Введение к работе
-3-
Актуальность темы. Одним из основных факторов нормального лществования и деятельности человека является его здоровье. Издавна медицине уделялось одно из основных мест в общественной жизни. Сама медицина, как и другие области науки, развивается достаточно стремительно, предъявляя более новые требования к изучению, диагностике и лечению различных заболеваний. Постоянно появляются новые методики и направления в этой области. Учитывая то, что неотъемлемой частью медицинской диагностики является анализ и оценка различного рода сигналов, так или иначе получаемых с паци-:нта, важным шагом стало использование персональных компьютеров и специализированных микропроцессорных систем для реализации современных методов, основанных на применении сложных математических алгоритмов обработки и представления медицинских сигналов. Параллельно с этим, важным аспектом развития компьютерной медицинской техники является упрощение труда врача при проведении рутинных методик, трудоемких расчетов. Все действия по распознаванию отдельных феноменов в биоситналах, расчету эсновных параметров, сравнению полученных результатов с нормативными эффективно реализуются с помощью компьютера. Развитие таких подходов приводит к созданию различного рода систем экспертной оценки, от подсистем эаспознавания и расчета основных параметров различных медицинских феноменов в регистрируемом сигнале, до попыток реализации советующих систем три формировании заключения о состоянии здоровья./1-10,12/
Среди большого числа видов диагностики одно из важнейших мест занимает анализ биопотенциалов мозга человека, иначе электроэнцефало-раммы (ЭЭГ). ЭЭГ представляет собой сложный колебательный электриче-;кий процесс, который может быть зарегистрирован при расположении элек-гродов на мозге или на поверхности скальпа, и является результатом электри-юской суммации и фильтрации элементарных процессов, протекающих в ней-эонах головного мозга.
Широко распространенная и используемая методика визуальной оценки биоэлектрической активности мозга человека оказалась малоэффективной три изучении отражений в ЭЭГ функциональных изменений и выявления корреляций ЭЭГ и функций мозга. Внедрение математики и теории обработки :игналов в медицине дало скачок в развитии учения о биоэлектрических провесах в мозге человека. Прогресс в этой области требует разработки новых )ффективных алгоритмов автоматизированной обработки и представления ЭЭГ. В результате их совокупного применения по.тучается набор цифровых характеристик сигнала, на основании которого формируется текстовое описа-ше ЭЭГ. обычно состоящее из стандартного набора фраз, а также заключение, ггносящее данную ЭЭГ либо к варианту нормы, либо к какому-либо патологи-ісскому классу. Таким образом, возникает задача создания советующей экс-
пертной системы, для которой входной информацией является сама ЭЭГ, результатом ее работы - заключение о состоянии здоровья.
Состояние вопроса и научная новизна. Элементы цифровой обра ботки ЭЭГ с помощью спектральных, коррелящюнных и других методов пред ставлены в работах B.C. Русинова, О.М. Гриндель, Л.Р. Зенкова, М.А. Рошаї на, В.Д. Жуковского. Однако во всех этих работах отсутствуют четкие крите рии, по которым, применяя рассматриваемые методы обработки сигнала, мо» но было бы с высокой степенью уверенности отнести анализируемую ЭЭГ патологическим классам или охарактеризовать ее как "нормальную". Это мо» но объяснить нестационарностью энцефалографического сигнала./13-17/
Проведенные в диссертационной работе исследования позволили сдс лать некоторые выводы. К ним в первую очередь следует отнести то, ЧТО ШІ роко используемые методы обработки ЭЭГ, в большинстве своем, не учитыв? ют ее биологический генез, а рассматривают ее как некий колебательный прс цесс и, как следствие, получаемые таким образом результаты не всегда удовлс творяют пользователя. Во-вторых, тот факт, что ЭЭГ представляет собой интс гральную оценку электрофизиологической деятельности миллиардов элемеь тарных источников, к тому же отфильтрованной естественными костне тканевыми распределенными фильтрами, позволяет сказать, что использов; ние рядов Фурье, корреляционного анализа для обработки ЭЭГ можно рас сматривать только как более удобное в некоторых случаях изображение той » ЭЭГ и не более. То есть применение таких методов, пользуясь теорией фо{ мальных ярыков, можно определить как трансляцию исходной последователі ности, описывающей ЭЭГ. в набор неформализованных параметров./16, Г Фактически, это можно считать первым этапом компиляции в создаваемо экспертной системе, - лексическим анализом. Получаемые в результате обр; ботки параметры можно считать символами определенного алфавита. Польз} ясь далее теорией формальных языков, экспериментально было получено, чті определив, с помощью экспертной оценки, зависимости между некоторым видами патологий и наборами символов такого алфавита, можно построт ряд грамматических правил, результатом применения которых будут фраз описания и заключения по ЭЭГ. Входными данными для такой грамматик являются результаты работы алгоритмов цифровой обработки. Цель работы и задачи исследования. Целью работы является разработ* советующей системы формирования заключения по результатам энцефалогр; фического обследования, рассмотрение методов представления и распознав; ния элементов ЭЭГ человека с помощью теории формальных языков и примі нения алгоритмов цифровой обработки сигналов. Основные отличительнь особенности предлагаемой системы следующие:
использование методов комплексной обработки сигнала как более инфо] мативных форм представления и анализа ЭЭГ;
' -5-
применение структурно-лингвистического метода для распознавания отдельных феноменов ЭЭГ;
использование теории построения компиляторов формальных языков при реализации предлагаемой системы.
