WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаРізне → Методи частотного та часового аналізу в системах обробки випадкових сигналів типу електроенцефалограм (автореферат) - Реферат

Методи частотного та часового аналізу в системах обробки випадкових сигналів типу електроенцефалограм (автореферат) - Реферат

Обґрунтованість і достовірність отриманих наукових результатів забезпечені використанням апробованих математичних методів аналізу, збігом отриманих результатів в окремих випадках з висновками інших авторів, несуперечністю отриманих результатів з висновками, зробленими досвідченими лікарями на основі об'єктивних медичних показників без використання ЕЕГ.

Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що розроблені методи обробки ЕЕГ дозволяють підвищити якість та достовірність діагностики, вони можуть використовуватися в інших типах радіотехнічних систем, зокрема, в комплексах пасивної радіолокації джерел випромінювання.

Особистий внесок здобувача. Основні результати дисертаційної роботи отримані автором самостійно. Зокрема, роботи [2,5] виконано без співавторів. В сумісних публікаціях особистий внесок здобувача полягає в наступному:

  1. В роботі [1] автором обґрунтовано методики розробки програм досліджень і здійснення розрахунків, проведено аналіз результатів та написано рукопис;

  2. В роботі [3] автором сформульована наукова задача, обґрунтовані методики розробки програм досліджень і здійснення розрахунків, проведено аналіз результатів та написано рукопис;

  3. В роботі [4] автором сформульована наукова задача, обґрунтуванні методики аналізу результатів та написано рукопис.

Апробація результатів дисертації. Основні результати роботи доповідалися на:

  1. Joint Meeting of the 13th European Frequency and Time Forum 1999 IEEE International Frequency Control Symposium (Besancon, France, 12-16 April, 1999).

  2. Міжнародній науковій конференції "Теорія і техніка передачі, прийому і обробки інформації" (Харків, Туапсе, 7–10 жовтня 2003).

  3. I Українській науковій конференції „Проблеми біологічної і медичної фізики" з міжнародним представництвом, (Харків, Харківський національний університет ім. В.Н. Каразіна, 20-22 вересня 2004).

  4. Конференції „Комп'ютерна медицина 2005" (Харків, липень, 2005).

  5. 15-й Міжнародній Кримській конференції "НВЧ-техніка та телекомунікаційні технології" (КриМіКо2005). (Севастополь, Крим, Україна, 12-16 вересня 2005).

  6. 10-му ювілейному міжнародному молодіжному форумі "Радіоелектроніка і молодь в XXI столітті" (Харків, ХНУРЕ, 2006).

  7. Міжнародній науково-технічній конференції студентів, аспірантів і учених: Молодь і сучасні проблеми радіотехніки і телекомунікацій „РТ-2006" (Севастополь, 17-21 квітня 2006).

  8. Сьомій міжнародній науково-практичній конференції „Сучасні інформаційні і електронні технології" (Одеса, Україна, 22–26 травня 2006).

Публікації. Результати роботи опубліковані в 3 статтях в наукових фахових виданнях [1–3], включених в перелік ВАК України, 2 статтях у зарубіжних науково–технічних журналах [4,5]. Крім того, результати досліджень опубліковані в 8 тезах доповідей на наукових конференціях [6–13]. 2 статті та 1 доповідь виконано автором особисто.

Структура і обсяг дисертації. Робота складається із вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. Повний обсяг роботи становить 253 сторінки, у тому числі: 73 рисунка і 21 таблиця (з них 18 рисунків і 1 таблиця, розміщених на 13 окремих сторінках), список використаних джерел з 160 найменувань на 14 сторінках, 3 додатка на 90 сторінках.

ОСНОВНІЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі розглянуто актуальність тематики наукових досліджень, мета і задачі дослідження, практична цінність роботи. Визначена наукова новизна отриманих результатів. Наведено відомості про апробацію роботи і кількість публікацій з її тематики.

