ТЕХНИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ – СОФИЯ, ФИЛИАЛ ПЛОВДИВ

ФАКУЛТЕТ ПО ЕЛЕКТРОНИКА И АВТОМАТИКА

КАТЕДРА “ЕЛЕКТРОНИКА”

МАГ. ИНЖ. МИТКО ПЕТРОВ ШОПОВ

МЕТОДИ И СРЕДСТВА ЗА РЕАЛИЗИРАНЕ НА УЕБ БАЗИРАНИ СИСТЕМИ ЗА ПЕРСОНАЛИЗИРАНО

ЗДРАВЕОПАЗВАНЕ

АВТОРЕФЕРАТАВТОРЕФЕРАТ

на дисертация

за присъждане на образователна и научна степен

„ДОКТОР”

Научна специалност: “Електронизация в медицината”

Научни ръководители: доц. д-р Галидия Иванова Петрова

проф. д-р Гриша Валентинов Спасов

Пловдив 2014

Дисертационнният труд е обсъден и насочен за защита на заседание на катедра „Електроника“ към факултет „Електроника и автоматика“ на Технически Университет – София, филиал Пловдив, състояло се на 19.02.2014 г.

Дисертационният труд е изложен в 138 страници и включва 53 фигури, 10 таблици и 34 формули. Състои се от въведение, речник на използваните термини, четири глави, изводи и библиографска справка. Библиографската справка обхваща 147 заглавия на латиница и кирилица. Номерата на използваните в автореферата фигури и таблици съвпадат с тези в дисертацията.

Дисертационният труд е разработен по време на редовна докторантура към катедра „Електроника“ при Технически Университет – София, филиал Пловдив.

Защитата на дисертационния труд ще се състои на 11.06.2014 г. от 13:00 ч. в заседателна зала, IV корпус на Технически Университет – София, филиал Пловдив.

Автор: Митко Петров Шопов

Заглавие: Методи и средства за реализиране на уеб базирани системи за персонализирано здравеопазване

ОБЩА ХАРАКТЕРИСТИКА НА ДИСЕРТАЦИОННИЯ ТРУД

Актуалност на проблема

Устойчивото развитие в областта на информационните и комуникационни технологии от последните години и масовото разпространение на Интернет и съпътстващите го технологии наложи появата на нови приложения и услуги, както и модернизирането на вече съществуващи такива, в редица области на човешкия живот. Макар и с известно изоставане във времето, появата на електронни услуги не подминава и една сравнително консервативно развиващата се област, каквато е тази на здравеопазването. Наред с вече наложени термини като телемедицина и телездравеопазване, все по-широко се използват термини като електронно здравеопазване, клинични и болнични информационни системи, електронни записи на пациента, а от сравнително скоро и термини като мобилно здравеопазване и системи за персонализирано здравеопазване (СПЗ), които бележат началото на процеса за приобщаване на новите технологии и оформяне на нови направления в развитието на здравеопазването.

Основната цел на СПЗ е постигане на непрекъснатост на предоставяните здравни грижи на всички нива, посредством приложения за дистанционно наблюдение и управление независими от местоположение, заобикаляща среда и време. През последните години се наблюдава ръст на пазара в Европа на такива устройства и услуги, а развитието им е заложено сред приоритетите на Седма рамкова програма на ЕС.

Цел и задачи на дисертационния труд

Целта на дисертационния труд е изследване и оптимизиране на мрежови архитектури реализирани чрез безжични биомедицински сензори и персонален монитор, с оглед на възможностите за интегрирането им в уеб базирани системи за персонализирано здравеопазване.

За постигане на тази цел в настоящия труд се поставят следните задачи:

1. Изследване на архитектури и протоколи за реализиране на уеб базирани СПЗ по критериите: енергийна ефективност, времезакъснения и отвореност на системата за интегриране на нови модули към нея и интегрирането с другиѝ системи.

2. Да се дефинират основните потоци от данни в системите за персонализирано здравеопазване и да се предложи аналитичен модел за определянето на основните им параметри.

3. Да се предложат сценарии за симулационно изследване на мрежите от биомедицински сензори и определяне на основните им параметри.

4. Да се изгради прототип на мрежа от биомедицински сензори с персонален монитор базиран на мобилен телефон или медицински шлюз.

стр. 1

5. Да се проектира и реализира експериментална среда за изследване на протоколи и процеси в многослойни уеб базирани системи за персонализирано здравеопазване.

Методи на изследване

Теоретичните изследвания в дисертацията се базират на елементи от математическия апарат „Мрежова математика” и симулационно моделиране. Приложните изследвания се базират на насочени експерименти и програмиране на езиците Python и Java.

Апробация

Част от резултатите, представени в дисертационния труд са влезли в отчетите на научни и научно-приложни договори:

1. Проект по НИС към ТУ-София, договор № 102пд078-19/2010, тема: “Реализиране на експериментална среда за изследване на протоколи и процеси в многослойни web-базирани системи за персонализирано здравеопазване“.

2. Проект по НИС към ТУ-София, договор № 091ни060-17/2009, тема: “Разработване на експериментален пациентен монитор за събиране на данни от мрежа от сензори за измерване на физиологични параметри“.

3. Проект по НИС към ТУ-София, договор № 091ни066-17/2009, тема: “Web базирана експериментална мрежа за изследване на информационното взаимодействие и трафика в системи за персонализирано здравеопазване“.

Приложимост на резултатите

Предложения аналитичен модел може да бъде използван за определяне на граничните стойности на изследваните величини при зададена конфигурация на мрежата от биомедицински сензори, както и за решаване на обратната задача – при зададени гранични стойности, да се определи конфигурацията на мрежата, която ги удовлетворява. Проектирания приложен протокол може да бъде използван при извличането на данни от разнородни сензори.

Публикации

Основните теоретични и приложни резултати от дисертационния труд са представени в 13 публикации, както следва: две в списание „Автоматика и Информатика”, осем доклада в сборници на специализирани научни конференции с международно участие и три доклада в национални конференции.

Обем и структура

Дисертационният труд е изложен в 138 страници. Състои се от увод, речник на използваните термини, четири глави, заключение и библиографска справка от 147 литературни източника. Съдържа 53 фигури и 10 таблици.

стр. 2

КРАТКО СЪДЪРЖАНИЕ НА ДИСЕРТАЦИЯТА

Глава 1: Литературен Обзор

1.1. Електронно здравеопазване

Терминът електронно здравеопазване (e-health) се въвежда като обединяващ за всички дейности в областта на здравеопазването, свързани с въвеждането и използването на електронни методи и инструменти, и най-вече средствата, предлагани от областта на информационните и комуникационни технологии (ИКТ), за нуждите на гражданите, пациентите и изпълнителите на медицински услуги.

1.1.2. Мобилно здравеопазване

Мобилното здравеопазване е един от сравнително новите клонове на развитие на електронното здравеопазване, който значително променя начина, по който информацията се извлича, прехвърля, съхранява и обработва. Приложенията на мобилното здравеопазване включват събирането на клинични данни, достъп до здравна информация от лекари, изследователи и пациенти, осъществяване на двупосочна връзка пациент-лекар и мониториране на важни физиологични параметри на пациента в реално време. Възможността за мониториране на пациенти в реално време е едно от най-обещаващите приложения на мобилното здравеопазване. За тази цел се появяват и развиват нов тип сензорни мрежи – безжични мрежи от биомедицински сензори (БМБС). БМБС се състои от множество сензорни възли, разположени по, в близост или имплантирани в тялото на пациента. Тези сензорни възли притежават по-голяма функционалност спрямо обикновените сензори и затова се наричат още интелигентни сензори.

1.2. Системи за персонализирано здравеопазване

През последните няколко години се наблюдава промяна в стратегията за развитие на електронното здравеопазване в Европа, която се илюстрира най-добре със системите за персонализирано здравеопазване (СПЗ). СПЗ използват интелигентни биомедицински сензори, мобилни безжични комуникации на близко и далечно разстояние, мобилни изчислителни устройства с удобен потребителски интерфейс, цифрова обработка на сигналите, като ги интегрират със системи на центрове за бърза и неотложна помощ, клинични и болнични информационни системи. СПЗ се занимават с персонализирането на превенцията и лекуването на заболявания и подпомагането на пациенти с различни медицински нужди. Основната цел е постигане на непрекъснатост на предоставяните здравни грижи на всички слоеве, посредством приложения за дистанционно наблюдение и управление, независими от местоположение, заобикаляща среда и време. Тази приемственост на здравните грижи е предпоставка за предоставяне на превантивно, персонализирано и ориентирано към индивидуалния гражданин здравеопазване.

Архитектурата на СПЗ се състои от три основни нива: мрежа от

стр. 3

биомедицински сензори, персонален сървър, медицински сървъри (фигура 1.5).

