Компьютерная обработка физиологических сигналов, записанных на бумажных носителях Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

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.