Application of optical analysis methods for non-invasive monitoring of blood oxygen saturation level

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

An intelligent optical system for medical express diagnostics has been developed and tested. A method for visualizing the oxygen status of biological tissues in the form of "digital images" describing the general functional state of the human body is demonstrated. It has been shown that the method of principal components and hierarchical clustering can be used in combination with optical methods for detecting hemoglobin forms in biological tissues to perform non-invasive monitoring and express diagnostics of the oxygen status of the human body. The results obtained show that it is possible to stratify the subjects into risk groups based on optical sensor readings. In comparison with pulse oximetry, the use of which is common for determining the oxygen saturation level of blood, the described method can be employed to estimate peripheral oxygen saturation, and thus thrombosis and ischemia of the extremities can be detected in time.

Sobre autores

M. Guzenko

Institute for Analytical Instrumentation, Russian Academy of Sciences

Email: maria51m@mail.ru
St. Petersburg, Russia

M. Mazing

Institute for Analytical Instrumentation, Russian Academy of Sciences

St. Petersburg, Russia

A. Zaitseva

Institute for Analytical Instrumentation, Russian Academy of Sciences

St. Petersburg, Russia

Bibliografia

  1. Л. П. Кислякова, А. Л. Буляница, Ю. Я. Кисляков и В. И. Гуляев, Научное приборостроение, 26 (2), 37 (2016).
  2. Yu. Ya. Kislyakov, S. A. Avduchenko, L. P. Kislyakova, and A. Yu. Zaitceva, J.Comput. Theor. Nanosci., 16, 4502 (2019).
  3. А. В. Абрамцова и В. Ю. Куликов, Медицина и образование в Сибири, 2, 8 (2011).
  4. M. T. Ganter, U. Schneider, M. Heinzelmann, et al., J. Clin. Anesth., 19, 569 (2007).
  5. J. Kofstad, Scand. J. Clin. Lab. Inv., 41 (4), 409 (1981).
  6. I. Hennesey and A. Japp, Arterial blood gases made easy (CBS, Churchill Livingstone, 2007).
  7. R. Beasley, A. McNaughton, and G. Robinson, Lancet, 367, 1124 (2006).
  8. D. P. Davis, J. Q. Hwang, and J. V. Dunford, Prehosp. Emerg. Care, 12, 46 (2008).
  9. K. Warrior, P. A. Chung, N. Ahmed, et al., Crit. Care Explor., 2 (6), 140 (2020).
  10. M. Javid, T. R. Magee, and R. B. Galland, Eur. J. Vasc. Endovasc. Surg., 35 (1), 84 (2008).
  11. H. Obara, K. Matsubara, and Yu. Kitagawa, Ann. Vasc. Diseases, 11 (4), 443 (2018).
  12. S. Nitecki, B. Brenner, A. Hoffman, et al., Eur. J. Vasc. Surg., 7 (4), 414 (1993).
  13. J. Yang, D. Zhang, A. F. Frangi, and J. Yang, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach.Intell., 26 (1), 131 (2004).
  14. A. Daffertshofer, C. J. C. Lamoth, O. G. Meijer, and P. J. Beek, Clin. Biomech. 19 (4), 1 (2004).
  15. F. Murtagh and P. Contreras, WIREs: Data Mining and Knowledge Discovery, 7 (3), 1219 (2017).
  16. S. C. Johnson, Psychometrika, 32, 241 (1967).
  17. A. Yu. Zaitceva, L. P. Kislyakova, Yu. Ya. Kislyakov, and S. A. Avduchenko, J. Phys.: Conf. Ser. 1400 (3), 3022 (2019).
  18. Yu. Ya. Kislyakov, S. A. Avduchenko, L. P. Kislyakova, and A. Yu. Zaitceva, J.Comput. Theor. Nanosci. 16, 4502 (2019).
  19. Д. О. Кирсанов, Дисс.. д-ра хим. наук (СПбГУ, СПб., 2014).
  20. G. E. P. Box and N. R. Draper, Empirical Model-Building and Response Surface (Wiley, N.-Y., 1987).
  21. Р. М. Воронин, Актуальные проблемы медицины, 14 (10), 173 (2011).
  22. K. H. Esbensen, Multivariate Data Analysis - in practice. An introduction to multivariate data analysis and experimental design (CAMO AS, Oslo, 2001).
  23. I. T. Jolliffe, Principal component analysis (Springer Science & Business Media, N.-Y., 2002).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».