Фигура 1.5: Трислойна архитектура на СПЗ

1.2.1. Безжични мрежи от биомедицински сензори

Първият слой на СПЗ обхваща набор от безжични биомедицински сензори, които са свързани и изграждат БМБС. При реализиране на безжичната комуникация в БМБС се предпочита използването на стандартни комуникационни технологии. Едно от предимствата на този подход е постигането на съвместимост между продуктите на различни производители. Най-често използваните стандартни безжични технологии за БМБС са (таблица 1.2): групата на безжични локални мрежи (WLAN – IEEE 802.11a/b/g), групата на безжичните персонални мрежи (WPAN) – IEEE 802.15.1 (Bluetooth), IEEE 802.15.3 (UWB), IEEE 802.15.4 (ZigBee), групата на мобилните клетъчни комуникации (GSM, GPRS, UMTS, 3G, 4G).

Таблица 1.2: Сравнение на безжичните стандарти подходящи за БМБССтандарт Честотна лента Максимална скорост на

предаванеОбхват Тип

IEEE 802.11a/g 5 GHz / 2.4 GHz 54 Mbps 120-140m LANIEEE 802.11b 2.4 GHz 11 Mbps 140 m LANIEEE 802.11n1 2.4/5 GHz 248 Mbps 250 m LANIEEE 802.15.12 2.4 GHz 3 Mbps 100 m PANIEEE 802.15.4 868/915 MHz

2.4 GHz40kbps250 kbps

75m PAN

IEEE 802.15.63 1 THz > 1 Gbps 10m BANМаксималната скорост е за IEEE 802.11n с два потока (четири антени) 1

Bluetooth версия 2.0 (EDR), клас 1 устройство 2

Непотвърдени (в процес на разработване) 3

1.3. Уеб базирани СПЗ

Постигането на съвместимост на отделните компоненти на СПЗ, както и осигуряването на универсално информационно взаимодействие между отделните им слоеве е една от важните задачи при проектирането на подобен

стр. 4

род системи. Софтуерен компонент, който улеснява взаимодействието на едно приложение с други приложения, мрежи, хардуер или операционна система е междинния слой или middleware. Този компонент има за цел да прикрие сложността на взаимодействие, типична за разпределените системи. СПЗ се различават по начина си на работа и специфичните си изисквания от стандартните бизнес информационни системи, което налага прилагането на специфични технологии или модифицирането на съществуващите.

1.3.1. Приложение на уеб технологиите в СПЗ

Последните тенденции при изграждането на разпределени информационни системи са насочени към приложението на технологии ориентирани към предоставянето на уеб базиран интерфейс посредством достъп до услуга (Service Oriented Architectures – SOA) или достъп до ресурс (Resource Oriented Architecture – ROA). Общото название на този тип интерфейси е уеб услуги (Web services). Уеб услугите предоставят middleware – платформено независим интерфейс и комуникационен механизъм. Проблемът с реализацията на този middleware слой е, че той трябва да е разпределен между всички устройства, което може да направи програмирането му сложно поради разликата в характеристиките и ресурсите на устройствата в СПЗ.

Адаптирането на уеб услугите към БМБС може да следва две различни насоки. При единия подход интегрирането може да се извърши директно върху сензорния възел посредством използването на DPWS (Device Profile for Web Services). Основен недостатък на реализирането на уеб услугите директно върху сензорните възли е необходимостта от допълнителни програмни и хардуерни ресурси, свързани с реализирането на протоколния стек на уеб услугите. Интегрирането на сензорите към SOA архитектурата в този случай може да се осъществи посредством използването на допълнителен шлюз. В СПЗ този шлюз се явява персоналния сървър. За интегрирането на подобни устройства към архитектурата на уеб услугите се препоръчва използването на REST услуги.

1.4.2. Проблеми при проектирането на СПЗ

Системите за персонализирано здравеопазване имат за цел да променят значително начина по който здравните услуги достигат до индивидуалния гражданин. Наличните технологични възможности за целта вече са достъпни и широко използвани. Съществуват обаче редица проблеми, свързани с прилагането им в контекста на здравеопазването. Голяма част от проблемите са свързани с намирането на подходящите технологични решения и правилното им конфигуриране и адаптиране. Наред с това съществуват и редица нови проблеми, произтичащи от липсата на стандартизиране, което възпрепятства изграждането на хетерогенни системи. Необходимо е също така да се оценят параметрите на отделните компоненти от СПЗ като се предложат механизми за поддържането им в определени граници. Голяма част от проблемите са свързани с БМБС и засягат избора на комуникационен интерфейс и протоколен стек. От една страна, комуникацията трябва да се характеризира с ниска консумация на енергия, малки размери на комуникационният блок и висока надеждност, като

стр. 5

същевременно, от друга страна, осигурява необходимата пропускателна способност за различните приложения, позволява гъвкавост и мобилност при формирането на мрежата и не на последно място да предоставя висока степен на защита на предаваните данни.

Изводи:

Литературния обзор дава основание за следните изводи:

1. Обзорът показва необходимост от допълнително изследване на БМБС с цел избор на комуникационни протоколи и определяне на параметрите от каналния слой, при които се получава най-добър компромис между ключовите характеристики на мрежата.

2. Същевременно е необходимо да се подобри съвместимостта между отделните устройства и сензори при изграждане на хетерогенна мрежа като се подбере или разработи нов приложен протокол, съобразен с характеристиките на БМБС. Двата проблема са комплексно свързани, което налага провеждането на аналитични и симулационни изследвания, при които да се следи отражението на промените в параметрите на комуникационния протокол върху параметрите, свързани с предоставяне на задоволително качество на услугата (QoS).

3. Разгледаните архитектурни модели на СПЗ показват, че те се различават от класическите сензорни мрежи и разпределени информационни системи, като обединяват някои от характеристиките и на двете. Програмното осигуряване се различава силно при различните реализации, като е необходимо прилагането на нови, гъвкави методи и средства, обединяващи изискванията за разпределеност, интегрируемост и работа в реално време. На тези условия отговарят многослойните клиент/сървър модели използвани в бизнес информационните системи, но адаптирани към специфичните изисквания на БМБС. Прилагането на такива модели предоставя възможност за използване на различни уеб базирани middleware технологии, както и на съществуващите механизми за защита на информацията и сигурност на обмена на данни.

Глава 2: Архитектура и протоколи за реализиране на уеб базирани СПЗ

При проектирането на СПЗ са използвани многослойни модели, които предоставят мащабируемост, надеждност и лесна реконфигурация на сложни информационни и компютърни системи. В многослойните архитектури функциите на системата са разпределени между отделни софтуерни и хардуерни компоненти. В литературата липсва твърдо определение за уеб базирана СПЗ. Изхождайки от анализираните в обзора архитектури и с оглед постигане на основната цел и поставените в дисертационния труд задачи е предложен конкретен референтен модел на трислойна уеб базирана СПЗ (фигура 2.1).

В хоризонтално отношение на всеки от слоевете може да се реализира допълнително разделяне на функционалност. БМБС може да бъде изградена както с централен координатор на мрежата, така и като разпределена самоорганизираща се мрежа, в зависимост от избраната логическа топология,

стр. 6

маршрутизиращи и приложни протоколи.

Фигура 2.1: Модел на уеб базирана СПЗ

Към БМБС слоя могат да бъдат интегрирани мрежи от сензори и изпълнителни устройства на околната среда като фитнес уреди и други. Функционалността на втория слой – персоналния сървър може да бъде разпределена между повече от едно устройство. Слоят на медицинските сървъри най-често се реализира като разпределена информационна система поради естественото разпределяне на данни между множество институции – информационните системи на личен лекар, болници, клиники, медицински лаборатории и други. Използването на многослоен архитектурен модел при проектиране на уеб базирани СПЗ предоставя гъвкавост при реализирането, повишава сигурността посредством схеми за защита на различни нива, както и разделение между функционалност и представяне на данните в цялостния процес на предоставяне на персонализирани здравни услуги, като по този начин се улеснява реализирането и се подобрява управлението на системата.

БМБС слоят е аналогичен на слоя данни в разпределените информационни системи, но за разлика от тях БМБС е динамична както от гледна точка на устройствата, които генерират данните и топологията им, така и от гледна точка на времето за генериране на данните. При БМБС данните се извличат в реално време, което налага известни ограничения при реализирането му.

2.1.1.1. Топология на БМБС

Изборът на топология за БМБС следва да се определи от приложението на мрежата. Когато приложението е събиране на физиологични параметри на пациент чрез сензори прикрепени към тялото му, то може да се приеме, че разстоянието между отделните възли в мрежата е в рамките на 1-2 метра. В този случай, като се отчетат изискванията за опростен дизайн на сензорните възли,

стр. 7

понижена консумация и липсата на директна комуникация между сензорите и те се съпоставят с предимства и недостатъците на различните топологии, се препоръчва използването на топология звезда.

