ФИЗИЧЕСКИЕ МЕХАНИЗМЫ И ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ГРВ БИОЭЛЕКТРОГРАФИИ
К. Г. КОРОТКОВ, Ю.А. ГАТЧИН, Б.А. КРЫЛОВ
УДК 681.78:574
Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики
ФИЗИЧЕСКИЕ МЕХАНИЗМЫ И ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ГРВ БИОЭЛЕКТРОГРАФИИ
Рассмотрены основные физические процессы, протекающие при газоразрядной визуализации (ГРВ) объектов различной природы.
Приведены основные параметры систем формирования изображений, комплекса вычисляемых параметров изображений, а также серийно выпускаемых ГРВ приборов.
Введение
Свечение объектов различной природы в электромагнитных полях высокой напряженности было обнаружено более 200 лет назад и с тех пор постоянно привлекало внимание исследователей (обзор литературы можно найти в [1, 2]). Однако только с созданием программно-аппаратных комплексов газоразрядной визуализации (ГРВ) в 1995 году исследование этих свечений получило статус научного направления. С тех пор были детально исследованы физические механизмы формирования свечений [3], налажено серийное производство приборов, созданы комплексы программ для приложений в медицине, биологии, исследовании материалов [4]. Было показано, что характеристики свечения поверхности кожного покрова человека зависят, в первую очередь, от активности вегетативной нервной системы с учетом системы адаптационных уровней [5].
Программно-аппаратные ГРВ биоэлектрографические комплексы нашли практическое применение в следующих основных областях.
Медицина – для анализа состояния вегетативной нервной системы и мониторинга реакций организма в процессе проводимой терапии [6,7,8]. ГРВ комплекс сертифицирован Минздравом РФ в качестве прибора медицинской техники.
Спорт – для оценки уровня соревновательной готовности спортсменов [9,10]. ГРВ комплекс по приказу Государственного Агентства по физической культуре и спорту устанавливается в училищах Олимпийского резерва России.
Правоохранительные органы – для оценки уровня стресса личного состава и лиц, склонных к противоправным действиям [11].
Исследование жидкостей и материалов – для выявления отличия натуральных и синтетических масел [12], оценки качества косметических препаратов [13], волос человека [14] опасности аллергенов по параметрам ГРВ свечения образцов крови [15] и целого ряда других приложений.
Столь широкий спектр применений обусловлен высокой чувствительностью метода ГРВ к изменениям эмиссионных параметров исследуемого объекта, помещенного в электромагнитное поле высокой напряженности, и применяемых методов обработки информации на базе современных подходов теории и методов искусственного интеллекта.
Физические принципы формирования изображений при газоразрядной визуализации
Для понимания принципов работы приборов газоразрядной визуализации (ГРВ) рассмотрим принципиальную схему устройства прибора (рис.1). Исследуемый объект 1 помещается на поверхности диэлектрической (в большинстве модификаций кварцевой) пластины 2, на которую подаются импульсы напряжения от импульсного генератора 4, для чего на обратную сторону пластины 2 нанесено прозрачное токопроводящее покрытие 3. При высокой напряженности поля в газовой среде пространства контакта объекта 1 и пластины 2 развивается разряд в газовой фазе 5, носящий название «скользящий газовый разряд» [16], параметры которого определяются свойствами объекта. Свечение разряда 6 с помощью оптической системы и ПЗС-камеры 7 преобразуется в видеосигналы, которые поступают в виде одиночных кадров или серии кадров в компьютер 8. Специализированный программный комплекс позволяет провести обработку изображений (ГРВ-грамм), представляющих собой пространственное распределение освещенности, зависящее от состояния исследуемого объекта.
Для примера на рис.2 приведены изображения газоразрядного свечения пальцев рук человека, типичные для различных состояний здоровья. У практически здорового человека (рис. 2 А) свечение равномерное и яркое по всей окружности пальца. У больного (в данном примере кардиологического) свечение характеризуется меньшей яркостью и наличием провалов свчения (рис. 2 Б), в то время как у человека в состоянии физиологического стресса (рис. 2 В) это свечение имеет только ряд отдельных выбросов. На этом же рисунке приведено характерное свечения капли жидкости (рис. 2 Г), несущее информацию о ее физико-химических свойствах.