В першому розділі розглянуто основні характеристики електроенцефалограм. Показано, що сигнали біоелектричної активності мозку, які відображають його функціональну активність, мають виражений сегментний характер і є сумішшю квазібілого шуму і ритмічних складових, що локалізуються в певних частотних смугах (–ритм: 8ч13 Гц; –ритм: 14ч40 Гц; –ритм: 0,5ч3 Гц; –ритм: 4ч6 Гц). Проведено аналіз діагностичних ознак ЕЕГ-сигналів і виділено характерні показники ЕЕГ в нормі і ЕЕГ з патологією. Відзначено, що багаточисленні нейрони, які генерують електричні сигнали, первинні давачі, які реєструють сигнали на фоні шумів та завад, електроенцефалограф, якій реалізує операції фільтрації, підсилення і вторинної обробки з метою здобування інформації, у сукупності являють собою специфічну радіотехнічну систему. Розглянуто структурну схему апаратних засобів для реєстрації ЕЕГ і алгоритм її функціонування. Показано, що існуючі апаратні засоби ЕЕГ–діагностики забезпечують, насамперед, вихідні данні для візуального аналізу ЕЕГ, що обумовлює суттєву вагу суб'ективного підходу до діагностики та потребує високої кваліфікації фахівця-електроенцефалографіста. Проаналізована часова залежність характеристик зареєстрованого сигналу первинних давачів ЕЕГ, розроблено методику розрахунку послаблення сигналу при реєстрації на необробленій поверхні. На підставі аналізу стану проблеми, огляду публікацій і аналізу структури апаратних засобів і програмного забезпечення сформульовано задачу дисертаційних досліджень.

В другому розділі проведено критичний аналіз традиційних методів клінічної електроенцефалографії. Як вихідні дані в роботі використані ЕЕГ, що отримані при спостереженнях на лабораторних тваринах, а також здорових і хворих обстежуваних (в Інституті неврології, психіатрії і наркології і в Інституті кріобіології і кріомедицини).

На основі проведених досліджень ефективності фільтра Калмана (ФК) при сгладжуванні випадкових сигналів в комплексах пасивної радіолокації джерел випромінювання запропоновано використання ФК в якості метода первинної обробки ЕЕГ-сигналів. Підвищення якості і об'єктивності діагностики забезпечується застосуванням спектрально-кореляційних методів аналізу випадкових процесів при обробці ЕЕГ-сигналів. Показано, що перетворення Фурье забезпечує усереднену оцінку спектру сигналу і не дозволяє визначити динаміку процесів функціональної активності мозку.

Однією з практичних задач, яка розв'язувалася в роботі, було проведення порівняльного аналізу характеристик ЕЕГ–сигналів, зареєстрованих до і після лікування сучасними методами, та подальша оцінка їхньої ефективності.

Іншою практичною задачею було дослідження впливу Шуманівських або глобальних резонансів (коливань, що виникають в сферичному резонаторі Земля – іоносфера) на функціональну активність мозку. Проведено синхронні записи зовнішнього електричного і магнітного полів і електричної активності головного мозку. Показано, що спектральний аналіз сигналів до і після спалаху магнітного поля не дозволяє виявити зміни функціональної активності мозку.

Класичні методи спектрального аналізу на базі перетворення Фур'є характеризуються недостатньою роздільною здатністю і не дозволяють розділити частоти, які знаходяться достатньо близько. Разом з тим, виділення близько розташованих частот є важливим при аналізі ЕЕГ. Проведено аналіз параметричних методів обробки випадкових процесів на прикладі ЕЕГ. Показано, що авторегресійний метод і метод Проні мають високу роздільну здатність при виділенні частотних компонент сигналу.

Проведено аналіз частотно-часових методів обробки ЕЕГ. Показано, що методи віконного перетворення Фурье (ВПФ) і вейвлет-перетворення (ВП) дозволяють проаналізувати динаміку функціональної активності мозку і виділяти ділянки стаціонарності ЕЕГ. Для кожного ритму розраховано індекс ритму, середнє значення і дисперсію частоти кожного ритму. Під індексом розуміється час (у відсотках), в перебігу якого дана ЕЕГ активність присутня в даній епосі ЕЕГ.

Отримані результати дозволяють вирішувати як науково-дослідну задачу дослідження динаміки складної системи, зокрема мозку, так і актуальну клініко-діагностичну задачу. І в тому, і в іншому випадку відповідальність за прийняття рішення і його результат лежить на лікарі–електроенцефалографісті. Тому метою дисертаційних досліджень був пошук наочних, простих технічних методів, які „доступно інтерпретуються".

В третьому розділі проведено аналіз експериментально знятих ЕЕГ частотно–часовим методом з використанням перетворення Гільберта, а також розроблено методи частотного і часового аналізу, що забезпечують підвищення якості діагностики.

Показано, що однією з характерних ознак динамічного стану мозку є миттєва частота ЕЕГ–сигналу. Розрахунок миттєвої частоти за допомогою фазово–частотного аналізу за Гілбертом дає можливість детально прослідити та чисельно охарактеризувати динаміку змини структури ЕЕГ у часі, зміну та тривалість ритмів.

На основі подання повної фази у вигляді , де – середня частота процесу, за допомогою лінії регресії визначається середня частота: для наведеного прикладу 9,19 Гц (рис. 1,а) і 4,28 Гц (рис. 1,б).

Loading...

 
 

Цікаве