Signallarga raqamli ishlov berish orqali bemorlarning tashxis aniqligini oshiruvchi algoritmlarni matematik modelini loyihalash
Kirish
1. Asosiy qism
1.1. Tibbiy signallar va ularni qayta ishlash
1.2. Tibbiy signallarning asosiy xususiyatlari
1.3. Signallarini qayta ishlash
II-bob. Signallarini tahlil qilish
2.1. Matematik modellar xaqida tushuncha.
2.2. Tibbiy signallarini filtrlash va modellashtirish.
2.3. Wavelet transformatsiyasi asosida tibbiy signallarini tahlil qilish
Xulosa
Foydalanilgan adabiyotlar
Aksariyat tibbiy tadqiqotlar bemorning ahvolini uzoq muddatli monitoringini talab qiladi, bu biotibbiyot signallarini yozish uchun avtomatlashtirilgan
tizimlardan foydalanish zaruratini keltirib chiqaradi, bunda inson tanasidagi funktsional o‘zgarishlarni baholash va davolash jarayoni uchun strategiyani shakllantirish, katta hajmdagi ma‘lumotlarni tahlil qilish uchun ularni qayta ishlashda biosignallardan foydalanish zaruriyati yuzaga keladi
Elektr biosignallari yoki bioelektrik vaqt signallari odatda asab tizimi maxsus to‘qima, organ yoki hujayra tizimidagi elektr potentsial farqining yig‘indisi natijasida hosil bo‘lgan elektr tokining o‘zgarishini anglatadi. Tibbiyot sohasida qo‘llanilayotgan biosignallar quyidagilardan iboratdir: EKG (elektrokardiografiya); spirografiya (tashqi nafas olish funktsiyasini tekshirish); EKG va qon bosimining kunlik monitoringi; EEG (elektroensefalografiya); Terining galvanik reaktsiyasi (GSR) yoki elektrodermal faollik (EDA); shuningdek stress testlari. Bulardan tashqari nafas olish funktsiyasini, miya faoliyatini, qon aylanishini, asab tizimining holatini va yurakni baholashga imkon beruvchi murakkabroq tadqiqotlar tizimi mavjud Bioelektrik signallar juda past amplitudali va past chastotali elektr signallari bo‘lib, ularni biologik mavjudotlardan, masalan, odamlardan o‘lchash mumkin. Bioelektrik signallar murakkab o‘z-o‘boshqarish tizimidan hosil bo‘va ularni hujayra yoki organ bo‘ylab elektr potentsialidagi o‘zgarishlar orqali o‘lchash mumkin. Bizni qiziqtirgan bioelektrik signallar, xususan, elektrokardiogramma (EKG) va elektroensefalogramma (EEG). EKG yurakning ion potentsialining elektr ko‘rinishini o‘lchaydi, EEG esa miyaning bosh terisi bo‘ylab qo‘zg‘atilgan elektr faolligini o‘lchaydi. EKG va EEG noinvaziv usulda standart uskunalar yordamida qayd etiladi. Bir nechta fanlarning tadqiqotchilari EKG va EEGni tahlil qilishda odamning yuqori darajadagi xususiyatlarini tushunishga qiziqish bildirishdi [3]. EEG, EKG, EOG va EMG teriga biriktirilgan ikkita elektrod orasidagi farqni qayd qiluvchi differentsial kuchaytirgich bilan o‘lchanadi . Biroq, terining galvanik reaktsiyasi elektr qarshiligini o‘lchaydi va MEG miyaning elektr toki (elektroensefalogramma) tomonidan induktsiya qilingan magnit maydonni o‘lchaydi. Yangi sensor texnologiyasidan foydalangan holda elektr maydonlarini masofadan o‘lchash usullarini ishlab chiqish bilan, EEG va EKG kabi elektr biosignallari bilan bog‘liq tadqiqotlar rivojlandi. Buning natijasida teri bilan elektr aloqa qilmasdan o‘lchash mumkin bo‘lgan texnologiya yaratilmoqda. Masalan, tegmaslik kerak bo‘lgan bemorlarning, xususan jiddiy kuyishlar bilan og‘rigan bemorlarning miya to‘lqinlari va yurak urishini masofadan kuzatish uchun qo‘llanilishi mumkin. Bundan tashqari elektr toklari va to‘qimalar bo‘ylab elektr qarshiligining o‘zgarishi ham o‘simliklardan o‘lchanishi mumkin. Kardiogrammalarni tahlil qilish uchun kompyuter tizimining apparati quyidagi asosiy qurilmalarni o‘z ichiga oladi (1-rasm) [4]: - biometrik signalni qabul qilish moslamalari - bevosita bemorning tanasiga o‘rnatiladigan va maxsus shakldagi o‘tkazgichlar bo‘lgan sensorlar; - biokuchaytirgich signallarni analog-raqamli konvertorning ishlashi uchun