2.1.1.1. Комуникационни протоколи

При избора на комуникационен протокол за БМБС от съществено значение са функциите, предоставяни от каналния (MAC) слой. Това е свързано с факта, че при реализиране на каналния слой прилагането на техники за подобряване на ключовите за БМБС параметри като консумирана енергия, времезакъснения и надеждност, влизат в противоречие помежду си и е необходимо да се намерят компромисни решения. Отчитайки характеристиките на различните комуникационни протоколи приложими за БМБС е направен избор да бъде изследван IEEE 802.15.4/Zigbee. Той е по-малко изследван, а характеристиките му са по-близки до изискванията на БМБС. Изборът му като комуникационен протокол за БМБС е обоснован и с оглед на поставените задачи за оптимизиране по критериите енергийна ефективност и времезакъснения. Наличието на метод за достъп до преносната среда посредством гарантирани времеви слотове предоставя възможност за детерминиране на закъсненията от комуникацията. Поради ниската си ефективна пропускателна способност, използването на Zigbee е приложимо за БМБС сценарии, при които имаме средна скорост на предаване по-ниска от 128kbps. Едно от най-големите предимства на Zigbee e краткото времето за превключване на приемо-предавателите, което е в рамките на 3ms.

2.1.2. Шлюз за БМБС

В СПЗ данните събирани от БМБС, освен локално за пациента, следва да се доставят до отдалечените медицински сървъри. Тези две изисквания могат да бъдат използвани за класификацията на устройствата в зависимост от степен на мобилност и обхват на комуникационната връзка. По тази класификация могат да бъдат изведени четири категории персонални сървъри: стационарен пациент / локална комуникация; стационарен пациент / глобална комуникация; мобилен пациент / локална комуникация; и мобилен пациент / глобална комуникация. От тях, само последните два се вписват напълно в изискванията на СПЗ. По-надолу тези два сценария ще бъдат използвани под наименованията медицински шлюз и персонален монитор за обозначаване на конкретните реализации на този слой.

За реализиране на медицинския шлюз се предлага използването на специализирана микропроцесорна система. Тя следва да включва различни комуникационни интерфейси, както и възможност за свързване към Интернет. Медицинският шлюз следва да предоставя интерфейс за отдалечено администриране на БМБС и интегрирането към външни системи посредством уеб услуги. В зависимост от ресурсите на избраната платформа са възможни два варианта за реализирането му – директно на устройството или на външна компютърна система.

За реализиране на персоналния монитор се предлага използването на стандартно мобилно устройство – мобилен телефон/таблет. Недостатък на тези устройства е липсата на вградена поддръжка за IEEE 802.15.4/Zigbee. Това

стр. 8

изисква използването на допълнителен шлюз или комуникационен модул, който може да бъде интегриран посредством USB, Bluetooth или WLAN интерфейс.

2.2. Протокол за извличане на данни от БМБС

Съвременните подходи при проектирането на комуникационни протоколи дефинират две групи: комуникационен и информационен модел. Комуникационният модел разглежда специфичните параметри на средата заедно с набора от процедурни правила, в това число и взаимодействието с протоколите от по-долните слоеве. Основният фокус в дефиницията на този тип протоколи се поставя върху ефективността на реализацията – сложност, необходими ресурси, пропускателна способност, консумирана енергия. В информационния модел основният акцент се поставя върху услугата или конкретното приложение, за което ще се използва протоколът. Основно изискване тук е постигане на съвместимост между разнородни системи. Описанието на модел се представя като набор от профили, всеки от които дефинира речника и граматиката на протокола за конкретно приложение или услуга. Използването на профили позволява разработването на протокола на модули, които да бъдат избирани и конфигурирани за конкретно приложение, като по този начин се намалява излишното използване на ресурси. Това е изключително важно в приложения, при които протоколът ще се реализира върху устройства с ограничени ресурси.

2.2.1. Протокол CNDEP Profiles

Повечето биомедицински сензори и устройства предлагани на пазара изпращат данните в суров вид или по специфичен протокол и формат на данните. За решаване на този проблем е предложен и проектиран приложен протокол CNDEP Profiles, чиято цел е подобряване на съвместимостта при изграждане на БМБС, включваща разнородни сензори, чрез дефиниране на профили. Протоколът CNDEP Profiles описва информационния модел на комуникацията със сензорите и първоначално е проектиран да се използва заедно с приложен протокол CNDEP. Предложеното адаптиране на програмното ядро на протокола, позволява прилагането на CNDEP Profiles върху различни приложни протоколи или директно върху комуникационния протокол, в случай на предаване на данни в суров вид.

За описание на профилите се предлага използването на XML структурен метаезик, като към всеки профил допълнително се съставят и съответните XML схеми, което позволява автоматично валидиране на подготвяните приложни профили още по време на разработването им. Избран е XML метаезика, защото той предоставя структурирано представяне на данните и гъвкава манипулация, включваща обединяване и разделяне на профили. Това позволява, при реализирането на профилите за конкретно устройство, да се включат само специфичните за него и приложението функционалности. В този случай, за да се избегнат грешки, породени от дублиране на правила и команди от профилите, е предвидено вертикалното им разделение посредством параметър наречен level, както и задаване на уникален идентификационен номер id на различните команди.

стр. 9

Проектирани са програмно ядро на протокола CNDEP Profiles и приложение за управление на създаването, валидирането и обединяването на профили. Проектираното протоколно ядро е предназначено за използване върху медицинския шлюз, като може да работи директно върху протоколния стек на Zigbee или да се използва съвместно с протокол CNDEP. Приложението за управление на CNDEP профилите позволява: добавяне на нови профили като следи за спазване на съответните йерархични връзки, добавяне на съответната XML схема и валидиране на профилите, създаване на БМБС приложение чрез обединяване на няколко профила.

Фигура 2.6: Йерархия на профилите – CNDEP Profiles

При проектирането на CNDEP Profiles е избрана йерархична организация на дефинираните профили (фигура 2.6). Това има за цел да отрази подобните характеристики в информационния модел между сензори с подобно приложение от една страна, а от друга е с свързано с възможността за наследяване на профилите на сензори от един и същ производител, поради сходството в използваните протоколи и формати на данните.

В мрежите за контрол и мониториране като цяло, както и в БМБС в частност, комуникацията между координатора и крайните устройства може да бъде разделена в две групи – за идентифициране и конфигуриране на мрежата и за мониториране и контрол на средата. При проектирането на CNDEP профилите това е отразено чрез обособяване на две групи в XML описанието – характеристики на устройството (deviceProperties) и характеристики на приложението (applicationProperties). Всяка от тези групи може да съдържа една или повече команди. Командите, от своя страна, се състоят от описание, идентификатор на командата, тип на командата и набор от възможни заявки и отговори. Заявките и отговорите се състоят от категория и контекстен тип, който указва как да бъде интерпретирана съответната стойност.

2.2.1.1. CNDEP профил на ЕКГ

Всеки CNDEP профил е базиран директно или индиректно на един общ профил наречен General, който включва основната базова функционалност на протокола. Разработени са примерни профили – за ЕКГ сензор и сензор за пулс и кислородно насищане, включващи специфични команди за конкретните биомедицински сензори. В профилите са описани всички поддържани от

стр. 10

сензорите команди и предоставяните от тях данни, като са направени предложения и за нови такива, които биха подобрили и разширили тяхната функционалност.

Резултати и изводи:

Във втора глава са постигнати следните по-важни резултати:

1. Предложен е абстрактен многослоен модел за реализиране на уеб базирани СПЗ. Моделът позволява гъвкавост при интегрирането на БМБС към съществуващи и бъдещи медицински сървъри, електронни здравни портали, частни информационни системи. Предложени са примерни реализации и приложими технологии и протоколи за реализиране на отделните слоеве на модела.

2. Предложени са две различни реализации на интегриращия слой между БМБС и медицинските информационни системи, позволяващи реализирането на мобилни и стационарни сценарии. Предложените реализации предлагат гъвкава интеграция посредством интерфейс, базиран на уеб услуги.

3. Предложен е приложен протокол за реализиране на информационното взаимодействие в слоя за данни, който използва профили за описание на интерфейса и функционалността на отделните устройства в БМБС.

Глава 3: Моделиране и изследване на БМБС

Една от ключовите характеристики на БМБС е консумираната от сензорите енергия, защото най-често сензорите се захранват от батерии. Размерът и теглото на батерията в най-голяма степен определят размера и теглото на самия сензор, а едно от основните изисквания към биомедицинските сензори е те да бъдат колкото е възможно по-незабележими и да не смущават или ограничават по никакъв начин нормалните човешки дейности. От друга страна, по-ниската консумирана енергия от сензора ще позволи по-дълъг живот на използваната батерия, което в някои случаи като имплантираните сензори е изключително важно, а в останалите е свързано с по-голямо удобство и от там по-лесното приемане от страна на пациентите. При интелигентните медицински сензори за БМБС, най-големите консуматори на енергия са изчислителния модул и модула за безжична комуникация (секция 1.4.2.1). В следствие на това стигнахме до заключението, че използването на ниско консумиращи, безжични комуникационни стандарти и оптимизирането на алгоритмите на канално и приложно ниво са от съществено значение за понижаване на цялостната консумация на енергия от сензорите в БМБС.

Голяма част от приложенията, които работят върху БМБС, имат стриктни изисквания по отношение на параметрите свързани с качеството на услугата (QoS) – време-закъснения, вариация на закъсненията, ефективна пропускателна способност и размер на буфера (секция 1.4.2.2). За да се гарантира нормална работа на съответните приложения, е необходимо тези параметри да се поддържат в определени граници. Закъснението от край до край е един от най-

стр. 11

важните параметри. То включва времето от регистриране на съответната аналогова величина, дискретизиране, пакетиране и изпращане през мрежата до приемането и от крайното устройство. Някои автори дефинират това време в рамките на половин секунда. Изборът на максимален размер на буфера на сензорния елемент е свързан от една страна с осигуряване на съответните хардуерни ресурси, а от друга, е в обратно пропорционална зависимост от закъсненията на данните, тъй като престоят им в буфера на сензорния възел увеличава закъснението от край до край.

От направения в предходните две глави анализ на безжичните комуникационни протоколи е заключено, че за голяма част от приложенията за БМБС е по-подходящо да се използва стандартът за персонални безжични мрежи IEEE 802.15.4. Повечето от биомедицинските сензори генерират данни със скорост до 128kbps. Използването на протоколния стек на Zigbee, проектиран за работа върху IEEE 802.15.4 съвместими устройства, е друго съществено предимство, което позволява постигане на съвместимост на високите слоеве на OSI модела и управление на по-сложна топология и конфигурация. Едно от съществените предимства на IEEE 802.15.4 е механизма за достъп до преносната среда, който наред със състезателния модел предлага и възможност за резервиране на гарантирани времеви слотове, през които дадено устройство има изключителното право да предава. Този механизъм позволява проектирането на приложения с изисквания към работата в реално време.

3.1. Приложение на IEEE 802.15.4 при уеб базираните СПЗ

Известно е, че IEEE 802.15.4 може да има много лоши показатели по отношение на консумираната от възлите енергия, надеждността и закъсненията при неподходящ подбор на параметрите на каналния слой (MAC). Поради това, от голямо значение при проектирането и конфигурирането на БМБС, използваща IEEE 802.15.4 за безжична комуникация, е да бъде предложен подходящ модел за оценка и избор на стойностите на тези параметри за конкретни приложения.

3.1.1. Основни компоненти на закъснението в БМБС

При аналитичното изследване на закъснението в БМБС е необходимо то да се представи чрез отделните си компоненти, в зависимост от причините и характера им на проявление. В литературата има данни, че средното време за предаване на пакет в една IEEE 802.15.4 мрежа може да се представи с формула 3.3, където TBO e сумата от всички backoff периоди, Tpacket е времето необходимо за изпращане на пакета, Tpropagation e времето необходимо за разпространение на данните в средата, TACK е времето необходимо за изпращане на потвърждение и TIFS e сумата от периодите предвидени за изчакване между отделните пакети в мрежата. От тях най-съществено значение за цялостното закъснение има времето TBO, поради голямата си недетерминираност. Времето необходимо за изпращане на потвърждение не е задължителен компонент, понеже стандарта позволява комуникация без потвърждения.

T TX=T BO+T PACKET +T PROPAGATION +T ACK +T IFS (3.3)

стр. 12

Ако приемем, че трафика от сензорите използва IEEE 802.15.4 механизма с гарантирани времеви слотове, то можем да заместим TBO от уравнение 3.3 с далеч по-детерминираната компонента TGTS (формула 3.4), която задава времето между пристигането на данните за изпращане в каналния слой и пристигането на следващия гарантиран времеви слот. Максималната стойност на това време е в зависимост от продължителността на интервала между отделните сигнални фреймове.

T TX=T GTS+T PACKET +T PROPAGATION +T ACK +T IFS (3.4)

Когато добавим към TTX времето за обработване от приложния слой TAPP, и времето за престой в опашките на мрежовия интерфейс TQUEUE, пълното закъснение на данните от регистрирането им в сензора до получаването им в координатора може да бъде представено с формулата:

T FULL=T APP+T QUEUE+T TX . (3.7)

За определяне на компонентите на закъснение, запълването на буфера и консумираната от комуникационния модул на сензорите енергия при различни конфигурации на каналния слой на IEEE 802.15.4 са предложени аналитичен модел базиран на теорията „Мрежова математика“ и симулационен анализ посредством дискретен събитиен мрежов симулатор NS-2.

3.2. Аналитично изследване на БМБС използваща IEEE 802.15.4.

При аналитично изследване на компютърни мрежи, които имат изисквания към максималните стойности на изменение на параметрите на мрежата и работа в реално време с гарантиране на качество на услугата (QoS) е необходимо да бъдат използвани детерминистични математически модели на комуникация. Основа за създаване на такива модели е апаратът „Мрежовата математика“. За разлика от класическата теория на опашките, този апарат позволява намирането на граничните стойности на отделните потоци в мрежата. Сензорните мрежи се различават по характеристики от останалите компютърни мрежи и затова е необходимо при подготовка на моделите да бъдат отчетени тези разлики.

3.2.1. Приложение на мрежовата математика в сензорните мрежи

Адаптирането на мрежовата математика за контекста на сензорните мрежи изисква съпоставяне между локалните за сензорите характеристики като честота на измерване и памет за буфериране на измерванията към по-общите характеристики като закъснения и време на живот на мрежата. Честотата на измерване на всеки сензор се представя посредством съответната крива на пристигане. Размерът на буфера и закъсненията се представят посредством изчислените стойности за запас на системата и виртуално закъснение. Времето на живот на мрежата е свързано с консумираната енергия, която е функция на периода на активност на безжичния интерфейс. Целта на предложената адаптация е прилагането на апарата на мрежовата математика за определяне на гореизброените характеристики за конкретни сценарии на приложение.

3.2.1.1. Модел на БМБС

стр. 13

При създаването на модел на БМБС е разглеждана мрежа с един координатор и без препредаване от междинни възли. В модела се отчита само трафика от сензорите към координатора. Макар в действителност координаторът да генерира трафик към сензорите (при изграждане на мрежата, синхронизиране, конфигуриране и изпращането на потвърждения), този трафик е значително по-малък и затова може да бъде пренебрегнат без това да води до съществена загуба на точност. За определяне на модела на трафика, генериран от сензорните възли, се отчита типичната им архитектура (секция 1.2.1), при което всеки сензорен възел е представен с неговия входен и изходен поток (фигура 3.1).

Фигура 3.1: Модел на безжичен биомедицински сензор

Входният поток зависи от конкретната физиологична величина, която се следи и ще бъде моделиран посредством крива на пристигане. Изходният поток зависи както от входния поток, така и от механизма за достъп до преносната среда, дефиниран от избрания безжичен протокол, който ще бъде моделиран посредством крива на обслужване. Тази крива е свързана с управление на периодите на активност и неактивност на съответните безжични протоколи, което е в пряка зависимост с консумираната от сензорната мрежа енергия. Това позволява използването на предлагания модел както за решаване на правата задача – при известни крива на пристигане и крива на обслужване да бъдат определени максималната стойност на закъсненията и размера на буфера, така и за обратната задача – по известни изисквания към закъсненията и размера на буфера да се определи съответната крива на обслужване, която ги удовлетворява.

Тъй като трафика от сензорите е периодичен – дефиниран от честотата на измервания биопараметър, кривата на пристигане може да се представи чрез стъпаловидна функция. Има данни, че тази функция дава по-добри резултати за този тип трафик. За да се отчете и наличието на локална памет за временно съхранение на измерванията от сензорите, се предлага кривата на пристигане да се представи като минимум на две функции – линейната функция и отместената стъпаловидна функция. Така крайният вариант на кривата на пристигане се дефинира като четиримерен вектор {L, T, p, b}, представящ размера на пакета – L, периода – Т, пиковата скорост на предаване – p и размера на натрупаните в буфера данни – b:

α( t)=min(γ p ,b , νL , T ) . (3.19)

Графичното представяне на тази функция е показано на фигура 3.2.

стр. 14

Метода за достъп до средата при IEEE 802.15.4, в схема на обслужване с гарантирани времеви слотове, дефинира крива на обслужване представена чрез стъпаловидна функция:

βC , T L

stair(t )=∑βC ,T L

k(t) , ∀ t

βC , T L

k(t )={(k−1) .C.T data+C.(t−(k.BI −T s))

+ , ∀ t ,(k−1) . BI≤t≤k.BI−T idle

0 } , (3.21)

където с C е означена скоростта на предаване, с BI – интервала от време между два последователни суперфрейма, а с Ts – продължителността на слота за предаване на данни. Параметърът Ts зависи от броя времеви слотове заделени за съответния GTS интервал.