Анализ больших баз данных людей в различном состоянии позволил, на базе методов компьютерной обработки изображений, определить комплекс параметров, которые в ряде случаев позволяют формировать диагностические заключения. В специализированном программном ГРВ комплексе вычисляются следующие параметры: площадь изображения (количество пикселей изображения ненулевой яркости), распределение пикселей изображения по яркости, и ряд других, описываемых ниже.
При всем многообразии конкретных технических решений сущность процесса визуализации может быть сведена к некоторой теоретической схеме [3]. Первичным процессом является процесс взаимодействия электромагнитного поля (ЭМП) с объектом исследования, в результате которого при определенной напряженности ЭМП с поверхности объекта возникает эмиссия заряженных частиц и фотонов, участвующих в инициировании начальных фаз газового разряда. Газовый разряд, в свою очередь, может влиять на состояние объекта, вызывая вторичные эмиссионные и тепловые процессы. Неоднородность поверхности и объема исследуемого объекта, процессы эмиссии заряженных частиц или выделения газов оказывают влияние на параметры электромагнитного поля, за счет чего изменяются характеристики тока разряда и оптического излучения. При этом основная информация извлекается из характеристик свечения. Приемник излучения преобразует пространственное распределение освещенности в изображение, анализ которого приводит к формированию набора параметров. Из параметров строится симптомокомплекс [17, 18], необходимый для формирования заключения: анализа состояния пациента при конкретном заболевании, количественной оценки уровня психоэмоциональной реакции испытуемого на воздействующие стимулы, оценки уровня стресса и так далее. Дополнительная информация извлекается из анализа динамических рядов изображений, то есть временной динамики процессов [19].
При исследовании объектов различной природы, как биологических (БО), так и неорганических, извлечение информации о состоянии объекта происходит за счет процессов нескольких уровней [3]:
Объект включен в цепь протекания электрического тока в системе связанных LC контуров (рис.1), поэтому изменения комплексного сопротивления объекта за счет физических и/или физиологических процессов приводит к перераспределению токов в контурах и сказывается на параметрах свечения. В частности, биологический объект представляет собой систему с неоднородным распределением элементов различной проводимости вблизи поверхности, например, кости, кровеносные сосуды, соединительная ткань. Это приводит к формированию неоднородного рельефа распределения ЭМП вблизи поверхности, что влияет на характер развития разряда.
Наличие влажности, неоднородностей структуры поверхности приводят к модификации условий развития разряда.
Выделение газов поверхностью объекта влияет на параметры формирования разряда.
Подача на поверхность биологического объекта короткого импульса напряжения при аппаратном ограничении протекающего импульсного тока вызывает нервно-сосудистую реакцию как прилегающих участков, так, в определенных случаях, и всего организма. Характер этой реакции зависит от физиологического статуса отдельных органов и систем, что влияет на параметры изображения.
В большинстве случаев формируемое изображение является результатом совместного действия двух процессов. В начале развивается лавинный разряд в узком зазоре, ограниченном поверхностями объекта и диэлектрика (стекла). Этот процесс инициирует скользящий разряд по поверхности диэлектрика. Скользящим разрядом называется электрический разряд, развивающийся по поверхности раздела двух сред, одна из которых – газообразный диэлектрик (воздух), а другая – диэлектрик или полупроводник с конденсированной (твердой или жидкой) фазой [16]. В частности, скользящий разряд возникает при быстроменяющемся напряжении на поверхности тонкослойного диэлектрика, когда другая его сторона покрыта токопроводящим слоем, при резко неравномерном электрическом поле. Примером такого типа разряда является разряд в системе электродов металлическое острие – плоский электрод, покрытый слоем диэлектрика, когда острие расположено перпендикулярно плоскости. Эта система служит хорошей моделью при исследовании пальцев рук человека.
Длина разрядных треков (стримеров) и импульсный ток зависят как от геометрии системы, так и от параметров окружающей среды и подаваемого напряжения. Знание этих зависимостей важно при конструировании ГРВ приборов. В большинстве случаев эти зависимости выражаются эмпирическими формулами [16, 20, 21], отражающими влияние различных параметров системы.
L = k C2U5V0,25 (1)
где С {Ф/см2}- удельная поверхностная емкость; 2 < L < 10 – длина скользящего разряда {мм}; U {кВ} – приложенное напряжение; V {Вс-1} – скорость нарастания напряжения; k – коэффициент, равный (13-21)*1013 в зависимости от полярности напряжения, материала диэлектрика и формы воздействующего напряжения (импульсного или синусоидального). Отметим, что при длительности импульса меньше 10-9 с разряд этого типа вообще не развивается.
