Поиск признаков в сигналах головного мозга

• Автор: Боснякова, Дарья Юрьевна
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 118 с. : ил.

Содержание

Список используемых терминов и сокращений

Введение

Глава 1. Обзор литературы

Метод радиотермографического картирования головного мозга

Метод ЭЭГ

Методы обработки и вейвлет анализа ЭЭГ сигналов головного мозга

Выводы.

Глава 2. Анализ сигналов многоканальной радиотермографии мозга

Частотновременной анализ сигналов радиотермографии

Корреляционный анализ сигналов радиотермографического

обследования.
Структура програмного комплекса
Выводы.
Глава 3. Анализ ЭЭГ мозга крыс с генетической эпилепсией.
Алгоритм выделения зависимости частоты экстремумов вейвлет
спектров от времени
Вывод вейвлет базиса для выделения зависимости частоты экстремумов вейвлет спектров от времени
Оцифровка зависимости от времени частоты локальных максимумов
вейвлет разложений.
Экспериментальная проверка разработанных методов и алгоритмов
Выводы.
Заключение
Список литературы


SVVD - электрические разряды пик-волна (spike wave discharges, SWD) на электроэнцефаллограмме, являющиеся основной характеристикой неконвульсивной absence эпилепсии. Фантом - искуственный объект с параметрами близкими к параметрам биообъектов, на котором проверяются характеристики аппаратуры. В исследованиях функционирования головного мозга широко применяются и развиваются многоканальные приборы для изучения динамики процессов при воздействии нагрузок различного типа -фармакологических, физиологических, психологических и т. Примерами таких приборов являются электроэнцефалографы (ЭЭГ), манитные энцефалографы, многоканальные радиотермографы, функциональные магнитно-резонансные томографы. С помощью этих приборов измеряются временные зависимости сигналов от различных участков мозга в различных условиях, включая нагрузки. Это описание является в значительной степени качественным, и кроме того его недостатком является сложность устранения дрейфов характеристик аппаратуры, различных артефактов и шумов, и т. В последние годы для исследования нестационарных биомедицинских сигналов (электроэнцефалография, радиотермография и др. В результате таких преобразований получается двумерный спектр сигнала, заданный на плоскости масштаб-время (частота-время). Далее проводится анализ такого спектра. В настоящее время - это опять-таки качественный анализ, заключающийся в выделении характерных частот, определение длительности отклика на нагрузку и т. Для более сложного анализа спектров в настоящее время не существует математических и алгоритмических методов. Это связано, но меньшей мере, со следующими причинами. В спектре сигнала присутствуют шумовые компоненты, природные и приборные артефакты, а также компоненты, связанные с различными физиологическими процессами (не теми, которые исследуются). Более того, физиологические процессы могут отражаться в спектре сигнала в виде более сложных структур - отдельно стоящих или системы взаимосвязанных пиков. Данная диссертационная работа посвящена этому направлению исследований, а именно, исследованию методов и разработке программноалгоритмических средств выделения дескрипторов в двумерных спектрах, которые могут быть признаками исследуемых процессов головного мозга. Для решения поставленной задачи помимо существующих методов обработки и анализа изображений использовался следующий подход. Мы знаем, что изображение получено в результате оконного преобразования. Во-первых, можно попытаться использовать это знание для регуляризации алгоритмов обработки изображений, выделяющих искомую структуру. Во-вторых, можно попытаться изменить это преобразование (базис) таким образом, чтобы подчеркнуть или выделить искомую структуру. Такой подход является оригинальным и новым. Метод определения доминирующего признака в вейвлет разложениях сигналов мозга, заключающийся в выделении характеристик системы взаимосвязанных пиков в вейвлет разложениях сигналов головного мозга. Способ вычисления корреляционных матриц сигналов многоканального радиотермографа, дающий различия между группой здоровых испытуемых и группой пациентов, пораженных малыми дозами радиации. Вейвлет базис, выделяющий зависимость от времени частоты локальных максимумов вейвлет разложений Морле сигналов головного мозга. Алгоритм выделения признака эпилептических разрядов ЭЭГ сигналов, чувствительного к лекарствам, заключающийся в вычислении проекции локальных максимумов вейвлет разложения Морле на плоскость «частота-время». Впервые предложен и обоснован метод выделения признаков в сигналах головного мозга в ответ на различные функциональные тесты. Построен непрерывный вейвлет базис и программы выделения признаков сигналов головного мозга, позволяющих различать реакцию мозга на различные фармакологические тесты. Впервые разработан математический метод и комплекс программ, позволяющих отличать группу пациентов, подвергшихся малым дозам радиации от здоровых людей. Разработан комплекс программ для нейрофизиологических исследований головного мозга и диагностики заболеваний. Применение разработанных в диссертации математических методов и программ позволило получить новые результаты в нейрофизиологии.