За изчисляването на консумираната от сензорите енергия приемаме, че схемата на управление на безжичния интерфейс координира циклите на активност и неактивност в синхронен режим на времеделение. Периодът на цикличност зависи от координатора на мрежата, а времето на активност от продължителността на гарантирания времеви слот. Известно е, че консумираната от комуникационния блок на сензора енергия в режим с координатор, може да бъде представена като сума от консумираната енергия в различните режими на приемо-предавателя: енергия за предаване на данни Etx/rx, енергия в ниско консумиращ режим – Esleep и енергия за превключване между режимите – Eswitch:

E=(T s

BI) . ETX +(

BI −T s

BI)E sleep+(

1BI

)∗E switch . (3.23)

Първият компонент в уравнението отчита факта, че сензорът предава в рамките на своя гарантиран времеви слот (Тs) в рамките на един суперфрейм период (BI), а през останалото време е в ниско консумиращ режим. Веднъж на всеки цикъл се случва превключване между режимите, което се отчита от

стр. 15

последния компонент. Стойностите на ETX, Esleep и Eswitch представляват енергията за единица време в съответния режим и се изчисляват по данни от съответния производител на приемо-предавателя. За популярния Zigbee приемо-предавател CC2420 конкретните стойности са както следва: Etx = 33,84mJ, Esleep = 767μJ, а енергията за превключване е определена експериментално – Eswitch = 1,035 μJ.

3.2.2. Резултати от изчисленията

Като се използват формулите за криви на пристигане (формула 3.19), крива на обслужване (формула 3.21) и консумирана енергия (формула 3.23), заедно с теоремите на Мрежовата математика (формули 1.6 и 1.7), са определени максималното закъснение на данните от сензорите, необходимия размер на буфера и връзката с консумираната от сензора енергия. Избрани са за изследване потоците генерирани от ЕКГ сензора и сензора за пулс и кислородно насищане. Потока от ЕКГ сензора е избран, защото е с най-големи изисквания по отношение на пропускателна способност, тъй като генерира данни с висока скорост. Също така високата честота на генериране на данните и изискванията за наблюдение в реално време поставят ограничение по отношение на буферирането и закъсненията на пакетите. Вторият поток е избран, като представител на ниско скоростните сензори, но с период съпоставим със закъсненията в мрежата. Останалите потоци генерират данни през сравнително големи периоди от време и при тях мрежовите закъснения не оказват съществено влияние на размера на локалните буфери и консумираната енергия. Намаляването на консумацията на енергия на тези сензори е свързано с управлението на периодите на активност.

Фигура 3.3: Закъснения на данните от ЕКГ потока при различна

продължителност на суперфрейма

Фигура 3.4: Консумирана от ЕКГ сензора енергия при различна продължителност

на суперфрейма

За минималната продължителност на суперфрейма (SO=0) пропускателната способност е под необходимата и функциите за крива на пристигане и крива на обслужване нямат сходимост. При SO>6 стойностите за закъснението и размера на буфера нарастват експоненциално и затова са изключени от графиките. Както се вижда от фигура 3.3, с нарастване на размера на суперфрейма максималното закъснение нараства в резултат на по-голямата латентност, свързана с увеличаване на времето до началото на следващия времеви слот.

стр. 16

При консумираната от сензора енергия (фигура 3.4) се наблюдава значително увеличение за SO=2 и SO=3, след което имаме плавно намаляване. Първоначалното нарастване е свързано с по-малкия брой времеви слотове, които се използват от запазения за ЕКГ GTS слот. След това се наблюдава намаляване на консумацията поради по-доброто уплътняване на слота в резултат на буферирането на данните от сензора (фигура 3.5), но това е за сметка на увеличение на размера на буферираните в сензора данни.

Фигура 3.5: Размер на необходимия запас на ЕКГ сензор при различна продължителност на суперфрейма

Фигура 3.6: Закъснения и консумирана енергия от сензора за пулс и кислородно

насищане

При сензора за пулс и кислородно насищане се наблюдава повишаване на максималното закъснение (фигура 3.6), което за стойности на SO по-големи от пет надхвърля половин секунда. От същата графика се вижда, че консумираната енергия намалява с увеличаване размера на суперфрейма, като за първите три стойности на SO това намаление е най-значително.

Фигура 3.8: Закъснения при различна продължителност на суперфрейма и

началното количество данни в буфера

Фигура 3.9: Зависимост на закъснението от цикъла на активност (DC)

Наличието на буферирани данни в сензора увеличава закъснението на пакетите, поради надвишаване на пропускателната способност предоставена от резервирания GTS слот. С увеличаване на неговата продължителност (повишаване на SO), това влияние намалява, като от фигура 3.8 може да се види,

стр. 17

че за стойности до 2kbits на буферираните данни, влиянието върху закъснението практически изчезва при SO≥4. Взимайки предвид зависимостта на закъснението и запаса на системата от размера на суперфрейма, стигаме до извода, че при намаляване цикъла на активност, най-добри резултати по отношение на трите параметъра следва да се очакват за стойности на SO≤4. С намаляването на цикъла на активност, намалява реципрочно и пропускателната способност, което е свързано с увеличение на необходимата минимална продължителност на суперфрейма, при която кривите на пристигане и обслужване на ЕКГ сензора ще имат сходимост (при цикъл на активност 0.5 – SO=2, а при 0.25 – SO=3).

Получените аналитични резултати, за разглежданата БМБС с GTS механизъм за контрол на достъпа до преносната среда, позволяват да се определят тези стойности на параметрите на каналния слой, които представляват интерес за по-пълно изследване посредством симулационни и насочени експерименти. По отношение на консумираната от сензорите енергия, получените резултати показват, че с повишаване на продължителността на суперфрейма се регистрира подобрение на стойностите на този параметър, дължащо се на по-добро уплътняване на слота за предаване. Това намаляване на консумираната енергия има граница на насищане, след която промяната е незначителна. Повишаването на продължителността на суперфрейма от друга страна, е свързано с увеличаване на закъснението и необходимия запас. При стойности на SO > 5 и пълен цикъл на активност, измереното закъснение надхвърля половин секунда. Едновременно с това нараства и необходимия от системата запас, което е най-силно изразено при ЕКГ сензора, при който за SO>5 запаса надхвърля 4kbits. Следователно, за разглежданата БМБС, теоретично приложимата продължителност на суперфрейма е в рамките 1≤SO≤5.

3.3. Симулационна оценка на IEEE 802.15.4 за БМБС

За оценка на консумираната енергия и закъсненията в рамките на БМБС, използваща IEEE 802.15.4 като комуникационна среда, е предложен симулационен модел. Този модел използва резултатите от аналитичната оценка, при подбора на изходните параметри на избраните сценарии. Използването на симулационен анализ ни позволява по-детайлно оценяване на вътрешното поведение на мрежата и възможност за извеждане на картина на моментното и състояние във всеки един момент от симулационното време. Симулационното изследване отчита действителните характеристики на мрежата и предоставя по-точни резултати. Параметрите, които са следени по време на симулационното изследване са: средно и максимално закъснение, консумирана енергия, ефективна пропускателна способност и пропаднали пакети. Симулационните изследвания са проведени за период от 5400 секунди – симулационно време и максимален размер на изходната опашка на възлите от 4kbits.

3.3.1.6. Резултати от симулацията

Повишаването на ефективната пропускателна способност има отношение както към закъсненията на пакетите, така също и към консумираната от приемо-

стр. 18

предавателите енергия. Изпращането на малки по размер пакети с голяма честота намалява значително ефективната пропускателна способност, в следствие на увеличаване на процента на служебна информация и броя на необходимите IFS. В изследваната БМБС, с подобни характеристики е ЕКГ сензора. Зависимостта на ефективната пропускателна способност от периода на генериране на пакети е представена на фигура 3.12. Както следва да се очаква, най-ниска е ефективната пропускателна способност при период от една милисекунда. При по-големи периоди се увеличава размерът на генерираните пакети. По-високата ефективна пропускателна способност за 1≤SO≤3 при период от 10ms, спрямо период от 100ms може да се обясни с необходимостта да се използва удължен период на изчакване между два последователни фрейма (LIFS), при пакети по-големи от 40 байта. В останалите симулационни изследвания е използван период на генериране на ЕКГ пакети от 10ms.

Фигура 3.12: Ефективната пропускателна способност на GTS слота за ЕКГ

Фигура 3.13: Закъснение при ЕКГ в зависимост от цикъла на активност

На фигура 3.13 са показани наблюдаваните закъснения на пакетите от ЕКГ сензора. Представени са средната и максималната стойност на закъснението за различна продължителност на суперфрейма и различен цикъл на активност. От графиката е видно, че с увеличаване на продължителността на суперфрейма нараства и средната стойност на закъснението на пакетите, като нарастването е сравнително плавно. От друга страна, максималното регистрирано закъснение е най-ниско при SO=2, за всеки от циклите на активност, като с увеличаване на SO нараства значително по-бързо. Високата стойност на максималното закъснение при SO=1 може да се обясни с по-ниската ефективна пропускателна способност при тази продължителност на суперфрейма. Бързото му нарастване при SO > 2, се обяснява с нарастване на периода между два GTS слота.

На фигура 3.14 е показана промяната на консумираната от ЕКГ сензора енергия в зависимост от продължителноста на суперфрейма и цикъла на активност. От фигурата е видно, че с намаляване на цикъла на активност намалява и консумираната енергия, като този процент е най-голям при по-малка продължителност на суперфрейма. С увеличаването на SO, намалява ефекта от промяната на цикъла на активност върху консумираната енергия. На фигурата тя

стр. 19

е представена в проценти, спрямо зададената в симулационния сценарий начална изходна енергия от 1300J.

Фигура 3.14: Зависимост на консумираната от ЕКГ сензора енергия от

продължителността на суперфрейма

Фигура 3.15: Брой пропаднали пакети при различна продължителност на

суперфрейма

При аналитичното изследване, преносната среда бе разглеждана като идеална без загуба на информация. В действителност, при предаването през мрежата е възможна загуба на пакети, в резултат на различни причини като: интерференция, недостатъчна мощност на сигнала в приемника, повтарящи се пакети. Броят на пропадналите пакети в зависимост от SO и цикъла на активност е представен на фигура 3.15. Най-голяма част от всички пропаднали пакети (над 90%) се дължи на недостатъчна мощност на приетия сигнал за правилното интерпретиране на пакета – LQI (Link quality indicator). Това може да бъде обяснено с избраната ниска изходна мощност. С увеличаване на продължителността на суперфрейма се наблюдава слабо увеличение на дублираните пакети на каналния слой (DUP), както и появата на загубени пакети в резултат на препълнена опашка (IFQ) – при SO=4 и SO = 5.

От получените резултати правим заключението, че най-добри стойности по отношение на работата в реално време се получават при SO={1,2}.Когато се съпоставят изискванията за работа в реално време и удължаване живота на батериите, то най-добър баланс се получава при SO={3,4}. Когато една и съща БМБС следва да се използва при различни сценарии, включващи такива с високи изисквания за работа в реално време, като провеждане на стрес-тестове и други и продължително измерване на физиологичните параметри, се препоръчва добавяне на възможност за превключване на координатора между двата режима на работа. Последното може да бъде отразено в съответните CNDEP профили.

Резултати и изводи:

В трета глава са постигнати следните по-важни резултати:

1. Предложен е аналитичен модел за определяне на виртуалното закъснение, консумираната енергия и запаса в БМБС, използваща IEEE 802.15.4 в схема с гарантирани времеви слотове. Моделът е базиран на математическия апарат

стр. 20

„Мрежова математика“ и може да се използва за определяне на граничните стойности при зададена конфигурация на БМБС, както и за решаване на обратната задача – при зададени гранични стойности, да се определи конфигурацията на БМБС, която ги удовлетворява.

2. Предложен е сценарий за симулационно изследване на пропускателната способност, закъсненията и консумираната от сензорите енергия, за БМБС използваща IEEE 802.15.4 в схема с гарантирани времеви слотове. Избрани са модели на разпространение на сигналите, на енергийните характеристики на възлите в мрежата и на генериране на трафика в системата. Симулационното изследването е извършено чрез симулатора NS-2, за мрежа от седем сензорни устройства и координатор, свързани в топология звезда.

3. Определени са аналитично максималните закъснения, максималния необходим запас и консумираната от сензорите енергия за различни продължителности на суперфрейма и цикъл на активност.

4. Представени са резултатите от симулационно изследване на БМБС, използваща IEEE 802.15.4 в схема с гарантирани времеви слотове, за ефективна пропускателна способност, времезакъснения, консумация на енергия и загуба на пакети, при различни продължителности на суперфрейма и цикъл на активност.

Глава 4: Експериментално изследване на предложените реализации на уеб базирана СПЗ

В четвърта глава са представени резултатите от проведени насочени експериментални изследвания върху компонентите на уеб базираните СПЗ. Първата група от представени експерименти включва изследване на параметрите на БМБС при различни конфигурации, механизми и параметри на средата. При втората група експерименти се изследват различни схеми за приоритизиране на трафика в персонален монитор. В края на главата са представени прототипи на уеб базирани СПЗ, които имат за цел да потвърдят приложимостта на разгледаните в предните две глави методи и средства за изграждане на СПЗ и да послужат като база за тестване на архитектурни конфигурации и приложения.

4.1. Експериментална безжична мрежа от биомедицински сензори

За провеждането на експериментални изследвания е проектирана и реализирана безжична мрежа от биомедицински сензори показана на фигура 4.1. Основните функции в мрежата се изпълняват от централна микропроцесорна система, наречена медицински шлюз. Той притежава множество интерфейси, чрез които може да интегрира различни безжични сензори от една стана и да осъществява връзка с локална мрежа и Интернет от друга. По отношение на БМБС медицинския шлюз се явява координатор на мрежата, като освен функциите по координиране на всяка една от мрежите на канално ниво поотделно, осъществява интегрирането и координирането на хетерогенни безжични мрежи на ниво приложение или на ниво операционна система. По отношение на връзката с Интернет медицинския шлюз изпълнява ролята на колектор на данните от БМБС и препредаването им до отдалечени хранилища и

стр. 21

медицински сървъри. В тази си роля той реализира функциите по локално обработване, филтриране и форматирането на данните в подходящ формат, както и предоставянето на универсални интерфейси и протоколи за връзка и интеграция с външни системи.

Фигура 4.1: Експериментална БМБС

Разработено е специално приложение реализирано на езика Python, което представлява генератор на данни. То може да бъде конфигурирано да използва както презаредени реални данни, така също и да генерира псевдослучайни стойности по зададени граници. Приложението може да бъде използвано и в режим на провеждане на експеримент, при който освен конфигуриране на набор от биомедицински сензори, които да бъдат емулирани се конфигурира връзка към медицински шлюз и продължителност на експеримента. Към всеки от генерираните пакети по време на провеждане на експеримента се добавят номер на сензор и последователен номер на пакет, които служат за определяне на процента успешно получени пакети в медицинския шлюз. Проектираната експериментална мрежа има за цел изследване на различни безжични интерфейси и протоколи при различни сценарии и приложения на БМБС и в това отношение се явява средство за по-широки бъдещи изследвания.

4.1.1. Експериментална оценка на комуникационните параметри при БМБС

Комуникационните параметри, които са определени при първата група от експериментални изследвания са време закъсненията на пакетите, вариацията на закъсненията и броя пропаднали пакети в БМБС базирана на IEEE 802.15.4 (Zigbee). Трафикът от биомедицинските сензори е периодичен и затова вариацията на закъсненията ще бъде определяна спрямо минималното измерено закъснение. Време закъсненията на пакетите са измерени в посока от сензора към координатора. Това е избрано, тъй като съществената част от трафика в БМБС се генерира от сензорите в посока координатора.

За провеждането на експерименталните изследвания са използвани само IEEE 802.15.4/Zigbee устройства, които реализират една част от проектираната експериментална мрежа. Сензорите са разположени около координатора на

стр. 22

разстояние два метра от него. Между сензорите и координатора са разположени мобилна станция и IEEE 802.11b/g безжичен маршрутизатор. За да се създадат условия за възникване на интерференция между IEEE 802.15.4 и IEEE 802.11b/g мрежите, устройствата са конфигурирани така, че да използват припокриващи се радио-честотни канали. Контролната станция е свързана към шест Xbee модула и координатора в мрежата посредством сериен интерфейс. Избрани са Xbee модулите, тъй като те реализират хардуерно Zigbee протоколния стек. Закъсненията се изчисляват от момента на стартиране на изпращането на пакет, до момента на получаването на целия пакет в координатора. Чрез използването на единична станция за генериране на времената се избягва необходимостта от синхронизиране на часовниците. Експериментът се стартира чрез приложението за емулиране на сензори. За контрол при протичането на експериментите е използван пакетен анализатор.

На база на предложените параметри и описаната опитна постановка са проведени изследвания насочени към определяне на пълното закъснение (TFULL – секция 3.1.1), включващо и силно недетерминираните времена за локална обработка в изпращащата и приемащата страна, при различни сценарии на работа на мрежата. При нечетните номера сценарии данните се предават в явен вид, докато при четните номера се използва криптиране (AES-128). При първите два сценария на изследване нямаме трафик в мрежата източник на зашумяване. При вторите два имаме слабо зашумяване, а при последните два силно зашумяване.

При отчитане на резултатите и при шестте сценария, не бе наблюдавана загуба на пакети. Обаче, от данните от пакетния анализатор се установи наличие на препредаване поради загубени или повредени пакети. При повторното провеждане на експериментите с изключени потвърждения за получаване (ACK) и препредаване (retransmitions) на Xbee модула бяха регистрирани загубени пакети (таблица 4.1).

