| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 2 / 2
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
2.
ANALIZA SEKVENČNE DEKOMPOZICIJE SESTAVLJENIH SIGNALOV S POMOČJO KOMPENZACIJE KONVOLUCIJSKIH JEDER
Vojko Glaser, 2010, master's thesis

Abstract: Analiza bioelektričnih signalov, ki jih lahko izmerimo na človeškem telesu, je pomemben sestavni del diagnosticiranja v medicini. Klinična diagnoza za mnoge mišične in živčne bolezni se da postaviti dosti zanesljiveje, če lahko ugotovimo, kakšni so prispevki posameznih delov mišic v skupnem bioelektričnem signalu, imenovanem elektromiogram (EMG). V Laboratoriju za sistemsko programsko opremo so razvili dekompozicijski postopek za signale EMG. Temelji na inverzu korelacijske matrike in se imenuje kompenzacija konvolucijskih jeder (CKC). Metoda je zelo uspešna in je bila obširno klinično preizkušena. CKC deluje bločno, z daljšimi odseki signalov, kar ne omogoča analize meritev v realnem času, zato je bil postopek modificiran v sekvenčno različico CKC, imenovano sekvenčna CKC (sCKC). Njeno bistvo je, da dela iterativno in posodablja komponente iz formule CKC med meritvami ob zajemu vsakega novega nabora vzorcev. V magistrski nalogi smo izboljšali algoritme, vgrajene v sCKC, in delovanje nove zasnove preizkusili v različnih, zahtevnih razmerah. Najprej smo preverili vpliv števila vzorcev, ki so vključeni v inicializacijski del postopka. Izhajali smo iz CKC in ugotavljali, kako kratki so lahko signalni odseki, da so dekompozicijski rezultati še zadovoljivi. Pokazalo se je, da CKC da zadovoljive rezultate, če so signali dolgi vsaj 2 do 3 s, medtem ko se število zaznanih motoričnih enot (ME) pri signalih, daljših od 5 s, ne spreminja. Nato smo preverili, kako dobro se sCKC obnese pri dekompoziciji sintetičnih in realnih signalov EMG. V vseh primerih je bil signalom dodan šum različnih moči, opredeljen z razmerjem signal-šum (SNR). Pri razcepu sintetičnih EMG smo primerjali rezultate sCKC in referenčne metode LMMSE (Linear Minimum Mean Square Error). Za ocenjevanje sprejemljivosti dekomponiranih vlakov inervacijskih impulzov smo uporabljali dve meri: senzitivnost (število pravilno postavljenih impulzov) in delež napačno postavljenih impulzov. V vseh šumnih primerih je sCKC zaznala število ME, primerljivo s številom ME pri CKC, to pa je med 5 in 10 ME. Preizkušali smo tudi vpliv števila vzorcev, vključenih v posamezen posodobitveni korak, in ugotovili, da število vzorcev v posodobitvenem koraku vpliva izključno na čas izvajanja sCKC, ki se z večanjem števila vzorcev povečuje s kubom. Z analizo dekompozicije sintetičnih EMG smo lahko nazorno pokazali, da CKC in sCKC uspešno odkrijeta motorične enote (ME), ki so najbliže merilnim elektrodam. Oddaljenost oziroma globina razpoznanih ME v mišici je večja, če je SNR večji. Izboljšano sCKC smo preizkusili tudi z realnimi signali EMG. Izmerjeni so bili pri krčenju dveh različnih mišic, in sicer biceps brachii in tibialis anterior. Za referenčno metodo je služila CKC, saj LMMSE zahteva apriorne informacije o odzivih ME, ki pri realnih signalih niso znani. Ponovno se je sCKC postavila ob bok CKC glede na število zaznanih ME, ki smo jih zaznali med 3 in 9. Edina razlika je, da sCKC ustvari več nepopolnih dekompozicij, ki jih je glede na vse zaznane ME okoli 20 %. Izhodiščna zahteva pri razvoju sCKC je bila, da deluje realnočasovno. Zato smo z analitičnimi izračuni časovne zahtevnosti in izmerjenimi časi posameznih delov algoritma sCKC pokazali, da je sCKC ob pravilni izbiri števila vzorcev v posodobitvi bistveno hitrejša od CKC, vendar na žalost še ne izpolnjuje pogojev za realnočasovno obdelavo.
Keywords: razcep sestavljenih signalov, kompenzacija konvolucijskih jeder, iterativno računanje matričnih inverzov, Sherman-Morrisonova formula, površinski elektromiogrami
Published: 14.12.2010; Views: 1778; Downloads: 86
.pdf Full text (6,41 MB)

Search done in 0.05 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica