Семенютин Владимир Борисович – д-р биол. наук, профессор, зав. НИЛ патологии мозгового кровообращения
197341, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2
Semenyutin Vladimir B. – doctor of biological sciences, professor, head of the research laboratory of cerebrovascular pathology
2, Akkuratova str., Saint Petersburg, 197341
Антонов Валерий Иванович – д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой высшей математики
195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29
Antonov Valeriy I. – doctor of technical sciences, professor, head of the department of higher mathematics
29, Politehnicheskaya str., Saint Petersburg, 195251
Веснина Анастасия Андреевна – младший научный сотрудник НИЛ патологии мозгового кровообращения
Vesnina Anastasiya A. – Junior Researcher, Research Laboratory of Cerebral Circulation Pathology
29, Politehnicheskaya str., Saint Petersburg, 195251
Малыхина Галина Федоровна – д-р техн. наук, профессор, профессор высшей школы киберфизических систем и управления
195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29
Malykhina Galina F. – Doctor of Technical Sciences, Professor, Professor of the Higher School of Cyber-Physical Systems and Control
29, Politehnicheskaya str., Saint Petersburg, 195251
Никифорова Анна Александровна – канд. мед. наук, старший научный сотрудник нИл патологии мозгового кровообращения
197341, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2
Nikiforova Anna A. – Senior Researcher, Research Laboratory of Cerebral Circulation Pathology, PhD
2, Akkuratova str., Saint Petersburg, 197341
Панунцев Григорий Константинович – канд. мед. наук, старший научный сотрудник нИл патологии мозгового кровообращения
197341, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2
Panuntsev Grigory K. – Senior Researcher, Research Laboratory of Cerebral Circulation Pathology, PhD
2, Akkuratova str., Saint Petersburg, 197341
Сальников Вячеслав Юрьевич – канд. техн. наук, доцент высшей школы киберфизических систем и управления
195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29
Salnikov Vyacheslav Yu. – Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Higher School of Cyber-Physical Systems and Control
29, Politehnicheskaya str., Saint Petersburg, 195251
В настоящее время для неинвазивной оценки состояния церебральной ауторегуляции используются системы обработки данных после проведения исследования, требующие значительного времени (от 2 до 3 часов), необходимого для снятия, преобразования и обработки данных. Актуальность разработки систем для оценки состояния церебральной ауторегуляции в режиме реального времени связана с необходимостью сокращения времени обработки данных, получения результата и возможностью проводить регистрацию ее показателей в динамике при проведении функциональных тестов и мониторингов при лечении пациентов в палатах интенсивной терапии. Разработан программно-аппаратный комплекс для неинвазивной оценки церебральной ауторегуляции у человека в режиме реального времени, основанной на непрерывной регистрации сдвига фаз между линейной скоростью кровотока в артериях основания мозга и системного артериального давления с помощью Фурье и вейвлет-преобразования в диапазоне волн Майера. Программноаппаратный комплекс показал свою эффективность и информативность при стандартизированных нагрузках и может быть использован для диагностики состояния церебральной ауторегуляции в режиме реального времени у больных и для изучения механизмов регуляции мозгового кровотока у здоровых добровольцев.
Data processing systems for non-invasive evaluation of cerebral autoregulation are time-consuming and take 2–3 hours to collect, convert and process the data. Development of systems of real-time evaluation of cerebral autoregulation seems to be critical to reduce the time of data processing, obtaining results and to monitor its parameters in functional tests and monitoring the treatment of patients in intensive care units. The developed software and hardware platform of real-time non-invasive evaluation of cerebral autoregulation based on continuous recording of the phase shift between the linear blood flow velocity in the arteries at the base of the brain and systemic arterial pressure uses Fourier and wavelet transform in the Mayer wave range. The hardware-software complex was shown to be effective and informative under standardized loads and can be used to real-time diagnose the state of cerebral autoregulation and to study the mechanisms of regulation of cerebral blood flow in healthy volunteers.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.