Способ электропунктурной диагностики функционального состояния организма

Изобретение относится к медицине, а именно к средствам мониторирования функционального состояния человека, в частности к электропунктурной диагностике. Способ состоит в том, что генерируют через электроды на поверхность кожи в биологически активную зону МС7 электрический импульс и измеряют проходящий через электроды ток. При этом подачу электрических импульсов проводят серийно и измеряют проходящий через электроды ток от каждого импульса, записывают каждое значение измеренного зашумленного сигнала и подвергают их цифровой обработке с выделением полезного сигнала путем расчета спектральной функции для каждого измерения с последующим многократным суммированием амплитуд соответствующих частот, записью в соответствующие модули памяти полученных массивов и их преобразования методом скользящего среднего с определением количества частот, отличающихся по амплитуде более чем на ±30% до и после преобразования методом скользящего среднего, подсчитывают индекс функциональных нарушений, равный отношению количества этих отличий к общему количеству характеристических частот для каждого органа или системы. Использование изобретения позволяет повысить достоверность диагностики за счет накопления полезного сигнала и улучшения соотношения сигнал/шум. 4 ил., 3 пр.

 

Изобретение относится к медицине, а именно к электропунктурной диагностике, и может быть использовано в различных областях медицины, психологии, спорта и в массовом использовании населением, где требуется мониторирование функционального состояния человека.

Методы электропунктурной диагностики широко применяются в медицинской практике. В настоящее время разработано большое количество аппаратуры, в которой тем или иным образом реализованы базовые принципы - измерение тока, протекающего через биологически активные точки (БАТ) в единицах микроампер или в условных единицах, но так или иначе большинство из них построено на анализе величины этого тока, но различаются параметрами измерительных приборов и системой анализа получаемых данных.

В электропунктурной диагностике в настоящее время известен способ определения функционального состояния по биологически активным точкам - метод Фолля. В указанном способе значимым параметром для диагностики является величина тока протекающего через БАТ, по величине которого оценивают степень функциональных нарушений. Согласно методу на активный электрод подают напряжение порядка 1,3 вольта, пассивный электрод испытуемый берет в руку, затем активный электрод прикладывают к БАТ и в течение 5 секунд измеряют величину тока в микроамперах от 0 до 13 микроампер или в эквиваленте - в условных единицах от 0 до 100. Кроме того, известно, что органы и системы биологического объекта имеют характеристические частоты своего функционирования (А.В. Самохин, Ю.В. Готовский. Электропунктурная диагностика и терапия по методу Р. Фолля. Москва, "Имедис", 1995 г.), которые использовались в указанном методе с целью коррекции функционального состояния при электростимуляции.

Недостатком способа Фолля является продолжительное время обследования из-за необходимого количества диагностируемых точек, которых согласно методике в среднем составляет порядка 150, и зависимость результатов диагностики от квалификации медицинского персонала. Кроме того, отсутствует оценка спектральных составляющих формы диагностического тока.

Другим известным способом является метод Накатани (А.Т. Неборский, С.А. Неборский. Электрокожная проводимость в оценке функционального состояния. «Издательство «Триада», Тверь, 2007, ISBN 978-5-94789-220-8). В известном способе значимым диагностическим параметром также является величина тока, протекающего через БАТ, по величине которого оценивают степень функциональных нарушений. Согласно методу Накатани на активный электрод подают напряжение порядка 9-18 вольт, пассивный электрод испытуемый берет в руку, затем полый активный электрод с гидрофильной прокладкой прикладывают к БАТ и в течение нескольких секунд измеряют величину тока в микроамперах от 0 до 200 микроампер или в его эквиваленте - в условных единицах.

Недостатком метода Накатани является значительное напряжение тестирования порядка 9…18 вольт и, соответственно, значительная величина тока в БАТ порядка 200 мкА, что приводит к возникновению неприятных ощущений у чувствительных пациентов и оказывает значимое влияние на величину электрокожного сопротивления в БАТ, тем самым снижая достоверность диагностики. Кроме того, отсутствует оценка спектральных составляющих формы диагностического тока. Еще одним недостатком является большое количество диагностируемых точек, равное 36.

Наиболее близким аналогом, принятым за прототип, является «Экспресс-диагностика синдрома дезадаптации методом РОФЭС» ISBN 978-5-8057-0731-6 и способ экспресс-диагностики синдрома дезадаптации методом РОФЭС (патент RU №2202278, 2000), согласно которым функциональное состояние определяют по результатам спектрального Фурье-анализа огибающей формы тока через зону МС7 в результате воздействия тестирующего импульса напряжения положительной полярности. Сравниваются спектральные характеристики для состояния, соответствующего здоровому человеку со спектральными характеристиками текущего испытуемого, и на основе сопоставления амплитуд составляющих спектра, совпадающих по частоте, дается заключение о степени нарушений функционального состояния.

Основным недостатком данного способа является однократное измерение тока и построение на его основе спектральной функции, т.е. полезный сигнал может быть сопоставим по амплитуде с уровнем шума. Это приводит к частичной потере полезной информации, а следовательно, и к понижению достоверности диагностики. Кроме того, при обработке данных спектральной функции не учитываются множества наборов характеристических частот для каждого из органов и систем, а также соотношения амплитуд между этими множествами.

В основу предлагаемого способа положена задача повышения достоверности диагностики функционального состояния организма по одной точке.

Технический результат - повышение достоверности определения функционального состояния организма за счет снижения неблагоприятного влияния шумовой компоненты.

Поставленная задача решается тем, что заявляется способ электропунктурной диагностики функционального состояния организма при котором генерируют электрические импульсы, которые сериями подают через электроды на поверхность кожи в биологически активную зону МС7, проводят измерения зашумленных сигналов каждого импульса серии в виде тока, проходящего через электроды, записывают каждое значение зашумленного сигнала и подвергают их цифровой обработке с выделением полезного сигнала путем расчета спектральной функции для каждого измерения с последующим многократным суммированием амплитуд соответствующих частот, записью в соответствующие модули памяти полученных массивов и их преобразования методом скользящего среднего с определением количества частот, отличающихся по амплитуде более чем на ±30% до и после преобразования методом скользящего среднего, подсчитывают индекс функциональных нарушений, равный отношению количества этих отличий к общему количеству характеристических частот для каждого органа или системы.

Способ электропунктурной диагностики функционального состояния организма осуществляют путем серийной подачи электрических импульсов на поверхность кожи на биологически активную зону.

Импульсы тока подают посредством генератора импульсов на зону МС7 биологического объекта, путем контакта с электродами. Зашумленные сигналы в виде тока измеряют, записывают в модули памяти и проводят цифровую обработку посредством блока преобразования Фурье, в частности путем определения спектральной функции огибающей формы тока. Сформированный массив значений спектральной функции тока для каждого импульса записывают в массив первого блока памяти, после чего через первый блок сумматора содержимое массива первого блока памяти заносят поэлементно в массив второго блока памяти. Массив второго блока памяти представляет собой результат суммирования амплитуд одинаковых частот спектральной функции всей серии импульсов. Операции записи, цифровой обработки и суммирования сформированных массивов в первом и втором блоках памяти проводят по каждому импульсу в течение всей серии импульсов. По окончании серии импульсов массив второго блока памяти переписывают в массив третьего блока памяти и подвергают математической обработке по алгоритму скользящего среднего. Данные второго блока памяти и третьего блока памяти подают на второй блок сумматора, в котором осуществляют поэлементное суммирование значений массива второго блока памяти и значений массива третьего блока памяти, которые берут с обратным знаком, результат суммирования записывают в четвертый блок памяти в виде массива нулей и единиц, нулей, если разница амплитуд больше порогового значения, или единиц, если эта разница меньше порогового значения. Содержимое массива четвертого блока памяти разбивают на группу массивов, количество которых соответствует числу тестируемых органов и систем биологического объекта, а число элементов в этих массивах соответствует набору характеристических частот для этих органов и систем, при этом в каждой группе элементов массива в качестве критерия оценки функциональных нарушений биологического объекта используют соотношение между количеством нулей и единиц.

Суммирование амплитуд спектра позволяет выделить амплитуды значимых для диагностики частот на фоне шума (помехи), поскольку истинные значения амплитуд спектра повторяются регулярно с одним и тем же знаком по сравнению со случайными всплесками шума (помехи), которые складываются с разными знаками относительно истинного значения, а потому при увеличении числа тестирующих импульсов в серии вклад от шума (помехи) в сумму будет снижаться по сравнению с полезным сигналом, что улучшает соотношение сигнал/шум (помехи). Это особенно является актуальным в тех случаях, когда полезный сигнал сопоставим по уровню со случайной помехой. Случайной помехой может быть сетевая наводка, которая в разные моменты времени может иметь разную фазу, это и непостоянство контакта электродов с кожей, которое приводит к скачкам тока, это и изменение поверхностного импеданса кожи (Гуров А.А., Будников Ю.Ф., Королева М.В., Мейзеров Е.Е. Экспериментальные исследования характеристик поверхностного импеданса при чрескожной электростимуляции. // Электростимуляция - 2002. Труды научно-практической конференции 27-28 марта 2002 г. М., изд-во «ВНИИМП-ВИТА» НИИ медицинского приборостроения, С. 118-123). Любое изменение формы огибающей формы тока приводит к изменению амплитуд составляющих спектра (И.С. Гоноровский. Радиотехнические цепи и сигналы. - М., Советское радио, 1972, с. 34).

Заявляемый способ позволяет обеспечить заявляемый технический результат путем осуществления воздействия серии электрических импульсов на одну биологически активную точку, а зашумленный сигнал тока обрабатывается путем осуществления определенного порядка действий, которые позволяют увеличить достоверность диагностики путем улучшения соотношения сигнал/шум (помехи). Заявляемый способ по сравнению с прототипом характеризуется вышеперечисленными отличительными признаками, а заявляемая совокупность признаков обеспечивает получение нового технического результата. Это позволяет сделать вывод о соответствии критериям «новизна» и «изобретательский уровень».

Заявляемый способ иллюстрируется блок-схемой, представленной на Фиг. 1.

Как видно из блок-схемы, тестирующие электрические импульсы от генератора импульсов (ГИ) через сопротивление шунта (Rш) подают на одну биологически активную точку - зону МС7 биологического объекта (БО) посредством электродов (не показаны). Через (Rш) протекает ток I_БАТ, огибающую которого оцифровывают, затем посредством блока быстрого преобразования Фурье (БПФ) формируют массив значений спектральной функции и записывают в массив первого блока памяти (М1[I]), после чего через блок первого сумматора (Σ) содержимое массива (М1[I]) поэлементно записывают в массив второго блока памяти (М2[I]). При воздействии следующего тестирующего электрического импульса процедуру оцифровки зашумленного сигнала и записи в массив первого блока памяти (M1[I]) повторяют, после чего через блок первого сумматора (Σ) значения элементов массива (М2[I]) и (М1[I]) складывают и записывают в массив (М2[I]). Процесс повторяется до окончания серии импульсов. Затем содержимое массива М2[I] поэлементно переписывают в массив третьего блока памяти (М3[I]), содержимое которого подвергают математической обработке по алгоритму скользящее среднее. После чего на блоке второго сумматора (Σ) осуществляют поэлементное суммирование массива (М2[I]) и значений массива (М3[I]) с обратным знаком с последующей записью результатов суммирования в массив четвертого блока памяти (М4[I]). Причем, если содержимое в соответствующем элементе массива (М2[I]) отличается от соответствующего в массиве (М3[I]) более чем на ±30%, то в соответствующий элемент массива (М4[I]) записывается «0», если нет - «1». Затем содержимое массива четвертого блока памяти (М4[I]) разбивают на группу массивов N1[J]…NN[JN], причем количество массивов соответствует числу тестируемых органов и систем, а число элементов J…JN внутри массива соответствует набору характеристических частот для этих органов и систем. Далее осуществляют подсчет количества ячеек, содержащих значение «0» внутри каждого из массивов N1[J]…NN[JN], а по соотношению количества ячеек, содержащих «0», к количеству единиц определяют степень риска возможного нарушения функционального состояния биологического объекта. Например, если в массиве из 15 элементов, в числе которых 12 ячеек содержит «0», то индекс функционального нарушения 12/15=0.8, что позволит сделать заключение об отклонении от функциональной нормы на 80% и по 5-бальной шкале соответствует уровню (условной оценке) = 1, что соответствует очень высокой степени риска. Полное отсутствие нулевых показателей соответствовало бы функциональной норме, отсутствию рисков и уровню (условной оценке) = 5.

