Комп'ютерні системи та мережі
Цифрова обробка сигналів (ЦОС) дає по істині безмежні можливості в областях обробки різного роду сигналів. Вона з'явилася в 1960-1970-і роки, за часів коли вперше стали доступні цифрові комп'ютери. Але через високу вартість комп'ютерів, застосування ЦОС обмежувалося лише кількома критичними завданнями і життєво важливими сферами. У число перших спроб застосування ЦОС поряд з радіолокації, гідролокацією (важливих складових державної безпеки), пошуком нафтових родовищ (дана сфера обіцяла великі доходи), дослідженнях космічного простору, входила і рентгенографія (як область яка рятувала людські життя).
Після успіху застосування ЦОС в рентгенографії і революцією в сфері комп'ютерів в 1980-1990-х роках, даний апарат почав своє подальше успішне застосування в медицині. Зараз ЦОС в медицині успішно здійснив революцію в таких напрямки як:
Можна також відзначити, що саме поняття обробка сигналів
вперше зустрічається саме в медицині,
а саме у зв'язку з математичним аналізом кардіограм, розпочатому Ейнтховеном в 1903-му році [2].
Пізніше в 1906 році він вперше застосував телемедичну технологію - передав ЕКГ на відстань.
У 1924 році Віллем Ейнтховен був удостоєний Нобелівської премії За відкриття механізму електрокардіограми
.
В даний час у зв'язку з розвитком електроніки і мікропроцесорної техніки з'являються портативні медичні діагностичні прилади, які з успіхом можуть використовуватися в побутових умовах. Однією з найважливіших завдань сучасної медицини є виявлення на різній стадії і профілактика серцевих захворювань.
Електрокардіографія (ЕКГ) є одним з провідних методів інструментального дослідження серцево-судинної системи, яка залишається найбільш поширеною і доступною для широкого кола людей. Для постійного контролю серцево-судинної системи і отримання своєчасної допомоги можливе застосування дистанційного методу спостереження пацієнта лікуючим лікарем.
Доступність проведення регулярного моніторингу роботи серця, дозволить виявляти такі захворювання на ранніх стадіях хвороб серця, сприяти своєчасному призначенню лікарських препаратів і зменшити витрати на лікування. Цифрова обробка сигналу, може істотно зменшити вартість необхідного обладнання, збільшити надійність і точність реєстраційного обладнання. Даний напрямок перенесення обробки сигналу електрокардіограми з аналогової частини в цифрову є особливо актуальним. Це пов'язано із зростанням кількості серцевих захворювань. Доступність проведення регулярного моніторингу роботи серця, дозволить виявляти такі захворювання на ранніх стадіях хвороб серця, сприяти своєчасному призначенню лікарських препаратів і зменшити витрати на лікування.
В процесі роботи по даній темі планується дослідити різні способи фільтрації електрокардіосигналу, та розробити найбільш оптимальний алгоритм для реалізації в портативних пристроях. Ось список завдань які планується вирішити:
Для досягнення цих завдань був розроблений план результатом виконання якого буде моя магістерська робота. Даний план включає наступні пункти:
Практичне значення даної роботи буде полягати в алгоритмах обробки зашумленого сигналу, які зможуть бути реалізовані в портативних пристроях та аналізі вимог до них.
Як відомо, електрокардіографія - це методика реєстрації та дослідження електричних полів, що утворюються при роботі серця[3].
На сигнали ЕКГ можуть накладатися різного роду шуми і перешкоди. Основні джерела шумів і перешкод це:
Стандартний клінічний апарат ЕКГ працює з смугою частот 0,05 - 100 Гц [4]. Даний частотний відрізок буде виділятися з вихідного і в ньому буде проводиться видалення небажаних частот.
Існує два основні методи для усунення небажаних частот з сигналу. По перше можна здійснити БПФ над вхідними відліками. І в результуючому масиві частот обнулити не бажані для нас частоти які є наслідком впливу перешкод. Обнуління даних коефіцієнтів буде досить тривіальним завданням, головною проблемою стає саме БПФ через можливу громіздкість його реалізації в портативному пристрої.