Длина стримеров при подаче напряжения положительной полярности увеличивается с увеличением толщины диэлектрика, при отрицательной полярности напряжения длина стримеров уменьшается с увеличением толщины диэлектрика, что описывается эмпирической формулой (с учетом знака U) [21]:
L = – 40 + 8,5U – 10ln d/d0, (2)
где L{мм}, 3<U<30 кВ, 0,1<d<10 мм, d0 = 1 мм.
В ГРВ устройствах на электроды подают серию биполярных импульсов напряжения. При каждом из них возникает соответствующая фаза разряда, и окончательная картина представляет собой суперпозицию изображений от положительного и отрицательного разрядов (с учетом искажения электрического поля положительным поверхностным зарядом, оставшимся после предыдущих разрядов) [3]. Для ГРВ используется лишь слаботочная – лавинная фаза этого разряда, при которой интегральная величина тока в импульсе не превышает 50 мА.
По результатам проведенных автором исследований, совпадающих с данными [21, 22], наличие на поверхности шероховатостей, пыли или влаги, если с ними не связано изменение поверхностной проводимости, не сказывается на изображении. В случае электродной системы острие-плоскость поверхностный разряд всегда дает строго симметричные фигуры, между тем при исследовании жидкостей и биологических объектов, наблюдаются фигуры сложной формы (см. рис.2).
Спектр излучения поверхностного разряда в воздухе состоит в основном из молекулярных полос второй положительной системы азота, а также содержит линии СО, СО2 и О2 [3] что обычно наблюдается в слаботочном разряде в воздушной среде. Основная область спектра излучения находится в диапазоне 280-800 нм. В электроположительных газах (воздух, азот, водород и др.) вид газоразрядных фигур качественно идентичен, в то время как введение электроотрицательных добавок (например, CCl4) вызывает кардинальное изменение всей фигуры: резкое уменьшение размера и подавление “тонкой структуры” изображения. По данным [16, 22] это связано с тремя основными процессами: поглощением инициирующих медленных электронов, что препятствует развитию электронных лавин; поглощением вторичных электронов, рожденных в лавине; искажением электрического поля за счет отрицательных ионов.
Основные информативные признаки объектов, проявляющиеся при Газоразрядной Визуализации.
При ГРВ информация об объекте передается на параметры изображения за счет его воздействия на характеристики разряда: интенсивность, длительность, частоту следования и пространственное распределение отдельных лавинных актов, а также спектральный состав излучения. В качестве основных информативных признаков биологических объектов можно выделить:
факторы, вызывающие изменение электрического поля в разрядном зазоре (например, неоднородность структуры поверхности или объема), так как при одинаковой концентрации инициирующих частиц в областях с максимальной напряженностью электрического поля лавинные разряды возникают преимущественно и развиваются более интенсивно по сравнению с соседними областями;
пространственная или временная неоднородность эмиссионных свойств поверхности объекта, так как от них зависят как величина тока разряда, так и частота следования разрядов;
пространственная или временная неоднородность собственного газовыделения (или испарения) поверхности объекта, так как оно влияет на состав газовой среды в зазоре, а, следовательно, на интенсивность разряда и спектральный состав излучения;
неоднородность поверхности объекта по электропроводности или ее изменения во времени, так как от нее зависят интенсивность отдельных актов разряда и их частота следования;
общий импеданс электрической цепи, зависящий, при постоянстве прочих параметров, от электрических свойств исследуемого объекта, его поверхности и объема.
Аналитические модели, развитые в последние годы, в совокупности с экспериментальными данными позволили сделать следующие выводы, существенные для практической реализации метода ГРВ биоэлектрографии:
Характер физических процессов в рамках единичного акта разряда практически не зависит от формы подаваемого напряжения (синусоидального или импульсного), а определяется перераспределением электрического поля в разрядном зазоре благодаря накоплению поверхностного заряда на ограничивающих электродах и исследуемом объекте.
Оптимальным является использование последовательности коротких импульсов напряжения. Сопоставление ГРВ-грамм, полученных при различных длительностях импульсов ТU показало, что наилучшее качество выявления металлических включений в толще диэлектрика наблюдается при 5мкс <ТU<15мкс. В ГРВ приборах длительность импульсов выбрана 10 мкс, что представляется оптимальным с точки зрения выявляемости структурных неоднородностей.
