Лабы_Вариант 4_5 сем / ЛР_6 / Ответы на вопросы к лабораторной 1-10

Ответы на вопросы к лабораторной работе №6

1. Какие сигналы отображаются в графических окнах программы?

Вывод программы содержит 4 графических окна-строки: в верхней выводится сигнал ЭКГ, считываемый из файла,

нижнее поле содержит вывод двух пульсометрических сигналов, при этом красный сигнал сдвинут на 50 вверх, инфракрасный на 450 вниз для удобства наблюдения

во второй строке наблюдается дифференцированный сигнал ЭКГ, полученный с помощью разностного уравнения данного просто, чтобы принять как факт, что нам нужно именно оно. В третьей строке имеем массив модулей отсчетов дифференцированного сигнала, полученный из данного файла, путем взятия абсолютных значений по рассчитанному ранее сигналу (из второй строки), также на этом графике расположена линия уровня порога (некоторая амплитудная величина, ограничивающая QRS-комплексы)

2. Какую роль в программе играет дифференцирующий фильтр и как он реализован?

Изменения вида сигнала можно наблюдать, сравнив первый и второй графики в окне вывода

КИХ-фильтр

Реализован с помощью разностного уравнения с коэффициентами b0=1, b1=0, b2=-1

Формула X(n)-X(n-1) является фактически аппроксимацией операции дифференцирования (взятия первой производной). Но как цифровой фильтр она усиливает высокочастотную часть сигнала (обычно это помехи). Поэтому иногда лучше использовать другую формулу для дифференцирования: X(n)-x(n-2), так как она не имеет данной проблемы

Верхние частоты подавляются, нижние дифференцируются

3. Опишите процедуру обнаружения R-зубца ЭКГ.

R – зубец характеризует возбуждение и сокращение обоих желудочков, наблюдается увеличение амплитуды сигнала, (далее по методе)

последовательные отсчеты сигнала сравниваются со значением порога; если для какого-то отсчета порог превышен, то комплекс считается обнаруженным и индекс текущего отсчета запоминается в специальном массиве (здесь – в массиве Ref); следующие 100 отсчетов (т. е. 200 мс при Fs = 500 Гц) пропускаются (это соответствует зоне нечувствительности алгоритма) и далее процедура повторяется до конца массива.

4. Как получают пульоксиметрический сигнал и что он показывает?

Пульсоксиметрический сигнал, получают с помощью фотодетекторов, реагирующих на свет, излучаемый фотодиодами и проходящий через ткани организма, богатые кровеносными сосудами. Чаще всего датчики и излучатели помещают на палец или на мочку уха.

Для просвечивания обычно используют два источника света:

1. С длиной волны 600...700 нм (в области красного цвета). В этом диапазоне наблюдается наибольшая разница между оптическими плотностями окисленной крови и крови с пониженным содержанием гемоглобина.

2. С длиной волны 810...960 нм (в инфракрасной области). В этом диапазоне наблюдается обратный эффект: оптическая плотность крови при ее насыщении кислородом увеличивается.

Размах колебаний пульсоксиметрического сигнала оценивается в интервале между двумя соседними сокращениями сердца. Границы каждого кардиоцикла могут быть найдены путем обнаружения QRS-комплексов в сигнале ЭКГ.

В работе с помощью этих сигналов рассчитывается процент SaO₂ в крови.

А вообще, в общем случае: пульсоксиметрия – неинвазивное исследование для контроля уровня кислорода в крови. Прибор пульсоксиметр считывает у человека 2 показателя частоту сердечных сокращений и сатурацию (насыщенность артериальной крови кислородом)

Длина световой волны, которую способен поглотить гемоглобин, меняется в зависимости от того, какое количество в нём содержится кислорода. Именно на этом принципе базируется работа пульсоксиметра.

5. Для чего в программе анализа пульсоксиметрического сигнала используется также сигнал ЭКГ?

По сигналу, полученному после дифференцирования хорошо видно, где в сигнале ЭКГ расположены QRS-комплесы, что позволяет определить величину порога.

Без него недостаточно данных для расчета размахов пульсоксиметрических сигналов и последующего определения параметра SaO_2.

6. Что такое коэффициент сатурации крови и какие он имеет значения в норме и при патологиях?

Достаточное количество кислорода в крови – это показатель того, что организм не страдает от гипоксии.

Нормальный уровень сатурации в крови человека, независимо от его возраста, приравнивается к 95-98% для артериальной крови и в пределах 75% для венозной крови. Если этот показатель ниже, то у человека развивается гипоксия.