Ниже приведены рисунки, поясняющие используемый в заявляемом способе прием выделения полезного сигнала, который, по сути, является определением среднего арифметического значения амплитуды. На Фиг. 2 приведены эпюры дискретных спектров A¹ и A² огибающей формы тока, в качестве примера, только для двух измерений тока. На Фиг. 3 показано суммирование двух амплитуд одной частоты ωn для двух разных спектров. Предположим, что гармоники с одинаковой частотой ωn $$A_n^1$$ и $$A_n^2$$ отличаются от истинного значения Аист на величины +2Δ и -Δ соответственно, где Δ - минимальное значение шума (помехи), тогда: $$A_n^1=Аист+2\Delta$$ и $$A_n^2=Аист-\Delta$$ , что и проиллюстрировано на фиг. 2. При суммировании $$A=A_n^1+A_n^2=Аист+2\Delta +Аист-\Delta$$ . Таким образом, среднее значение $$\overline{A}=Аист+\Delta /2$$ стало точнее на половину значения Δ.

В цифровой обработке сигналов известен метод скользящее среднее, который применяется для сглаживания краткосрочных колебаний и выделения основных тенденций, и его можно рассматривать как фильтр низких частот при обработке сигналов (Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун А.А. Математические методы построения прогнозов. - М.:Радио и связь, 1997. - 112 с. - ISBN 5-256-01352-1).

Для реализации заявляемого способа, анализ спектра частотных характеристик, осуществляют предпочтительно в диапазоне 0,1-100 Гц. Интервал одного измерения в серии составляет предпочтительно 10 секунд. Воздействие на БАТ меридиана Перикарда - МС7 осуществляют предпочтительно амплитудой напряжения, равной 4 В, с ограничением силы тока 60 мкА. Например, для оценки функционального состояния почек человека сопоставление по амплитудам в спектре осуществляют для частот: 2.8, 3.3, 3.5, 8.1, 9.2, 53, 63 Гц. Отличия амплитуд одной частоты до обработки и после обработки влияют на оценку степени выраженности патологии, в результате чего получают значение (индекс), по величине которого оценивают функциональное состояние человека. Аналогично получают исходные данные и подвергают их обработке для оценки функционального состояния поясничного отдела позвоночника. Сравнивают полученные результаты, после чего делают заключение, например, о том, что функциональное состояние почек снижено, одной из вероятных причин является остеохондроз позвоночника.

Работа по заявляемому способу осуществляется следующим образом. К левой руке испытуемого прикладывают два электрода - активный на зону МС7 меридиана Перикарда, расположенной на ладонно-срединной линии предплечья в центре поперечной складки запястья, а пассивный прикладывают к поверхности кожи на удалении нескольких сантиметров от зоны МС7. Затем подают на активный электрод серию тестирующих электрических импульсов, автоматически записывают сигналы тока в память устройства для обработки информации, в качестве которого может быть использован компьютер, обрабатывают в соответствии с блок-схемой (Фиг. 1), затем результаты тестирования выводят на экран компьютера в виде таблиц с перечнем органов и систем с соответствующими баллами в диапазоне от 0 до 5 и с текстовым пояснением к ним.

Примеры конкретного выполнения. Заявляемый способ был испытан для донозологической диагностики (доклинический тест) пациентов с различными заболеваниями бронхо-легочной системы и эндокринными заболеваниями. Для реализации способа был использован аппарат типа «РОФЭС», подающий серию электрических импульсов амплитудой 4 вольта и с ограничением значения тока 60 мкА.

Пример 1. Пациент А., мужчина, 35 лет. Стандартными клиническими методами на основе жалоб пациента, рентгенограммы грудной клетки, анализа крови, наличия сухих хрипов 04.06.14 г. установлен диагноз - пневмония. Доклинический тест органов и систем 05.06.14 г. выявил высокий риск дисфункции легких.

Оценка риска дисфункции легких построена на основе амплитудного анализа гармоник спектра по следующим основным частотам: 8.3, 9.4, 58.5, 59, 72 Гц. Дополнительно учитываются боковые гармоники относительно центральных с отклонением ±0.1 Гц, например, для частоты 8.3 Гц амплитуды двух боковых гармоник будут А8.2 и А8.4 и так для всего ряда от А8.2 до А72.1. В результате оценки приращений подлежит массив N1[15] из 15 элементов [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], в котором 12 элементов из 15 оказались равными нулю. В данном случае это отношение - индекс функциональных нарушений составил 12/15=0.8, что позволило сделать заключение об отклонении от функциональной нормы на 80% и по 5-бальной шкале соответствует уровню (оценке) = 1, что соответствует очень высокой степени риска.

Пример 2. Пациент Б., женщина, 67 лет. Стандартными клиническими методами на основе жалоб, характерных признаков и биохимического анализа крови установлен диагноз - панкреатит среднетяжелого течения (II стадия). Для реализации способа был использован аппарат типа «РОФЭС», с помощью которого выявлен риск дисфункции поджелудочной железы. В данном случае отношение нулей и единиц составило 12/21=0.57, что позволило сделать заключение об отклонении от функциональной нормы на 60%, и по 5-бальной шкале соответствует уровню (оценке) = 2, что соответствует высокой степени риска.

Пример 3. Пациент В., женщина, 79 лет. На основе жалоб пациента, УЗИ-исследования установлено заболевание щитовидной железы - увеличение второй степени. Пациентка проходит фармакологическое лечение, назначенное лечащим врачом. Для реализации способа был использован аппарат типа «РОФЭС», с помощью которого был выявлен средний риск дисфункции щитовидной железы.

В данном случае отношение нулей и единиц составило 10/21=0.38, что позволило сделать заключение об отклонении от функциональной нормы на 40% и по 5-бальной шкале соответствует уровню (оценке) = 3, что соответствует не высокой степени риска.

Повышение точности диагностики заявляемым способом, а следовательно, ее достоверности, иллюстрируется на Фиг. 4, где приведены гистограммы, поясняющие отличительные особенности работы по заявляемому способу от прототипа. Для построения эпюр специально была разработана программа, моделирующая эффект снижения влияния помехи на истинное значение и позволяющая оценить этот эффект количественно в зависимости от числа накопленных циклов измерений.

Пусть диапазон помех составляет ±5Δ, т.е. его можно представить массивом индексов этих дельт [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]. Например, -5Δ - означает отклонение экспериментального значения от истинного значения на 5Δ в сторону снижения, а 3Δ - его увеличение от истинного значения. Чем сильнее отклонение, тем грубее ошибка в интерпретации результатов диагностики. Будем считать отклонение на 5Δ как в плюс, так и в минус фатальной ошибкой. Нулевой индекс означает отсутствие помехи.

Моделирование осуществлялось с использованием генератора случайных чисел для выборки индексов из массива с повторением до 1000 раз, анализировалось отношение частоты появления чисел с крайними значениями индексов к частоте появления с нулевым индексом при однократном, двукратном, трехкратном и четырехкратном суммировании «амплитуд спектра», имитируя, таким образом, измерения и суммирование реальных амплитуд в спектральной функции. На Фиг. 4 слева в нижнем ряду представлены гистограммы без суммирования, а в верхнем слева направо двух-, трех- и четырехкратном суммировании.

В результате получились примерные соотношения по среднему арифметическому 0,92:0,1:0,03:0,02. Это означает, что четырехкратное суммирование снижает риск появления случайных ошибок и ошибок типа промах по сравнению с прототипом. Это позволило выявлять функциональные нарушения задолго до клинических проявлений и повысило общую точность - отношение истинно положительных и отрицательных результатов ко всем вариантам результатов (процент совпадений) до 89%.

Таким образом, использование заявляемого способа позволяет получить заявленный технический результат, выражающийся в повышении достоверности диагностики, в том числе за счет накопления полезного сигнала и улучшения соотношения сигнал/шум (помеха), а также за счет оценки соотношения между амплитудами спектра частот, относящихся к разным системам и органам.

Способ электропунктурной диагностики функционального состояния организма заключающийся в том, что генерируют электрический импульс, который подают через электроды на поверхность кожи в биологически активную зону МС7, измеряют ток, проходящий через эти электроды, отличающийся тем, что осуществляют серийную подачу электрических импульсов и измеряют ток, проходящий через электроды от каждого импульса, записывают каждое значение измеренного зашумленного сигнала и подвергают их цифровой обработке с выделением полезного сигнала путем расчета спектральной функции для каждого измерения с последующим многократным суммированием амплитуд соответствующих частот, записью в соответствующие модули памяти полученных массивов и их преобразования методом скользящего среднего с определением количества частот, отличающихся по амплитуде более чем на ±30% до и после преобразования методом скользящего среднего, подсчитывают индекс функциональных нарушений, равный отношению количества этих отличий к общему количеству характеристических частот для каждого органа или системы.