визначається наступним чином:
���������� _�� (��) = ������ ������(���������� _ ��(��): ���������� _ ��(�� + 1)). (3.2)
62
Відомо, що під час систоли серце забезпечує вивільнення крові в аорту. У
міру збільшення фізичної активності збільшується об’єм і частота викиду крові
до аорти. Роботу, виконану серцем, можна розглядати як можливий потенціал
серцевої діяльності, який в основному визначається величиною ударного об’єму
шлуночків і середнім артеріальним тиском. Шлуночки міокарда в період
скорочення повідомляють про потенціальну енергію крові. Далі, в момент
вивільнення, потенціальна енергія, згідно з законом енергозбереження,
трансформується в кінетичну енергію рухомої крові. Циркулююча кров
забезпечує безперервний запас поживних речовин і кисню до клітин м’язової
тканини. Це вся корисна робота, виконана серцем за один кардіологічний цикл.
Запропонований алгоритм обробки показників показано на рис. 3.15.
Рис. 3.15 – Алгоритм обробки показників
63
Попередня обробка синхронізованих записів БМС використовується для
підвищення точності визначення інтегральних та значущих показників ФС. Цей
етап обумовлений необхідністю придушення різних завад і шумів під час зйомки
та реєстрації біомедичних сигналів. В умовах фізичної активності на запис БМС
сильно впливають низькочастотні артефакти і дрейф ізолінії.
Шуми і перешкоди викликані поляризацією електродів, впливом дихання,
поганим контактом електродів і датчиків реєстраційного каналу ФПГ з
поверхнею тіла, зміщенням світлодіодів та фотодіода оптрону відносно
кровоносної судини, на якій зареєстрована ФПГ. Необхідно враховувати
можливу низьку інтенсивність корисного світлового потоку, що відбивається від
пульсуючої судини. Це викликає відносно високий рівень шуму, який виникає
не тільки через сигнали, що виникають при функціонуванні організму, а й через
вплив зовнішнього середовища під час реєстрації БМС. Для кожного
біомедичного сигналу існують різні алгоритми придушення завад.
Розглянемо реєстраційний канал ЕКГ.
При зніманні та реєстрації ЕКГ завжди є низькочастотні артефакти. Для їх
придушення рекомендується попередня обробка ЕКГ частотою зрізу не менше
0,5 Гц. Однак недоліком його використання є видалення низькочастотних
компонентів ЕКГ разом з дрейфом ізолінії, що впливає на оцінку показників ФС.
Для придушення таких завад та згладжування ЕКГ сигналу пропонується
використання медіального фільтру. Медіальний фільтр представляє собою групу
ковзаючих фільтрів. Для аналогічного фільтра шириною 2n-1 вихідний сигнал
y(t) для поточного віддарунку t формується з вхідного часового ряду t-1, xt, xt+1
за наступною формулою:
��(��) = ������(���� − ��, ���� − �� + 1, … , ���� − 1,
����, ���� + 1, … , ���� + �� − 1, ���� + ��). (3.3)
Принцип роботи медіанних фільтрів полягає в заміні інтервалу часу
центрального відрахунку. Такий фільтр буде використовуватися для усунення
64
аномальних підрахунків і спонтанних викидів незалежно від їх амплітудних
значень.
Для спрощення алгоритмів обробки даних рекомендується
використовувати непарну кількість підрахунків. Перевага методу, який
розглядається, полягає в тому, що фільтр працює на тимчасовій області і не
вимагає великих обчислювальних ресурсів.
3.10. Розробка алгоритму розрахунку потужності серця за ЕКГ
сигналом
Запропонований алгоритм розрахунку потужності серця за ЕКГ сигналом
зображено на рис. 3.16.
Рис. 3.16 – Алгоритм розрахунку потужності серця за ЕКГ сигналом
Етап 1. Застосування медіанного фільтра для сигналу S0(t) з розміром
інтервалу 0.2/Fd. Тоді на виході фільтра утворюється відфільтрований
сигнал S1(t), який являє собою згладжений (усереднений) сигнал в інтервалі.
Етап 2. Медіальний фільтр використовуються повторно з розміром
інтервалу 0,6/Fd для фільтрації S1(t), отримуємо відфільтрований сигнал S2(t).
65
Етап 3. Сигнал S3(t) утворюється шляхом віднімання S2(t) від S0(t):
��3 (��) = ��0 (��) − ��2 (��). (3.4)
Далі необхідно здійснити згладжування відфільтрованого сигналу S3(t) з
використанням поліноміальних згладжувальних фільтрів Савицького-Голея.
Перевагою такого підходу є фільтрація високочастотних шумів і перешкод, що
становлять значну частку сигналів, за критерієм мінімуму квадратної похибки.
При аналізі сигналів ФПГ спостерігається поява високочастотних
перешкод через артефакти, дрейф ізолінії, зміні контакту оптичного датчика з
областю тіла, зміщення оптичного датчика відносно кровоносної судини. Для
попередньої фільтрації таких шумів і перешкод сигналу ФПГ доцільно
використовувати низькочастотну фільтрацію, а після цього – згладжувальну
фільтрацію з використанням фільтра Савицького-Голея.
3.11. Висновки
1. Детально досліджено принципи роботи смарт-пристрою для
автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану людини.
2. Розроблено алгоритм реєстрації біомедичних сигналів та оцінки
показників фізіологічного стану людини під час процесу фізичної активності, що
дозволяє здійснювати автоматичний збір, аналіз медичних даних про
фізіологічний стан людини.
3. Розроблено алгоритми обробки показників фізіологічного стану
людини та розрахунку потужності серця за ЕКГ сигналом для прийняття
своєчасних заходів щодо підтримки задовільного стану здоров’я людини.
66
РОЗДІЛ 4. ПРОЕКТУВАННЯ СМАРТ-ПРИСТРОЮ ДЛЯ
АВТОМАТИЗАЦІЇ МОНІТОРИНГУ ПАРАМЕТРІВ
ФІЗІОЛОГІЧНОГО СТАНУ ЛЮДИНИ
4.1. Розробка моделі функціонування автоматизованої системи
діагностування та моніторингу медико-біологічних показників людини
Фізіологічний стан організму людини є інтегральним показником, що
відображає його готовність та здатність виконувати фізичну роботу на різних
рівнях фізичного навантаження. Тому для оцінки фізіологічного стану людини
необхідно визначити функціональний стан систем організму людини.
Функціональний стан систем організму визначається характеристиками цих
систем організму. Приступаючи до розробки системи та методів оцінки
фізіологічного стану людини необхідно обґрунтувати та сформувати приватні
значущі показники фізіологічного стану людини, що відображають метаболізм
організму та функціонування систем організму людини при фізичних
навантаженнях.
Для моніторингу фізіологічного стану та його оцінки система повинна
включати елементи, що забезпечують знімання та реєстрацію БМС та даних
людини, обробку сигналів та оцінку значущих показників для моніторингу стану
за весь проміжок часу, оцінку приватних та інтегральних показників
фізіологічного стану, оцінку динамічних показників фізіологічного стану до і
після фізичної активності; завдання дозованих значень фізичного навантаження.
Для використання віддаленого моніторингу стану людини в
запропонованій системі мають бути передбачені такі функції:
− синхронна реєстрація комплексу біомедичних сигналів, що
характеризують поточний стан здоров’я та рівень фізіологічного стану для
кожного виду навантаження, від сигналів акселерометрів;
67
− оцінка та зберігання значних показників, що характеризують
кореляцію фізіологічних реакцій та інтенсивність виконання фізичних
навантажень;
− інформаційний та медичний супровід лікарем при появі у носія
критичного стану або значного зниження рівня фізіологічного стану після
навантаження.
Крім того, запропонована автоматизована система діагностування та
моніторингу медико-біологічних показників повинна забезпечувати функцію
безперервного контролю стану здоров’я людини під час фізичної активності.
Для реалізації всіх перерахованих вище функцій запропонована модель
функціонування автоматизованої системи моніторингу параметрів
фізіологічного стану людини показана на рис. 4.1.
Рис. 4.1 – Модель функціонування автоматизованої системи моніторингу
параметрів фізіологічного стану людини
За невеликий проміжок часу до початку фізичної активності у стані спокою
здійснюється реєстрація всіх необхідних біомедичних сигналів і даних для
моніторингу та оцінки комплексу значущих показників, що відображають
вихідний рівень фізіологічного стану, який використовується для порівняння
фізіологічного стану із показниками на наступних етапах.
За вихідними записами біомедичних сигналів та даних проводиться оцінка
значних показників і визначення поточного фізіологічного стану та рівня
68
фізіологічного стану людини. Потім здійснюється оцінка змін (реакцій)
фізіологічного стану під час фізичної активності з основних значущих
показників. Відразу після завершення чергового етапу триває моніторинг
фізіологічного стану. Проводиться порівняння значень значущих показників з
нормативними значеннями людини до фізичної активності. Інформація про
різницю значень показників, відповідно і рівень фізичного навантаження,
передається на сервер.
Таким чином, найбільш важливим завданням, необхідним для оцінки
фізіологічного стану організму людини, є формування комплексу показників, що
відображатимуть функціонування систем організму, формування інтегрального
показника, який відображатиме рівень фізіологічного стану організму людини, а
також технологію, яка дозволить кількісно оцінити значимість часткового
показника в інтегральному показнику фізіологічного стану.
Для оцінки функціонального стану людини під час фізичної активності
застосовують різноманітні функціональні тести. Проте на практиці такі тести
дозволяють оцінити ефективність роботи лише однієї певної системи організму
людини. Тому підхід до вивчення організму із застосуванням функціональних
спроб не зовсім вірний. Наприклад, оцінюючи частоту пульсу при виконанні,
наприклад тренувань, або під час відновлення, не можна з упевненістю сказати,
чи ці значення відображають функціональний стан ССС або вони ж пов’язані з
особливостями вегетативної регуляції серцевої діяльності.
4.2. Розробка структурної моделі смарт-пристрою
Смарт-пристрій повинен складатися із двох складових частин: власне
апаратна частина смарт-пристрою, що проходить тестування, яке забезпечує
реєстрацію сукупності біомедичних сигналів, а також технічні засоби, які
реалізують програми автоматизації досліджень фізіологічного стану людини,
обробки та аналізу медико-біологічної інформації, оцінки приватних та
інтегрального показників фізіологічного стану людини.
69
До цих технічних засобів відносяться: смарт-пристрій для моніторингу
фізіологічного стану людини, комп’ютер сервера, де зберігаються дані та
персональний мобільний телефон користувача [24].
Програмна частина представляє собою сукупність програмних засобів, які
реалізуються технічними засобами апаратної частини. До складу програмної
частини входять:
− програмні засоби моніторингу, що забезпечують синхронну
реєстрацію біомедичних сигналів, їх дискретизацію, формування файлів даних
та передачу на смарт-пристрій;
− програмні засоби смарт-пристрою, що забезпечують попередню
обробку біомедичних сигналів, оцінку значущих показників фізіологічного
стану, оцінку приватних та інтегрального показників фізіологічного стану, як
при фізичній активності, так і до та після з метою оцінки динаміки фізіологічного
процесу загалом;
− програмні засоби сервера, що забезпечують формування бази записів
(даних) показників фізіологічного стану людини, яка пройшла діагностику при
різних рівнях фізичного навантаження. При цьому виявляються закономірності
динаміки зниження та відновлення фізіологічного стану під час проведення
фізичної активності до та після їх завершення. Додатково вони забезпечують
контроль за станом здоров’я людини з метою запобігання екстремальних станів
людиною, які можуть призвести до серйозних проблем здоров’я людини.
Відповідно до вищезазначеного, смарт-пристрій забезпечує: знімання та
реєстрацію ЕКГ, ФПГ, рівня фізичної активності за допомогою акселерометрів,
закріплених на тілі та кінцівках, цифро-аналогового перетворення сигналів;
формування файлів даних (дискретних відліків реєстрованих сигналів) для
передачі через канал бездротового зв’язку; завдання необхідних параметрів
каналів реєстрації біомедичних сигналів; режим інтелектуального
моніторингу [14].
70
Для точної та об’єктивної оцінки ряду показників фізіологічного стану
людини, наприклад, швидкості поширення пульсової хвилі смарт-пристрій
повинен забезпечувати [13, 22]:
− синхронну реєстрацію всіх необхідних БМС, що характеризують
діяльність різних систем організму людини в умовах фізичної активності;
− комфортні умови для тривалого безперервного моніторингу
фізіологічних показників, наприклад залежності ЧСС та його похідних
показників як функція фізичної активності людини, мати мінімальні габарити та
вагу;
− тривалий безперервний моніторинг фізіологічного стану людини за
рахунок автономності системи реєстрації;
− якісне зняття та реєстрацію БМС в умовах фізичних навантажень на тлі
цілого ряду перешкод для можливості моніторингу фізіологічного стану людини
в польових умовах.
Дані вимоги необхідно враховувати під час обґрунтування та розробки
структурної моделі смарт-пристрою, його елементів та електронних
компонентів.
Для реалізації всіх перерахованих вище функцій запропонована
структурна модель смарт-пристрою для реєстрації, обробки та передачі даних на
сервер представлена на рис. 4.2.
Рис. 4.2 – Структурна модель смарт-пристрою для реєстрації, обробки та
передачі даних про фізіологічний стан людини на сервер
71
Зазначені вище вимоги спрямовані на підвищення ефективності
функціонування смарт-пристрою та забезпечення тривалого безперервного
моніторингу фізіологічного стану людини в умовах фізично активної діяльності.