Дополнительно см. вопрос 4

6. Почему в программе используется два пульсоксиметрических сигнала и что каждый из них показывает.

В программме два пульоксиметрических сигнала, так как для просвечивания используются два источника света (в области красного света: 600-700 нм, в инфракрасной области: 810-960 нм)

Пока не очень понимаю, почему именно 2 сигнала, потому что судя по нашей курсовой, там не всегда красный и инфракрасный, может на лекции объяснят, выше можно посмотреть, что они показывают (вопрос 4), но пока все же не понятно, почему именно 2.

Буду разбираться в теории к курсовой и пойму. Надеюсь))()(()))_00993023928348

6. Опишите алгоритм расчёта коэффициента сатурации крови, используемый в программе?

Параметр SaO2 рассчитан по следующей формуле:

где α = Δ2ср/Δ1ср, а Δ1ср и Δ2ср – средние значения размаха колебаний сигналов, полученных при длинах волн 650 и 940 нм соответственно.

Размах колебаний пульсоксиметрического сигнала оценивается в интервале между двумя соседними сокращениями сердца. Для вычисления SaO2 используются величины размаха, усредненные по нескольким последовательным сердечным циклам. Границы каждого кардиоцикла могут быть найдены путем обнаружения QRS-комплексов в сигнале ЭКГ. Простейшим методом обнаружения QRS-комплексов является применение порогового правила к дифференцированному и взятому по модулю сигналу.

for i=1:(k-1) % Перебор QRS-комплексов

clear m1 % Предварительное удаление массива “m1”

m1=Puls_R(QRS(i):QRS(i+1)); % Один сердечный цикл

D1=D1+(max(m1)-min(m1)); % Сумма значений размаха

end

D1=D1/(k-1); % Средний размах

То же самое делаем для второго сигнала

a=D2/D1;

SaO2=(0.872-0.16*a)*100/(0.14*a+0.754);

9. Для чего и как в алгоритме расчёта коэффициента сатурации используется процедура синхронного усреднения?

Название этот метод получил из-за того, что происходит синхронизация накопления (усреднения) ответов с подаваемым стимулом. Выделение сигнала происходит за счет многократной подачи стимулов и суммации каждого последующего ответа с предыдущими. Опорным моментом для такой суммации является момент подачи стимулов. В результате такого накопления сигнал, закономерно связанный со стимулом, растет значительно быстрее, чем шум спонтанной ритмики, не связанный со стимулом и попадающий при суммации в случайную фазу друг с другом. В результате, чем больше число накоплений, тем лучше выделение сигнала из шума. После сложения ответов происходит деление на число суммаций.

То есть если говорить про наши пульсометрические сигналы, это позволяет точнее выделить именно участки, связанные с QRS-комплексами и избежать попадания в размах шумов и лишней информации. Такой метод в ЭКГ позволяет проанализировать форму кардиоцикла.

6. Как количественно характеризуется положительный эффект от процедуры синхронного усреднения?

Для начала рассмотрим алгоритм синхронного усреднения:

Пусть наблюдаются отсчеты сигнала y(i), представляющего собой смесь полезного сигнала x(i) и шума (помехи) n(i):

Y(i)=x(i) + n(i), i=1,2,…,I, где I – общее число отсчетов сигнала.

Известно, что полезный сигнал повторяет сам себя, начиная с известных отметок времени (точек синхронизации). В нашем случае это кардиоциклы

Из сигнала выбраны М фрагментов, содержащих по К отсчетов и выровненных по точкам синхронизации. Начало и конец кардиоцикла по линии амплитуды (k – количество циклов)

y_m(k) = x_m(k) + n_m(k) , k=1,2,..,K, где m=1,2,..,M – порядковые номера фрагментов

Определим отношение сигнал/шум для исходного сигнала как: SNR₀=σ_x/σ_n, где σ_x и σ_n соответственно среднеквадратичные отклонения полезного сигнала и помех.

Мне лень перепечатывать формулы, поэтому картинка, но там все очень понятно и хорошо поясняется)

Выполним суммирование всех М фрагментов сигнала:

Оценим отношение сигнал/шум в суммированном сигнале:

То есть операция синхронного накопления по М фрагментам позволяет достичь повышения отношения сигнал/шум в раз (М – количество карциоциклов, т.е. фрагментов сигналов, чем их больше, тем качественнее обработка)