Ф.А. Коледа1, М.Н. Бельшева2, А.А. Баймуратов3, Л.П. Сафонова4

1–4 МГТУ им. Н.Э. Баумана (Москва, Россия)
1 koledafa@bmstu.ru, 2 belsheva@bmstu.ru, 3 baimuratov@bmstu.ru, 4 lpsafonova@bmstu.ru

Постановка проблемы. Своевременное выявление нарушений кровоснабжения при пересадке тканевых лоскутов определяет их приживаемость. Спектроскопия в красном и ближнем инфракрасном диапазонах с частотным подходом, регистрирующая амплитуду и фазу модулированного света, позволяет определять абсолютные концентрации окси- и дезоксигемоглобина, воды, оценивать кровоток и потребление кислорода. Это делает такую спектроскопию перспективным методом для интра- и постоперационного контроля состояния лоскутов. Воспроизводимость измерений определяется наличием позиционно-силового контроля. Мультимодальная регистрация оптических и силовых сигналов на нескольких длинах волн с применением многодистантного подхода формирует значительный объем данных и делает необходимым использование программируемой логической интегральной схемы для их параллельной обработки.

Цель. Разработать аппаратно-программный комплекс для ускоренной обработки данных узкополосной спектроскопии с частотным подходом при постоперационном контроле тканевых лоскутов.

Результат. Создан аппаратно-программный комплекс, который на основе программируемой логической интегральной схемы обрабатывает сигнал с фотодиода и опорный сигнал параллельно и снижает объем передаваемой информации. Отмечено, что комплекс включает в себя модули дискретного преобразования Фурье, расчета амплитуды и фазы, вычисления разности фаз, усреднения и обмена данными по интерфейсу UART. Установлено, что такой комплекс обеспечивает определение амплитуды с отклонением менее 0,1% и фазы – 0,183° при частоте дискретизации 130 Гц, а это соответствует точности определения оптических параметров до 3%, достаточной для дифференциальной диагностики при патологических состояниях в реальном времени.

Практическая значимость. Разработанный аппаратно-программный комплекс может использоваться для реконструктивной хирургии, а также для других применений многоканальных спектроскопических систем с частотным подходом. При увеличении числа каналов требуется только доработка модуля усреднения. Архитектура поддерживает последовательное и произвольное мультиплексирование диодов, что позволяет выбирать расстояния «источник-приемник» и варьировать глубину зондирования тканей.

Коледа Ф.А., Бельшева М.Н., Баймуратов А.А., Сафонова Л.П. Аппаратно-программный комплекс обработки данных спектроскопии с частотным подходом для контроля тканевых лоскутов // Биомедицинская радиоэлектроника. 2025. T. 28. № 7.
С. 76−87. DOI: https://doi.org/ 10.18127/j15604136-202507-08

1. Rogoń I. et.al. Flap Monitoring Techniques: A Review. Journal of Clinical Medicine. 2024. V. 13. № 18.
2. Repež A., Oroszy D., Arnež Z.M. Continuous postoperative monitoring of cutaneous free flaps using near infrared spectroscopy. Journal of Plastic, Reconstructive & Aesthetic Surgery. 2008. V. 61. № 1. P. 71–77.
3. Yang J.C.-S. et al. The Use of Radial Vessel Stump in Free Radial Forearm Flap as Flap Monitor in Head and Neck Reconstruction. Annals of Plastic Surgery. 2007. V. 59. № 4.
4. Pohlenz P. et al. Microvascular free flaps in head and neck surgery: complications and outcome of 1000 flaps. International Journal of Oral and Maxillofacial Surgery. 2012. V. 41. № 6. P. 739–743.
5. Lohman R.F. et al. An Analysis of Current Techniques Used for Intraoperative Flap Evaluation. Annals of Plastic Surgery. 2015. V. 75. № 6. P. 679–685.
6. Fantini S., Sassaroli A. Frequency-Domain Techniques for Cerebral and Functional Near-Infrared Spectroscopy. Frontiers in neuroscience. 2020. V. 14. P. 300.
7. US5497769A. Photosensor with multiple light sources. Enrico Gratton, Sergio Fantini, Maria A. Franceschini, William Mantulin, Beniamino Barbieri. 1996.
8. Yamada Y., Suzuki H., Yamashita Y. Time-Domain Near-Infrared Spectroscopy and Imaging: A Review. Applied Sciences. 2019. V. 9. № 6. P. 1127.
9. Тучин В.В. Оптическая медицинская диагностика. Т.1.
10. Zhang X.U. et al. Effect of probe pressure on skin tissue optical properties measurement using multi-diameter single fiber reflectance spectroscopy. Journal of Physics: Photonics. IOP Publishing. 2020. V. 2. № 3. P. 034008.
11. Giaconia G.C. et al. Exploring FPGA‐Based Lock‐In Techniques for Brain Monitoring Applications. Electronics. 2017. V. 6. № 1.
12. Kitsmiller V.J. Next Generation Frequency Domain Near Infrared Spectroscopy. University of Notre Dame. 2020.
13. Kita D.M. et al. High-performance and scalable on-chip digital Fourier transform spectroscopy. Nature Communications. 2018. V. 9. № 1. P. 4405.
14. Johnson K.T., Hurson A.R., Shirazi B. General-purpose systolic arrays. Computer. 1993. V. 26. № 11. P. 20–31.
15. Volder J.E. The CORDIC Trigonometric Computing Technique. IRE Transactions on Electronic Computers. 1959. V. EC-8. № 3. P. 330–334.
16. Nanda U., Pattnaik S.K. Universal Asynchronous Receiver and Transmitter (UART) // 2016 3rd International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS). 2016. Т. 01. С. 1–5.
17. Koch S., Sanders P., Williams M. BlockFIFO & MultiFIFO: Scalable Relaxed Queues: arXiv:2507.22764. arXiv. 2025.
18. Chance B. et al. Phase measurement of light absorption and scatter in human tissue. Review of Scientific Instruments. 1998 V. 69. № 10. P. 3457–3481.
19. Sthalekar C.C., Koomson V.J. A CMOS Sensor for measurement of cerebral optical coefficients using non-invasive frequency domain near infrared spectroscopy. In: IEEE Sensors Journal. V. 13. № 9. P. 3166–3174.