Айфичер Э., Джервис Б. Цифровая обработка сигналов, практический подход (2-е изд., 2004) (1095888), страница 166
Текст из файла (страница 166)
Приложения ЦОС 0% 20% 40% 60% а0% !00% Уроынь порога (дояя среднего — мин я мал ь нос з паче нее) Рис. 14З. Эффекгнвность метода среднего перекрестной разности амплитуд дпя данных класса 1 н 2 н шаблонов длины 11 н 31: П вЂ” класс 1, длина 11; 0 — класс 1, длнна 31; Π— класс 2, длнна 11; а — класс 2, длина 31 0% 0% 20% 40% 00% Я0% 100% Уровень порога (леля мвкснмазьнох значен на) Рнс. 14ЛО. Эффедтнаность метода согласованной фнльтрацнн для данных класса 1 н 2 н шаблонов лпнны 11 н 31; П вЂ” класс 1, длина 11; и — класс 1, длина 31; (.) — класс 2, длина 11; д — класс 2, длина 31 Глава 14. Приложения и разобранные примеры ° 100% ное детектирование для всех ЭКГ класса 1; ° детектирование больше 90% для данных класса 2; ° детектирование больше 60% для данных класса 3.
14;2;2;:;: Адаптивное устранение окулярных артефактов с ЭКГ человеказ 14.2.2.1. Вступление Работа, описанная в данном разделе, касается оперативного устранения окулярных артефактов с элехтрокардиограммы (ЭКГ) человека. ЭКГ широко используется в клинических и психологических ситуациях, но часто она зашумляется окулярными арте- фактами (ОА), порожденными движением окулярных систем (глазных яблок, век и т.д.). В некоторых случаях, например, у младенцев с повреждениями головного мозга и пациентов с опухолями лобных долей мозга, трудно различить патологические медленные волны в ЭКГ и окулярные артефакты.
Сходство ОА и сигналов, представляющих интерес, также затрудняет автоматизацию анализа ЭКГ с помощью компьютера. Реакция на раздражитель, известный как условная отрицательная вариация (Сопийпйеп1 Хейабне Чапайоп — СХЧ), которая используется при диагностике пациентов с хореей Хантингдона (Нипйпйдоп'и с]!огеа) [23), очень чувствительна к окулярным артефактам. Следовательно, необходимо удалить ОА с ЭКГ, чтобы анализировать моясно было запись истинной ЭКГ. Хотя устранить ОА в настоящее время можно в автономном режиме, до сих пор нет удовлетворительной схемы оперативного устранения ОА.
Ранее заявленные методы оперативного устранения артефактов требуют совместной работы с пациентом (обеспечить которую можно не всегда), включают трудоемкую ручную калибровку и позволяют обработать ОА максимум одного типа, поскольку в них предполагается постоянный поправочный коэффициент. В данном разделе описана новая оперативная система устранения окулярных артефактов из сигналов ЭКГ, нагорая не имеет указанных недостатков и предлагает такие дополнительные преимузцества, как гибкость.
Система основана на микропроцессоре Могого1а 68000 и использует численно устойчивый алгоритм (]Р-факторизации, который допускает непрерывное адаптивное устранение окулярных артефактов. Рассматривается также оперативный алгоритм, аппаратное и программное обеспечение системы. Методы устранения акулярных артефактов и контроля над ними Проблема устранения окулярных артефактов с ЭКГ усложняется их сходством с определенными церебральными волнами, представляющими практический интерес, и их спектральным перекрытием. Из различных методов, предложенных для устранения окулярных артефактов из ЭКГ и контроля над ними, наилучшими, пожалуй, являются методы вычитания электроокулограмм (ЭОГ). В данной главе термином электраонулограима называется электрический потенциал, порожденный окулярными движениями, измеренный между двумя электродами на коже, расположенными близко к глазам.
Впрочем, заявленные иа сегодняшний день различные методы вычитания ЭОГ не решают за- 'Адаптирована иэ [3!]. 14,2. Приложения ЦОС дачу полностью, поэтому непрерывно развиваются новые подходы. Все существующие методы основаны на предположении, что окулярный артефакт алдитивно прибавляется к фоновой ЭКГ. Следовательно, в декретной форме записи получаем: н у(1) = ~~ В,х(ъ) + е(1) = зт(1)0+ е(1), (14.4) где х = [х~Я хз(1) ...
х„(1)[., 0 = [0,(1) Вз(1) ... 0„(1)] е(1) = у(1) — ~0 х (1), 1= 1,2,...,т, (14.5) где Вз — оценки В,, а е(1) и т — номера выборок, используемых в оценке. Таким образом, задача превращается в поиск оценки 0,. Ее иллюстрация приведена на рис. 14.11. Для данного типа окулярного движения О, практически константа, но эта константа значительно меняется для разных типов окулярных артефактов, хотя можно показать, что 0; меняется медленно, по крайней мере для данного типа окулярных артефактов. Вообще, тип окулярного артефакта, который появится в данное время, определить невозможно, поскольку во многих случаях одновременно проявляется несколько типов окулярных артефактов, Вз нельзя считать константой, так что лучшей стратегией является адаптивная оценка В;. Термин "адаптивная" использован для того, чтобы подчеркнуть, что оценки параметров окулярного артефакта, а следовательно, и алгоритм устранения ОА должны автоматически подстраиваться под изменения окулярного артефакта.
Различные методы вычитания ЭОГ отличаются преимущественно способом оценки О,, числом используемых сигналов ЭОГ и способом их измерения. Метод вычитания ЭОГ можно реализовать либо оперативно, т.е. по мере получения данных, либо автономно. Основным преимуществом автономного метода является возможность использования более сложных методов удаления артефактов. Впрочем, в приложениях, требующих обработки и анализа в реальном времени, задержка, предполагаемая при использовании автономных методов, неприемлема. В настоящее время в обработке сигналов ЭЭГ наблюдается тенденция к обработке в реальном времени, поэтому устранение артефактов нужно проводить оперативно.
у(1) и х;(1) — выборки измеренных ЭЭГ и ЭОГ соответственно, е, — "истинная ЭЭГ", которую можно рассматривать как сигнал ошибки, а з — номер выборки. Величины 0; — коэффициенты пропорциональности, «оторые далее будем называть параметрами окулярного артефакта, п — число параметров модели; 0; также называется коэффициеюиами передачи. Величины хт(1) и 0 — векторы параметров ЭОГ и окулярного артефакта соответственно, а т обозначает транспонирование. Если значение 0, можно оценить, можно получить и оценку е(з): 990 Глава 14. Приложения и разобранные примеры ~иа Рис. 14.11. Блок. схема уотракокиа окуларамх артефакгоа В автономных методах оценки 0 получаются при минимизации Т, суммы квадратов члена ошибки, т.е.
Т = 2,", е'(а). Такой минимум дает 0~ = [Х,„Х,„[ 'Х„,У,„, (14.6) где [„(Ц „(2) „( )[т 3( [„т(Ц т(2) хт( )[т д„, = [д, 0з ... 0 [т,Е„, = [е(1) е(2) ... е(пт)] . Данное уравнение, основа автономных методов устранения окулярных артефактов,— это просто оценка по схеме наименьших квадратов величины О, которую можно получить, используя любой подходящий метод обращения матриц. После получения 0 оценивается окулярный артефакт, а следовательно, из уравнения (14.5) можно получить фоновую ЭЭГ е(а). Описанный метод наименьших квадратов можно расширить на многоканальную систему, где корректируется более одного сигнала ЭЭГ.
Таким образом, систему с и входами ЭОГ и д измеренными выходами ЭЭГ можно рассматривать как е отдельных подсистем с одним выходом. Общая система определяется 9 различными способами. Типичный пример ранее описанных оперативных методов изображен на рис. 14.12. В данном метод (согласно [13)) исходная калибровка выполнена путем настройки потенциометров, когда пациент двигал глазами в вертикальной или горизонтальной плоскости, пока в ЭЭГ наблюдался минимальный окулярный артефакт. Затем устройство с такими настройками применялось при записи. Данный метод был использован несколькимн авторами, которые нашли его тромоздким и недостаточным для устранения ОА (см., например, [15]).
В ранее заявленных оперативных методах устранения окулярных артефактов используются аналоговые методы [3, 13), требующие совместной работы с пациентами, гарантировать которую можно не всегда. В общем случае такие методы хуже автономных с точки зрения устранения окулярных артефактов [5, 24), требуют от пользователя знания метода и включают трудоемкую ручную калибровку каждого канала ЭЭГ. Кроме того, данные методы можно настроить только для одного типа ОА. 951 14.2.
Приложения ЦОС Иена»а»ени»» ээг Рие. 1442. Типичный пример автономных методов устранения артефактов [т 3) В данном разделе описана оперативная система устранения окулярных артефактов, не имеющая указанных недостатков. Это микрокомпьютерная система, в которой используется численно устойчивый оперативный алгоритм, основанный на эффективной рекурсивной схеме наименьших квадратов. 14.2.2.2. Алгоритмы оперативного устранения окулярных артефактов Расчет 0 по формуле (14.6) требует трудоемкого вычисления обратной матрицы.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
