Болезни нервной системы являются одной из ведущих причин заболеваемости с временной утратой трудоспособности, инвалидизации и преждевременной смерти. Кроме того, эти болезни ведут к росту затрат семьи и государства на сохранение здоровья, поддержания активного образа жизни [1].
Наиболее распространенными заболеваниями нервной системы в 2019 году в России являются: эпизодические и пароксизмальные расстройства, эпилепсия, церебральный и другие параличи, транзиторные ишемические атаки, рассеянный склероз, при этом важно отметить, что значительное количество заболеваний сопровождаются различными видами тремора конечностей пациента [2].
Анализ физиологического и патологического состояний — одна из наиболее сложных проблем современной неврологии [3]. Для решения этой проблемы предложена разработка программно-аппаратного комплекса для регистрации и анализа двигательной активности человека, состоящее из устройства для регистрации двигательной активности имеющего небольшие габариты и вес, не создающего неудобства, имеющего простую и недорогую конструкцию, а также программного обеспечения, позволяющее проводить анализ и исследование зарегистрированных устройством данных.
Научная новизна исследования состоит в разработке устройства, выполненного в виде браслета, с акселерометрическим и гироскопическим датчиками для регистрации тремора, приступов эпилепсии, гипокинезии и гиперкинезии, а также программного обеспечения, позволяющее производить исследование зарегистрированных данных при помощи нейронных сетей, статистических методов и спектрального анализа.
Разработанный экспериментальный образец устройства для регистрации двигательной активность представляет собой наручный браслет, состоящий из центрального микроконтроллера, датчиков двигательной активности человека, внешнего запоминающего устройства, а также литий-ионного аккумулятора. Структурная схема устройства представлена на рисунке 1.
Рис. 1. Структурная схема эксперементального образца устройства для регистрации двигательной активности человека
В качестве центрального микроконтроллера использовался 8-битный RISC-микроконтроллер Atmega 328p фирмы Atmel для встраиваемых приложений, т. к. данная модель обладает наименьшими габаритами, неплохим быстродействием и малым энергопотреблением [4].
В качестве датчиков двигательной активности человека использовался модуль GY-521, на котором установлена микросхема MPU6050, компактно объединяющая в одном корпусе акселерометр, гироскоп. Совместное использование акселерометра и гироскопа позволяет определить изменение движения конечности в трёхмерном пространстве [5].
Для регистрации большого объема данных использовался модуль SD-карты фирмы Catalex модели MicroSD v.1.0, поддерживающий объемы записи до 4 Гб на карты памяти.
Автономную работу экспериментального образца обеспечивает Li-on аккумулятор ёмкостью 1500 мА/час, напряжение с которого составляет от 2.8–4.2V. Питание микроконтроллера осуществлялось посредством DC-DC преобразователя, который повышает напряжение с аккумулятора до необходимых для корректной работы устройства 5V.
Таким образом, разработан экспериментальный образец устройства для регистрации двигательной активности человека, рисунок 2, тактико-технические характеристики которого достаточны для адекватной регистрации двигательной активности человека.
Рис. 2. Разработанный эксперементального образца устройства для регистрации двигательной активности человека
Дальнейшая работа будет связана с разработкой методов обработки и анализа данных двигательной активности человека, позволяющие адекватно интерпретировать зарегистрированные устройством данные в медико-биологических целях.
Конечный продукт будет представлять собой программно-аппаратный комплекс, состоящий из прибора для регистрации двигательной активности человека, приложения пациента, позволяющее в режиме реального времени следить за состоянием нервной системы, клиентского приложения лечащего врача-невролога, позволяющее производить комплексный анализ данных пациентов и обеспечивать удаленное взаимодействие. Важно отметить, что разрабатываемую технологию исследования состояния нервной системы человека через анализ двигательной активности человека возможно применять как приложение к современным гаджетам по типу фитнес-трекеров и умных часов, однако показания таких устройств может носить лишь рекомендательный характер и не может быть использовано с современной клинической практике.
Благодарности : Исследование выполнено за счет средств гранта фонда содействию развитий малых форм предприятий в научно-технической сфере (Договор № 319ГУЦЭС8-D3/56353 от 27.12.2019)
Литература:
- Бегун, Д. Н. Болезни нервной системы как медико-социальная проблема / Д. Н. Бегун, Т. А. Морозова, А. В. Сурикова. // Молодой ученый. — 2019. — № 10 (248). — С. 78–80.
- Здравоохранение в России. 2019: Стат.сб. / Росстат. — М., З-46, 2017. — 29–30 с.
- Иллариошкин, С. Н. Дрожательные гиперкинезы / С. Н. Иллариошкин, И. Иванова-Смоленская // Руководство для врача — Атмосфера 2011. — С. 246–256.
- Жмудь, В. А. Рекомендации по быстрой разработке макетов цифровых систем управления на базе микроконтроллеров / В. А Жмудь., В. Г. Трубин, А. Ю. Ивойлов //Автоматика и программная инженерия. — 2016. — № 3 (17). — С. 25–31.
- Федоров, Д. С. Использование измерительной системы MPU 6050 для определения угловых скоростей и линейных ускорений / Д. С. Федоров, А. Ю. Ивойлов, В. А. Жмудь, В. Г. Трубин // ФГБОУ ВПО НГТУ, (Новосибирск, Россия). Автоматика и программная инженерия. — 2015. — № 1 (11). — С. 75–80.
