Мяснянкин Максим Борисович, аспирант каф. биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Maksim B. Myasnyankin, Post-Graduate Student of the Department of Biomedical Engineering
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Кузьмин Александр Алексеевич, д-р технических наук, доцент каф. биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Alexander A. Kuzmin, Dr. of Sci. (Engineering), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Biomedical Engineering
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Вадим Владимирович Серебровский, д-р технических наук, проф.
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Vadim V. Serebrovsky, Dr. of Sci. (Engineering), Professor
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Алдохин Евгений Александрович, студент
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Evgeny А. Aldokhin, Student
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Цель исследования - разработка метода обработки и графического отображения многоканальных медицинских сигналов в квазиреальном времени.
Методы. Метод предполагает сегментацию программы на легко используемые, дополняемые и изменяемые модули-классы, которые объединены в общую иерархию с использованием объектно- ориентированных принципов наследования, что позволяет строить системы регистрации медицинских сигналов любой сложности. Метод основан на дроблении общего вычислительного процесса на определенные стадии, называемые ступенями. На каждую ступень выделяется отдельная часть аппаратных средств, а между ступенями организуется процесс передачи входных-выходных данных. Совокупность ступеней представляет собой конвейер для обработки данных. Предложенная архитектура системы обработки медицинских сигналов позволяет осуществлять конвейерную многопоточную обработку многоканальных медицинских сигналов, что повышает эффективность использования многоядерных вычислительных платформ.
Результаты. На основе предложенного метода разработана модульная структура программного обеспечения обработки медицинских сигналов для многоканальной системы сбора данных. Обработка данных в ступенях-обработчиках конвейера включает в себя такие типичные операции, как запись данных на жесткий диск или в отдельный буфер памяти, фильтрация сигнала - удаление постоянной составляющей или подавление определенного спектра частот, вычисление диагностических показателей сигнала, анализ полученных показателей, принятие решений и т. п. Согласно предложенной модульной структуре разработано программное обеспечение обработки многоканальных медицинских сигналов в реальном времени.
Заключение. В ходе проведенного исследования было разработано программное обеспечение обработки многоканальных медицинских сигналов в реальном времени. Разработан метод, позволяющий сегментировать программу на легко используемые, дополняемые и изменяемые модули-классы, которые объединены в общую иерархию с использованием объектно-ориентированных принципов наследования.
The purpose of research is development of a method for processing and graphical display of multichannel medical signals in quasi-real time.
Methods. The method assumes segmentation of the program into easily used class modules, which are combined into a common hierarchy using object-oriented inheritance principles. It allows building medical signal registration systems of wide complexity. The method is based on the division of the general computational process into certain stages, called steps. A separate part of the hardware is allocated for each stage, and the process of transferring input-output data is organized between the stages. The set of steps is a pipeline for data processing. The proposed architecture of the medical signal processing system allows pipelined multi-threaded processing of multichannel medical signals, which increases the efficiency of using multi-core computing platforms.
Results. Based on the proposed method, a modular structure of medical signal processing software for a multichannel data acquisition system was developed. Data processing in pipeline processing stages includes such typical operations as writing data to a hard disk or to a separate memory buffer, signal filtering - removing a constant component or suppressing a certain frequency spectrum, calculating signal diagnostic indicators, analyzing the obtained indicators, making decisions, and etc. According to the proposed modular structure, software for processing multichannel medical signals in real time has been developed.
Conclusion. In the course of the study, software for processing multichannel medical signals in real time was developed. A method has been developed that allows the program to be segmented into easily used class modules, which are combined into a common hierarchy using object-oriented inheritance principles.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.