РПЗ(Зуев) (1034782), страница 4

Файл №1034782 РПЗ(Зуев) (Разработка БТС исследований головного мозга при помощи электроэнцефалографа Нейрон-Спектр-5 под действием фотостимуляции) 4 страницаРПЗ(Зуев) (1034782) страница 42017-12-22СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

Для многоканальной регистрации ВП с последующим картированием используют стандартные электроды и шлемы для ЭЭГ исследований, а также специальную шапоч­ку с электродами, размещенными на стандартных точках системы отведений ЭЭГ.

6. Бета-ритм. Общая характеристика.

Другая характерная волна ЭЭГ – бета-ритм. Он наблюдается, главным образом, в сигналах, отведённых от лобной части черепа. Бета-ритм имеет более высокую частоту, чем альфа-ритм, но меньшую амплитуду и менее правильную форму кривой. Он проявляется не постоянно, а примерно через секундные отрезки времени. Каждый такой период называют бета-веретеном.

B норме частота бета-волн составляет от 6 до 30 Гц, но иногда (особенно во время интенсивной умственной деятельности) частота повышается до 50 Гц. Наиболее часто бета-волны встречаются в теменной и лобной областях головы.

И х можно подразделить на два типа: бета I и бета II. Бета-волны первого типа имеют частоту, примерно вдвое превышающую частоту альфа-ритма. Как и альфа-ритм, эти волны исчезают и заменяются асинхронными низковольтными волнами при умственной деятельности. Напротив, бета-волны второго типа появляются во время интенсивной активности центральной нервной системы (ЦНС), характерной для стресса. Таким образом, один тип бета активности вызывается умственной активностью, в то время как другой тип этой активности тормозится ею.

Рис.7 Бета-волна[3].

7. Спектральный анализ.

Математический анализ биопотенциалов с помощью ЭВМ находит все большее практическое применение. Считается, что без использования ЭВМ нельзя решать сложные задачи, касающиеся расшифровки механизмов кодирования и декодирования информации в головном мозге.

Общепризнанно, что ЭВМ незаменимы тогда, когда требуется сопоставить по времени и по активности значительное количество одновременно протекающих процессов.[7]

Математические методы анализа ЭЭГ являются наиболее результативными и объективными. Их значение особенно возрастает в связи с возможностью использования электронных вычислительных машин, способных быстро выполнять множество громоздких и трудоемких вычислений, что ранее было препятствием широкому применению методов математики для анализа физиологических кривых. Ритмический характер многих процессов, протекающих в живом организме, в определенной степени оправдывает гипотезу о том, что ЭЭГ является результатом алгебраического сложения многих регулярных (например, периодических, синусоидальных и т. п.) колебаний на фоне случайных помех.

В разное время с различным успехом в основном применялись три математических метода для анализа энцефалограмм:

  1. гармонический (с помощью рядов Фурье);

  2. периодограммный;

  3. корреляционный (авто- и кросскорреляционный).

Анализ ЭЭГ с помощью рядов Фурье дает возможность выявить суммарную активность до или после какого-либо раздражения, так как ряд Фурье выделяет гармонические составляющие ЭЭГ с дискретным спектром частот различной амплитуды.

Периодограммный анализ позволяет выявлять скрытые периодичности, т. е. распознавать спектральную структуру естественных процессов по результатам их регистрации. В отличие от других методов анализа ЭЭГ периодограммный метод свободен от таких недостатков, как невозможность учета фаз колебаний, ограничения при анализе быстропротекающих изменений ЭЭГ, наличие артефактов на низких частотах и др. Периодограммный анализ может быть использован также для оценки изменений ЭЭГ под действием различных афферентных раздражителей, а также при фармакологических пробах и др.

Корреляционный анализ дает возможность судить о том процессы каких типов содержатся в данной ЭЭГ, оценит среднюю величину значений периода повторений процесса, степени устойчивости периодического процессах.[5]

Метод спектрального анализа сводится к вычислению авто- и кросскорреляционных функции двух ЭЭГ, одновременно отводимых от разных точек коры. Кросскорреляционная функция считается так:

В этой формуле - значения двух ЭЭГ в дискретные моменты времени, отстоящие на интервале и от начала исследуемого отрезка записи; N – число интервалов на исследуемом отрезке записи; - интервал квантования; Целочисленная величина может принимать положительные и отрицательные значения:

Автокорреляционные функции ЭЭГ получаются по формуле (2) подставив значение x и у соответственно; в этом случае принимает только положительные значения.[3]