Другим можливим варіантом є застосування цифрових фільтрів. Вони являють собою лінійну дискретну систему, що виконує перетворення вхідної послідовності у вихідну по алгоритму, описуваного різницевим рівнянням. Вони дозволяють відновити сигнал який був якимось чином спотворений. Рішення даного завдання можна здійснити за допомогою аналогових фільтрів, але цифрові фільтри дозволяють досягти значно більш високої точності.
Існує чотири основних види цифрових фільтрів: низькочастотний (а), смуговий (б), високочастотний (в), режекторний (г) рис. 1.
Найпростішим способом реалізації цифрового фільтру є згортка вхідного сигналу з імпульсною характеристикою. За даним способом можна побудувати практично будь лінійний фільтр. Фільтри засновані на операції згортки називаються - не рекурсивними. У них кожен відлік вихідного сигналу отримується за рахунок перемноження відліків вхідного сигналу на відповідні вагові коефіцієнти і подальшої суми отриманих результатів. Не рекурсивні фільтри, засновані на операції згортки, називають фільтрами з кінцевою імпульсною характеристикою (КІХ-фільтрами). Їх описує наступна передаточна функція [5]:
(1)
Іншою формою побудови цифрових фільтрів є - рекурсивні фільтри. Цей клас є більш широким. Крім відліків вхідного сигналу, враховуються також відліки вихідного сигналу, отримані на попередніх ітераціях. Рекурсивними фільтрами називають фільтрами з безкінченною імпульсною характеристикою (БІХ - фільтрами). Передаточна функція в загальному вигляді має наступний вигляд:
(2)
Їй відповідає алгоритм обчислення реакції у вигляді різниці рівнянь:
(3)
Також крім загального вигляду (2), передатна функція БІХ може бути представлена в інших еквівалентних видах [6], серед яких інтерес представляють наступні два:
(4)
(5)
Передаточна функції КІХ-фільтрів (1) відповідає рівняння різниці:
(6)
Таким чином, структура цифрового фільтру, що відображає алгоритм обчислення реакції, визначається видом передаточної функції. Основні види передаточних функцій БІХ-фільтрів:
Вони відповідно визначають три основні структури БІХ-фільтрів (рис. 2):
Передаточна функція (1), визначає пряму структуру КІХ-фільтра. Вона представляється в основному двома різновидами:
Структура КІХ-фільтра із симетричною імпульсною характеристикою зображена на рис. 3.
Цифрові фільтри можна класифікувати по області застосування і їх структурі табл. 1. По області застосування всіх їх поділяють на три великі групи: фільтри часової обробки, фільтри частотної обробки і спеціальні фільтри. Так як отримана інформація у вхідному сигналі буде представлена в часовій області, то дана група фільтрів має найбільший інтерес. По внутрішній структурі цифрові фільтри поділяються на вищезгадані КІХ та БІХ.
Таблиця 1 - Класифікація фільтрів
| По області застосування |
|
|
| На основі згортки (КІХ) | З рекурсивною структурою | |
| Фільтри часової області | Однорідні фільтри | Однополюсні рекурсивні фільтри |
| Фільтри частотної області | Віконні фільтри | Фільтри Чебишева |
| Спеціальні фільтри | Спеціальні КІХ-фільтри | Фільтри з ітеративної структурою |
Як видно з табл. 1 КІХ-фільтри та БІХ-фільтри становлять собою два класи фільтрів. На основі якого з класу реалізувати необхідні алгоритми і відповідатиме моя магістерська робота.
На даному етапі роботи була розроблена схема пристрій зняття електрокардіограми для подальшої обробки в системі MATLAB.
Схема зображена на рис. 4.
Також нижче (рис. 5) можна бачити вихідний і відфільтрований сигнал за допомогою почергового фільтрації полосовім та режекторного фільтром.
При написанні даного реферату магістерська робота ще не завершена. Остаточне завершення: грудень 2012. Повний текст роботи та матеріали за темою можуть бути отримані у автора або його керівника після зазначеної дати.
Компоненты и технологии- 2008 - ноябрь - 146 с.
Компоненты и технологии- 2009 - январь - 108 с.