Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Анализ и пути совершенствования автоматизированных систем съема и обработки электроэнцефалограмм с помощью ЭВМ
I. Технические средства, методы регистрации и обработки электроэнцефалограмм с помощью ЭВМ
2. Особенности существующих алгоритмов обработки и анализа электроэнцефалограмм и пути их совершенствования 28
Выводы 41
ГЛАВА 2. Разработка и исследование алгоритмов автоматизированной обработки электроэнцефалографической информации
I. Выбор типа алгоритмов с позиции их адекватности к описанию исследуемого объекта и эффективности 44
2. Алгоритмы спектрального анализа электроэнцефалографической информации
и их приложения 48
3. Модифицированные алгоритмы структурного анализа электроэнцефалографической
информации 61
4. Математическое и программное обеспечение многофункциональной компьютерной
системы обработки электроэнцефалографических данных . 7й
Выводы 76
ГЛАВА 3. Разработка и экспериментальное исследование многофункциональной компьютерной системы обработки электроэнцефалографической информации
I, Многофункциональная компьютерная система обработки электроэнцефалографической информации 77
2. Исследование признакового пространства в задачах распознавания функционального состояния головного мозга применительно к дифференциальной диагностике с эпилепсии 89
3, Выбор оптимального шага равномерной дискретизации электроэнцефалографического сигнала в задачах диагностики и оценки состояния головного мозга при
симптоматической эпилепсии 97
Общие выводы 113
Литература 115
Приложение Л I. Распечатки программ мониторной системы для микро ЭВМ Электроника 60М
и мини ЭВМ СМ-4 124
Приложение В 2. Распечатки программ мояиторной системы для микро ЭВМ Электроника НЦ-ОЦЦ 1
Приложение $ 3. Сравнительная таблица характеристик базовых микро ЭВМ отечественного производства; таблицы значений признакового пространства ЭЭГ образа
для оценки и диагностики симптоматической эпилепсии 15*1
Приложение № 4. Показатели пропускной способности и эффективности электроэнцефалографических кабинатов различного типа
Приложение Ш 5. Автоматизированный комплекс для регистрации и обработки электроэнцефалограмм (медико-технические требования) , акт о внедрении результатов исследований в практику здравоохранения
- Технические средства, методы регистрации и обработки электроэнцефалограмм с помощью ЭВМ
- Выбор типа алгоритмов с позиции их адекватности к описанию исследуемого объекта и эффективности
- Многофункциональная компьютерная система обработки электроэнцефалографической информации
Технические средства, методы регистрации и обработки электроэнцефалограмм с помощью ЭВМ
Со времени первых исследований 30-х годов, когда регистрация ЭЭГ производилась с помощью струнного гальванометра, приборы для записи ЭЭГ претерпели значительные изменения. Современные средства регистрации и методы обработки дают значительно больше возможностей классификации деталей, одновременного исследования биопотенциалов (БП) во многих точках мозга, а также позволяют обнаружить относительно небольшие изменения в ЭЭГ.
В настоящее время для регистрации ЭЭГ разработаны переносные приборы на полупроводниковых элементах со специальными подавителями помех, позволяющие осуществлять регистрацию ЭЭГ без экранированной камеры; различные виды многоканальных (от 8 до 20 каналов) ЭЭГ и т.д.
Современный электроэнцефалограф представляет собой сложные электронные приборы с большими возможностями по изменению чувствительности и полосы частот пропускания каждого канала, в которых имеются специальные устройства для подавления помех, выбору скорости регистрации. Эти приборы так же включают устройства для формирования различных сигналов раздражения и специальных маркеров.
Бурное развитие электронно-вычислительной техники и ее внедрения в широкие круги науки и техники позволили реализовать новые разработки, связанные с автоматизацией регистрации, обработки и классификации ЭЭГ, которые немыслимы без соответствующего математического и технического обеспечения.
Техническое обеспечение автоматизированных систем сбора и об - 15 -работки данных экспериментальных исследований представляет собой комплекс технических средств, позволявдих эффективно реализивать все необходимые функции этой системы. В подобном комплексе можно выделить несколько основных частей: входную часть с устройствами съема, преобразования исходной информации и средствами управления; средство обработки информации; средства отображения, регистрации, накопления исходной информации и результатов обработки; устройства сопряжения (интерфейсы); средства передачи данных.
Последние несколько лет развитие автоматизации электрофизиологических исследований на основе применения ЭВМ было направлено в нашей стране на создание систем, содержащих электрофизиологическую аппаратуру на линии с ЭВМ, в которых ввод данных в ЭВМ может осуществляться по мере их генерации источником [6 16] .