Таблица 4.1: Загуба на пакети

Сценарии

Загубени

пакети

Загубени пакети

(изключени потвърждения и препредавания )

Сц. 1 0 % 0 %

Сц. 2 0 % 0 %

Сц. 3 0 % 4 %

Сц. 4 0 % 5 %

Сц. 5 0 % 12 %

Сц. 6 0.01 % 37 %

От получените резултати (фигура 4.4) е видно, че при сценариите със самостоятелна работа на мрежата от медицински сензори, закъсненията и загубата на пакети са в очакваните граници. В сценариите със зашумяване в

стр. 23

Фигура 4.4: Измерени стойности за закъсненията

Del

ay [

sec]

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0

резултат на съвместна работа с IEEE 802.11 мрежа се наблюдава леко повишаване на средното закъснение, но значително увеличение на регистрираните максимални закъснения. При сценария със силен трафик в зашумяващата мрежа и криптиране на пакетите в БМБС се увеличава значително процента на загубени пакети на каналния слой. При активиране на препредаването на каналния слой се компенсират загубите на пакети, но за сметка на значително увеличение на регистрираното средно и максимално закъснение.

4.2. Оценка на ефекта от приоритизиране на трафика в персоналния монитор

Качеството на услугата (QoS) е един от съществените фактори при предоставянето на сигурно и навременно предаване на данните от биомедицинските сензори. Част от основните параметри, участващи във формирането на качество на услугата са пропускателна способност, закъснение, вариация на закъсненията, загуба на пакети. За гарантиране на тези параметри се предлага използването на схема за приоритизиране на достъпа до мрежовите ресурси на мобилното устройство. За определяне на ефекта от приоритизиране на трафика и оценяване на различните механизми за приоритизиране и оформяне на трафика в персоналния монитор е избрана мобилна платформа използваща Линукс-базирано ядро. Основните компоненти, от които се състои системата за контрол на трафика в Линукс ядрото са класификатор, планировчик и мениджър на опашките. Всички компоненти са обединени в дисциплини от опашки (queuing disciplines), като е възможно надграждане на тези дисциплини. Конфигурирането на дисциплините от опашки се извършва от потребителското пространство на ядрото посредством инструмента tc.

Фигура 4.8: Опитна постановка за изследване ефекта на приоритизиране на трафика през мобилен телефон

За целите на насочените експерименти, персоналният монитор е представен като набор от входни и изходни опашки и схема за управление на трафика през тях (фигура 4.8). Входните опашки описват източниците на трафик и са обединени в три основни групи. В първата група е включен трафикът от БМБС, във втората – трафикът от приложенията работещи на мобилното устройство, а в третата група е включен трафикът генериран от самата операционна система и

стр. 24

този идващ от външни устройства и предназначен за маршрутизиране.

Проведени са група от насочени експериментални изследвания за определяне на влиянието на различни схеми за приоритизиране на трафика през мобилното устройство върху един от компонентите на закъснението – TQUEUE, което представлява времето което пакета изчаква в опашките на интерфейса преди да започне да се изпраща физически. С цел елиминиране на компонентите на закъснението TBLOCK и TTX и двата компонента на използвания генератор и анализатор на пакети са стартирани върху мобилното устройство и за връзка между тях е използван loopback интерфейса.

Използваните в експерименталните изследвания политики за обслужване на опашки са: без приоритизиране (FIFO), приоритетна опашка (PQ) и йерархично клас-базирано приоритизиране (HTB). Резултатите от експерименталните изследвания за средно измереното закъснение от престой на пакетите в опашката (Tqueue), заедно с интервала на изменение за трафика от БМБС са представени на фигури 4.12. Хистограма за вариацията на закъснението при използване на HTB е показана на фигура 4.16.

Фигура 4.12: БМБС трафик Фигура 4.16: Хистограма на вариацията на закъснението при HTB

От получените резултати е направено заключението, че чрез прилагане на схеми за приоритизиране, могат да се гарантират необходимите на БМБС пропускателна способност и максимално закъснение. Използването на схема HTB освен подобрение на трафика от БМБС води до подобрениe и в параметрите на приложения с повишени изисквания към QoS като предаване на глас (VoIP) и поточно видео. Правилното конфигуриране на тези схеми на приоритизиране е от съществено значение и зависи от модела на трафика, конкретните приложения и изисквания към тях. В представените изследвания е използван модел, представляващ статистическа извадка, но действителният модел на трафика би могъл да е силно индивидуален, при което следва да се използват динамични алгоритми на база на индивидуалното потребление и по този начин да се осъщестестви гъвкава схема на приоритизиране.

стр. 25

4.3. Реализиране на прототипи на уеб базирана СПЗ

4.3.1. Прототип на медицински шлюз

За реализиране на прототип на медицински шлюз е избрана хардуерната платформа ConnectPort X4 (секция 4.1). Тя е с презаредена от производителя Линукс-базирана операционна система и софтуерна среда за разработване на приложения iDigi DIA, която е базирана на езика Python. Средата iDigi DIA представлява архитектура за интегриране на устройства и сензори, която включва голям набор от готови библиотеки и драйвери за устройства, както и интерфейс за интегриране на нови такива. Реализираният прототип на медицински шлюз, включва: разработване на програмното ядро на протокола CNDEP Profiles заедно с набор от профили на сензори; REST базиран интерфейс за динамично управление на медицинския шлюз и интегрирането му към външни системи; презентационни драйвери за връзка с отдалечени медицински портали (Google Health и Microsoft HealthVault).

4.3.2. Прототип на персонален монитор

В представената прототипна реализация на персонален монитор е използвана хардуерната платформа Nexus One, която представлява интелигентен мобилен телефон. Използвана е платформата Android, върху която е реализирано приложение с паралелно работещи нишки реализиращи: връзка и извличане на данни от БМБС, потребителски интерфейс за наблюдение на измерените стойности и интерфейс за връзка с медицински портали (фигура 4.20). За интегриране на Zigbee е разработен USB драйвер за XBee устройство.

Фигура 4.20: Функционална схема на разработеното приложение за персонален монитор

стр. 26

Резултати и изводи:

В четвърта глава са постигнати следните резултати:

1. Предложена е експериментална платформа за изследване на протоколи и процеси в мрежи от био-медицински сензори. Предложен е Python базиран софтуер за медицински шлюз базиран на iDigi ConnectPort X4 Embedded Gateway. Предложената платформа е подходяща за провеждане на експерименти с нови протоколи и сензори в мрежите от медицински сензори, както и за експериментално изследване на различни сценарии за архивиране или визуализация на данните в медицински информационни системи.

2. Предложен е модел на персонален монитор, базиран на интелигентен мобилен телефон. Моделът е организиран като система от три групи входни опашки за три вида трафик (от медицинските сензори, от приложенията на телефона и Интернет приложения на операционната система) и контролна логика за управление на трафика.

3. Предложени са реализации на прототип на медицински шлюз и персонален монитор. Разработени са драйвери за интегриране на сензори и връзка с външни медицински портали. Предложена е реализация на приложение за мобилен телефон.

4. Проведено е експериментално изследване на ZigBee базирана мрежа от медицински сензори, работеща в широкоспектърния диапазон ISM 2,4GHz. Изследванията са проведени за различни сценарии, включващи зашумяване с различен интензитет и криптиране на предаваните данни. Изследвани са параметрите, свързани с контрола на качеството на услугата (QoS): загубата на пакети, закъснението на пакетите и вариациите на закъснението на пакетите. От получените резултати е направен извода, че директното използване на този тип мрежи за приложения с изисквания за работа в реално време не е надеждно. Предложено е прилагането на адаптивни алгоритми за избор на радио-честотен канал и управление на изходната мощност на приемо-предавателите.

5. Представени са резултатите от експериментално изследване при зададени съответни параметри в ядрото на операционната система за обслужване на три модела трафик през персонален монитор. Изследването е реализирано с прилагане на три дисциплини на управление на опашките: FIFO, PQ и HTB. От получените резултати е изведен извода, че чрез използването на схеми за приоритизиране на трафика, могат да се гарантират изискваните от БМБС параметри, без това да се отрази сериозно на работата на останалите работещи приложения.

стр. 27

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Резултатите от изследванията в настоящия дисертационен труд могат да се резюмират в следните научни и научно-приложни приноси:

1. Предложен е абстрактен многослоен модел за реализиране на уеб базирани СПЗ. Моделът позволява гъвкавост при интегрирането на БМБС към съществуващи медицински сървъри, електронни здравни портали и други информационни системи. Предложени са примерни реализации, приложими технологии и протоколи за реализиране на отделните слоеве на модела.

2. Предложен е аналитичен модел за определяне на виртуалното закъснение, запаса на системата и консумацията на енергия в уеб базирана СПЗ, използваща IEEE 802.15.4 в схема с гарантирани времеви слотове. Моделът може да се използва за определяне на граничните стойности при зададена конфигурация на БМБС, както и за решаване на обратната задача – при зададени гранични стойности, да се определи конфигурацията на БМБС, която ги удовлетворява.