Математический анализ тепловых процессов на поверхности биообъекта в условиях получения ГРВ биоэлектрограмм показывает, что при характерном времени воздействия 10-5с выделяемой в разряде мощности оказывается недостаточно для сколь-нибудь заметного температурного воздействия на объект. Это свидетельствует о невозмущающем характере процесса измерения.
Используемые в ГРВ исследованиях биологические жидкости: природная вода, кровь, моча – имеют естественные микровключения, которые поляризуются в приложенном электрическом поле и являются источниками микронеоднородностей. Анализ структуризации этих жидкостей в условиях ГРВ показывает, что в рассматриваемом объеме жидкости формируется стационарное неоднородное распределение микровключений [3].
Основная причина этого явления – возникновение поля давлений вблизи колеблющегося тела в покоящейся жидкости. В результате этого процесса жидкость из гомогенного состояния переходит в состояние объемно неоднородного диэлектрика и к ней применимы соображения об искажении электрического поля над поверхностью подобного диэлектрика.
Принципы построения программно-аппаратных ГРВ комплексов
Развитые на основании исследованных физических процессов принципы были реализованы в программно-аппаратных ГРВ комплексах. Высокопроизводительный RISC микроконтроллер позволяет проводить управление прибором и выбор рабочих параметров от ЭВМ, синхронизировать работу всех блоков, а также настраивать параметры прибора при проведении метрологических испытаний. Микроконтроллер управляет главным блоком питания и импульсным стабилизатором, напряжение от которого подается на блок формирования высоковольтных импульсов. Программируемая задержка записи телевизионного сигнала по отношению к поданному импульсу напряжения позволяет отслеживать динамику реакции биологического объекта на импульс возбуждения.
Стандартная модификация прибора имеет следующие параметры: амплитуда биполярных импульсов от 3 до 20 кВ с непрерывно/ступенчатой регулировкой; длительность импульсов 10 микросекунд; частота следования импульсов до 1000 Гц; установка времени
экспозиции в диапазоне 0,1 с до 32 с; осуществление двухсторонней связи с компьютером по USB порту, что позволяет как передавать информацию (команды) в прибор, так и осуществлять диагностику режимов работы прибора; кварцевая стабилизация всех параметров с точностью не хуже 1%; габариты порядка 250х350х80 мм, масса порядка 3 кГ. прибор работает как от источника постоянного тока напряжением 12 В, так и от сети переменного тока напряжением 110-220 В на базе импульсных схем стабилизации.
Параметры ГРВ-грамм, используемые для анализа
Существующие прикладные пакеты обработки изображений не могут быть использованы для обработки ГРВ-грамм в связи со спецификой возникающих задач, необходимостью учета диагностических гипотез и проведения обработки на уровне систем принятия решения. Поэтому была разработана программная среда обработки и анализа ГРВ-грамм, ориентированная на работу в различных предметных областях. Адаптация осуществляется за счет комбинации оптимальных для данной предметной области операций из библиотеки, выбора соответствующих процедур и (или) подбора оптимальных пороговых значений.
В состав библиотеки включены следующие основные алгоритмы.
Подавление высокочастотной составляющей шума. Алгоритм основан на пороговом методе обработки изображений с учетом особенностей ГРВ-грамм [17].
Подавление низкочастотной составляющей шума (помехи). В работах [18, 19] предложен подход, в основе которого лежит эвристически определяемая мера зашумленности изображения, определяемая на основе анализа фрагментного спектра изображения с вычислением площади Sm и медианы k0 этого спектра. Пороговое значение фона q вычисляется как функция от Sm и k0, т.е. q=f(Sm,k0) . В простейшем случае это может быть часть общей площади спектра, т.е. q=h3*Sm, где h3 настраиваемый коэффициент, обычно h3<1. Все компоненты размером меньше q удаляются из изображения. 5 Для оценки специфических изменений изображений, характерных для конкретных задач, разработан набор автоматизированных функций вычисления следующих количественных параметров ГРВ-грамм [17, 18, 19]. Общая площадь изображения (в пикселях): S = x y pij , где pij = 1, если b(i,j) > m и pij = 0, если b(i,j) < m ; b(i,j) – значение яркости элемента изображения (пикселя), m – пороговое значение яркости, определяемое экспертным путем в зависимости от решаемой задачи.
Интегральная яркость изображения (в относительных единицах от 0 – абсолютно черное, до 250 – абсолютно белое):
где d[i]- количество пикселей изображения, для которых b(x,y)=i, i(0, 250);