Обработка электроэнцефалограмм в частотной области (92499)

Посмотреть архив целиком

Министерство образования и науки Украины

Харьковский национальный университет радиоэлектроники



Кафедра БМЕ




КУРСОВАЯ РАБОТА

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

по дисциплине Автоматизация обработки и анализа биомедицинской информации

на тему: Обработка электроэнцефалограмм в частотной области





Студент гр.

Руководитель







2009


Харьковский национальный университет радиоэлектроники

Кафедра Биомедицинских электронных устройств и систем

Дисциплина Автоматизация обработки и анализа биомедицинской информации

Специальность Биотехнические и медицинские аппараты и системы


ЗАДАНИЕ

НА КУРСОВОЙ ПРОЕКТ (РАБОТУ)


студента гр.


  1. Тема проекта (работы) Обработка электроэнцефалограмм в частотной области

  2. Срок подачи студентом завершенной работы_____________

  3. Исходные данные к работе: файлы оцифрованной электрэнцефалограммы: eeg_Fp1.txt, eeg_Fp2.txt, eeg_T4.txt, eeg_C3.txt, eeg_P4.txt.

  4. Содержание пояснительной записки: Метод электроэнцефалографии, метод анализа ЭЭГ в частотной области, алгоритм анализа электроэнцефалограмм в частотной области, программа анализа ЭЭГ, результаты анализа.

  5. Перечень графического материала: алгоритм анализа ЭЭГ в частотной области, результаты анализа ЭЭГ.

  6. Дата выдачи задания: 19 февраля 2009 г.


КАЛЕНДАРНЫЙ ПЛАН


Номер

Название этапов курсового проектирования

Срок выполнения этапов проекта

Примечание

1

Анализ задания

19.02.09 – 26.02.09


2

Ознакомление с литературой

26.02.09 – 6.03.09


3

Выбор метода анализа сигнала

6.03.09 – 13.03.09


4

Разработка алгоритма

13.03.09 – 27.03.09


5

Разработка программного обеспечения

27.03.09 – 16.04.09


6

Анализ результатов

16.04.09 – 27.04.09


7

Оформление пояснительной записки

27.04.09 – 24.05.09


8

Сдача работы на проверку руководителю

17.06.09


9

Доработка с учетом замечаний

17.06.09 – 20.06.09


10

Защита работы

20.06.09




РЕФЕРАТ


Пояснительная записка содержит: 28 листов, 12 рисунков, 1 таблица, источников.

Цель курсовой работы: научиться выполнять анализ медико-биологических сигналов с помощью ЭВМ и получение диагностического вывода о норме или патологии заданного сигнала [1].

Объектом исследования являются реальные оцифрованные электроэнцефалограммы здоровых людей.

Заданием курсовой работы является анализ электроэнцефалограмм в частотной области, что включает в себя построение наглядной электроэнцефалограммы с оцифрованных образцов, построение α-ритмов, АЧХ электроэнцефалограмм, периодограмм и спектрограмм α-ритмов.

В ходе выполнения курсовой работы был построен алгоритм обработки данных электроэнцефалограмм во временной области, который позволил создать программу в среде МatLab, осуществляющую анализ ЭЭГ. Данная программа является актуальной с точки зрения автоматизации обработки и анализа биомедицинской информации. Недостатком программы является невозможность осуществления точного 100 %-ного анализа, так как программа жестко привязана к общепринятым нормам спектральной плотности мощности ритмов, в то время как некоторое варьирование этих данных может быть нормой для конкретного человека, а программой может восприниматься как патология.

электроЭНЦЕФАЛограмма, СИГНАЛ, МОЗГ, РИТМЫ, ЧАСТОТНЫЙ анализ


СОДЕРЖАНИЕ


ВВЕДЕНИЕ

1 Метод электроэнцефалографии

1.1 Отведения и регистрация ЭЭГ

1.2 Электроэнцефалограмма. Ритмы

2 Метод анализа ЭЭГ в частотной области

3 Алгоритм анализа электроэнцефалограмм в частотной области

4 Программа анализа ЭЭГ

ВЫВОДЫ

ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК

Приложение А

Приложение Б

Приложение В


ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ


АЧХ – амплитудно-частотная характеристика

ЭВМ – электронно-вычислительная машина

ЦНС – центральная нервная система

ЭЭГ – электроэнцефалограмма

МПА – межполушарная асимметрия

АКФ – автокорреляционная функция

МП – мембранные потенциалы

БПФ – быстрое преобразование Фурье


ВВЕДЕНИЕ


ЭЭГ - метод регистрации электрической активности (биопотенциалов) головного мозга через неповрежденные покровы головы, позволяющий судить о его физиологической зрелости, функциональном состоянии, наличии очаговых поражений, общемозговых расстройств и их характере.

Метод ЭЭГ перспективен и показателен, что позволяет рассматривать его в области диагностики психических расстройств. Применение математических методов анализа ЭЭГ и внедрение их в практику позволяет автоматизировать и упростить работу врачей. ЭЭГ является составной частью объективных критериев течения исследуемой болезни в общей системе оценок, разработанных для персонального компьютера.

При обработке и вычислении параметров ЭЭГ в компьютерном энцефалографическом комплексе, необходимо разработать модуль анализа основных характеристик электроэнцефалограммы человека на базе алгоритма. Для этого следует изучить ритмы, стандарты описания и обозначения ЭЭГ.


1 МЕТОД ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФИИ


Использование электроэнцефалограммы для изучения функций мозга и целей диагностики основано на знаниях, накопленных при наблюдениях за пациентами с различными поражениями мозга, а также на результатах экспериментальных исследованиях на животных. Весь опыт развития электроэнцефалографии, начиная с первых исследований Ханса Бергера в 1933 г., свидетельствует о том, что определенным электроэнцефалографическим феноменам или паттернам соответствуют определенные состояния мозга и его отдельных систем. Суммарная биоэлектрическая активность, регистрируемая с поверхности головы, характеризует состояние коры головного мозга как в целом, так и ее отдельных областей, а также функциональное состояние глубинных структур разного уровня.

Общие представления о происхождении ЭЭГ. В основе колебаний потенциалов, регистрируемых с поверхности головы в виде ЭЭГ, лежат изменения внутриклеточных мембранных потенциалов (МП) корковых пирамидных нейронов. При изменении внутриклеточного МП нейрона во внеклеточном пространстве, где расположены глиальные клетки, возникает разность потенциалов — фокальный потенциал. Потенциалы, возникающие во внеклеточном пространстве в популяции нейронов, представляют собой сумму таких отдельных фокальных потенциалов. Суммарные фокальные потенциалы могут быть зарегистрированы с помощью электропроводных датчиков от разных структур мозга, от поверхности коры или с поверхности черепа. Напряжение токов головного мозга составляет порядка 10–5 Вольта. ЭЭГ представляет собой запись суммарной электрической активности клеток полушарий мозга.

    1. Отведения и регистрация ЭЭГ


Отведения биопотенциалов производятся двумя способами: монополярным и биполярным. Монополярный способ отведения производится измерением разности потенциалов, отводимых от одной активной точки – от электрода на поверхности скальпа в соответствующей зоне мозга и другой точки, условно принятой за «индифферентную» (референтный электрод). «Индифферентной» точке чаще принимают мочку уха на которую закрепляется электрод. Реже в качестве индифферентного электрода используют суммарный электрод – обобщенное отведение от всех электродов на скальпе.

При биполярном способе оба электрода, разность потенциалов которых измеряется, локализованы на активной поверхности головы. При исследовании ЭЭГ у больных целесообразно использовать сочетания обоих методов отведения – монополярный и несколько биполярных: отведение от последовательной цепи электродов по парасагиттальной линии (О1 – Р3; Р3 –С3; С3 – F3; F3 –Fp1 и соответствующая цепочка электродов на правом полушарии) последовательной цепи электродов, расположенных по латеральной или нижней линии (O1– Т5; T5 – T3; T3 – F7; F7 – Fp1 и соответствующей цепи справа) в поперечном направлении (O1 – T5, P5 – T5, C3 – T3, F3 – F7, Fp1 – F7 и соответствующих электродов правого полушария), и отведения с саггитальным электродом (каждый из электродов отонсительно сагиттальных). Эту схему отведений можно упростить, избрав наиболее необходимые комбинации в каждом отдельном случае. Когда схема наложения электродов упрощена до 8 точек на скальпе, соответственно меньше отведений можно произвести, однако следует также производить комбинацию монополярных и биполярных отведений, что особенно важно для локализации очага поражения (очага контузии, гематомы) [2].


1.2 Электроэнцефалограмма. Ритмы


Характер ЭЭГ определяется функциональным состоянием нервной ткани, а также протекающими в ней обменными процессами. Нарушение кровоснабжения приводит к подавлению биоэлектрической активности коры больших полушарий. Важной особенностью ЭЭГ является ее спонтанный характер и автономность. Электрическая активность мозга может быть зафиксирована не только в период бодрствования, но и во время сна. Даже при глубокой коме и наркозе наблюдается особая характерная картина ритмических процессов (волн ЭЭГ). В электроэнцефалографии различают четыре основных диапазона: альфа-, бета-, гамма- и тета - волны (рисунок 1.1).


Случайные файлы

Файл
159156.rtf
97438.rtf
75401-1.rtf
32399.rtf
93323.rtf




Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.