 |
Анализ технического задания
|
|
|
|
Содержание
Введение
Анализ технического задания
Структурная схема фильтра……………………..26
Математическая модель фильтра……………………..……………….32
Алгоритм формирования входного сигнала……………………………39
Показатели дескриптивной статистики………………………………….43
Блок-схемы программы
Результаты моделирования и их анализ ……………………………………47
Заключение…………………………………………………………………….51
Список литературы………………………………………………………….52
Введение
Мозг человека, механизмы его деятельности привлекают внимание исследователей самых разных специальностей. Объективному изучению функций мозга человека положил начало И.М. Сеченов, опубликовавший в 1863 году книгу “Рефлексы головного мозга”, где впервые был поставлен вопрос о закономерности объективного физиологического подхода к механизмам психической деятельности. Электроэнцефалография как метод исследования головного мозга, основанный на регистрации его электрических потенциалов, зародилась в начале XX века. Начало эры электроэнцефалографии связывают с именем австрийского психиатра Ганса Бергера, который впервые осуществил в 1928 году регистрацию электрических потенциалов головного мозга у человека, используя скальповые игольчатые электроды. В его же работах было приведено описание основных ритмов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) человека и их изменения при различных функциональных пробах и патологических проявлениях в мозге. Дальнейшие успехи электроэнцефалографии были связаны с разработкой многоканальных высокочувствительных чернильнопишущих электронных приборов, позволявших производить стандартные исследования у пациентов. А в наше время большой успех приобрели компьютерные системы, позволившие сделать качественно новый шаг в диагностике, и использующие для этого сложные математические методы.
|
|
|
Задачи исследования отражают поэтапную реализацию поставленной цели:
1. разработка структурной схемы
2. разработка математической модели,
3. создание программы моделирования динамики устройства
4. получение и обработка результатов моделирования.
Анализ технического задания
В настоящее время возрастает интерес к электроэнцефалограмме (ЭЭГ) как эффективному средству исследования функционального состояния головного мозга. Развитие компьютерных диагностических систем (КДС) дает в руки исследователя все более совершенный математический аппарат: спектральные и биспектральные преобразования, функции когерентности и корреляции.
Упомянутые функции когерентности (ФК), показывающие относительную меру синхронизации протекающих в коре головного мозга процессов, давно доказали свою диагностическую эффективность и прогностическую ценность в клинике критических состояний - комы, тяжелых черепно-мозговых травм, опухолей мозга, у недоношенных детей. Меньшее распространение получили исследования здоровых детей и детей с минимальной мозговой дисфункцией (ММД).
Существует проблема нахожденияэлектрофизиологических маркеров (ЭМ) состояния ММД [2 - 5]. В КДС «Нейрокартограф» (МБН, Москва) при расчете ФК исследователю предлагается таблица, содержащая средние уровни когерентности и средневзвешенные частоты в заданных частотных диапазонах (например, дельта, тета, альфа, бета). При всех возможных парах отведений (120 при 16 каналах записи) на каждого пациента получается 960 чисел, проанализировать которые достаточно затруднительно
Все вышесказанное подтверждает актуальность разработки программного комплекса, обеспечивающего получение оценки синхронизации процессов ЭЭГ, минуя стадии выбора эпох, БПФ и расчета ФК.
|
|
|
Программа построена на основе математической модели полосового фильтра (ПФ) с передаточной функцией
,
где 
-резонансная частота фильтра;
-половина полосы пропускания.
Высшие психические функции при своей реализации в коре головного мозга представляют собой электрические процессы,которые могут быть зарегистрированы при помощи ЭЭГ. Качество этих процессов, а именно интегративные функции головного мозга, могут быть количественно оценены различными способами. Самый эффективный из них в настоящее время - это метод функции когерентности. Для их расчета готовые записи ЭЭГ обрабатываются при помощи опции компьютерных программ (таких как «Нейрокартограф», «Нейрософт», «Энцефолан»). Однако, для правильного расчета ФК требуется достаточно высокая квалификация специалиста и продолжительное время обработки, поскольку метод ФК основан на частотном и корреляционном анализе. Альтернативой метода ФК является метод динамического анализа, разрабатываемый на кафедре ПБС. Этот метод позволяет практически в реальном времени получать альтернативные оценки частот и уровней синхронизации соответствующее параметрам ФК – среднем уровнем и частотам максимальной когерентности. Этот метод не нашел пока распространения среди медицинских специалистов, поэтому в данной КР рассматривается оригинальный метод оценки деятельности головного мозга, основанный на определении параметров формирующего фильтра, определяющего спектральные характеристики ЭЭГ. По полученным параметрам предполагается впоследствии получить аппроксимирующую оценку функции когерентности. Таким образом, рассматриваемым методом можно объединить достоинства метода функции когерентности, достаточно хорошо зарекомендовавшего себя в медицине, и метода динамического анализа обеспечивающего обработку сигнала в реальном времени.
Рассматриваемый метод состоит в автоматическом изменении полосы пропускания резонансного фильтра в зависимости от дисперсии входного и выходного сигнала.
В данной работе проведены расчеты соотношения дисперсий входного и выходного сигнала резонансного фильтра в зависимости от его полосы пропускания и времени наблюдения (времени осреднения).
|
|
|
Разработаны математические модели входного сигнала, представляющего собой «розовый шум»,модель формирующего фильтра (выходной сигнал его имитирует ЭЭГ) и модель резонансного фильтра с замороженной (замороженной полосой пропускания), а так же модель дескриптивной статистической обработки анализируемых сигналов.
Рассмотрим типовой паттерн ЭЭГ приведенный на рис.1.
Рис.1. Пример электроэнцефалограммы
На данном рисунке представлена электроэнцефалограмма 16 стандартных отведений по системе «10-20».
Основной задачей специалиста, проводящего электроэнцефалографическое обследование, является выделение на ЭЭГ значимых признаков, идентификация их параметров и, далее, составление на их основании заключения. Одним словом этот процесс называется анализом ЭЭГ.
|
|
|