Расчет спектров мощности автокорреляционной функции (автоспектр) и кросскорреляционной (кросс-спектр), а также фазового спектра производится по следующим формулам:

где

где - число интервалов в одной ветви кросскоррелограммы; а - сглаживающая функция Хемминга

Автокорреляционная функция воспроизводит ритмы, возникающие в различных участках ЭЭГ, даже если их фазы в разных участках ЭЭГ произвольно сдвигаются друг относительно друга. Это позволяет их анализировать с помощью преобразования Фурье . Кросскорреляционная функция воспроизводит ритмы одинаковой частоты, появляющиеся в одних и тех же участках записи в обеих ЭЭГ, и относительная выраженность этой ритмики обуславливает кросс-спектр . Взаимные фазовые сдвиги этих ритмов в двух ЭЭГ могут быть определены по фазовому спектру .

В зависимости от вида кросскорреляционной функции можно выделить периодические ее оставляющие, общие для двух фиксированных ЭЭГ даже в том случае, если их амплитуды намного меньше амплитуд имеющихся непериодических элементов. Кроме того, можно определить степень связи между амплитудами различных процессов при данном сдвиге времен а также выделить из фоновой активности вызванные потенциалы.

Автокорреляционный анализ используется для изучения степени связи между амплитудами одного и того процесса при данном сдвиге времени.

Анализ спектра мощности методом преобразования Фурье позволяет не только быстро и объективно рассчитать индексы ритмов в выбранных участках записи, но и выявить не заметные на глаз изменения ЭЭГ активности.[5]

Также проводят анализ разности двух ВП. Разность ВП позволяет выяснить меру изменения ВП во времени, что представляет интерес при тестировании влияния различных факторов на ВП (фармакологического воздействия, гипервентиляции и др.). Вычисление разности вызванных потенциалов позволяет получить количественную характеристику различий ВП разных отделов мозга, что важно, например, при выяснении локализации паралогического процесса или при оценке межполушарной функциональной специализации. Асимметрию ВП в гомологических точках разных полушарий легко оценить, используя визуализацию разностного сигнала ВП между какими-либо отведениями.

Для количественной оценке ВП вычисляют площади, ограниченной нулевой линии и кривой ВП в заданном произвольно интервале времени .

Использование методов топографического картирования и трехмерной локализации источников электрической активности позволяет проследить динамику генерации ЭЭГ активности и уточнить локализацию патологического процесса в структурах мозга.

Проследить динамику изменения ВП одного и того же испытуемого или сопоставить ВП разных испытуемых можно с помощью режима по парного сравнения. Такой анализ позволяет сопровождать реабилитационный период, оценить эффективность медикаментозного лечения, сравнить ВП данного пациента с заранее зафиксированной нормой.

8. Приложения.

Программа выделения бета ритма:

Зададим исходный сигнал ЭЭГ(бета, дельта и гамма ритмы).

График исходного сигнала:


Добавим аддитивный шум 50Гц:


Спектр исходного сигнала:


Сигнал со случайным сдвигом фазы:


Спектры сигнала и сигнала с аддитивным шумом:


Сигнал с аддитивным шумом и сигнал после фильтрации:


Фильтр для фильтрации шумовой составляющей сигнала:


Спектры сигнала до и после фильтрации:


Отфильтрованный сигнал:


Фильтр для выделения бета ритма:


Спектр бета ритма:


Выделенный бета ритм:


Программа для обработки сигналов при помощи спектрального анализа.

clear all

for i=1:512

Sg11(i)=50*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*pi*(10.5)*i/200+pi/24+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

Sg21(i)=100*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*pi*(5)*i/200+pi/16+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

Sg31(i)=50*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*pi*(2)*i/200+pi/8+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

Sgn(i)=5*(30*rand(1)*sin(2*pi*(i/200)*50));

SG1(i)=Sg11(i)+Sg21(i)+Sg31(i);

Sg12(i)=50*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*3.14*(10.5)*i/200+3.14/6+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

Sg22(i)=100*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*3.14*(5)*i/200+3.14/3+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

Sg32(i)=50*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*3.14*(2)*i/200+3.14/2+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

Характеристики

Список файлов курсовой работы

Разработка БТС исследований головного мозга при помощи электроэнцефалографа Нейрон-Спектр-5 под действием фотостимуляции
Зуев.cdw
Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6369
Авторов
на СтудИзбе
309
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее