Реферат

1. ВВЕДЕНИЕ
   1. Актуальность темы
   2. Цель и задачи работы
   3. Научная новизна и практическая ценность
2. ОБЗОР ПО ТЕМЕ
   1. Локальный обзор
   2. Национальный обзор
   3. Мировой обзор
3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
4. ПОЛУЧЕННЫЕ И ПЛАНИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ
6. СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

I. ВВЕДЕНИЕ

    За последние 20 лет уровень применения компьютеров в медицине чрезвычайно повысился. Практическая медицина становится все более и более автоматизированной.
    Сложные современные исследования в медицине немыслимы без применения вычислительной техники. Количество информации, которое получается при таких исследованиях так огромно, что без компьютера человек был бы неспособен, ее воспринять и обработать.

    Широкое применение компьютеры нашли в электроэнцефалографии. Не подлежит сомнению, что с помощью вычислительной техники уже сейчас возможно существенно усовершенствовать методику регистрации, хранения и извлечения ЭЭГ-информации, получить ряд новых данных, недоступных ручным методам анализа, преобразовывать ЭЭГ-данные в визуопространственные топографические образы, открывающие дополнительные возможности локальной диагностики церебральных поражений [3].

1. Актуальность темы

    Вызванные потенциалы головного мозга – самый точный на сегодняшний день метод исследования, дающий информацию о нарушении проведения импульсов в различных отделах головного мозга (зрительные, слуховые, чувствительные, моторные пути нервной системы). Использование ВП является неоценимым средством для раннего обнаружения и прогноза неврологических расстройств, при различных заболеваниях, таких как инсульт, опухоли головного мозга, последствия черепно-мозговой травмы, а также рассеянный склероз и другие заболевания. Раннее определение степени дисфункции трех наиболее важных сенсорных чувств и объективизация состояния сенсорных функций методом ВП является, таким образом, жизненно важным для применения адекватного лечения различных заболеваний [1].

    Разработка системы, которая бы правильно расшифровывала информацию полученную с помощью метода вызванных потенциалов очень актуально на сегодняшний день.

2. Цель и задачи работы

Цель: построения компьютерной системы для анализа ВП с помощью вейвлет преобразований.

Для достижения поставленной цели в работе решаются такие задачи:

• разработка алгоритма и написание программы, которая будет выполнять пакетное БВП выбранного сигнала с использованием требуемого вейвлет фильтра. На каждом уровне разложения, будет выводиться значение, рассчитываемых признаков по которым будет выполняться классификация сигнала;

• подбор эталонных значений признаков для известных состояний головного мозга;

• выбор оптимального классификатора с точки зрения точности выполняемой классификации.

3. Научная новизна и практическая ценность

    Данная работа не является абсолютно новой в своей предметной области. Цель построения компьютерной системы для анализа ВП с помощью вейвлет преобразований возникла давно и есть большое количество исследований и разработок других специалистов в этой области. Однако в данной работе предложена идея интегрального анализа целого комплекса признаков, рассчитываемых в ходе вейвлет анализа ВП, для постановки конечного диагноза.

II. ОБЗОР ПО ТЕМЕ

1. Локальный обзор

На локальном уровне магистратуры применяемые методы присутствует в работах:

• магистерская работа «Разработка и исследование алгоритма сжатия голосовых данных с использованием вейвлет-преобразований»» магистр ДонНТУ Стояновский Сергей Юрьевич [5];
• магистерская работа «Использование метода вейвлет анализа для контроля технического состояния поршневых компрессоров» магистр ДонНТУ Киселёв Александр Юрьевич [6];
• магистерская работа «Анализ нестационарных сигналов при помощи вейвлет преобразования» магистр ДонНТУ Скляренко Михаил Иванович [7].

2. Национальный обзор

Разработки фирм в Украине и странах СНГ:

• Компьютерные электроэнцефалографы серии «Эксперт» (Tredex – Украина, Харьков).

  Оборудование предназначено для регистрации и дальнейшей обработки электроэнцефалограмм в системе отведений "10-20". Обеспечивает возможность съема ЭЭГ в любых условиях регистрации. Не нуждается в заземлении, защите от сетевых помех 50 Гц, изоляции помещений. Использование цифровой телеметрии значительно облегчает проведение длительной записи ЭЭГ, в том числе, записи ночного сна, суточного мониторинга, диагностики смерти мозга.

• Электроэнцефалограф компьютерный Нейровизор БММ/АТЕС (БИОСС - Россия и АТЕС МЕДИКА Софт - Россия).

  Система регистрации, хранения и исследования электроэнцефалограмм, состоящая из блока пациента (24 входных канала), фотостимулятора, комплекта электродов, компьютерной системы визуализации, архивирования и исследования ЭЭГ (печать на внешнем принтере ПК - до 32-х выходных каналов) [].

