doi: 10.17586/2226-1494-2022-22-5-839-845


УДК 681.784.8

Применение методов биорадиофотоники для обработки биоэлектрических сигналов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики

Зайченко К.В., Гуревич Б.С., Рогов С.А., Кордюкова А.А., Кузьмин М.С.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:
Зайченко К.В., Гуревич Б.С., Рогов С.А., Кордюкова А.А., Кузьмин М.С. Применение методов биорадиофотоники для обработки биоэлектрических сигналов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2022. Т. 22, № 5. С. 839–845. doi: 10.17586/2226-1494-2022-22-5-839-845


Аннотация
Предмет исследованияВ работе рассмотрено применение современных и перспективных методов биорадиофотоники для обработки биоэлектрических сигналов на базе оптических и акустооптических устройств. Основные трудности применения этих методов связаны с тем, что исследуемые сигналы являются низкочастотными, и требуется разработка специальных мер адаптации рассматриваемых устройств для их обработки. Метод. Предложено вводить информационный биоэлектрический сигнал в акустооптическую систему обработки с временны́м интегрированием, используя модуляцию высокочастотной несущей с линейной частотной модуляцией низкочастотным информационным сигналом. Такая система должна обеспечить реализацию операции свертки с помощью ячеек Брэгга, которые ориентированы навстречу друг к другу. Предложенный подход обеспечил возможность вычисления спектра мощности биоэлектрического сигнала и его вейвлет-преобразования, причем наличие несущей с линейной частотной модуляцией обязательно для обоих видов обработки. Впервые использован метод предварительного сжатия биоэлектрического сигнала для его переноса в высокочастотную область. Это позволило вводить низкочастотный информационный сигнал в высокочастотную акустооптическую систему обработки с пространственным интегрированием. В простом акустооптическом корреляторе с опорным транспарантом на выходе фотоприемника сформирована огибающая корреляционной функции. Применен набор опорных транспарантов в многоканальном корреляторе для реализации вейвлет-анализа протяженного биоэлектрического сигнала с использованием материнского вейвлета. Предварительная оптическая обработка исследуемого сигнала осуществлена на жидкокристаллических матрицах. Основные результаты. Выполнен анализ обработки электрокардиосигналов, снятых с подопытных животных (крыс) с использованием жидкокристаллической матрицы для ввода этих сигналов в оптическую систему. Показано, что спектральная и вейвлет-обработка могут быть реализованы без использования модуляции высокочастотной несущей низкочастотным информационным сигналом. Практическая значимость. Использование полученных результатов позволит создать новое семейство устройств вейвлет-обработки биоэлектрических сигналов, реализуемой в реальном масштабе времени, что внесет важный вклад в совершенствование диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы, головного мозга и центральной нервной системы.

Ключевые слова: биоэлектрические сигналы, оптическая обработка, акустооптические спектроанализаторы, конвольверы и корреляторы, жидкокристаллические матрицы, сжатие информационных сигналов

Благодарности. Работа поддержана Минобрнауки Российской Федерации, госзадание № 075-00761-22-00, тема № FZZM-2022-0011.