3. Проектиран е протокол на приложния слой (CNDEP Profiles) за реализиране на информационното взаимодействие в слоя за данни, използващ профили за описание на интерфейса и функционалността на отделните устройства в БМБС.

4. Симулационно е изследвана зависимостта на закъсненията, пропускателната способност, консумацията на енергия и загубата на пакети от конфигурацията на каналния слой на БМБС базирана на IEEE 802.15.4. Предложени са конфигурации за различни приложения на БМБС.

5. Предложени са реализации на прототип на медицински шлюз и персонален монитор. Разработени са драйвери за интегриране на сензори и връзка с външни медицински портали.

6. Проектирана е и реализирана експериментална безжична сензорна мрежа за изследване на уеб базирана СПЗ. Експериментално са определени времевите параметри на информационното взаимодействие в БМБС. Изследвано е влиянието на различни схеми за приоритизиране на трафика.

стр. 28

Публикации във връзка с дисертационния труд

П1. Shopov, M., V. Spasova, G. Spasov, "Testbed Environment for Experimental Analysis and Applications Prototyping in Body Sensor Networks," in Proc. of International Conference on Computer Systems and Technologies - CompSysTech'10, ACM ICPS vol. 471, pp.263-268, 2010.

П2. Shopov, M., G. Petrova, G. Spasov, "On the use of Bluetooth in Body Sensor Networks," in Journal of Electronics, vol. 4, no.2, pp. 154-157, 2010, ISSN 1313-1842.

П3. Шопов, M. "Безжични мрежи от биомедицински сензори – перспективи за изследване," Списание Автоматика и Информатика, бр. 2, стр. 45-49, 2010, ISSN 0861-7562.

П4. Shopov, M., N. Kakanakov, and G. Petrova, "Profile-based protocol for data interactions in Body Sensor Networks," Proc of ELECTRONICS'09, Sozopol, Bulgaria, 14-17 Sept. 2009, pp.39-42.

П5. Shopov, M., N. Kakanakov, and G. Spasov, "Distributed system for monitoring of physiological parameters in Web-based Personal Health Systems," Proc of ELECTRONICS'09, Sozopol, Bulgaria, 14-17 Sept. 2009, pp.35-38

П6. Shopov, M., G. Spasov, and G. Petrova, "Architectural models for realization of Web-based Personal Health Systems," International Conference on Computer Systems and Technologies - CompSysTech'09, page IIIB.5, 2009.

П7. Shopov, М. and G. Spasov “Analysis of IEEE 802.15.4-based Body Sensor Networks through simulation,“ Journal of the Technical University Sofia, branch Plovdiv “Fundamental Sciences and Applications”, Vol. 16, 2011.

П8. Шопов, М., В. Спасова, Г. Спасов "Разработване на мобилни приложения за мониториране на медицински сензорни мрежи под Symbian," Списание Автоматика и Информатика, бр. 2, стр. 59-62, 2011, ISSN 0861-7562.

П9. Шопов, М. и Д. Николов “Примерна реализация на персонален монитор за следене на медицински показатели,” Сборник на СУБ “ДНИ НА НАУКАТА 2011”, Велико Търново, май 2011.

П10. Шопов, М., Н. Каканаков, Г. Петрова, Г. Спасов, „Анализ на методите за вход/изход и протоколи за обмен в мрежи от био-медицински сензори и персонални монитори,“ Научни трудове на СУБ – Пловдив, Серия Б: Естествени и хуманитарни науки, том 12, стр. 114-119, Пловдив 2010.

П11. Шопов, М., Г. Спасов, Г. Петрова, „Изследване влиянието на периода на активност в безжични сензорни мрежи посредством мрежови изчисления“ Научни трудове на СУБ – Пловдив, Серия В: Техника и технологии, том 10, стр. 3-6, Пловдив 2012.

П12. Shopov, М., G. Petrova, and G. Spasov, "Evaluation of Zigbee-based Body Sensor Networks," in Journal of Electronics, vol.5, no.2, pp. 60-63, 2011, ISSN

стр. 29

1313-1842.

П13. Shopov, M., Spasov, G., Petrova, G., "Modeling and analysis of the gateway node in body sensor networks," MIPRO, 2012 Proceedings of the 35th IEEE International Convention, vol., no., pp.457-461, 21-25 May 2012.

Справка за цитиранията на публикациите

П1.1. Gari D. Clifford and David Clifton, “Wireless Technology in Disease Management and Medicine”, Annual Review of Medicine, pp.479–492, 2012. – цитирана под номер [25]

П6.1. Vlahu-Gjorgievska, E., Trajkovik, V., “Towards Collaborative Health Care System Model – COHESY”, IEEE International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM), Lucca Italy, pp.1-6, 2011. – цитирана под номер [10]

П6.2. Vlahu-Gjorgievska, Е., Vladimir Trajkovik, "Personal Healthcare System Model using Collaborative Filtering Techniques", AISS: Advances in Information Sciences and Service Sciences, Vol. 3, No. 3, pp. 64-74, 2011. – цитирана под номер [12]

П6.3. Trajkovik, V., Elena Vlahu-Gjorgievska and Igor Kulev, “Use of collaboration techniques and classification algorithms in personal healthcare”, Journal Health and Technology, Springer, February Volume 2, Number 1, pp. 43-55, 2012. – цитирана под номер [15]

П6.4. Were Oyomno, “Usable Privacy Preservation in Mobile Electronic Personality”, Thesis for the degree of Doctor of Science, Lappeenranta University of Technology 2012, ISBN 978-952-265-266-9. – цитирана под номер [139]

П6.5. Chua, Tiffany and Mark Bachman, "Web-based architecture for at-home health systems," In Engineering Psychology and Cognitive Ergonomics. Applications and Services, pp. 315-322. Springer Berlin Heidelberg, 2013. – цитирана под номер [4]

П6.6. Kotevska, О., E. Vlahu-Gjorgievska, V. Trajkovic, and S. Koceski, “Towards a Patient-Centered Collaborative Health Care System Model”, International Journal of Computer Theory and Engineering, Vol. 4, No. 6, December 2012, ISSN: 1793-8201, pp. 1025-1029. – цитирана под номер [7]

П12.1. Saim Kim, Christian Brendle, Hyun-Young Lee, Marian Walter, Sigrid Gloeggler, Stefan Krueger and Steffen Leonhardt, “Evaluation of a 433 MHz Band Body Sensor Network for Biomedical Applications”, Sensors 2013, 13, pp. 898-917, ISSN 1424-8220 Impact Factor: 1.739 (2011). – цитирана под номер [45]

П12.2. Piyare, Rajeev, and Seong-ro Lee, "Performance Analysis of XBee ZB Module Based Wireless Sensor Networks," International Journal of Scientific & Engineering Research, Volume 4, Issue 4, April-2013, ISSN 2229-5518. – цитирана под номер [13]

П13.1. Aung Aung Phyo Wai; Yu Ge, "M-BRIDGE: Wireless portable onbody aggregator and visualizer system for Wireless Body Sensor Network," Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2013 35th Annual International Conference of the IEEE , vol., no., pp.1246,1249, 3-7 July 2013. – цитирана под номер [6]

стр. 30

Methods and tools for development of web basedpersonal healthcare systems

The aim of the thesis is the study and optimization of network architectures implemented through wireless biomedical sensors and a personal monitor, given the opportunities to integrate them into web-based systems for personalized healthcare (PHS).

A three-layered reference model for the implementation of web-based PHS is proposed. The model aims at integration of body sensor network (BSN) with existing medical servers, electronic health portals and other information systems. An application layer protocol (CNDEP Profiles) is developed for the information interaction in the BSN layer. The protocol uses XML-based profiles to describe the interface and functionality of individual devices in the BSN.

An analytical model for evaluation of virtual delay, buffer capacity, and sensors power consumption is proposed. The model assumes a BSN, based on a IEEE 802.15.4 with guaranteed time slots and can be used to determine the limit values in a predetermined configuration of BSN, and for solving the inverse problem – when limit values are set to determine the configuration of BSN to satisfy them. The dependency of delays, throughput, energy consumption and packet loss from the configuration of data-link layer of BSN, based on IEEE 802.15.4 is evaluated through simulations. As a result, different configurations have been proposed, based on the BSN applications needs.

Two prototypes – of a medical gateway, based on an embedded system and a personal monitor, based on smart-phone are proposed. Drivers to integrate various medical sensors and to establish connections to external medical portals have been developed.

The proposed protocols, models and prototypes are verified through test-bed experiments in a specially build experimental network. The time-related parameters of interactions in BSN are experimentally defined. The effect of appling different queue disciplines for prioritization of the BSN traffic has been investigated and the latency in the personal monitor has been determined.

The thesis is elaborated at the Technical University of Sofia, Plovdiv branch, department of Electronics. The thesis is written in Bulgarian and contains introduction, four chapters, scientific contributions, publications, bibliography of 147 titles, at a volume of 138 pages, 53 figures, 10 tables, and 34 formulas. The results are published in 13 scientific papers.

стр. 31