• Электроэнцефалограф компьютерный Нейровизор БММ/АТЕС (БИОСС - Россия и АТЕС МЕДИКА Софт - Россия).

  Система регистрации, хранения и исследования электроэнцефалограмм, состоящая из блока пациента (8 входных каналов), фотостимулятора, комплекта электродов, компьютерной системы визуализации, архивирования и исследования ЭЭГ (печать на внешнем принтере ПК - до 32-х выходных каналов) [8].

3. Мировой обзор

Разработки зарубежных фирм:

• Электроэнцефалографы серии BRAINTEST.

      Система компьютерной электроэнцефалографии для регистрации и анализа ЭЭГ и вызванных потенциалов с возможностью реализации ЭЭГ-видеомониторинга.
      Система BRAINTEST позволяет регистрировать 4,8,12,16,19,21 канальную ЭЭГ в системе “10-20” синхронно с ЭКГ по одному отведению согласно протокола исследования либо в режиме мониторинга.
      Высокие технические характеристики прибора и специальные программные средства, реализованные в системе, позволяют получить высококачественную запись электроэнцефалограммы в любом помещении.
      Программное обеспечение системы предоставляет широкий набор методов обработки электроэнцефалограммы и форм представления результатов ее анализа.
      Просмотр ЭЭГ – представление сигнала на одной из стандартных скоростей с выбранным усилением, редактирование ЭЭГ, удаление артефактов, фильтрация ЭЭГ, по диапазонная фильтрация, сравнение двух электроэнцефалограмм и результатов их обработки.
  
      Картирование самых разных данных: мощности частотных диапазонов, медианной частоты спектра, канонограмм (соотношений диапазонов), мощности на всех анализируемых частотах, амплитуд ЭЭГ, коэффициентов корреляции, коэффициентов когерентности; двухмерное и 3-х мерное картирование.
      Карты по частотным диапазонам дают возможность изучать асимметрию в каждом из стандартных диапазонов (дельта, тета, альфа, бета). При этом картированию можно подвергать любой видимый фрагмент ЭЭГ, выделять анализируемый участок или получать интегральную характеристику за период одной из функциональных проб. Режим Карты по пробам выводит в одном окне карты суммарной активности по каждой из проб исследования по заданному набору частотных диапазонов, и в наглядной форме представляет динамику распределения активности в изучаемых частотных диапазонах. Канонограммы - картирование распределения соотношений любых пар диапазонов. Использование когерентного анализа позволяет осуществить исследование состояния пространственно-временной организации электрической активности мозга.

      Традиционный корреляционный анализ позволяет рассчитать и построить авто- и кросскоррелограммы, таблицу коэффициентов корреляции и картограмму их распределения. Спектральный анализ - широкие настройки, использование всех стандартных и задание дополнительных частотных диапазонов. Произвольные наборы этих диапазонов позволят быстро и точно провести анализ любого участка ЭЭГ.
      Результаты спектрального, авто- и кросскорреляционного, когерентного и биспектрального анализов могут быть выведены в виде разнообразных графиков, диаграмм и таблиц в любых сочетаниях и представлениях. Окно "Числовые данные" представляет таблицу мощностей во всех стандартных и дополнительных диапазонах для всех отведений монтажа и предназначено для количественного анализа ЭЭГ. Кроме того, в этой таблице можно посмотреть мощность на всем анализируемом диапазоне частот и доминирующую частоту в каждом из диапазонов. Для исследовательских целей в программе предусмотрен экспорт этой таблицы в стандартный формат. Окна Частотная плоскость, Секторные диаграммы диапазонов, Доминирующие ритмы, Гистограммы законов распределения дают возможность оценить соотношение составляющих стандартных диапазонов и количественно, и качественно. Оценить динамику спектральных характеристик ЭЭГ, их изменение в ходе функциональных проб призваны режимы Карты по пробам, Сжатые спектральные области, Биспектральный анализ.

      Система позволяет проводить регистрацию и анализ слуховых, зрительных и когнитивных (Р300) длиннолатентных вызванных потенциалов (ВП). Автоматическое определение пиков, расчет латентностей, амплитуд и площади под откликом. Амплитудное и частотное картирование, спектральный анализ и сравнение откликов из разных исследований, графики, таблицы, диаграммы - таковы основные возможности системы для изучения вызванных потенциалов.

• Электромиографы серии М-TEST.

      Компьютерный электромиограф M-TEST позволяет регистрировать электромиограмму по 1, 2 или 4 каналам согласно выбранной методики ЭМГ-исследования. При этом порядок и набор используемых методик при обследовании пациента определяется врачом произвольно, в соответствии с патологией. Высокие технические характеристики прибора и специальные программные средства, реализованные в системе, позволяют получить высококачественную запись электромиограммы в любом помещении. Во время регистрации и просмотра электромиограммы можно изменять амплитудную и временную развертку и выводить на печать записанную ЭМГ.