4.3. Апаратна частина смарт-пристрою
Канал реєстрації електрокардіограми (ЕКГ). Знімання і реєстрація ЕКГ у
людини під час тестування здійснюється за одно-канальною ЕКГ смарт-
пристроєм. Він включає електродну систему (ЕС) та підсилювач біопотенціалів,
що забезпечує придушення синфазної мережевої перешкоди та посилення
різницевого ЕКГ сигналу.
Для забезпечення низького рівня міографічних перешкод у сигналі, що
реєструються під час фізичних навантажень, реєстрація ЕКГ сигналу
здійснюється з грудного відведення.
Забезпечення високої якості реєстрації сигналу ЕКГ досягається
використанням у запропонованому смарт-пристрої електронної компонентної
бази Analog Front End.
У смарт-пристрої моніторингу використовується ЕКГ модуль AD8232 для
вимірювання імпульсів електричної активності серця, зовнішній вигляд якого
наведено на рис. 4.3.
Рис. 4.3 – Зовнішній вигляд ЕКГ модулю AD8232
72
Він працює із низьким споживанням струму 170 мкА при напрузі
живлення від 2,5 до 3,5 В. Електрокардіографія використовується для
діагностики різноманітних захворювань серця [16].
Отримані дані можна подати у вигляді аналогових показань. Такі сигнали
мають досить великий рівень шуму, дана плата сприяє отриманню більш чистого
сигналу. На платі є світлодіод, здатний блимати у такт серцевого ритму.
В табл. 4.1 представлено основні технічні характеристики ЕКГ
модулю AD8232.
Таблиця 4.1
Характеристики ЕКГ модулю AD8232
Характеристика Значення
Робоча напруга 2-3,5 В
Споживання струму ≈170 мкА
Вихідний сигнал аналоговий
Габарити 36 х 31 х 18 мм
Канал реєстрації сигналів ФПГ. Включає систему пульсоксиметричних
датчиків, це оптичний датчик на основі пари світлодіодів та фотодіодів,
підсилювача імпульсного струму та перетворювача струм/напруга. Найчастіше
датчики та випромінювачі поміщають на палець або на мочку вуха. Для
просвічування використовують два світлодіоди, довжини хвиль яких узгоджені
з піками спектру поглинання оксигемоглобіну HbO2 і дезоксигемоглобіну HbR:
λ1 = 650 нм в області червоного кольору та λ2 = 940 нм в інфрачервоній ділянці.
З метою забезпечення найкращих метрологічних характеристик для
моделювання використаний інтегрований сенсорний модуль MAX30102
компанії Maxim Integrated, що забезпечує мінімальне енергоспоживання і високу
точність реєстрації пульсової хвилі та оцінки сатурації крові.
MAX30102 працює від джерела живлення з напругою 1,8 В.
73
Датчик серцевого ритму (пульсу) MAX30102 – це інтегральний датчик
пульсу та насичення крові киснем, зовнішній вигляд якого представлено
на рис. 4.4.
Рис. 4.4 – Зовнішній вигляд модуля MAX30102
У модулі MAX30102 зібрано оптимізовану оптику, два світлодіоди,
фотодетектор, високоточний аналоговий підсилювач і перетворювач, цифровий
обробник та інтерфейсний модуль. Для підключення датчика до контролера
використовується послідовний інтерфейс I2C. У датчику використовується два
світлодіоди: червоного та інфрачервоного спектру.
В табл. 4.2 наведено основні технічні характеристики модуля MAX30102.
Таблиця 4.2
Характеристики ФПГ модулю MAX30102
Характеристика Значення
Робоча напруга 3.3 В
Споживання струму під час роботи ≈1.2 мА
Максимальна частота інтерфейсу 400 кГц
Габарити 18 x 14 x 3 мм
Канал реєстрації сигналу фізичної активності. Включає три цифрових
акселерометричних датчика (АкД). Для цієї модуляції використовується
цифровий 10-розрядний акселерометр ADXL345 фірми Analog Devices,
зовнішній вигляд якого показано на рис. 4.5.
74
Рис. 4.5 – Зовнішній вигляд акселерометру ADXL345
Акселерометр ADXL345 – це крихітний мікропотужний трьохосьовий
акселерометр високої роздільної здатності (13 біт). Діапазон вимірювання
положення коливається до ±16 g. Результат вимірювання віддається у вигляді
16-розрядних чисел у додатковому коді та через цифрові інтерфейси SPI/I2C.
Даний акселерометр ADXL345 ідеально підходить для використання в
мобільних пристроях – він вимірює статичне прискорення (викликане
гравітацією) у задачах визначення відхилення, або динамічне прискорення,
спричинене рухом чи ударами. Заявлена висока роздільна здатність
акселерометра (4·10-3 g/LSB) дозволяє точно відстежувати зміну відхилення
менш ніж на 1.0°. Режим зниженого енергоспоживання датчика дозволяє
реалізувати інтелектуальне керування.
В табл. 4.3 наведено основні технічні характеристики
акселерометра ADXL345.
Таблиця 4.3
Характеристики акселерометру ADXL345
Характеристика Значення
Робоча напруга 3.3-5 В
Споживання струму 400 мкА
Діапазон вимірювань від +/-2g до +/-16g
Габарити 20 x 15 x 3 мм
75
Мікроконтролер. Призначений для керування роботою смарт-пристрою
моніторингу фізіологічного стану людини та реалізації режиму інтелектуального
моніторингу. Мікроконтролер STM32F407VG з архітектурою ARM-32 фірми
ST Microelectronics, що включає 12-розрядний АЦП, дозволяє оцифрувати
сигнал дискретних відліків. Аналоговий вихідний сигнал AD8232 надходить на
АЦП, вбудований мікроконтролер дозволяє проводити реалізацію алгоритмів у
реальному часі з мінімальними витратами енергії.
Налагоджувальна плата STM32F407G-DISC1 створена спеціально для
дослідження роботи високопродуктивних мікроконтролерів серії STM32F407
для дослідження в аудіо-додатках. Вона включає вбудований інструмент
налагодження ST-LINK/V2-A, один цифровий акселерометр ST-MEMS, один
цифровий мікрофон, один аудіо ЦАП із вбудованим драйвером динаміка
класу D, світлодіоди, кнопки та роз’єм USB OTG Micro-AB.
Модуль бездротового зв’язку Bluetooth (BT) – модуль HC-05, який працює
в радіусі 10 метрів зі швидкістю передачі даних до 1.3 Мбіт/с [19, 20].
На рис. 4.6 наведено зовнішній вигляд мікроконтролера STM32F407VG.
Рис. 4.6 – Зовнішній вигляд мікроконтролера STM32F407VG
На рис. 4.7 показано структуру мікроконтролера STM32F407VG.
76
Рис. 4.7 – Схема мікроконтролеру STM32F407VG
Всі аналогові сигнали, що реєструються, надходять на вхід
мікроконтролера (МК), далі вони перетворюються у цифровий код за допомогою
вбудованого в МК аналого-цифрового перетворювача. Потім ці сигнали
формуються у файли синхронних записів БМС, які через бездротовий канал
Bluetooth надсилаються до смарт-пристрою.
