Обработка электроэнцефалограмм в частотной области

3.5 Алгоритм анализа электроэнцефалограмм в частотной области

Алгоритм анализа электроэнцефалограмм в частотной области представлен на рис. 3.4.

Рис. 3.4. Алгоритм программы

В начале построения программы вводятся данные сигнала «eeg_Fp1.txt» (1), которые представлены в виде файла с оцифрованной электроэнцефалограммой.

Далее переходим к вводу периода дискретизации и рассчитываем частоту дискретизации (2).

fd=1/Td;

Рассчитываем частоту Найквиста (2).

fn=fd/2;

После, рассчитываем параметры АЧХ (3), АКФ (4), периодограммы (5), спектрограммы (6).

Устанавливаем параметры фильтра для выделения альфа-ритма (7,8) и фильтруем сигнал (9). Рассчитываем параметры АЧХ (11), АКФ (10), периодограммы (12) и спектрограммы (13) для альфа-ритма сигнала.

Результаты выводятся на экран в двух окнах программной среды MatLab. Затем с помощью программы анализируются сигналы eeg_Fp2.txt, eeg_T4.txt, eeg_C3.txt, eeg_P4.txt.

3.6 Программа анализа ЭЭГ

Для реализации алгоритма анализа ЭЭГ используется программный пакет MATLAB.

Для чтения и обработки данных из файлов «eeg_Fp1.txt», «eeg_Fp2.txt», «eeg_T4.txt», «eeg_C3.txt», «eeg_P4.txt» использовались следующие функции:

fid=fopen («EEGeeg_T4.txt», «rt»); - функция, позволяющая открыть файл исходного сигнала ЭЭГ;

f - считывание данных с файла;

fid - идентификатор файла;

[2,512] - размер;

fd - период дискретизации;

t - вектор времени;

y - вектор сигнала ЭЭГ;

fclose - функция, реализующая закрытие файла идентификатора;

fd - частота дискретизации;

subplot - разбивает окно для построения в нем нескольких графиков;

plot - строит график;

length - команда для определения длины массива y;

fx - вектор из двох переменных, нижняя и верхняя граничные частоты для фильтра;

figure - выбор окна, в котором реализуется текущее построение графиков;

A - получение абсолютного значения;

title - изменяет название графика;

trapz - рассчитывает площадь;

AKF - расчет параметров АКФ;

[P, f]=pmtm (y, [], [], fd) - расчет периодограммы по методу Томпсона;

specgram (y, [], fd, 100) - расчет параметров для построения спектрограммы;

hamming - установка параметров окна.

Графические результаты приведены ниже.

Входной ЭЭГ сигнал («eeg_Fp1.txt»), его АЧХ, АКФ, периодограмма и спектрограмма

Фильтр альфа-ритма сигнала «eeg_Fp1.txt», альфа-ритм, его АКФ, АЧХ, периодограмма и спектрограмма

Входной ЭЭГ сигнал («eeg_Fp2.txt»), его АЧХ, АКФ, периодограмма и спектрограмма

Фильтр альфа-ритма сигнала «eeg_Fp2.txt», альфа-ритм, его АКФ, АЧХ, периодограмма и спектрограмма

Входной ЭЭГ сигнал («eeg_T4.txt»), его АЧХ, АКФ, периодограмма и спектрограмма

Фильтр альфа-ритма сигнала «eeg_T4.txt», альфа-ритм, его АКФ, АЧХ, периодограмма и спектрограмма

Заключение

В итоге выполненное работы создана программа в среде пакета MatLab, и проведен автоматизированный анализ оцифрованных энцефалограмм в частотной области. С помощью программы были получены графики периодограмм альфа-ритма, которые были сравнены с нормой. Все сигналы в пределах нормы, в некоторых наблюдаются шумы, которые связаны с аппаратурой и наложением электродов.

Несложность программы дает возможность ее широкого использования в диагностических целях в медицине. Она соответствует всем требованиям, поставленным задачами квалификационной выпускной работы.

В учебном процессе результаты проведённых исследований могут использоваться для чтения дисциплин по направлению «Биомединженерия», и дисциплин, связанных с необходимостью разработки программного обеспечения.

Список литературы

1. Павлова О.Н., Павлов А.Н. «Регистрация и предварительная обработка сигналов с помощью измерительного комплекса МР100» Саратов: Научная книга, 2008. - 80 с.

2. Сахаров В.Л. «Методы и средства анализа медико-биологической информации: Учебно-методическое пособие» Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. 70 с.

3. Бугрова С.Г., Новиков А.Е. Умеренные когнитивные нарушения при дисциркуляторной энцефалопатии. - Иваново, 2006. - 110 с.

4. Бурцев Е.М. Дисциркуляторная энцефалопатия (классификация, клинико-морфологические и электрофизиологические сопоставления, патогенез, лечение) // Тез. докл. 7-го Всероссийского съезда неврологов. - Н. Новгород. - 2005. - С. 153-158.

5. Жирмунская Е.А. Клиническая электроэнцефалография (цифры, гистрограммы, иллюстрации). - М., 1993. - С. 88-91.

6. Лурия А.Р. Основы нейропсихологии. - М.: Academia, 2003.
10. Немчин Т.А. Состояние нервно-психического напряжения. - Л.: Изд-во Ленинградского ун-та, 2003.

7. Практикум по общей экспериментальной и прикладной психологии/ Под ред. А.А. Крылова, С.А. Маничева. - 2-е изд. - СПб.: Питер, 2003.

8. Шмидт Е.В. Классификация сосудистых поражений головного и спинного мозга // Журн. невропатол. и психиатр. - 1995. - №9. - С. 1281-1288.

9. Яхно Н.Н. Когнитивные и эмоционально-аффективные нарушения при дисциркуляторной энцефалопатии // Руc. мед. журн. - 2002. - Т. 10, №12/13. - С. 539-542.

10. Потемкин В.Г. MATLAB: Справочное пособие - М.: «Диалог МИФИ», 1997. - 350 с.

11. Бережной С.А., Романов В.В., Седов Ю.И. Безопасность жизнедеятельности: Учебное пособие. - Тверь: ТГТУ, 1996.

12. Практимкум по безопасности жизнедеятельности:/С.А. Бережной, Ю.И. Седов, Н.С. Любимова и др.; Под ред С.А. Бережного. - Тверь: ТГТУ, 1997.

13. Справочная книга для проектирования электрического освещения/ Под ред. Г.М. Кнорринга. - Л.:Энергия, 1976.

14. Справочная книга по светотехнике/ Под ред. Ю.Б. Айзенберга. - М.: Энергоатомиздат, 1983.

15. СНиП II-4-79. Естественное и искусственное освещение. М.:Стройиздат, 1980 (с изменением от 4.12.85 г. за №205).

Размещено на Allbest.ru