Инженеры научились отслеживать положение датчика внутри тела

Инженеры из США и Великобритании разработали систему, позволяющую определять местоположение специальных электронных меток внутри тела c точностью 1,27 сантиметра. Система работает за счет отражения имплантированным устройством внешнего радиосигнала, благодаря чему устройство может использовать больше энергии для других нужд, к примеру, работы своих датчиков, рассказывают разработчики в статье, которая будет представлена на конференции SIGCOMM 18.

На сегодняшний день разрабатывается множество автономных медицинских устройств, предназначенных для работы внутри тела. К примеру, недавно специалисты из США создали глотаемый датчик со светящимися бактериями, который в реальном времени отслеживает наличие крови в кишечнике. Но помимо выполнения основной функции в некоторых случаях необходимо отслеживать и положение самого датчика в организме. В случае с датчиком для определения веществ в кишечнике, например, важно знать, где именно произошло кровотечение.

Исследователи предлагали для этого разные подходы, в том числе активное излучение сигнала датчиком, которое требует емкого и компактного аккумулятора, или отражение внешнего сигнала. В обоих случаях одна из главных проблем заключается в том, что при прохождении через несколько сантиметров различных тканей сигнал меняет свое направление, что затрудняет точную локализацию. В случае с пассивными датчиками задачу дополнительно осложняет то, что сигнал, отраженный от кожи, имеет значительно большую интенсивность, чем сигнал от датчика.

Группа инженеров под руководством Дины Катаби (Dina Katabi) из Массачусетского технологического института создала систему отслеживания положения датчика внутри тела, способную фильтровать сигнал от кожи, а также восстанавливать исходное положение датчика после отклонения сигнала при прохождении через ткани. Работа системы основана на двух принципах. Во-первых, инженеры смогли компенсировать разницу интенсивности сигналов от кожи и датчика в теле, сконструировав схему датчика таким образом, чтобы отраженный от него сигнал отличался по частоте, причем нелинейно. Во-вторых, авторы создали модель распространения сигнала через различные ткани тела, которая довольно точно совпадает с реальным распространением сигнала.

Созданная исследователями модель распространения сигнала разбивает тело на среды двух типов, условно принимаемые за основанные на воде (к примеру, мышцы) и жир. Кроме того, модель подразумевает, что чередующиеся ткани можно «переставить» местами, чтобы тело можно было принять за всего два сегмента из материалов с разным отклонением сигнала. Исследователи создали функцию, которая на основе множества переменных позволяет спрогнозировать толщину слоев жира и мышц, и после этого вычислить местоположение источника отраженного сигнала.

Разработчики решили использовать две исходные частоты, которые после попадания на датчик образуют сигналы с новыми частотами, позволяющими отделить их от сигналов, отраженных от кожи. В качестве рабочих частот инженеры использовали 830 и 870 мегагерц, которые после попадания на датчик образуют сигналы с частотами 910 и 1700 мегагерц. Они провели серию экспериментов на нескольких модельных тканях. Изначально исследователи проводили тесты на курице и тканях свиньи, внутри которых был размещен датчик. Кроме того, они создали из полиэтилена, агарозы, растительных масел и желатина модель, которая по электромагнитным свойствам может служить имитацией жировой и мышечной тканей человека.

Эксперименты показали, что медианная ошибка определения местоположения датчика в модели человеческих тканей составляет 1,27 сантиметра, а максимальная — 1,8 сантиметра. Отношение сигнала к шуму составило от 11 до 16,5 децибелл.

Технология, разработанная инженерами, может пригодиться во многих медицинских устройствах, отслеживающих процессы внутри тела. Например, недавно американские исследователи испытали на людях глотаемый датчик, отслеживающий концентрации нескольких газов в кишечнике. Предполагается, что такое устройство позволит диагностировать заболевания желудочно-кишечного тракта на ранних стадиях.

Григорий Копиев