92499 (Обработка электроэнцефалограмм в частотной области)

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

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 α-ритмов, АЧХ электроэнцефалограмм, периодограмм и спектрограмм α-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.

2. 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; Р₃ –С₃; С₃ – F₃; F₃ –F_p1 и соответствующая цепочка электродов на правом полушарии) последовательной цепи электродов, расположенных по латеральной или нижней линии (O₁– Т₅; T₅ – T₃; T₃ – F₇; F₇ – F_p1 и соответствующей цепи справа) в поперечном направлении (O₁ – T₅, P₅ – T₅, C₃ – T₃, F₃ – F₇, F_p1 – 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

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.