CC BY
45
УДК 612.017.2:573.2
КОМПЛЕКС АППАРАТУРЫ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ
ХОДЬБЫ ЧЕЛОВЕКА
Ю.Н. Иванов, Н.В. Авилова
344010, Ростов-на-Дону, пл. Гагарина,], Донской государственный технический университет, кафедра “Приборостроение ”; тел. (863-2) 38-13-69
Проблема двуногой ходьбы человека актуальна в связи с необходимостью оптимального конструирования протезов для обеспечения комфортности ходьбы инвалидов. Базой для этого являются кинематические и динамические параметры процесса ходьбы человека в норме.
Для решения поставленной задачи был проведен анализ принципов и методов составления математических моделей ходьбы человека в норме. Разработана новая математическая модель в форме уравнений Лагранжа второго рода, в которой учтены достоинства и недостатки существующих моделей.
Представленная работа включает в себя выполняемые параллельно и взаимно дополняющие друг друга экспериментальное и аналитическое изучение параметров ходьбы человека в норме с целью установления реальных и формализованных значений межзвенных углов, угловых скоростей, угловых ускорений звеньев, суставных моментов, опорных реакций и энергозатрат при движении.
Экспериментальная часть работы заключается в практическом измерении и регистрации межзвенных углов, угловых ускорений и суставных моментов с математической обработкой результатов. Основными исходными параметрами здесь являются значения межзвенных углов, измеряемых в тазобедренном, коленном и голеностопном суставах посредством специально созданной измерительной системы, в состав которого входят: измерительное устройство, декодер и устройство согласования.
Измерительное устройство включает в себя жесткие шины, материализующие оси звеньев нижней конечности, шарнирно соединенные друг с другом и закрепляемые на испытуемом, так, чтобы оси шарниров шин совпадали как можно точнее с осями суставов. В местах шарниров установлены датчики ДП-5, преобразующие угол поворота в последовательность импульсов в коде Грея. На спине испытуемого расположен гироскоп, позволяющий измерять текущее значение углового расположения корпуса идущего человека относительно вертикали. Одновременная регистрация сигналов трех датчиков дала возможность синхронной записи кинематики движения ноги идущего человека во всех его фазах и построения планов положения звеньев.
Декодер осуществляет формирование импульсов, запитывающих датчик ДП-5, и преобразование кода Грея в двоичный 8-ми разрядный код. Декодер состоит из функциональных узлов: входного устройства, формирователя импульсов 1 и формирователя импульсов 2, запоминающего устройства ,преобразователя кода Грея в двоичный 8-ми разрядный код, задающего генератора, формирователя задержки усилителя импульсов.
Устройство согласования преобразует двоичный 8-ми разрядный код в стандарт Я8-232 и состоит из устройств: преобразователя параллельного кода в последовательный, логического сумматора, преобразователя ТТЛ-уровня в уровень Я8-232, формирователей стартового и стопового импульсов, кварцевого генератора, делителя частоты на 104 и делителя частоты на 11.
Введенные в программу ЭВМ антропометрические данные измерения конечности испытуемого (масса каждого звена и координаты центров их масс, определенные по специально разработанной методике) позволяют вычислить
МИС-2000
Аппаратные и программные средства медицинской диагностики и терапии
значения и построить графики изменения суставных моментов и механической мощности, развиваемой двигательным аппаратом испытуемого.
Предварительные данные испытаний согласуются с ранее опубликованными данными ходьбы в норме и дают предпосылки для дальнейшего уточнения параметров движения.
УДК 612.76
КОМПЬЮТЕРНАЯ ОБРАБОТКА ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ, ЗАПИСАННЫХ НА БУМАЖНЫХ НОСИТЕЛЯХ
В.Н. Ананченко, А.В. Литвин
Донской государственный технический университет, кафедра «Приборостроение», 344010, Ростов-на-Дону, пл. Гагарина,], тел. (862) 38-13-69
Биология и медицина представляют собой область, в которой применение методов цифровой обработки сигналов получило большое распространение.
Однако имеется много биомедицинских сигналов, например: ЭКГ, ЭЭГ, ЭМГ, температура, давление, скорость тока крови и др., которые записываются в виде временного графика на бумажный носитель информации. Все эти сигналы x(t), как правило, имеют частотный спектр X(jw). Поэтому двумя очень полезными процедурами обработки для этих сигналов являются фильтрация и анализ частотного спектра.
Компьютерная обработка физиологического сигнала, записанного на бумажном носителе, включает в себя следующие процедуры: сканирование сигнала в растровом формате; векторную обработку растрового изображения; оцифровку сигнала; спектральный анализ сигнала; синтез цифровых фильтров и фильтрацию сигналов.
Ниже приведен алгоритм компьютерной обработки:
1. Отсканировать график физиологического сигнала в формате tif.
2. Преобразовать растровое изображение, в векторное изображение в формате dwg -файла системы AutoCAD.
3. Оцифровать в соответствии с требованиями теоремы Найквиста и БПФ график физиологического сигнала в среде AutoCAD и образовать файл данных в коде ASCII.
4. Выполнить программную обработку сигнала. Анализ полученных результатов
5. Если необходима фильтрация то переход на пункт 6, иначе переход на пункт 8.
6. Синтез цифровых фильтров и фильтрация сигнала.
7. Переход на пункт 4.
8. Сгенерировать заключение и вывести результаты в необходимом формате.
Программа оцифровки, составленная на языке Автолисп, формирует файл координат физиологического сигнала в формате m- файла системы MatLab.
Программы спектрального анализа, вычисление корреляционных функций синтеза цифровых фильтров и фильтрации составлены на языке системы MatLab, с использованием встроенных функций FFT, XCORR, FIR1, YULEWALK, BUTTER, CHEBY. Визуализация сигнала после фильтрации производилась посредством вычисления обратного дискретного преобразования Фурье функцией IFFT.
Для фильтрации физиологических сигналов использовались цифровые фильтры Юлвалка Чебышева и Баттерворта разных порядков.
Исследование цифровой фильтрации показало, что для большинства электрофизиологических сигналов предпочтительны фильтры Юлвалка.