Блок живлення (автономне джерело живлення) забезпечує безперервну
тривалу роботу смарт-пристрою. Цей блок складається з модулів заряду та
перетворення напруги.
4.4. Програмна частина смарт-пристрою
Структура програмного комплексу, що використовується в смарт-пристрої
моніторингу фізіологічного стану людини, має такий вигляд (рис. 4.8).
1. Модуль бази даних (БД). Призначений для запису та зберігання у БД чи
зчитування даних із БД індивідуальної інформації про людину, яка пройшла
діагностику.
2. Модуль тестування смарт-пристрою. Забезпечує перевірку
підключення та працездатності смарт-пристрою моніторингу фізіологічного
стану людини, що здійснює знімання та реєстрацію з людини біомедичних
77
сигналів, управління режимами роботи смарт-пристрою, перевірку підключення
мобільного комп’ютера людини до сервера.
3. Модуль аналізу та обробки БМС та обчислення значущих показників.
Забезпечує попередню фільтрацію сигналів, обчислення статистичних
приватних показників фізіологічного стану.
4. Модуль оцінки фізіологічного стану. Здійснює обчислення нормованих
приватних фізіологічних показників людини на різних етапах фізичної
активності з урахуванням заданого рівня фізичної активності.
5. Модуль зберігання даних у пам’яті смарт-пристрою. Здійснює
формування бази даних нормованих приватних показників та інтегрального
показника фізіологічного стану.
6. Модуль передачі даних через бездротовий канал зв’язку. Забезпечує
ініціалізацію модуля та завдання параметрів каналу передачі даних Bluetooth від
смарт-пристрою моніторингу фізіологічного стану людини до мобільного
комп’ютера людини та каналу передачі даних WLAN від смарт-пристрою до
сервера.
Рис. 4.8 – Структура програмного комплексу персонального мобільного
комп’ютера (смартфону)
78
Заходи захисту БД з даними користувачів. У контексті системи, що
здійснює фізіологічний моніторинг (ЕКГ, ФПГ, акселерометрія) та зберігає дані
діагностики в хмарній базі даних, персональна інформація користувачів є цінною
ціллю для кіберзлочинців. Медичні дані належать до категорії чутливих, тому їх
несанкціоноване розкриття може становити значну загрозу для безпеки
користувачів.
Розглянемо основні мотиви викрадення медичних даних:
1. Фінансова вигода через продаж даних. Медичні записи мають високу
цінність на чорному ринку. Вони часто продаються значно дорожче, ніж,
наприклад, номери банківських карток. Це пов’язано з тим, що медичні дані
важко змінити або заблокувати, тоді як банківські картки можна просто
перевипустити.
2. Створення фальшивих страхових випадків. Зловмисники можуть
використовувати медичні записи для створення незаконних страхових вимог,
шахрайства з відшкодуванням або оформлення страхових полісів на чужі дані.
3. Цільове вимагання та шантаж. Доступ до діагностичних даних, історії
хвороби або фізичного стану може бути використаний для тиску на конкретних
осіб – особливо якщо йдеться про відомих людей або співробітників
стратегічних компаній.
4. Аналіз поведінки користувача для подальших атак. Дані про сон,
активність, фізичний стан можуть бути використані для побудови профілю
користувача. Це дає змогу проводити високоточні фішингові атаки або
персоналізовані соціальні маніпуляції.
5. Компрометація пристроїв для подальших атак. Обладнання, що
передає медичні показники через Bluetooth або Wi-Fi, може бути використане як
точка входу до іншої техніки користувача, якщо його захист недостатній.
79
Зазначимо основні способи викрадення даних:
1. Атаки на хмарну інфраструктуру. Зловмисники можуть
експлуатувати слабкі місця в конфігурації серверів, недостатню ізоляцію між
контейнерами, помилки в налаштуванні політик доступу або відсутність
шифрування.
2. Перехоплення даних під час передачі. Якщо передача даних між
датчиком, мікроконтролером та сервером відбувається без TLS або із слабким
шифруванням, зловмисник може перехопити пакети (MITM-атаки).
3. Використання вразливостей Bluetooth-модуля. Пристрої типу HC-05
мають обмежений захист та можуть бути атаковані методом атаки через шкідливі
мобільні застосунки. Якщо користувач встановлює сторонні програми, вони
можуть отримати доступ до даних, які передаються на смартфон, або
інтегруватися в хмарний акаунт.
4. Викрадення облікових даних. Підбір паролів, фішингові листи або
соціальна інженерія можуть дозволити отримати доступ до кабінету
адміністратора або лікаря.
5. Компрометація бази даних через SQL-ін’єкції або незахищені API.
Якщо API моніторинг не має обмеження на кількість запитів або не перевіряється
автентичність, існує ризик масового зливу даних.
Засоби та методи захисту бази даних із медичними даними. Захист бази
даних, що містить персональні та медико-біологічні дані користувачів, є
критичним елементом функціонування всієї системи смарт-моніторингу.
Оскільки система оперує чутливою інформацією – електрокардіограмою,
фотоплетизмограмою, показниками фізичної активності, інтегральними
метриками фізіологічного стану – вона має відповідати сучасним вимогам
безпеки, конфіденційності та цілісності даних.
Нижче наведено комплекс заходів, які можуть бути реалізовані, як на рівні
серверної частини, так і в окремих компонентах системи.
80
1. Шифрування даних під час передачі та зберігання. Для забезпечення
конфіденційності та недопущення перехоплення даних застосовуються такі
механізми:
− шифрування під час передачі (Transport Layer Security, TLS);
− передача даних від смарт-пристрою до сервера має виконуватися
через захищений протокол HTTPS/TLS 1.3, що забезпечує:
▪ захист від перехоплення (MITM-атак);
▪ неможливість модифікації даних під час транспорту;
▪ автентифікацію сервера за допомогою сертифікатів.
2. Шифрування даних у сховищі (at-rest encryption). На сервері база даних
повинна бути зашифрована з використанням:
− AES-256 для структурованих даних;
− шифрування диск-рівня (LUKS, BitLocker, EFS);
− шифрування резервних копій.
Це унеможливлює читання даних у випадку фізичного доступу до сервера
або витоку файлів.
Для здійснення контролю доступу та багаторівневої авторизації
застосовують:
1. Розмежування ролей (RBAC – Role-Based Access Control). Система
повинна надавати доступ лише тим компонентам і користувачам, які його дійсно
потребують. Основні ролі:
− смарт-пристрій – може лише передавати дані;
− аналітичний модуль ШІ – має доступ до обмежених наборів даних;
− адміністратор – повний контроль, але всі дії логуються;
− користувач – доступ лише до власних даних.
2. Авторизація за протоколами OAuth 2.0/OpenID Connect. Для захисту
користувацьких профілів застосовується токен-базована система автентифікації,
яка знижує ризик компрометації паролів.
