- •Вопросы на экзамен по дисциплине «Автоматизация обработки и анализа биомедицигской информации»
- •Проблема компрессии (сжатия) биосигналов
- •Оптическая запись
- •1.2 Возможности редукции данных биосигналов при их передаче и записи
- •Основные понятия и определения
- •1.2.1. Свойства несущественной (ирелевантної|) информации
- •Метод аztес
- •Источники|родники,истоки| со статистически независимыми элементами (источники без памяти)
- •Способы кодирования сигналов, аппроксимированных кусочно-линейно
- •Код Фримана
- •Кусочно-линейная аппроксимация сигнала|
- •Алгоритм Томека
- •Алгоритм разделения и объединения интервалов
- •Выбор примитивов
- •Эвристическое описание
- •Кумулятивные методы обработки сигналов
- •Обработка биосигналов. Анализ во временной|временной| области
- •2.1Анализ экг во временной|временной| области
- •2.1.1Характеристические|характеристичные| точки и отрезки, которые определяют в экг
- •Установление экстремумов экг
- •Общий алгоритм расшифровки экг,
- •Кодировка экг
- •Анализ биосигналов в частотной области
- •Дискретизация информации с точки зрения преобразования|преобразования,претворения| Фурье
- •Реализация дискретизации сигнала
- •Лекция 7 Алгоритмы обработки электрофизиологических процессов
- •Построение обобщенного описания алгоритма эфп
- •Метод поэтапного моделирования при сштезе медицинских бнотехнических систем (бтс)
- •Классификация бтс (биотехнических систем)
Обработка биосигналов. Анализ во временной|временной| области
2.1Анализ экг во временной|временной| области
2.1.1Характеристические|характеристичные| точки и отрезки, которые определяют в экг
Анализ ЭКГ во врачебной|лекарственной| практике осуществляется почти исключительно во временной |временной| области. Предпосылкой для этого является (с|с| технической стороны|бока|) совершенство сигналов ЭКГ (то есть их достаточный динамический|динамичный| диапазон и минимум артефактов).
При анализе ЭКГ обычно различают три взаимно связанных|повязанных| задачи.
1-я задача) Распознавание некоторых|некоих| первичных характеристических|характеристичных| составляющих
ЭКГ
В избранном сегменте ЭКГ его элементы делят
- на те, которые|какие| принадлежат к изолинии|
-на те, что представляют|репрезентируют,репрезентуют| волны, комплексы и другие графоэлементы|, которые|какие| имеют (или допускается, что имеют) соответствующее диагностическое значение.
2-я задача ) Квантификация графоэлементов|
Вычисляют|исчисляющий| (или оценивают визуально) кривизну линий, интервалы волн и комплексов, измеряются их амплитуды, и тому подобное. Важным является измерение отдельных кардіоінтервалів|. В самом простом случае на одном периоде ЭКГ устанавливают известное количество характеристических|характеристичных| точек (на рис.10 приведен|наведен| 24 характеристических|характеристичных| точки). Точки избирают|обирают| так, чтобы они определяли координаты, из|с| которых|каких| можно вычислить|исчисляющий| значение графоелементів| из заданного сегмента ЭКГ.Для выделения информационных диагностических признаков ЭКГ необходимо подавить нежелательные влияния, например, волны дыхания (период Т составляет от 3 до 5 с), а также другие медленные волны (1-го порядка имеют периоды от 10 к|до| ЗО| с, высших порядков - до нескольких минут и десятков часов).
Для автоматического анализа ЭКГ обычно употребляют 12 стандартных отведений (три Ейнтховена, Гольдбергера аVF, аVR, аVL и шесть грудных (по Вильсону)| V1 - V6). Амплитуду одиночных графоелементів| устанавливают с погрешностью, не большей ±5 %. Погрешность определения интервалов времени не должна превышать 10 %.
Для анализа QRS-комплекса и волн Р и Т в некоторых|некоих| учреждениях также -1)вычисляют|исчисляющий| соответствующие площади над и под ізолініями| (рис.1.17) и
2)определяют скорость изменения|смены| напряжения в районе QRS-комплекса
( вычисляют|исчисляющий| как отношение амплитуды QRS-комплекса к|до| длительности этого межпикового значения напряжения).
3)Скорость изменения|смены| Т-волны( обычно вычисляют|исчисляющий| как отношение амплитуды волны ко времени половины ее продолжительности. )
4) Для диагностики ряда| кардіозаболеваний| большое|великое| значение имеет крутизна ST сегмента, определяемая углом, который|какой| образуется между характеристическими|характеристичными| точками 14 - 16 и осью времени).
Способ определения площади (агеа| с помощью , например, программы фирмы Неwlеtt-Расkаrd, приведенный|наведенный| на рис.11
Рисунок| 10- Квантификации графоелементів|
3-я задача) На базе соответствующим образом установленных признаков проводят классификацию к|до| соответствующим диагностическим классам.
Рисунок| 11- Анализа QRS-комплекса и волн Р и Т
При классификации алгоритмы последовательно разветвляются и тем моделируют логические|логичные| рассуждения врача. Ясно, что принятие решения с помощью|посредством| ЭВМ (при этом употребляют более, чем 400 параметров) позволяет существенно детально|подробно| и быстро классифицировать пациента, чем при визуальной оценки ЭКГ даже квалифицированным врачом. Создание алгоритма классификации нуждается в плотном сотрудничестве с врачом (включая также и оценку полученных результатов). Это верно и для автоматического распознавания и классификации всех других биосигналов.
Чтобы легче выделять отдельные составляющие сигнала (например, волны) в кардиологии используют при обработке триканальной| ЭКГ множитель предельной формы М(к)
где к - номер элемента ряда| данных;
х'(k)= х(k+1) - х(k-1) - первая производная|походная| по времени;
х"(k)= х(k+2) - 2х(k)+ х(к-2) - друга производная|походная| по времени;
С1,С2 - константы.
