Разработка и исследование цифровых методов обработки магнитокардиосигналов с учетом их нестационарности

• Автор: Абу Басма Ляис Юсеф Али
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Владимир
• Количество страниц: 156 с. : ил.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ МАГНИТОКАРДИОГРАФИИ КАК МЕТОДА ИССЛЕДОВАНИЯ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ
1.1 Традиционная кардиология
1.2 Биомагнетизм
1.3 Биомагнетизм в кардиологии
1.4 Сверхпроводимость
1.4.1 Низкотемпературные и высокотемпературные сверхпроводники (НТСПиВТСП)
1.4.2 Эффект Джозефсона
1.4.3 Сверхпроводящий квантовый интерферометрический датчик
1.4.4 Технические особенности СКВИДа
1.5 Магнитокардиография
1.5.1 Анализ свойств и параметров МКГ
1.5.2 Сопоставлительный анализ магнитокардиограммы и
электрокардиограммы
1.5.3 Новые диагностические возможности магнитокардиогрфии
Выводы
ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОБРАБОТКЕ МАГНИТОКАРДИОСИГНАЛ НА ОСНОВЕ ЦИФРОВЫХ МЕТОДОВ
2.1 Методы фильтрации сигналов
2.1.1 Аппаратные методы фильтрации
2.1.2 Цифровые методы фильтрации
2.2 Традиционные виды фильтрации в частотной области
2.2.1 Теория глобальной фильтрации сигналов и виды фильтрации
2.2.1.1. Алгоритм частотно-избирательной фильтрации МКГ
2.3 Вейвлет-фильтрация сигналов
2.3.1 теория вейвлет-фильтрации сигналов
2.3.2 Построение базиса вейвлет-преобразования
2.3.3 Примеры вейвлет-фильтров
2.3.4 Койфлет-фильтр
2.4 Сопоставлительный анализ вейвлет-преобразования и преобразования Фурье
2.5. Фрактальные свойства сигналов
2.5.1 Корреляционная и фрактальная размерность и алгоритм их вычисления
2.5.2 Корреляционный интеграл и алгоритм его вычисления
2.5.3 Показатель Херста
2.6 Автокорреляционная функция
2.6.1. Автокорреляционная функция дискретных сигналов
2.6.2 Взаимная корреляционная функция сигналов
Выводы
ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ФИЛЬТРАЦИИ МКГ-СИГНАЛОВ
3.1 Аппаратное обеспечение экспериментальной системы
(магнитокардиограф)
3.2 Программное обеспечение экспериментальной системы
3.3 Результаты экспериментов
3.3.1 Фильтрация МКГ с помощью преобразования Фурье (традиционный метод)
3.3.2 Вейвлет-фильтрация МКГ-сигналов
3.4 Результаты оценки эффективности методов Фурье-фильтрации и вейвлет-фильтрации МКГ-сигналов
3.4.1 Показатель Херста и фрактальная размерность сигналов
3.4.2 Корреляционный интеграл и фрактальная размерность, как показатели эффективности фильтрации

3.5. Синхронизации МКГ-сигналов с помощью ВКФ
Выводы
ГЛАВА 4. ПРОГРАММНО- АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ
МЕТОДА ДВУМЕРНОЙ СПЛАЙН-ИНТЕРПОЛЯЦИИ ДЛЯ
КАРТИРОВАНИЯ МАГНИТОКАРДИОГРАММ
4.1 Методы картирования МКГ
4.1.1 Механизм формирования магнитного поля
4.2 Интерполяционные Сетки
4.3. Основы метода интерполяции двумерных сигналов
4.3.1. Разработка алгоритма и программ двумерной сплайн-интерполяции для магнитокардиограмм в динамике
4.3.2. Результаты экспериментальных исследований фильтрации и
картирования МКГ-сигналов реальных пациентов
Выводы
Заключение
Список литературы
Приложения
Приложение А
Приложение Б

полосам режекции, то после обратного ДПФ будет получен отфильтрованный сигнал.
Вместе с тем оказывается, что такой достаточно простой прием эффективен лишь в том случае, когда частоты помехи кратны первой гармонике разложения Фурье. Дело в том, что только в этом частном случае спектр гармонической помехи, построенный на основании прямого ДПФ, будет адекватен реальному спектру помехи. Если же это условие не выполняется, то спектр гармонической помехи будет “распределяться” на целый ряд смежных гармоник.
Для иллюстрации этого эффекта рассмотрим спектры двух гармонических сигналов
Z[n] = sin (2nfп) и z2[n] = sin {2nf2n) (2.4)
с частотами f = 16,5 Гц и /2 = 16,5165432768543 Гц. Заметим, что частоты сигналов практически совпадают.
На рис.2.2 показаны фрагменты спектров этих сигналов, построенные на основании прямого ДПФ по N=30000 отсчетам при частоте дискретизации 1000 Гц. Как видно только в первом случае, когда частота сигнала совпала с одной из частот разложения Фурье, построенный спектр адекватен реальной ситуации (рис.2.2, а).
Однако на практике такой случай является скорее редким исключением, чем правилом. Отсюда следует, что если в общем случае для фильтрации гармонической помехи обнулять все гармоники, на которые распределилась нагрузка помехи, то это может затронуть гармоники, несущие информацию о полезном сигнале, и в результате после обратного преобразования Фурье полезный сигнал может быть существенно искажен.
Для устранения отмеченного недостатка в работе [37] предложен модифицированный алгоритм частотно-избирательной фильтрации, блок-схема которого представлена на рис. 2.3.