О.В. Тихоненкова1, Т.В. Сергеев2, А.Б Чхинджерия3

1–3 Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (Санкт-Петербург, Россия)

1 krivohizhinaov@gmail.com, 2 stim9@yandex.ru, 3 chkandrew@yandex.ru

Постановка проблемы. Физиологические данные необходимо регистрировать синхронно в течение длительного времени (до нескольких часов) в статических положениях шейного отдела позвоночника при его движении, а также при его движении в ходе естественной активности человека и в процессе трудовой деятельности. Синхронное сопоставление данных и интерпретация полученных результатов связаны с поиском и разработкой способов математической обработки и совместного анализа данных о взаимном положении и перемещениях структур шейного отдела, а также о кровенаполнении сосудов головного мозга, связанного с тем или иным положением структур шейного отдела или их взаимным перемещением. Полученные данные будут являться принципиально новой диагностической информацией о стадиях и особенностях развития патологий, связанных с нарушением кровоснабжения головного мозга, а также стадий развития утомления во время операторской деятельности, в частности, вследствие гиподинамии.

Цель. Разработать методическое и программно-алгоритмическое обеспечение системы, направленное на получение и анализ синхронно получаемых объективных приборных данных о перемещении структур шейного отдела позвоночника человека и поударных изменениях в кровенаполнении артерий и сосудов головного мозга.

Результаты. Рассмотрено программно-алгоритмическое обеспечение, позволяющее выявлять механизмы функциональной взаимосвязи состояния структур шейного отдела позвоночника и позвоночной артерии человека, ведущие к пониманию причин возникновения синдрома вертебробазилярной артериальной системы и его развития. Отмечено, что это способствует разработке соответствующей технологической платформы, основанной на комплексе инструментальных реабилитационных процедур.

Практическая значимость. Представленное программно-алгоритмическое обеспечение позволяет повысить качество ранней диагностики нарушений кровоснабжения головного мозга с использованием высокотехнологичных интеллектуальных
решений.

Тихоненкова О.В., Сергеев Т.В., Чхинджерия А.Б. Разработка программного обеспечения для биотехнической системы мониторинга // Успехи современной радиоэлектроники. 2025. T. 79. № 8. С. 59–66. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202508-06

1. Тихоненкова О.В., Цурков С.А., Сергеев Т.В. и др. Устройство для регистрации и беспроводной передачи сигналов поверхностной мышечной биоэлектрической активности зоны шейного отдела позвоночника // Материалы XXIII Междунар. науч. конф. «Волновая электроника и инфокоммуникационные системы». В 2-х ч. Санкт-Петербург, 01–05 июня 2020 года. Ч. 2. СПб: ГУАП. 2020. С. 192–197.
2. Тихоненкова О.В., Цурков С.А., Сергеев Т.В., Данилова А.С. Система определения положения, движений и наклонов головы человека для ортопедии // Материалы XXIV Междунар. науч. конф. «Волновая электроника и инфокоммуникационные системы». В 3-х частях. Ч. 1. СПб: ГУАП. 2021. С. 300–306.
3. Тихоненкова О.В., Цурков С.А., Сергеев Т.В., Данилова А.С. Аппаратная часть системы оценки движения позвоночных структур шейного отдела позвоночника человека // Сб. докладов III Всеросс. науч. конф. «Радиотехнические, оптические и биотехнические системы. Устройства и методы обработки информации». Санкт-Петербург, 14–22 апреля 2022 года. СПб: ГУАП. 2022. С. 149–153. DOI 10.31799/978-5-8088-1697-8-2022-3-149-153.
4. Тихоненкова О. В., Сергеев Т.В., Суворов Н.Б. Разработка аппаратного обеспечения и алгоритмов носимого устройства для мониторинга двигательной активности шейного отдела позвоночника человека // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2024. Т. 22. № 4. С. 23–34. DOI 10.18127/j20700814-202404-03.
5. Гуртов В.А., Беляев М.А., Бакшеева А.Г. Микроэлектромеханические системы. Петрозаводск: ПетрГУ. 2016.
6. Данилова А.С., Горелова Н.А., Сергеева З.Д. и др. Алгоритм обработки и анализа данных о положении, движениях и наклонах головы человека // Датчики и системы. 2022. № 5 (264). С. 66–72. DOI 10.25728/datsys.2022.5.13.
7. Авшалумов А.Ш. Медианные фильтры как средство обработки стохастических сигналов в информационных системах. М.: МИКМ. 2010.
8. Сергеева З.Д. Сравнение алгоритмов фильтрации сигналов акселерометров и гироскопов // Материалы 74-й Междунар. студенч. науч. конф. В 3-х частях. СПб. ГУАП. 2021. С. 250–253.