Все указанные системы различаются по своей структуре, составу и техническим характеристикам. В качестве примера системы, реализованной на блоках промышленного изготовления, можно рассмотреть систему автоматической обработки медико-технической информации, при веденную в [8 J . Исходные данные поступают с выходов усилителей биопотенциалов или с выходов магнитных регистраторов по 15 входным каналам через АЦЇЇ типа УЇЇ-3. Управление магнитными регистраторами типа РМ-09 или осуществляется программным способом. Для ввода данных в системе используются два режима. В первом данные во время эксперимента вводятся в ЭВМ, накапливаются и порциями переносятся на магнитную ленту ЭВМ, Максимальное количество непрерывно вводимых чисел достигает 12-20 тыс. Обработки производится после окончания ввода. Во втором режиме производится одновременно ввод и обработка данных по мере их поступления. При обработке используется библиотека программ, включающая цифровую фильтрацию, статистическую обработки и т.д. Вывод информации осуществляется на двухко-ординатный графопостроитель ДРП-2 и электронно-лучевой индикатор
И-4М, для вывода графической информации используется 15 каналов ЦАП. Рациональным в системе представляется использование аналоговой магнитной записи, большого числа каналов ввода и вывода данных, результатов обработки в аналоговом виде, графической визуализации результатов на ЭЛТ и регистрации их на двухкоординатном графопостроителе. В системе не решалась проблема оптимизации сбора, накопления и передачи биоэлектрической информации в условиях клиники. Технические средства системы не могу? обеспечить обработку достаточно длинных реализаций по многим каналам.
В системе накопления и обработки (СНО) экспериментальных данных, разработанной в Институте физиологии им. И.А.Павлова АН СССР Г15І » применены устройства ввода-вывода аналоговых сигналов собственной разработки и изготовления. СНО обеспечивает: ввод с магнитной ленты, причем используются как специализированные магнитные регистраторы, позволявдие записывать и воспроизводить низкочастотные сигналы с полосой частот от нуля Гц, так и бытовые магнитофоны I и П класса; ввод данных непосредственно с экспериментальной установки, при этом экспериментальные данные передаются СНО по проводным линиям связи; вывод управляющих воздействий из ЭВМ на экспериментальную установку или результатов обработки на какие-либо регистрирующие устройства в аналоговой форме, число одновременно вводимы: непрерывных сигналов - до 8 с максимальной частотой дискретизации 20 кГц и 8-разрядным выходным кодом, дополнительный канал преобразования аналог-код 10-разрядный с частотой дискретизации 40 кГц, I канал преобразования время-код.
Выбор типа алгоритмов с позиции их адекватности к описанию исследуемого объекта и эффективности
Известно, что любой алгоритм обработки есть определенный способ преобразования, после реализации которого исходная информация представляется либо в виде функции, описывающей исследуемый сигнал, либо в виде совокупности чисел, характеризующих свойства рассматриваемого сигнала. Параметры в функциях описания или числа в совокупности результатов преобразования есть количественная оценка исследуемого сигнала, с помощью которых создаются признаковые пространства для решения задач диагностики или прогнозирования. Следовательно, прежде всего необходимо решить задачу выбора такого способа преобразования, который обеспечит сохранение важной для исследователя информации при минимизации числа элементарных символов, требуемых для передачи или дальнейшей обработки преобразованных данных, или, другими словами, минимизации признакового пространства.
Каждый исследователь, выбирая или разрабатывая алгоритм обработки или преобразования, исследуемого им процесса, вначале вырабатывает для себя понятие о математическом или физическом характере данного процесса и дальнейшие формализации строит на основе этого понятия. Результаты проведенного аналитического обзора существующих типов алгоритмов обработки ЭЭГ информации показывают, что выработанные понятия о математическом и физическом характере ЭЭГ сигнала, ввиду его индивидуальности и сложности, остаются чисто гипотетическими, а выявленные недостатки таких понятий являются закономерным следствием неадекватности этих понятий физической сущности сигнала.
Многофункциональная компьютерная система обработки электроэнцефалографической информации
При создании автоматизированной системы обработки ЭЭГ в режиме „Oti line" , как правило, необходимо обеспечение строгой последовательности операций: съема, усиления и аналого-цифрового преобразования исходного сигнала для последующего ввода в ЗУ ЭВМ. При этом важным фактором является обеспечение совместной работы системы съема, усиления и преобразования в цифровой код ЭЭГ сигнала. При более детальном рассмотрении автоматизированной системы становится очевидным, что создание таких систем представляется довольно сложной задачей. При проектировании системы съема уточнению подлежат число и тип клинических отведений ЭЭГ. Наиболее перспективный подход к вопросу формирования типа клинических отведений ЭЭГ, по нашему мнению, изложен в работе [23] , согласно которой все многообразие известных в практике отведений может быть сформировано программным путем, с использованием общепринятых в клинической практике электродов. Детальный анализ этого вопроса не входит в задачи настоящего исследования, так как ему посвящено значительное количество публикаций.
Следующему звену в цепи прохождения сигнала - усилителю биопотенциалов - посвящено не меньшее число публикаций, однако, формулирование требований в его техническим характеристикам, в плане работы в системе, достаточно пробелматично.
Похожие диссертации на Разработка и исследование компьютерных систем обработки электроэнцефалограмм