81
Анонімізація та псевдонімізація медичних даних. Оскільки медичні
показники є чутливою інформацією, можливе застосування таких методів:
1. Псевдонімізація. Перед передачею даних до серверної БД кожен запис
отримує:
− унікальний ідентифікатор системи;
− відсутність ПІБ, адреси, телефону.
Це дозволяє:
− використовувати дані у ШІ-моделі без розкриття особистості,
− мінімізувати наслідки можливого витоку.
2. Анонімізація для навчання моделей ШІ. ШІ-модулі працюють з
відокремленими наборами, що не містять персональних прив’язок.
Виявлення вторгнень та аудит безпеки. Для підтримки високої
інформаційної безпеки застосовуються такі засоби:
1. Системи виявлення вторгнень (IDS/IPS). Вони аналізують:
− аномальні запити до БД;
− підозрілу активність у мережевому трафіку;
− несанкціоновані спроби доступу.
2. Логування та аудит. Усі дії адміністратора, аналітиків та серверних
модулів записуються до захищеного журналу:
− логування спроб входу;
− фіксація змін у базі даних;
− контроль доступу до медичних записів.
Логи повинні бути захищені від зміни (append-only). Для уникнення втрати
інформації внаслідок збоїв чи атак (наприклад, ransomware) реалізується:
− автоматичне створення інкрементальних та повних резервних
копій;
− зберігання копій на окремому фізичному носії або у хмарі;
− шифрування backup-ів;
− регулярне тестування процедур відновлення.
82
Принцип захисту даних бази медичних даних смарт-пристрою
моніторингу фізіологічного стану людини за допомогою штучного інтелекту має
такий вигляд (рис. 4.9).
Рис. 4.9 – Принцип захисту даних за допомогою штучного інтелекту
У систему можуть бути вбудовані власні ШІ-модулі, що підвищують рівень
захисту:
1. Виявлення аномальної активності доступу. Модель аналізує:
− частоту запитів;
− обсяг переданих даних;
− типи доступу;
− геолокаційні та часові патерни.
При виявленні підозрілих дій система автоматично:
− блокує сесію;
− сповіщає адміністратора.
2. ШІ-аналіз мережевого трафіку. Можливе використання кластеризації
та нейромереж для виявлення:
− атак типу SQL-injection;
− сканування портів;
− брутфорс-спроб входу.
83
Фізичний та організаційний захист. До загальних заходів належать:
− зберігання серверів у захищених дата-центрах;
− контроль фізичного доступу (RFID-ключі, відеонагляд);
− регулярне оновлення ПЗ;
− використання антивірусних та анти-malware систем.
4.5. Опис інтерфейсів смарт-пристрою
Для розробки програм смарт-пристрою моніторингу фізіологічного стану
людини використовувалися інструменти GUI у MATLAB. Для демонстрації
роботи програмної складової були взяті власні значущі показники.
На екрані дисплея пристрою поетапно повинні відображатися біомедичні
сигнали, що реєструються, і дані, отримані зі смарт-пристрою через карти
пам’яті. Значення приватних та інтегрального показників фізіологічного стану
формуються після завершення процесу реєстрації БМС та даних у
досліджуваному інтервалі часу щонайменше 30 секунд.
На рис. 4.9-4.10 представлені інтерфейси програмного комплексу смарт-
пристрою для поточних значних показників фізіологічного стану конкретної
людини. Після запуску головної програми моніторингу фізіологічного стану
завантажується головне меню програмного комплексу. Забезпечується вибір
моменту часу дослідження фізіологічного стану на початок і після фізичної
активності та після перерви.
Після запуску програми дослідження здійснюється завантаження
синхронних записів біомедичних сигналів, що реєструються з людини та
передаються від смарт-пристрою до персонального смартфону. Ці записи
включають записи сигналів ЕКГ, ФПГ та фізичної активності.
На екрані послідовно відображаються записи сигналів ЕКГ і ФПГ з
шумами і перешкодами та подальша їх обробка з метою видалення перешкод й
шумів. Для подальшої обробки біомедичних сигналів задаються фрагменти
84
синхронних записів БМС: забезпечується вибір моменту початку та тривалості
записів, а також завдання значення частоти дискретизації.
Рис. 4.9 – Екранне меню із синхронними записами БМС до обробки сигналів
При завершенні оцінки приватних показників фізіологічного стану, їх
нормування та оцінки інтегрального показника фізіологічного стану на екрані
формується графічне представлення отриманих показників у формі
багатокутника.
Рис. 4.10 – Зразкове відображення синхронних записів БМС для вибраних
фрагментів часу та результати їх обробки
85
Точність та достовірність результатів дослідження фізіологічного стану
залежить від великої кількості факторів. Безумовно, це й коректність та
адекватність моделей, використаних при розробці компонентів інформаційного
забезпечення, насамперед моделі фізіологічного стану конкретної людини, це й
коректність методів дослідження, розроблених на основі запропонованих
моделей та компонентів інформаційного забезпечення, це й коректність
розробки інструментального забезпечення та його програмно-алгоритмічного
забезпечення і коректність проведення самих досліджень. Таким чином,
результати експериментальних досліджень фізіологічного стану є свого роду
мірою достовірності та коректності розробки всіх перерахованих вище
компонент смарт-пристрою для оцінки та моніторингу фізіологічного стану
людини.
Надалі, за відсутності існуючого пристрою, для демонстрації роботи
програми значення вносились вручну, вони являють собою порогові показники
фізіологічного стану при рівні максимального фізичного навантаження. Відразу
після закінчення тестування має проводитись реєстрація біомедичних сигналів
(ЕКГ та ФПГ) за допомогою розробленого макета. Реєстрація сигналів та оцінка
стану повинна проводитись не менше 1 хвилини для отримання достовірної
вибірки. Отримані дані мають надсилатись та зберігатись у базі даних для
подальшої обробки.
На наступному етапі має проводитись синхронний запис біомедичних
сигналів безпосередньо під час процесу фізичної активності. Здійснюється запис
ЕКГ сигналу з використанням грудного відведення та ФПГ із використанням
двохвильового пульсоксиметра. Пульсоксиметричний датчик кріпиться на
пальці. З метою оцінки вихідного рівня фізіологічного стану має проводитись
дослідження стану м’язового спокою перед початком фізичної активності.
Далі, відразу після кожного акту фізичної активності, що виконується, і
після закінчення й відновлення, має здійснюватися реєстрація комплексу БМС
для оцінки поточного фізіологічного стану і його динаміки.
86
Отримані результати зберігатимуться у базі даних для подальшої обробки.
На основі отриманих результатів мають оцінюватися приватні показники
фізіологічного стану, а також інтегральний показник фізіологічного стану до та
після фізичного навантаження, а також формуватися залежності комплексу
значущих показників: ЧСС, ВСР, зміни сатурації крові SpO2, QT/TQ, ВРПВ,
EQRS/TRR залежно від рівня фізичної активності. За допомогою цих показників
можна порахувати відносні приватні показники фізіологічного стану та
інтегральний показник фізіологічного стану людини.
Після завершення реєстрації БМС всі дані будуть зберігатися в пам’яті
карти смарт-пристрою для подальшого обчислення динаміки приватних та
інтегрального показників фізіологічного стану. Після отримання приватних та
інтегрального показника фізіологічного стану дані будуть пересилатися на
сервер та персональний телефон користувача. Результати характеру зміни
показника наведені в табл. 4.4.
Таблиця 4.4
Характер зміни показників на прикладі особистих показників
Моменти
dRR dispRR ІНБ ЧСС QT/TQ ВРПВ EQRS/TRR SpO2
дослідження
Серед. T0 0.253 0.052 169 77 0.92 0.427 9.86 98.60
Абс.
T1 0.078 0.019 1721 145 2.02 0.233 14.33 96.44
зн
Характер зміни ↓ ↓ ↑ ↑ ↑ ↓ ↑ ↓
Аналіз наведених формул нормування приватних показників та оцінки
інтегрального показника фізіологічного стану людини виявив, що максимальне
значення інтегрального показника фізіологічного стану до нормування
дорівнюватиме 1,53 при значеннях всіх приватних показників рівних 1,0. Після
нормування інтегрального показника фізіологічного стану значення
нормованого інтегрального показника фізіологічного стану будуть у діапазоні
від 1,0 до 0.
87
Виявлено коректність запропонованого підходу до оцінки фізіологічного
стану за інтегральним показником. Позначимо, Абс. – Абсолютне значення.
Норм. – нормоване значення приватних показників, IPnorm – нормоване значення
інтегрального показника фізіологічного стану, воно визначається за поточним
інтегральним показником до максимального показника фізіологічного стану.
Результати проведених досліджень на прикладі особистих показників
наведено в табл. 4.5.
Таблиця 4.5
Результати дослідження
dRR dispRR ІНБ ЧСС QT/TQ ВРПВ EQRS/TRR SpO2
Абс. 0.326 0.069 66.68 75 0.8 0.449 6.55 99.3
T0 Норм. 1 1 1 1 1 1 1 1
ІРnorm 1
Абс. 0.038 0.007 1923 144 2.19 0.22 14.06 96.5
T1 Норм. 0.0588 0.1216 0.1141 0.3168 0.1090 0.1792 0.3715 0.3722
ІРnorm 0.0423
Абс. 0.052 0.012 1703 120 1.74 0.34 9.4 98
T Норм. 0.2803 0.5439 0.2191 0.5545 0.3974 0.6093 0.7615 0.7444
end
ІРnorm 0.262
Для наочного уявлення значень приватних та інтегрального показників
фізіологічного стану та їх динаміки, результати досліджень представлено у вигляді
кругової діаграми, їх значення наведено на рис. 4.11.
Рис. 4.11 – Динаміка змін інтегрального показника фізіологічного стану
88
Чим нижче ступінь тренованості людини, тим нижче динаміка
фізіологічного стану між черговими етапами фізичної активності. Чим рівень
фізіологічного стану вищий, тим рівень готовності людини до фізичних
навантажень вище.
4.6. Розробка алгоритму локальної діагностики смарт-пристрою
Опишемо детально запропонований алгоритм програмування ЕКГ
модуля AD8232 для локальної діагностики (рис. 4.12):
− R[0x01] = 0x11: підключити INP каналу 1 до IN2, а INN – до IN1.
− R[0x02] = 0x19: підключити INP каналу 2 до IN3, а INN – до IN1.
− R[0x03] = 0x2E: підключити INP каналу 3 до IN5, а INN – до IN6.
− R[0x0A] = 0x07: увімкнути синфазний детектор на вхідних контактах
IN1, IN2 та IN3.
− R[0x0C] = 0x04: підключити внутрішній вихід підсилювача RLD до
контакту IN4.
− R[0x0D] = 0x01, 0x0E = 0x02, 0x0F = 0x03: перший буфер
модуля Wilson підключити до виводу IN1, другий буфер – до виводу IN2, а
третій буфер – до виводу IN3.
− R[0x10] = 0x01: підключити внутрішній вихід модуля Wilson reference
до IN6.
− R[0x12] = 0x04: підключити зовнішній кристал і перетворити вихідний
сигнал внутрішнього модуля генератора на цифровий.
− R[0x21] = 0x02: налаштувати частоту децимації R2, що дорівнює 5 для
всіх каналів.
− R[0x22] = 0x02: частота децимації R3 дорівнюватиме 6 для каналу 1.
− R[0x23] = 0x02: частота децимації R3 дорівнюватиме 6 для каналу 2.
− R[0x24] = 0x02: встановити частоту децимації R3 рівної 6 для каналу 3.
− R[0x27] = 0x08: налаштувати джерело DRDYB на канал ЕКГ 1 (або
найшвидший канал).
89
− R[0x2F] = 0x70: увімкнути канал ЕКГ 1, канал ЕКГ 2 та канал ЕКГ 3
для режиму циклічного зчитування.
− R[0x00] = 0x01: запустити перетворення даних.
− для можливості проведення повної діагностики необхідно з’єднати між
собою 3 модулі AD8232.
R[0x21] = 0x02: налаштувати частоту
R[0x01] = 0x11: підключити INP каналу 1 до
децимації R2, що дорівнює 5 для всіх
IN2, а INN - до IN1
каналів
R[0x02] = 0x19: підключити INP каналу 2 до R[0x22] = 0x02: частота децимації R3
IN3, а INN - до IN1 дорівнюватиме 6 для каналу 1
R[0x03] = 0x2E: підключити INP каналу 3 R[0x23] = 0x02: частота децимації R3
до IN5, а INN до IN6 дорівнюватиме 6 для каналу 2
R[0x0A] = 0x07: увімкнути синфазний
R[0x24] = 0x02: встановити частоту
детектор на вхідних контактах IN1, IN2 та
децимації R3 рівної 6 для каналу 3
IN3
R[0x27] = 0x08: налаштувати джерело
R[0x0C] = 0x04: підключити внутрішній
DRDYB на канал ЕКГ 1 (або найшвидший
вихід підсилювача RLD до контакту IN4
канал)
R[0x0D] = 0x01, 0x0E = 0x02: перший буфер R[0x2F] = 0x70: увімкнути канал ЕКГ 1,
модуля Wilson підключити до виводу IN1, канал ЕКГ 2 та канал ЕКГ 3 для режиму
другий буфер - виводу IN2 циклічного зчитування
R[0x10] = 0x01: підключити внутрішній R[0x00] = 0x01: запустити перетворення
вихід модуля Wilson reference до IN6 даних
[0x12] = 0x04: підключити зовнішній
Щоб мати можливість провести повну
кристал і перетворити вихідний сигнал
діагностику необхідно з'єднати між собою 3
внутрішнього модуля генератора на
модулі AD8232
цифровий
Рис. 4.12 – Алгоритм програмування ЕКГ модуля AD8232
для локальної діагностики
90
4.7. Розробка електрично принципових моделей смарт-пристрою
Електрично-принципова модель описує багатоканальну систему зняття
біоелектричних сигналів серця на базі спеціалізованої інтегральної мікросхеми з
сигма-дельта АЦП і була наведена у двох варіантах в Додатку А та Додатку Б.