zarur bo‘lgan ±1 V, ±5 V, ±10 V tartibli darajaga oshirish uchun mo‘ljallangan; - analog-raqamli konvertor (ADC) kirish analog signallarini kompyuterga kiritish va keyinchalik qayta ishlash uchun raqamli shaklga aylantiradi; - periferik qurilmalar to‘plamiga ega shaxsiy kompyuter va EKG tahlilining maxsus dasturi. - organizmning mavjud ogohlantirishlarga reaktsiyasini o‘rganish uchun bemorga yorug‘lik, tovush, elektr va boshqa signallar bilan ta‘sir qilish uchun ishlatiladigan stimulyatorlar. Biosignallar, shuningdek, mexanik signallar (masalan, mexanomyogram yoki MMG), akustik signallar (masalan, fonetik va fonetik bo‘lmagan so‘zlar, nafas olish), kimyoviy signallar kabi biologik mavjudotlardan kuzatilishi mumkin bo‘lgan har qanday elektr bo‘lmagan signallarga ham tegishli bo‘lishi mumkin. pH, oksigenatsiya) va optik signallar (masalan, harakatlar) kabilar misol bo‘lishi mumkin Biometrika yuqori aniqlik darajasiga erishish uchun identifikatsiyani boshqarish tizimini osonlashtirishga qaratilgan, shu bilan birga u noyob va o‘lchanadigan shaxslarning anatomik va xulq-atvor xususiyatlaridan foydalanadi. Tananing anatomik qismlari va signalizatsiya usullari yuz, barmoq izi, qo‘llar, ko‘zlar, quloqlar, tomirlar va ovozni o‘z ichiga oladi, xulq-atvor xususiyatlariga esa qo‘lda yozilgan imzo, tugmachalarni bosish va yurish kiradi [6]. An‘anaviy biometrik ma‘lumotlardan foydalanish cheklovlari ularning noyob identifikatorlar ekanligini, lekin ular maxfiy emas va shaxs uchun sir emasligini o‘z ichiga oladi. Misol uchun, odamlar teginadigan hamma narsada barmoq izlarini qoldiradilar, irsiy naqshlari ular qaragan har qanday joyda kuzatilishi mumkin, yuzlar ko‘rinadi va ovozlar yozib olinadi. Bioelektrik signallardan biometrika sifatida foydalanish identifikatsiyani boshqarish tizimiga bir qancha afzalliklarni beradi. O‘zining noyobligidan tashqari, bioelektrik signallar maxfiy va shaxs uchun xavfsizdir. Ularni taqlid qilish va nusxalash qiyin. Shu sababli, insonning shaxsini qalbakilashtirish dargumon, shuning uchun foydalanuvchilarning maxfiyligi va xavfsizligi saqlanib qoladi
Raqamli signallarni qayta ishlash
Raqamli signallarni qayta ishlash-bu belgilangan namuna olish davri bilan ma'lum bir ketma-ketlikka asoslangan ma'lumotlarni qayta ishlash usuli.
Raqamli-bu daraja va vaqtni kvantlashni hisobga olgan holda taqdim etilgan signallar. Bunday signallar zamonaviy texnologiyalarning turli sohalarida va turlarida keng qo'llaniladi.
Raqamli signallarni qayta ishlash asoslari va vazifalari
Signallarni oldindan qayta ishlash uchun asos turli xil funktsional bazalarda amalga oshiriladigan tezkor diskret ortogonal transformatsiyalar protseduralari, chiziqli va chiziqli bo'lmagan filtrlash protseduralari, chiziqli algebra.
Qayta ishlashning eng muhim vazifasi shovqin va shovqinni yo'q qilishdir. Agar signal aniq belgilangan parametrlar bilan ortiqcha bo'lsa, bu muammoni to'liq hal qilish mumkin.
Natijada, signalni to'g'ri qabul qilishni ta'minlash kerak. Foydali signal qancha ko'p bo'lsa va shovqin qancha kam bo'lsa, vazifani sifatli bajarish ehtimoli shunchalik yuqori bo'ladi.
Raqamli signalni qayta ishlashning asosiy vazifalari quyidagilardan iborat:
spektral tahlil;
chiziqli filtrlash;
an'anaviy turlarning konvolyutsiyasi;
vaqt-chastota tahlili;
chiziqli bo'lmagan ishlov berish;
adaptiv filtrlash;
ko'p tezlikli ishlov berish;
seksiyali konvolyutsiya.
Raqamli ishlov berish quyidagi sohalarda qo'llaniladi:
samolyot qurilishi, mudofaa tizimlari, kosmik uskunalar;
avtomobillar uchun elektronika;
yoritish tizimlari;
mobil, statsionar, Internet-telefoniya va boshqalar;
uy uchun elektron qurilmalar va qurilmalar;
tibbiy asbob-uskunalar;
o'lchash va boshqa asboblar;
boshqaruv tizimlari;
xavfsizlik vositalari.
Raqamli signallarni qayta ishlashda usullar, algoritmlar va amaliy yondashuv
Raqamli signallarni qayta ishlashda turli xil usullar qo'llaniladi, ularning talabi bugungi kunda ilgari qo'llanilgan analog usullarga qaraganda ancha yuqori.
Ko'pgina usullar DSP protsessorlaridan foydalanishga asoslangan. Ushbu impulsli raqamli qurilmalar signallarni sifatli qayta ishlashni ta'minlaydi va diskret boshqaruv tizimlariga birlashtiriladi.
Raqamli ishlov berishda qo'llaniladigan usullar va algoritmlar doimiy ravishda takomillashtirilmoqda.
Raqamli ishlov berish bir qator afzalliklarga ega:
signalni qayta ishlash 75% va undan yuqori aniqlik bilan amalga oshiriladi;
beqarorlashtiruvchi omillar minimallashtiriladi;
axborotni qayta ishlash dasturiy vositalar yordamida amalga oshirilishi mumkin.
Signallarni qayta ishlash uchun maxsus algoritmlarni oddiy sozlash va qo'llash samaradorlik va ish faoliyatini sezilarli darajada oshiradi.
Raqamli signalni qayta ishlash tizimlari va protsessorlari
Raqamli signallarni qayta ishlash uchun maxsus protsessorlar qo'llaniladi. Protsessorlar-bu Markaziy protsessor bilan ishlash uchun maxsus ishlab chiqilgan mikroprotsessorlarning maxsus klassi, ya'ni tasvirlar, tovushlar, nutq, ranglarni tahlil qilish, spektral tahlil va boshqa operatsiyalarni o'tkazish. Bunday qurilmalar DSP yoki DSP, ya'ni raqamli signal protsessorlari deb ataladi.
Birinchi DSPLAR o'tgan asrning yetmishinchi yillarida paydo bo'lgan. Texnologiyalarning rivojlanishi, mobil aloqa va internetning tarqalishi, boshqa ko'plab yangiliklarning joriy etilishi tufayli raqamli signallar bilan ishlash protsessorlari tobora ko'proq talabga ega bo'lmoqda.
Quvvat ortadi, qurilmalarning imkoniyatlari oshadi. Shu bilan birga, protsessorlarning narxi asta-sekin kamayadi. Zamonaviy usullar va texnologiyalar raqamli signalni qayta ishlash bilan ishlash uchun protsessorlarni yanada qulayroq qilish imkonini beradi.
Raqamli signallarni qayta ishlashni qo'llash misollari
Raqamli signallarni qayta ishlash har kuni kundalik hayotimizda bizni o'rab oladi. Har bir inson ushbu ishlov berish natijalarini ko'radi, lekin ko'plab tanish narsalarni amalga oshirish uchun qanday murakkab hisob-kitoblar ishlatilishini ham bilmaydi.
MTSdan foydalanish misollari sifatida quyidagilarni keltirish mumkin::
audio yozuvlar va videolar uchun shovqinni bekor qilish tizimlari;
tasvirni qayta ishlash-yorug'lik darajasini tenglashtirish, anti-aliasing, psevdotonatsiya qoplamasi;
tasvirlar, fotosuratlar va boshqalarning estetik fazilatlarini yaxshilashning turli xil badiiy effektlari va usullari;
tasvirlar ustida tiklash ishlari;
tasvirni siqish;
grafik fayllarda ma'lum qismlarni qidiring.
Ko'pincha signallarni raqamli qayta ishlash grafik sohasida qo'llaniladi, ammo ovozni Markaziy protsessor yordamida shovqinlardan tozalash mumkin, bu esa uni yanada aniq va to'g'ri qiladi.
Raqamli signallarni qayta ishlash tizimlariga xizmat ko'rsatadigan kompaniyalar
Raqamli signallarni qayta ishlash sohasida ko'plab kompaniyalar ishlaydi.
Rossiya korxonalari orasida quyidagi korxonalarni ajratish mumkin:
"Neyroinformatika" ilmiy-tadqiqot markazi, integratsiyalashgan xavfsizlik va raqamli videokuzatuv tizimlari uchun apparat va dasturiy ta'minotni ishlab chiqish;
Mamlakatdagi mikrosxemalar dizaynining etakchi markazlaridan biri bo'lgan "elektron hisoblash va axborot tizimlari" OAJ ("Elvis" OAJ);
"NIIET" AJ (elektron texnologiyalar ilmiy-tadqiqot instituti) elektron komponentlar ishlab chiqaruvchisi va elektron texnologiyalarni ishlab chiqish bo'yicha eng qadimgi mahalliy maktablardan biridir.
Ushbu korxonalarning barchasi barchani sifatli aloqa va ishonchli texnologiyalar bilan ta'minlashga imkon beradi.
Raqamli signallarni qayta ishlash haqida ko'proq ma'lumot: usullar, dasturlar, misollar; har yili o'tkaziladigan "aloqa"ko'rgazmasida topish mumkin.
|
