Лабы / МалышевК.А._Лабы
.pdf
При выделении фрагмента ВКГ с патологией, наблюдаем следующие графики отведений и трехмерный график (Рисунок 9), двухмерные графики фрагмента в различных плоскостях (Рисунок 10).
Рисунок 9 – Графики отведений ВКГ (слева) и трехмерный график фрагмента с патологией
а б в
Рисунок 10 – Двухмерные графики ВКГ фрагмента с патологией в плоскости XY (а), YZ (б), XZ (в)
Для каждой плоскости ВКГ, перемещая курсор по соответствующему графику, рассчитали длину вектора петли QRS и углы отклонения его от осей. (Рисунок 11)
а б в
Рисунок 11 – Параметры полученные из графиков ВКГ в плоскости XY (а),
YZ (б), XZ (в)
7
Вывод
В ходе работы была написана программа для исследования метода ВКГ,
проведен анализ параметров для фрагмента с нормальным комплексом QRS и
фрагмента с патологией. Сравнив эти параметры, можно сделать вывод, что при патологии значения длины петель значительно увеличились (или уменьшились, в зависимости от рассматриваемой плоскости). При этом форма петель стала более искаженной и менее симметричной, что также свидетельствует о патологии.
Программа, соответствующая варианту, выполнила свою работу правильно, а значит задание на лабораторную работу было выполнено верно.
8
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Санкт-Петербургский государственный
электротехнический университет
«ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)
Кафедра биотехнический систем
ОТЧЕТ
по лабораторной работе №4
по дисциплине «Управление в биотехнических системах»
ТЕМА: ЧАСТОТНОГО АНАЛИЗ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ
Студенты гр. 2503 |
|
Малышев К.А. |
|
Преподаватель |
|
Корнеева И.П. |
|
|
|||
|
|
|
|
Санкт-Петербург
2025
Частотного анализ электроэнцефалограммы
Цели работы: Ознакомление с использованием частотного анализа для
исследования электроэнцефалограммы (ЭЭГ).
Основные положения
Электроэнцелография – это метод регистрации электрической активности головного мозга через неповрежденные покровы головы, позволяющий судить о его физиологической зрелости, функциональном состоянии, наличии локальных и очаговых поражений, общемозговых расстройств и их характере. Ниже описаны ритмы, которые содержит ЭЭГ.
Альфа-ритм (α-ритм, alpha rhythm) – ритм ЭЭГ в диапазоне от 8 до 13 Гц, средняя амплитуда 30-70 мкВ. Лучше всего выражен в затылочных отделах. Наибольшую амплитуду α-ритм имеет в состоянии спокойного бодрствования, особенно при закрытых глазах в затемнённом помещении.
Бета-ритм (β-ритм) – ритм ЭЭГ в диапазоне от 14 до 40, средняя амплитуда 5 – 30 мкВ, присущий состоянию активного бодрствования. Наиболее сильно этот ритм выражен в лобных областях.
Тета-ритм (θ-ритм) – ритм ЭЭГ в диапазоне от 4 до 6 Гц, средняя амплитуда 100-150 мкВ. Физиологически этот ритм обусловлен снижением уровня бодрствования.
2
Дельта-ритм (δ-ритм) или дельта-волны – ритм ЭЭГ в диапазоне от 0,5
– 3 Гц. Состоит из высокоамплитудных волн (сотни мкВ). Возникает как при глубоком естественном сне, так и при наркотическом, а также при коме.
Спектральная плотность мощности (СПМ) – функция, задающая распределение мощности сигнала по частотам.
На основе частотных характеристик вычисляются производные спектральные показатели по стандартным или специальным частотным диапазонам ЭЭГ. Наиболее известны из них следующие:
Aср – средняя амплитуда спектра в заданном частотном диапазоне ЭЭГ;
Amax – максимальная амплитуда спектра в заданном частотном диапазоне
ЭЭГ;
Fср – средневзвешенная частота в заданном частотном диапазоне ЭЭГ;
Fmax |
– частота максимальной амплитуды спектра в заданном частотном |
диапазоне ЭЭГ.
При корреляционном анализе ЭЭГ вычисляется автокорреляционная и взаимная корреляционная функции, которые соответственно задаются выражениями:
|
1 |
|
N −m−1 |
Rxx (m) = |
|
x (n + m)x (n) |
|
N |
2 |
||
|
|
n=0 |
3
R |
( |
xy |
|
где из них, m
|
1 |
|
N −m−1 |
|
m) = |
|
x (n + m) y (n) |
|
|
|
|
|
||
N |
y |
n=0 |
|
|
|
x |
|
||
x (n) и |
y (n) – отсчеты двух сигналов, N |
– число отсчётов для каждого |
||
– число сдвигом, а x |
и y – среднеквадратичные отклонения. |
Значения функций, рассчитанных по данным формулам, лежат в пределах от -1 до +1. АКФ показывает наличие внутренних периодичностей в сигнале. Она всегда равна единице при нулевом сдвиге (при m = 0 ), симметрична относительно оси ординат и затухает с увеличением m тем медленнее, чем сильнее выражены периодичности в сигнале. ВКФ позволяет оценить наличие сходных по частоте колебаний в двух сигналах. Если при каких-то величинах сдвига модуль значения ВКФ приближается к единице, то это является признаком наличия в сигналах однотипных изменений, происходящих с задержкой, равной сдвигу.
Автокорреляционная функция позволяет выявить присутствие ритмов в ЭЭГ, а взаимная корреляционная функция даёт возможность оценить взаимосвязь электроэнцефалографических событий в сигналах ЭЭГ, снятых в разных зонах на поверхности головы.
Задание
•Сформировать два тестовых сигнала, для них рассчитать и исследовать: СПМ, взаимную спектральную плотность мощности, АКФ, ВКФ.
•Загрузить и отобразить ЭЭГ сигнал. Выделить два отведения ЭЭГ, для них рассчитать и исследовать: СПМ, ВСПМ, АКФ, ВКФ.
•Выделить ритмы ЭЭГ. Для каждого ритма рассчитать и исследовать: СПМ, ВСПМ, АКФ, ВКФ. Для СПМ рассчитать максимальную амплитуду и соответствующую ей частоту, среднюю амплитуду и средневзвешенную частоту.
4
Отчёт о проведённой работе
В ходе лабораторной работы создается два ВП. Для начала рассмотрим программу и проведем анализ для первого ВП, где рассматривается тестовый сигнал ЭЭГ.
Частотный анализ тестового сигнала
Блок-схема программы выглядит следующим образом:
Рисунок 1 – Блок-схема программы.
Фронтальная панель программы выглядит следующим образом:
Рисунок 2 – Фронтальная панель. 5
После запуска программы установили для первого сигнала значения частоты синусоид 5 и 10 Гц, амплитуды -2 и 4. Для второго – значения частоты синусоид 10 и 15 Гц, амплитуды -3 и 5. В результате получаем графики сигналов (Рисунок 3), СПМ (Рисунок 4) и АКФ (Рисунок 5). А также графики ВСПМ и ВКФ (Рисунок 6)
Рисунок 3 – Графики тестовых сигналов
Рисунок 4 – Графики СПМ для двух сигналов
Рисунок 5 – Графики АКФ для двух сигналов
6
На графиках СПМ для тестового сигнала наблюдается преобладание частотных составляющих 5 Гц и 10 Гц для первого, для второго – 10 Гц и 15 Гц,
что соответствует введённым параметрам. На графиках АКФ можем наблюдать медленно затухающую периодичность у обоих сигналов.
(а) |
(б) |
Рисунок 6 – График ВСПМ (а) и ВКФ (б) |
|
Для второго сигнала установим значения частоты 5 и 10 Гц, оставляя
значения первого графика неизменными. График второго сигнала (Рисунок 7),
графики ВСПМ и ВКФ (Рисунок 8) будут следующие:
Рисунок 7 – График тестового сигнала
7
(а) |
(б) |
|
Рисунок 8 – График ВСПМ (а) и ВКФ (б) |
|
|
Для второго сигнала установим значения частоты 15 |
и 20 Гц, оставляя |
|
значения первого графика неизменными. График второго сигнала (Рисунок 9),
графики ВСПМ и ВКФ (Рисунок 10) будут следующие:
Рисунок 9 – График тестового сигнала
(а) (б)
Рисунок 10 – График ВСПМ (а) и ВКФ (б)
8