Д.С. Коптев

Юго-Западный государственный университет (г. Курск, Россия)

оптические неинвазивные методы благодаря высокой чувствительности, дешевизне, неповреждающему ткани характеру измерений (in vivo), возможности контроля диагностируемых параметров в реальном времени. Одним из таких методов является фотоплетизмографический, позволяющий измерять кровенаполнение и кровоток как в крупных венах и артериях, так и в периферических сосудах и капиллярах. Однако процесс взаимодействия искусственного излучения с живой биологической тканью достаточно сложен и зависит от её совокупных спектральных оптических свойств, функционального состояния и морфологической структуры, количественного содержания различных хромофоров в биологических тканях и крови, имеющих в свою очередь уникальные оптические характеристики. Поэтому проблема разработки математических моделей, адекватно описывающих распространение монохроматического излучения в биологических тканях, является актуальной уже на протяжении нескольких десятилетий.

Цель работы – разработка математической модели фотоплетизмографического сигнала, регистрируемого в проходящем свете, и исследование её свойств.

Результаты. Разработана математическая модель фотоплетизмографического сигнала, регистрируемого в проходящем свете, позволяющая определить уровень фотоплетизмографического сигнала на выходе фотодетектора. В отличие от аналогов, модель в комплексе позволяет учитывать различные оптико-электрические характеристики диагностических приборов, таких как пульсоксиметры, параметры сердечного выброса, поглощательную способность транспортирующих кислород фракций крови, а также биологической ткани, варьировать параметры артериальных сосудов. Разработанная модель позволяет учесть дополнительные фракции в составе крови, такие как метгемоглобин и карбоксигемоглобин, которые (хоть и в малых концентрациях), но все же содержатся в составе крови и вносят свой вклад в суммарное поглощение светового потока от источника излучения.

Практическая значимость. Применение данной математической модели позволит более точно определять уровни фотоплетизмографических сигналов в красном и инфракрасном диапазонах длин волн за счет учета дополительных параметров, что в дальнейшем дает возможность осуществлять корректировку сатурационного параметра, проводить калибровку кривых пульсоксиметров и уточнять значения уровня насыщения артериальной крови кислородом.

Коптев Д.С. Математическая модель фотоплетизмографического сигнала, регистрируемого в проходящем свете // Биомедицинская радиоэлектроника. 2021. T. 24. № 3. С. 48−56. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604136-202103-05

1. Бердников А.В. Медицинские приборы, аппараты, системы и комплексы. Ч.1. Технические методы и аппараты для экспресс-диагностики. Казань: Изд-во Казан. гос. техн. ун-та. 2004. 176 с.
2. Тучин В.В. Лазеры и волоконная оптика в биомедицинских исследованиях. М.: Физматлит. 2010. 478 с.
3. Красников И.В., Привалов В.Е., Сетейкин А.Ю., Фотиади А.Э. Распространение оптического излучения в биологических тканях // Вестник СПбГУ. 2013. № 11 (4). С. 202–217.
4. Печень Т.М. Моделирование процесса взаимодействия электромагнитной волны оптического диапазона с кожей человека // Доклады БГУИР. 2015. № 1(87). С. 28–33.
5. Рогаткин Д.А., Быченков О.А., Поляков П.Ю. Неинвазивная медицинская спектрофотометрия в современной радиологии: вопросы точности и информативности результатов измерений // Альманах клинической медицины. Т. XVII. Ч. 1. М.: МОНИКИ. 2008. С. 83–87.
6. Мошкевич В.С. Фотоплетизмография (аппаратура и методы исследования). М.: Медицина. 1970. 166 с.
7. Hertzman A.B. The blood supply of various skin areas as estimated by the photoelectric plethysmograph // Am. J. Physiol. 1939. № 124. P. 328–340.
8. Hertzman A.B., Spealman C.R. Observations on the finger volume pulse recorded photoelectrically // Am. J. Physiol. 1937. № 119. P. 334–335.
9. Goetz R.H. Plethysmography of the skin in the investigation of peripheral vascular diseases // Br. J. Surg. 1940. № 27. P. 506–520.
10. Shao J., Lin L., Niwayama M. Determination of a quantitative algorithm for the measurement of muscle oxygenation using CW near-infrared spectroscopy (Mean optical pathlength without the influence of adipose tissue) // Optical Sensing, Imaging and Manipulation for Biological and Biomedical Applications Held in Taipei. 2000. P. 75–86.
11. Franceschini M.A., Gratton E., Hueber D., Fantini S. Near-Infrared Absorption and Scattering Spectra of Tissues in Vivo // Proc. SPIE 3597, Optical Tomography and Spectroscopy of Tissue III. 526. 1999.
12. Рогаткин, Д.А. Физические основы оптической оксиметрии. Лекция // Медицинская физика. 2012. №2. С. 97–114.
13. Кореневский Н.А. Биотехнические системы медицинского назначения. Старый Оскол: ТНТ. 2012. 688 с.
14. Пушкарева А.Е. Методы математического моделирования в оптике биоткани. Санкт-Петербург: СПбГУ ИТМО. 2008. 103 с.
15. Федотов А.А., Акулов С.А. Математическое моделирование и анализ погрешностей измерительных преобразователей биомедицинских сигналов. М.: Физматлит, 2013. 282 с. 
16. Шмидт Р., Тевс Г. Физиология человека. В 3-х томах. М.: Мир. 2005. 314 с.
17. Морман Д., Хеллер Л. Физиология сердечно-сосудистой системы. Санкт-Петербург: Питер. 2000. 256 с.
18. Педли Т. Механика кровообращения. М.: Мир. 1982. 607 с. 
19. Педли Т. Гидродинамика крупных кровеносных сосудов. М.: Мир. 1983. 400 с.
20. Zijlstra W.G., Buursma A., Meeuwsen-van der Roest W.P. Absorption spectra of human fetal and adult oxyhemoglobin, deoxyhemoglobin, carboxyhemoglobin and methemoglobin // Clin. Chem. 1991. V. 37. № 9. P. 1633–1638.
21. Мухин И.Е., Коптев Д.С. Метод определения уровня периферической сатурации крови пилота воздушного судна в телекоммуникационной системе оперативного медицинского контроля // Телекоммуникации. 2019. № 2. С. 2–10.
22. Федотов А.А., Акулов С.А. Измерительные преобразователи биомедицинских сигналов систем клинического мониторинга. М.: Радио и связь. 2013. 250 с.