Перша модель є спрощеною системою зняття ЕКГ, призначеною для
базового моніторингу серцевої активності, тоді як друга модель представляє
повнофункціональну 12-виводну електрокардіографічну систему з підвищеною
точністю, синхронністю вимірювань та відповідністю клінічним стандартам.
На лівій частині схеми зображено пацієнта з підключеними електродами.
Електроди RA, LA, RL та LL формують стандартні відведення ЕКГ, а V1 – є
грудним (прекардіальним) електродом.
Ці сигнали надходять на входи IN1–IN6 мікросхеми. Кожна пара входів
може формувати диференційний канал вимірювання. Усередині чипа сигнали
комутуються до інструментальних підсилювачів (InA) каналів CH1-CH3, які
забезпечують високий вихідний опір, великий коефіцієнт придушення синфазної
напруги та початкове підсилення біосигналу.
Після підсилення сигнал кожного каналу подається на сигма-дельта
модулятор (ΣΔ Modulator), який перетворює аналоговий сигнал у
високочастотний бітовий потік. Далі цей потік обробляється цифровим
фільтром, що знижує шум й формує цифрові відліки з потрібною частотою
дискретизації. Таким чином, на виході кожного каналу отримується вже
цифровий сигнал ЕКГ.
Окрему роль відіграє контур придушення синфазних завад (Right Leg
Drive, RLD). Блок CM detect визначає синфазну складову сигналу з електродів, а
підсилювач RLD через електрод RL (права нога) подає компенсуючий сигнал
назад у тіло пацієнта. Це значно зменшує наведення від мережі живлення та
інших зовнішніх джерел шуму. Ланцюги R1, R2 та C1 формують частотні
характеристики цього контуру.
91
У нижній частині схеми показано опорні вузли та допоміжні блоки:
− Wilson reference використовується для формування опорного
потенціалу при побудові деяких виводів;
− вузли CMOUT і WCT пов’язані з обробкою синфазної напруги;
− виводи RLDINV та RLDREF задають режим роботи RLD-підсилювача.
Аналогові та цифрові частини живляться від 3,3 В і 5 В. Встановлені
розв’язувальні конденсатори для зменшення шумів, кварцовий резонатор
на 4,096 МГц формує тактову частоту для внутрішніх цифрових блоків.
Цифровий інтерфейс (права частина схеми) реалізований у вигляді SPI:
− SCLK – тактова лінія;
− SDI/SDO – лінії передачі даних;
− CSB – вибір мікросхеми;
− DRDYB – сигнал готовності даних;
− ALARMB – індикатор помилок або відриву електродів.
4.8. Висновки
1. Розроблено модель функціонування системи діагностування та
моніторингу медико-біологічних показників людини.
2. Розроблено структурну та електрично принципові моделі смарт-
пристрою для автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану
людини.
3. Розроблена система діагностування та моніторингу медико-
біологічних показників людини для збору, аналізу та обробки даних з смарт-
пристрою моніторингу параметрів фізіологічного стану людини, що забезпечує
автоматизацію процесу вимірювання та контролю основних життєвих
параметрів користувача.
92
ВИСНОВКИ
В кваліфікаційній роботі магістра вирішена науково-технічна задача
підвищення ефективності моніторингу параметрів фізіологічного стану людини
за рахунок проведення порівняльного аналізу існуючих моделей смарт-
пристроїв моніторингу параметрів фізіологічного стану людини та їх
компонентів, розробки моделі функціонування системи діагностування та
моніторингу медико-біологічних показників людини, розробки структурної та
електрично принципових моделей смарт-пристрою для автоматизації
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини, розробки алгоритму
реєстрації біомедичних сигналів та оцінки показників фізіологічного стану
людини під час процесу фізичної активності, розробки алгоритмів обробки
показників фізіологічного стану людини та розрахунку потужності серця за ЕКГ
сигналом, розробки системи діагностування та моніторингу медико-біологічних
показників людини для збору, аналізу та обробки даних з смарт-пристрою
моніторингу параметрів фізіологічного стану людини, що забезпечить
проведення комплексного моніторингу фізіологічних параметрів людини із
виведенням на екран для зручного відображення даних.
У результаті виконання досліджень отримано наступні наукові і практичні
результати:
− систематизована інформація про розвиток ринку смарт-пристроїв для
автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану людини, визначено
перспективи, переваги і недоліки їх використання;
− систематизована інформація про сучасні смарт-пристрої для
автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану людини та їх
компоненти, приведені якісні характеристики існуючих аналогів предмету
дослідження;
− розроблено модель функціонування системи діагностування та
моніторингу медико-біологічних показників людини;
93
− розроблено структурну та електрично принципові моделі смарт-
пристрою для автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану
людини;
− розроблено алгоритм реєстрації біомедичних сигналів та оцінки
показників фізіологічного стану людини під час процесу фізичної активності, що
дозволяє здійснювати автоматичний збір, аналіз медичних даних про
фізіологічний стан людини;
− розроблено алгоритми обробки показників фізіологічного стану
людини та розрахунку потужності серця за ЕКГ сигналом для прийняття
своєчасних заходів щодо підтримки задовільного стану здоров’я людини;
− розроблена система діагностування та моніторингу медико-
біологічних показників людини для збору, аналізу та обробки даних з смарт-
пристрою моніторингу параметрів фізіологічного стану людини, що забезпечує
автоматизацію процесу вимірювання та контролю основних життєвих
параметрів користувача, таких як пульс, температура, артеріальний тиск, рівень
вологості, різниця між послідовними інтервалами серцевого ритму, показник
варіабельності серцевого ритму, індекс напруги Баєвського, частота серцевих
скорочень, співвідношення інтервалів QT і TQ на електрокардіограмі,
варіабельність ритму передсердно-шлуночкового вузла, електрична активність
серця, сатурація крові киснем, рівень насичення гемоглобіну киснем.
Запропонований смарт-пристрій здійснює автоматизацію процесу
вимірювання та контролю основних життєвих параметрів користувача, таких як
пульс, температура, артеріальний тиск, рівень вологості, різниця між
послідовними інтервалами серцевого ритму, показник варіабельності серцевого
ритму, індекс напруги Баєвського, частота серцевих скорочень, співвідношення
інтервалів QT і TQ на електрокардіограмі, варіабельність ритму передсердно-
шлуночкового вузла, електрична активність серця, сатурація крові киснем,
рівень насичення гемоглобіну киснем. Він вирізнятиметься своєю
94
функціональністю та доступністю завдяки великій кількості показників, що
відстежуються, та відносно невеликій ціні.
До сфер його застосування можна віднести: особистий моніторинг
здоров’я людини, використання підчас спортивних тренувань, медичних
досліджень та у реабілітаційних програмах.
95
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
1. Aldersons A., Buikis A. Mathematical algorithm for heart rate variability
analysis. Proceedings of the 11th WSEAS international conference on applied informatics
and communications, and Proceedings of the 4th WSEAS International conference on
Biomedical electronics and biomedical informatics, and Proceedings of the international
conference on Computational engineering in systems applications. 2011. P. 381–386.
2. Arzeno N. M., Deng Z. D., Poon C. S. Analysis of first-derivative based QRS
detection algorithms. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2008. Vol. 55, № 2.
P. 478–484.
3. Low heart rate variability and the effect of depression on post-myocardial
infarction mortality / R. M. Carney et al. Archives of internal medicine. 2005. Vol. 165,
№ 13. P. 1486.
4. Psychological stress is associated with heightened physiological arousal during
NREM sleep in primary insomnia / M. Hall et al. Behavioral sleep medicine. 2007. Vol. 5,
№ 3. P. 178–193.
5. Kovács P. ECG signal generator based on geometrical features. Annales Univ.
Sci. Budapest., Sect. Comp. 2012. Vol. 37. P. 247–260.
6. Oweis R. J., Al-Tabbaa B. O. QRS Detection and Heart Rate Variability
Analysis: A Survey. Biomed. Sci. and Eng. 2014. Vol. 2, № 1. P. 13–34.
7. Savitzky A., Golay M. J. Smoothing and differentiation of data by simplified
least squares procedures. Analytical chemistry. 2015. Vol. 36, № 8. P. 1627–1639.
8. Zhang J. Effect of age and sex on heart rate variability in healthy
subjects. Journal of manipulative and physiological therapeutics. 2007. Vol. 30, № 5.
P. 374–379.
9. Мікроконтролер STM32F407G-DISC1. Arduino.ua. URL:
https://arduino.ua/ru/prod1122-plata-razrabotchika-stm32f407vg-discovery
10. Годинник Apple Watch Ultra 2 – посібник користувача. My-Apple. URL:
https://my-apple.com.ua/apple-watch-ultra-2-gps-cellular-49mm-titanium-case-with-
blue-black-trail-loop-s-m-mrf53
96
11. Годинник Samsung Gear S3 – посібник виробника по
використанню. Samsung Україна. URL:
https://www.samsung.com/ua/support/model/SM-R760NDAASEK/
12. Довгий Я. Фулерени. Світ фізики. 2000. № 3. С. 10–17.
13. Кушаковський М. С. Метаболічні хвороби серця (Міокардії –
міокардози – міокардіодистрофії – кардіоміопатії). Київ : ТОВ «Видавництво
«Фоліант», 2000. 128 с.
14. Методичні вказівки до вивчення курсу «Мікропроцесорна техніка»:
Розділ «Програмування мовою асемблера» / уклад.: Т. О. Терещенко,
О. В. Хоменко, Л. М. Батрак. Київ : ІВЦ «Видавництво Політехніка», 2001. 64 с.
15. Мікропроцесорна техніка / Ю. І. Якименко та ін. ; за ред.
Т. О. Терещенка. 2-ге вид., допов. Київ, 2004. 440 с.
16. Мікропроцесорні пристрої : навч. посібник / Т. О. Терещенко та ін. Київ :
Кафедра, 2017. 244 с.
17. Терещенко Т. О., Петергеря Ю. С. Методичні вказівки до виконання
курсових робот з курсу «Мікропроцесорні пристрої управління та обробки
інформації». Київ : НТУУ «КПІ», 2000. 56 с.
18. Царьов Р. Ю., Лемеха Т. М. Біометричні технології : навч. посіб. Одеса :
ОНАЗ ім. О. С. Попова, 2016. 140 с.
19. A comparison of conductive textile-based and silver/silver chloride gel
electrodes in exercise electrocardiogram recordings / V. Marozas et al. Electrocardiology.
2011. Vol. 44. P. 189–194.
20. Schaldach M. Electrotherapy of the Heart: Technical Aspects in Cardiac
Pacing. New York : Springer, 1992. P. 178–182.
21. Фінансовий звіт Data Bridge Market Research. Data Bridge Market
Research. URL: https://www.databridgemarketresearch.com/reports/global-wearable-
medical-devices-market
97
22. Study of Single-Arm Electrode for ECG Measurement Using Flexible Print
Circuit / Hung-Chi Yang et al. Department of Electrical Engineering, Southern Taiwan
University. Tainan, TAIWAN.
23. Dry electrodes for electrocardiography / N. Meziane et al. Physiol. Meas. 2013.
Vol. 34. P. R47–R69.
24. Яценко О. Ю., Уткіна Т. Ю. Дослідження смарт-пристроїв моніторингу
параметрів фізіологічного стану людини [Електронний ресурс] / [упоряд. :
Єгорова О. В., Захарова О. В., Тичков В. В. та ін.]. Студентська науково-
практична конференція ЧДТУ : зб. тез доповідей, 22–24 квітня 2025 р. М-во
освіти і науки України, Черкас. держ. технол. ун-т. Черкаси : ЧДТУ, 2025.
С. 37–38.
25. Wearable Wireless Cardiovascular Monitoring Using Textile-Based
Nanosensor and Nanomaterial Systems / P. Shyamkumar et al. Electronics. 2014. Vol. 3,
№ 3. P. 504–520. DOI: 10.3390/electronics3030504
26. Stoppa M., Chiolerio A. Wearable Electronics and Smart Textiles: A Critical
Review. Sensors. 2014. Vol. 14. P. 11957–11992.
27. ECG Monitoring Motorists without touching the skin. Fraunhofer Institute for
Photonic Microsystems IPMS, MEMS Report. 2023. № 4. P. 6–7.
28. Valchinov E., Rutkovskis A., Pallikarakis N. Active Electrodes and
Multichannel Amplifier for Biopotential Recording. Riga Technical University 53rd
International Scientific Conference. Riga, Latvia, 2022. P. 35–41.
29. Med. Biol. Eng. Comput / Z. Zhang et al. 2014. Vol. 52. P. 1019–1030.
30. Звіт та прогнози Fortune Business Insights по ринку носимих медичних
приладів за 2024, 2025-2032 роки. Fortune Business Insights. URL:
https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/wearable-medical-devices-
market-101070
98
31. Heart Rate Variability is a Moderating Factor in the Workload-Injury
Relationship of Competitive CrossFit™ Athletes / S. Williams et al. Journal of sports
science & medicine. 2017. Vol. 16, № 4. P. 443.
32. Heart-rate variability and training-intensity distribution in elite rowers
/ D. J. Plews et al. International journal of sports physiology and performance. 2014.
Vol. 9, № 6. P. 1026–1032.
99
ДОДАТКИ
ДОДАТОК А.
Електрично принципова модель смарт-пристрою
для автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану
людини розрахована на 5 виводів
100
ДОДАТОК Б.
Електрично принципова модель смарт-пристрою
для автоматизації моніторингу параметрів фізіологічного стану
людини розрахована на 12 виводів
101