| | 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 - 3 / 3
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)

3.
Razgradnja optičnih interferenčnih in inercijskih signalov za analizo človekovih vitalnih funkcij
Sebastijan Šprager, 2013, doctoral dissertation

Abstract: V doktorski disertaciji raziskujemo nove pristope, ki za nemoteče spremljanje človekovih vitalnih funkcij temeljijo na razgradnji optičnih interferenčnih in inercijskih signalov. Uporabljamo optični interferometer. Gre za izredno občutljiv senzor, ki je ob posrednem ali neposrednem stiku s človeškim telesom sposoben zaznati še tako majhne perturbacije, povzročene z mehanskimi in akustičnimi vplivi človekovih vitalnih funkcij. Njihovi prispevki so superponirani v interferenčnem signalu. Uvajamo nove dekompozicijske postopke, ki iz takega sestavljenega signala izluščijo prispevke posameznih opazovanih vitalnih funkcij. Inercijske signale, ki opredeljujejo človekovo gibanje, zajemamo s pospeškometrom. Izmerjeni pospeški so primerni za analizo in identifikacijo hoje. Analizni postopek poudarja ciklostacionarne lastnosti hoje s pomočjo statistik višjih redov. V začetnem poglavju pregledamo trenutno stanje tehnike na področju nemotečega spremljanja in analize vitalnih funkcij. Razložimo fiziološke značilnosti, ki so pomembne pri spremljanju človekovih vitalnih znakov. Razpoznavamo jih z razvitimi algoritmi iz nemotečih meritev, hkrati pa jih uporabljamo za referenco. Posvečamo se predvsem srčnemu utripu, dihanju in gibanju. V posebnem poglavju podrobneje predstavimo tudi optični interferometer, ki ima kot senzor najpomembnejšo vlogo pri naših raziskavah. Pri snovanju metodološkega aparata smo morali najprej razviti različne pristope za demodulacijo interferenčnih signalov. Ti so namreč frekvenčno modulirani, zato pomeni demodulacija uvodni korak v njihovo razgradnjo. Metode za razgradnjo optičnih interferenčnih signalov temeljijo na različnih fizioloških značilnosti vitalnih funkcij, katerih energijska vsebina prevladuje v različnih frekvenčnih pasovih. Pristopi, ki smo jih razvili in raziskali, temeljijo na skupinah filtrov, časovno-frekvenčni analizi, časovno-merilni analizi, nelinearnem razširjanju in večkanalni dekompoziciji, nevronskih mrežah ter nazadnje še večmetodnem pristopu. Točnost razpoznavanja srčnih utripov dodatno izboljšamo z optimiziranim določanjem njihovih pojavljanj v času. Optimizacijo opravimo s statističnima analizama dvodimenzionalnih histogramov in največje izkustvene verjetnosti. Predstavimo tudi nov postopek za analizo hoje, ki temelji na statistikah višjih redov in je sposoben razpoznavati različne osebe in načine hoje, hkrati pa sklepati o njihovi medsebojni podobnosti. Uspešnost razvitih metod ovrednotimo z več eksperimenti. Optični interferometer uporabljamo kot posteljni in telesni senzor, meritve pa smo izvedli v nadzorovanih laboratorijskih pogojih. Sledili smo dvema protokoloma: opazovanci so mirovali ali pa so bili telesno aktivni, tako da smo dosegli spremenljiv pulz. S pospeškometri smo merili tudi parametre hoje. Potrdili smo, ali je možno samo iz pospeškov pri hoji ugotavljati identiteto opazovancev in razločevati med njihovimi različnimi načini hoje, pa tudi, kakšen vpliv imajo na hojo različne trdne podlage. Rezultati, ki smo jih dobili z ovrednotenjem eksperimentalnih podatkov, so pokazali visoko učinkovitost in točnost. Predlagani pristopi za razgradnjo optičnih interferenčnih signalov so povsem primerljivi z rezultati obstoječih metod za nemoteče spremljanje vitalnih funkcij ali pa jih celo presegajo. Podobno pokažemo tudi za postopek, ki analizira in identificira hojo.
Keywords: biomedicinska tehnika, obdelava signalov, sestavljeni biomedicinski signali, posteljni senzor, telesni senzor, optični senzor, interferometrija, pospeškometer, človekove vitalne funkcije, razpoznavanje srčnega utripa, razpoznavanje dihanja, analiza hoje, balistokardiogram, fonokardiogram, elektrokardiogram, filtri, časovno-frekvenčna analiza, večločljivostna analiza, indeks aktivnosti, kompenzacija konvolucijskih jeder, nevronske mreže, večmetodni pristop, največja izkustvena verjetnost, statisti
Published: 12.04.2013; Views: 1584; Downloads: 169
.pdf Full text (9,56 MB)

Search done in 0.07 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica