На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Курсовик Изучение функций мозга и ритмических процессов. Метод регистрации электрической активности (биопотенциалов) головного мозга через неповрежденные покровы головы. Алгоритм анализа электроэнцефалограмм в частотной области. Обработка и вычисление параметров.

Информация:

Тип работы: Курсовик. Предмет: Медицина. Добавлен: 08.08.2009. Сдан: 2009. Уникальность по antiplagiat.ru: --.

Описание (план):


Министерство образования и науки Украины
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
Кафедра БМЕ
КУРСОВАЯ РАБОТА
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
по дисциплине Автоматизация обработки и анализа биомедицинской информации
на тему: Обработка электроэнцефалограмм в частотной области

Студент гр.
Руководитель
2009
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
Кафедра Биомедицинских электронных устройств и систем
Дисциплина Автоматизация обработки и анализа биомедицинской информации
Специальность Биотехнические и медицинские аппараты и системы
ЗАДАНИЕ
НА КУРСОВОЙ ПРОЕКТ (РАБОТУ)

студента гр.

1. Тема проекта (работы) Обработка электроэнцефалограмм в частотной области
2. Срок подачи студентом завершенной работы_____________
3. Исходные данные к работе: файлы оцифрованной электрэнцефалограммы: eeg_Fp1.txt, eeg_Fp2.txt, eeg_T4.txt, eeg_C3.txt, eeg_P4.txt.
4. Содержание пояснительной записки: Метод электроэнцефалографии, метод анализа ЭЭГ в частотной области, алгоритм анализа электроэнцефалограмм в частотной области, программа анализа ЭЭГ, результаты анализа.
5. Перечень графического материала: алгоритм анализа ЭЭГ в частотной области, результаты анализа ЭЭГ.
6. Дата выдачи задания: 19 февраля 2009 г.
КАЛЕНДАРНЫЙ ПЛАН

Номер
Название этапов курсового проектирования
Срок выполнения этапов проекта
Примечание
1
Анализ задания
19.02.09 - 26.02.09
2
Ознакомление с литературой
26.02.09 - 6.03.09
3
Выбор метода анализа сигнала
6.03.09 - 13.03.09
4
Разработка алгоритма
13.03.09 - 27.03.09
5
Разработка программного обеспечения
27.03.09 - 16.04.09
6
Анализ результатов
16.04.09 - 27.04.09
7
Оформление пояснительной записки
27.04.09 - 24.05.09
8
Сдача работы на проверку руководителю
17.06.09
9
Доработка с учетом замечаний
17.06.09 - 20.06.09
10
Защита работы
20.06.09
РЕФЕРАТ

Пояснительная записка содержит: 28 листов, 12 рисунков, 1 таблица, источников.
Цель курсовой работы: научиться выполнять анализ медико-биологических сигналов с помощью ЭВМ и получение диагностического вывода о норме или патологии заданного сигнала [1].
Объектом исследования являются реальные оцифрованные электроэнцефалограммы здоровых людей.
Заданием курсовой работы является анализ электроэнцефалограмм в частотной области, что включает в себя построение наглядной электроэнцефалограммы с оцифрованных образцов, построение б-ритмов, АЧХ электроэнцефалограмм, периодограмм и спектрограмм б-ритмов.
В ходе выполнения курсовой работы был построен алгоритм обработки данных электроэнцефалограмм во временной области, который позволил создать программу в среде МatLab, осуществляющую анализ ЭЭГ. Данная программа является актуальной с точки зрения автоматизации обработки и анализа биомедицинской информации. Недостатком программы является невозможность осуществления точного 100 %-ного анализа, так как программа жестко привязана к общепринятым нормам спектральной плотности мощности ритмов, в то время как некоторое варьирование этих данных может быть нормой для конкретного человека, а программой может восприниматься как патология.
электроЭНЦЕФАЛограмма, СИГНАЛ, МОЗГ, РИТМЫ, ЧАСТОТНЫЙ анализ
СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
1 Метод электроэнцефалографии
1.1 Отведения и регистрация ЭЭГ
1.2 Электроэнцефалограмма. Ритмы
2 Метод анализа ЭЭГ в частотной области
3 Алгоритм анализа электроэнцефалограмм в частотной области
4 Программа анализа ЭЭГ
ВЫВОДЫ
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК
Приложение А
Приложение Б
Приложение В
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

АЧХ - амплитудно-частотная характеристика
ЭВМ - электронно-вычислительная машина
ЦНС - центральная нервная система
ЭЭГ - электроэнцефалограмма
МПА - межполушарная асимметрия
АКФ - автокорреляционная функция
МП - мембранные потенциалы
БПФ - быстрое преобразование Фурье
ВВЕДЕНИЕ

ЭЭГ - метод регистрации электрической активности (биопотенциалов) головного мозга через неповрежденные покровы головы, позволяющий судить о его физиологической зрелости, функциональном состоянии, наличии очаговых поражений, общемозговых расстройств и их характере.
Метод ЭЭГ перспективен и показателен, что позволяет рассматривать его в области диагностики психических расстройств. Применение математических методов анализа ЭЭГ и внедрение их в практику позволяет автоматизировать и упростить работу врачей. ЭЭГ является составной частью объективных критериев течения исследуемой болезни в общей системе оценок, разработанных для персонального компьютера.
При обработке и вычислении параметров ЭЭГ в компьютерном энцефалографическом комплексе, необходимо разработать модуль анализа основных характеристик электроэнцефалограммы человека на базе алгоритма. Для этого следует изучить ритмы, стандарты описания и обозначения ЭЭГ.
1 МЕТОД ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФИИ

Использование электроэнцефалограммы для изучения функций мозга и целей диагностики основано на знаниях, накопленных при наблюдениях за пациентами с различными поражениями мозга, а также на результатах экспериментальных исследованиях на животных. Весь опыт развития электроэнцефалографии, начиная с первых исследований Ханса Бергера в 1933 г., свидетельствует о том, что определенным электроэнцефалографическим феноменам или паттернам соответствуют определенные состояния мозга и его отдельных систем. Суммарная биоэлектрическая активность, регистрируемая с поверхности головы, характеризует состояние коры головного мозга как в целом, так и ее отдельных областей, а также функциональное состояние глубинных структур разного уровня.
Общие представления о происхождении ЭЭГ. В основе колебаний потенциалов, регистрируемых с поверхности головы в виде ЭЭГ, лежат изменения внутриклеточных мембранных потенциалов (МП) корковых пирамидных нейронов. При изменении внутриклеточного МП нейрона во внеклеточном пространстве, где расположены глиальные клетки, возникает разность потенциалов -- фокальный потенциал. Потенциалы, возникающие во внеклеточном пространстве в популяции нейронов, представляют собой сумму таких отдельных фокальных потенциалов. Суммарные фокальные потенциалы могут быть зарегистрированы с помощью электропроводных датчиков от разных структур мозга, от поверхности коры или с поверхности черепа. Напряжение токов головного мозга составляет порядка 10-5 Вольта. ЭЭГ представляет собой запись суммарной электрической активности клеток полушарий мозга.
1.1 Отведения и регистрация ЭЭГ

Отведения биопотенциалов производятся двумя способами: монополярным и биполярным. Монополярный способ отведения производится измерением разности потенциалов, отводимых от одной активной точки - от электрода на поверхности скальпа в соответствующей зоне мозга и другой точки, условно принятой за «индифферентную» (референтный электрод). «Индифферентной» точке чаще принимают мочку уха на которую закрепляется электрод. Реже в качестве индифферентного электрода используют суммарный электрод - обобщенное отведение от всех электродов на скальпе.
При биполярном способе оба электрода, разность потенциалов которых измеряется, локализованы на активной поверхности головы. При исследовании ЭЭГ у больных целесообразно использовать сочетания обоих методов отведения - монополярный и несколько биполярных: отведение от последовательной цепи электродов по парасагиттальной линии (О1 - Р3; Р33; С3 - F3; F3 -Fp1 и соответствующая цепочка электродов на правом полушарии) последовательной цепи электродов, расположенных по латеральной или нижней линии (O1- Т5; T5 - T3; T3 - F7; F7 - Fp1 и соответствующей цепи справа) в поперечном направлении (O1 - T5, P5 - T5, C3 - T3, F3 - F7, Fp1 - F7 и соответствующих электродов правого полушария), и отведения с саггитальным электродом (каждый из электродов отонсительно сагиттальных). Эту схему отведений можно упростить, избрав наиболее необходимые комбинации в каждом отдельном случае. Когда схема наложения электродов упрощена до 8 точек на скальпе, соответственно меньше отведений можно произвести, однако следует также производить комбинацию монополярных и биполярных отведений, что особенно важно для локализации очага поражения (очага контузии, гематомы) [2].
1.2 Электроэнцефалограмма. Ритмы

Характер ЭЭГ определяется функциональным состоянием нервной ткани, а также протекающими в ней обменными процессами. Нарушение кровоснабжения приводит к подавлению биоэлектрической активности коры больших полушарий. Важной особенностью ЭЭГ является ее спонтанный характер и автономность. Электрическая активность мозга может быть зафиксирована не только в период бодрствования, но и во время сна. Даже при глубокой коме и наркозе наблюдается особая характерная картина ритмических процессов (волн ЭЭГ). В электроэнцефалографии различают четыре основных диапазона: альфа-, бета-, гамма- и тета - волны (рисунок 1.1).
- дельта-волны 0.5-3 колебания в сек
- тета-волны 4-7 колебания в сек
- альфа-волны 8- 13 колебаний в сек
- бета-волны 14-30 колебаний в сек
Рисунок 1.1 - Волновые процессы ЭЭГ
Существование характерных ритмических процессов определяется спонтанной электрической активностью мозга, которая обусловлена суммарной активностью отдельных нейронов. Ритмы электроэнцефалограммы отличаются друг от друга по длительности, амплитуде и форме. Основные компоненты ЭЭГ здорового человека приведены в таблице 1.1. Разбиение на группы является более или менее произвольным, оно не соответствует каким-либо физиологическим категориям.
Таблица 1.1 - Основные компоненты электроэнцефалограммы
Выравнивание в ячейке
Частот, Гц
Состояние человека, соответствующее данному ритму
б
8-13
Покой (глаза закрыты)
в
14-30
Интенсивная умственная или физическая работа
д
1-4
Глубокий сон
?
4-8
Поверхностный сон
Альфа-ритм электроэнцефалограммы представляет собой ритмические колебания электрического потенциала с частотой в пределах 8-13 Гц и средней амплитудой 30-70 мкВ. Для временной зависимости соответствующих колебаний характерна амплитудная модуляция. Альфа-ритм выражен, преимущественно, в задних отделах мозга, при закрытых глазах, в состоянии относительного покоя, при максимально возможном расслаблении мышц. Он блокируется при световом раздражении, усилении внимания и умственных нагрузках. При проведении детального анализа структуры ЭЭГ иногда различают быстрые и медленные варианты альфа - ритма. Четко выраженные колебания на соответствующей частоте проявляются в теменно-затылочной области в возрасте 4-5 лет. В 13-15 лет формируется устойчивый альфа-ритм, выраженный во всех областях.
Бета-ритм - ритм ЭЭГ в диапазоне от 14 до 30 Гц с амплитудой 5-30 мкВ, присущий состоянию активного бодрствования. Сильнее всего он выражен в лобных областях, но при различных видах интенсивной деятельности резко усиливается и распространяется на другие области мозга. Амплитуда бета-ритма возрастает в ситуации внимания, при умственном напряжении или эмоциональном возбуждении.
Дельта-активность - компонента ЭЭГ, представляющая собой колебания электрического потенциала с частотой от 1 до 4 Гц с различными периодами, распределенными в случайном порядке. Дельта-ритм у здоровых людей обычно регистрируется во время глубокого сна. Низкоамплитудные (20-30 мкВ) колебания в этом диапазоне могут быть идентифицированы в сигнале ЭЭГ в состоянии покоя при некоторых формах стресса и длительной умственной работе.
Тета-ритм - ритм ЭЭГ на частоте 4-8 Гц с амплитудой 10-100 мкВ. Он проявляется во время неглубокого сна. Наиболее ярко соответствующая динамика выражена у детей. Эмоциональное напряжение и интенсивная умственная работа приводят к увеличению спектральной плотности мощности тета-волн и увеличению пространственной синхронизации между ними.
Мю-pитм. Частота 8-13 Гц, амплитуда до 50 мкВ. как видно мю-ритм, называемый также wicket (англ.), - аркообразный ритм, имеет параметры, совпадающие с параметрами нормального а-ритма, и отличается от него некоторыми физиологическими свойствами и топографией. Визуально регистрируемый мю-ритм наблюдается у относительно небольшого числа индивидуумов (5-15%) и регистрируется в роландической области, т.е. соответственно распределению в-ритма. Aк и т.д.................


Перейти к полному тексту работы



Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.