Для достижения поставленной цели решаются следующие основные задачи:
-
выбор и анализ значимых методов математической обработки из числа рассматриваемых для представления ЭЭГ в виде последовательности символов, являющимися входными для работы грамматических правил;
-
разработка и выбор алгоритмов обработки ЭЭГ для получения основных расчетных параметров, а также их программная реализация в виде отдельных процедур;
-
построение контекстно-независимой атрибутной грамматики для распознавания основных видов патологий на ЭЭГ и правил для атрибутов нетерминалов, входящих в грамматику;
-
реализация блоков лексического, синтаксического и семантического анализа для оценки ЭЭГ с точки зрения рассматриваемых патологий;
-
практическая реализация предложенных методов и алгоритмов в виде элек-троэнцефалографическон системы.
Новые научные результаты.
-
Определены основные этапы реализации советующей системы формирования электроэнцефалографического заключения;
-
Разработана атрибутная транслирующая грамматика для реализации советующей системы формирования заключения по ЭЭГ. Построены лексический, синтаксический и семантический анализаторы системы;
-
Разработана, построена и исследована программная модель эффективного цифрового режекторного фильтра реального времени для подавления синфазной сетевой помехи;
-
Разработаны и программно реализованы алгоритмы цифровой обработки ЭЭГ - алгоритм картирования, необходимый для визуального представленій ЭЭГ и алгоритм определения генерализованной активности. Исследованы и адаптированы для обработки ЭЭГ алгоритмы спектрального и корреляционного анализа, используемые на этапе лексического ан&тиза;
-
Предложен метод распознавания патологических феноменов - спайков, пиков, медленных волн, комплексов пик-медленная волна - на основе модифицированного структурно-лингвистического метода.
Практическая ценность работы. Разработанные в диссертации алгоритмы и методы позволяют разрабатывать портативные электроэнцефалографические системы, основные их аппаратные узлы и блоки, а также программное обеспечение, позволяющее производить представление, обработку энцефалограмм, визуализацию результатов обработки, расчет основных параметров и формирование элсктроэнцефалографического заключения.
Основные положения, выносимые на защиту.
-
Рассмотрение задачи анализа ЭЭГ с помощью методов цифровой обработки сигналов и возможности построения автоматизированной экспертной системы на основе результатов такой обработки.
-
Модель цифрового режекторного фильтра реального времени, разработанного для подавления синфазной составляющей в электроэнцефалографическом сигнале.
-
Метод распознавания патологических феноменов на ЭЭГ на основе их структурно-лингвистического представления.
-
Принцип построения автоматизированной системы формирования заключения по ЭЭГ, основанный на элементах теории формальных языков.
-
Результаты практической реализации электроэнцефалографической системы в виде аппаратно-программного комплекса, содержащего экспертную систему формирования заключения.
Внедрение результатов работы. Полученные в работе результаты внедрены при разработке аппаратно-программного электроэнцефалографического комплекса "Компакт-нейро" научно-медицинской фирмы "НейроТех". В данный момент система успешно эксплуатируется в ряде медицинских учреждений страны.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были представлены и обсуждались на следующих конференциях:
Международной конференции "Combio' 96" (Шопрон. Венгрия, 1996);
VII Всероссийских туполевских чтениях (Казань, 1996);
Всероссийская научная конференция студентов и аспирантов. Радиоэлектроника, микроэлектроника, системы связи и управления (Таганрог, 1997):
Региональной конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов Северного Кавказа "Методы и средства цифровой обработки сигналов" (Таганрог, 1993);
Республиканской научно-технической конференции "Биомедицинские приборы и системы" (Рязань. 1994);
II и III Всероссийской научной конференции "Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления" (Таганрог, 1994, 1996);
I региональной научно-практической конференции по проблемам курортов КМВ (Пятигорск, 1994);
Международном симпозиуме "Природа и человек: взаимодействие и безопасность жизнедеятельности" (Таганрог, 1996);
ХХХХ - ХХХХІІ научно технических конференциях профессорско-преподавательского состава Таганрогского радиотехнического университета (Таганрог 1995-1997).
Практические результаты работы демонстрировались на следующих специализированных выставках:
"Медицина для Вас" (г. Москва, июнь 1996);
"Медицина 96", "Медицина 97" (г. Ростов-на-Дону):
"Медицина 97" (г. Пятигорск).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 17 печатных работ.
Структура и объем диссертации. Основное содержание работы изложено на 151 странице текста, с иллюстрациями. Диссертация состоит из четырех разделов, введения, заключения, списка цитированной литературы из 81 наименований на 6 страницах и пяти приложений.