      Система спроектирована таким образом, чтобы исследователь имел возможность быстро получить необходимую информацию для просмотра и анализа. Результаты анализа можно представлять в виде таблиц, графиков и диаграмм, что значительно облегчает восприятие информации.
      Простой и удобный интерфейс программы, наглядное представление содержания и результатов ЭМГ-обследования, автоматическое описание, наличие базы медицинских норм, возможность их редактирования- все это направленно на обеспечение эффективной работы исследователя.

• Электроэнцефалограф компьютерный Neurotravel N 24D Base (ATES Medica device - Италия).

      Система регистрации, хранения и исследования электроэнцефалограмм, состоящая из блока пациента (24 или 32 входных канала), фотостимулятора, комплекта электродов, компьютерной системы визуализации, архивирования и исследования ЭЭГ (печать на внешнем принтере ПК - до 32-х выходных каналов) [8].

III. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

    Вейвлет-анализ разработан для решения задач, эффективность решения которых при использовании традиционного анализа Фурье невысока, и находит все более широкое применение в исследовании и прогнозе временных рядов, будь то интернеттрафик или биржевые котировки, обработке данных дистанционного зондирования, сжатии изображений и мультимедиа-информации, распознавании образов и речи, задачах связи, теоретической физике и математике. Имеется возможность использования Вейвлет-анализа для целей обработки биомедицинской информации (сигналов, изображений и т.д.) [4].

    Вейвлет (wavelet) - дословно значит «маленькая волна». Известно, что любой сигнал можно разложить на сумму гармоник (синусоид) разной частоты. Но синусоидальные волны бесконечны и не очень-то отслеживают изменения сигнала во времени. Чтобы уловить эти изменения, вместо бесконечных волн можно взять короткие «всплески» - совершенно одинаковые, но разнесенные по времени. Оказывается, этого недостаточно: надо добавить еще их всевозможные растянутые и сжатые копии. Вот теперь сигнал можно разложить на сумму всплесков разного размера и местоположения. Это и есть вейвлет-анализ, который иногда называется всплеском.

    Основные приложения вейвлет-анализа: локализация и классификация особых точек сигнала, вычисление его различных фрактальных характеристик, частотно-временной анализ нестационарных сигналов.
    В основе вейвлет-преобразований, в общем случае, лежит использование двух непрерывных, взаимозависимых и интегрируемых по независимой переменной функций:

• Вейвлет-функции (t), как psi-функции времени с нулевым значением интеграла и частотным фурье-образом (). Этой функцией, которую обычно и называют вейвлетом, выделяются детали сигнала и его локальные особенности. Пример временного и частотного образа функции приведен на рис. 1.

• Масштабирующей функции (t), как временной скейлинг-функции phi с единичным значением интеграла, с помощью которой выполняется грубое приближение (аппроксимация) сигнала.

Рис. 1. Вейвлетные функции в двух масштабах.

    Phi-функции присущи не всем, а, как правило, только ортогональным вейвлетам. Они необходимы для преобразования нецентрированных и достаточно протяженных сигналов при раздельном анализе низкочастотных и высокочастотных составляющих [4].

IV. ПОЛУЧЕННЫЕ И ПЛАНИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

    На данный момент работа по теме магистерской работы является незаконченной. Окончательные результаты планируется получить к декабрю 2007 года. За материалами и результатами по теме «Специализированная компьютерная система анализа вызванных потенциалов головного мозга человека на основе Вейвлет преобразований» обращайтесь по электронному адресу: RyabichenkoAndr@mail.ru , RyabichenkoAndr@yandex.ru .

V. ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

    Существует множество компьютерных систем анализа вызванных потенциалов головного мозга человека, но нет системы, которая анализировала целый комплекс признаков для постановки конечного диагноза. Надеюсь, что разработанная мною система будет помогать врачам, на раннем этапе, определять различные заболевания головного мозга человека, для дальнейшего эффективного лечения.

VI. СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1. Гнездицкий В.В. Вызванные потенциалы мозга в клинической практике. Таганрог: ТРТУ, 1997.

2. Жадин М.Н. Биофизические механизмы формирования электроэнцефалограммы. Москва: Наука, 1984.

3. Зенков Л.Р., Ронкин М.А. Функциональная диагностика нервных заболеваний. Медицина, 1991.

4. Петухов А.П. Введение в теорию базисов всплесков. Учебное пособие. СПб.: СПбГТУ, 1999., 132 с.

5. http://www.masters.donntu.ru/2005/kita/stoyanovsky/index.htm

6. http://www.masters.donntu.ru/2006/kita/kiselyov/index.htm

7. http://www.masters.donntu.ru/2006/kita/sklyarenko/index.htm

8. http://dx-sys.com.ua/index.php?page=eeg_reg