Список литературы
  1. Зайченко К.В., Гуревич Б.С. Спектральная обработка биоэлектрических сигналов // Медицинская техника. 2021. № 1. С. 12–14.
  2. Гуляев Ю.В., Зайченко К.В. Электрокардиография сверхвысокого разрешения. Задачи. Проблемы. Перспективы // Биомедицинская радиоэлектроника. 2013. № 9. С. 5–15.
  3. Зайченко К.В., Гуревич Б.С. Электроэнцефалография в расширенных амплитудном и частотном диапазонах // Научная сессия ГУАП: Сборник докладов научной сессии, посвященной Всемирному дню авиации и космонавтики. В 3-х ч. Ч. II. Технические науки. СПб.: ГУАП, 2019. С. 150–152.
  4. Zaichenko K.V., Gurevich B.S., Kordyukova A.A. Method of reliable electrocardiographic control of ischemia appearance in investigations with experimental animals // Proc. of the 2021 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT). 2021. P. 78–81. https://doi.org/10.1109/USBEREIT51232.2021.9455029
  5. Yu F.T.S., Jutamulia S. Optical Signal Processing, Computing, and Neural Networks. New York: John Wiley & Sons, 1992. 419 p.
  6. Наумов К.П., Ушаков В.Н. Акустооптические сигнальные процессоры. М.: Science Press, 2002.80 c.
  7. Petrunkin V., Aksyonov E., Starikov G. Wavelet transform in optical processors: potentials and perspectives // Proceedings of SPIE. 2002. V. 4680. P. 256–263. https://doi.org/10.1117/12.454687
  8. VanderLugt A. Optical Signal Processing. New York, N.Y.: Wiley, 1991. 632 p.
  9. Feng W., Yan Y., Jin G., Wu M., He Q. Dual multichannel optical wavelet transform processor // Proceedings of SPIE. 1999. V. 3804. P. 249–255. https://doi.org/10.1117/12.363971
  10. Wang Y., Ma L., Shi S. An optical method for production of Haar wavelet // Optics Communications. 2002. V. 204. N 1-6. P. 107–110. https://doi.org/10.1016/S0030-4018(02)01246-4
  11. Turpin T.M. Time integrating optical processors // Proceedings of SPIE. 1978. V. 154. P. 196–203. https://doi.org/10.1117/12.938255
  12. Kellman P. Time integrating optical signal processing // Optical Engineering. 1980. V. 19. N 3. P. 370–375. https://doi.org/10.1117/12.7972521
  13. Montgomery R.M. Acousto-optical signal processing system. Patent US3634749. 1972.
  14. Zaichenko K.V., Gurevich B.S. Early diagnostics of ischemia by means of electrocardiographic signals processing using acousto-optic Fourier processors with time integration // Proceedings of SPIE. 2019. V. 11075. P. 110751U. https://doi.org/10.1117/12.2535709
  15. Зайченко К.В., Гуревич Б.С. Акустооптическая вейвлет-обработка биоэлектрических сигналов // Письма в Журнал технической физики. 2022. Т. 48.№ 1. С. 36–38. https://doi.org/10.21883/PJTF.2022.01.51877.18988
  16. Zaichenko K.V. High accuracy adaptive frequency measurements for low signals in acoustic optical processors // Proceedings of SPIE. 1994. V. 2051. P. 732–738. https://doi.org/10.1117/12.165963
  17. Аристархов Г.М., Воробьев А.В., Гуляев Ю.В., Дмитриев В.Ф., Зайченко К.В. и др. Фильтрация и спектральный анализ радиосигналов. Алгоритмы. Структуры. Устройства. М.: Радиотехника,2020. 504 с.
  18. Kuzmin M.S., Rogov S.A. Spatial light modulator based on liquid-crystal video projector matrix for information processing systems // Optical Memory & Neural Networks (Information Optics). 2013. V. 22. N 4. P. 261–266. https://doi.org/10.3103/S1060992X13040103
  19. Кузьмин М.С., Рогов С.А. Ввод низкочастотных сигналов в оптические системы обработки информации с жидкокристаллической матрицей на входе // XI международная конференция по фотонике и информационной оптике: Сборник научных трудов. М.: НИЯУ МИФИ, 2022. С. 611–612.
  20. Кузьмин М.С., Рогов С.А. Анализатор свернутого спектра с жидкокристаллическим устройством ввода сигналов // Письма в Журнал технической физики. 2014. Т. 40. № 15. С. 1–5.
  21. Кузьмин М.С., Рогов С.А. Обработка одномерных сигналов с растровым вводом в двумерных оптических корреляторах // Журнал технической физики. 2015. Т. 85. № 4. С. 156–158.
  22. Кузьмин М.С., Рогов С.А. Оптический фурье-процессор с жидкокристаллическим устройством ввода информации // Оптический журнал. 2015. Т. 82. № 3. С. 23–29.


Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2022 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика