Многоканальная беспроводная электронная система регистрации сигнала поверхностной электромиограммы

У цій статті розглянуто розробку мікроелектронної системи реєстрації сигналу поверхневої міографії на основі інструментального підсилювача, фільтрів, блоку реєстрації з використанням безпровідної технології Bluetooth та створення відповідного програмного забезпечення. Розглядаються також нейрофізіологічні основи, техніка реєстрації поверхневої електроміограми, огляд конструкцій електродів та сучасні тенденції розробки активних електродів. Описано комплекс робіт з розробки і виготовлення багатоканальної мікроелектронної системи. Розроблено спеціальне програмне забезпечення для фільтрації отриманих даних. Проведено апробацію безпровідної системи реєстрації сигналу, проаналізовано отримані з використанням багатоканальної мікроелектронної системи сигнали. Результати включають виміряні сигнали поверхневої електроміограми та їх амплітудно-частотний аналіз. Одержані результати можуть бути використані для медичної діагностики, спортивних досліджень, протезування та інтерфейсу людина-комп`ютер.This article is aimed at developing electronic system for recording the signal of surface electromyogram. The system consists of the instrumental amplifier, analog filters, recording system based on the microcontroller, Bluetooth radio module and specialized software for microcontroller. Multichannel wireless electronic system for recording the signal of the surface electromyogram. The article includes the basics knowledge of neurophysiology, main principals of registration the signal of surface electromyogram, electrodes types and progress trends of developing the active electrodes. In the article the process of developing, production multichannel electronic system and developing special software for filtering recorded signal is described. Approbation of the wireless recording system was held. Results includes recorded signals of surface electromiogram and amplitude-frequency characteristic of the measuremented signal. Results could be used for medical diagnosis, sport research, artificial prosthesis and human-computer interface.В этой статье рассмотрены разработку микроэлектронной системы регистрации сигнала поверхностной миографии на основе инструментального усилителя, фильтров, блока регистрации с использованием беспроводной технологии Bluetooth и создание соответствующего программного обеспечения. Рассматриваются также нейрофизиологические основы, техника регистрации поверхностной электромиограммы, осмотр конструкций электродов и современные тенденции разработки активных электродов. Описан комплекс работ по разработке и изготовлению многоканальной микроэлектронной системы. Разработано специальное программное обеспечение для фильтрации полученных данных. Проведена апробация беспроводной системы регистрации сигнала, проанализированы полученные с использованием многоканальной микроэлектронной системы сигналы. Результаты включают измеренные сигналы поверхностной электромиограммы и их амплитудно-частотный анализ. Полученные результаты могут быть использованы для медицинской диагностики, спортивных исследований, протезирование и интерфейса человек-компьютер

Метод диагностики болезни Альцгеймера по томографическим изображениям мозга человека

Розглянуто проблематику діагностики хвороби Альцгеймера. Приведено огляд сучасних інженерних методів автоматичної діагностики хвороби Альцгеймера за зображеннями магнітно-резонансної томографії та позитронно-еміснійної томографії. Наведено алгоритм методу відбору ознак, розроблений з використанням статистичних критеріїв. Розроблено и експериментально досліджено метод на базі математичного апарату нечіткої логіки для автоматизованої діагностики хвороби Альцгеймера.The problem of Alzheimer disease diagnosis is considered. The review of current existing automated methods of Alzheimer disease diagnosis using MRI and PET/SPECT images is given. Advantages and disadvantages are presented. Problem of potential redundancy of Alzheimer disease features, which are used in modern diagnosis systems, is considered. A feature selection algorithm was developed using statistical tests. The new approach based on a fuzzy logic application for the computer-aided diagnosis of Alzheimer’s disease is developed and experimentally investigated.Рассмотрено проблематику диагностики болезни Альцгеймера. Приведен обзор современных инженерных методов автоматизированой диагностики болезни Альцгеймреа по изображениям магнитно-резонансной томографии и позитронно-эмисионной томографии мозга человека. Приведен алгоритм метода отбора признаков, разработанный с применением статистических критериев. Разработан и экспериментально исследован метод на базе математического аппарата нечеткой логики для автоматизированной диагностики болезни Альцгеймера

Багатоканальна безпровідна електронна система реєстрації сигналу поверхневої електроміограми

This article is aimed at developing electronic system for recording the signal of surface electromyogram.  The system consists of the instrumental amplifier, analog filters, recording system based on the micro-controller, Bluetooth radio module and specialized software for microcontroller. Multichannel wireless elec-tronic system for recording the signal of the surface electromyogram. The article includes the basics knowledge of neurophysiology, main principals of registration the signal of surface electromyogram, elec-trodes types and progress trends of developing the active electrodes.In the article the process of developing, production multichannel electronic system and developing special software for filtering recorded signal is described. Approbation of the wireless recording system was held. Results includes recorded signals of surface electromiogram and amplitude-frequency charac-teristic of the measuremented signal.Results could be used for medical diagnosis, sport research, artificial prosthesis and human-computer interface.References 12, figures 7.В этой статье рассмотрены разработку микроэлектронной системы регистрации сигнала поверхностной миографии на основе инструментального усилителя, фильтров, блока регистрации с использованием беспроводной технологии Bluetooth и создание соответствующего программного обеспечения. Рассматриваются также нейрофизиологические основы, техника регистрации поверхностной электромиограммы, осмотр конструкций электродов и современ-ные тенденции разработки активных электродов. Описан комплекс работ по разработке и из-готовлению многоканальной микроэлектронной системы. Разработано специальное программ-ное обеспечение для фильтрации полученных данных. Проведена апробация беспроводной системы регистрации сигнала, проанализированы полученные с использованием многоканальной микроэлектронной системы сигналы. Результаты включают измеренные сигналы поверхност-ной электромиограммы и их амплитудно-частотный анализ. Полученные результаты могут быть использованы для медицинской диагностики, спортивных исследований, протезирование и интерфейса человек-компьютер.Библ.12, рис 7.У цій статті розглянуто розробку мікроелектронної системи реєстрації сигналу поверхневої міографії на основі інструментального підсилювача, фільтрів, блоку реєстрації з використанням безпровідної технології Bluetooth та створення відповідного програмного забезпечення. Розглядаються також нейрофізіологічні основи, техніка реєстрації поверхневої електроміограми, огляд конструкцій електродів та сучасні тенденції розробки активних електродів. Описано комплекс робіт з розробки і виготовлення багатоканальної мікроелектронної системи. Розроблено спеціальне програмне забезпечення для фільтрації отриманих даних. Проведено апробацію безпровідної системи реєстрації сигналу, проаналізовано отримані з використанням багатоканальної мікроелектронної системи сигнали. Результати включають виміряні сигнали поверхневої електроміограми та їх амплітудно-частотний аналіз.Одержані результати можуть бути використані для медичної діагностики, спортивних досліджень, протезування та інтерфейсу людина-комп`ютер.Бібл. 12, рис 7

Ефективна площа поверхні карт розподілу щільності струму

Magnetocardiography (MCG) is a technique of measuring the weak magnetic fields generated in the heart during its functioning. MCG can be measured using a superconducting quantum interference device (SQUID) sensor that converts magnetic flux to voltage, and is the most sensitive sensor to detect magnetism. In this paper, analysis of myocardium current density distribution maps is proposed. Effective surface area dependence on time for full and divided into 4 parts current density distribution maps is obtained.Ref. 6, figs. 4.Магнитокардиография (МКГ) является методикой измерения слабых магнитных полей, создаваемых в сердце во время его функционирования. МКГ может быть измерена с помощью сверхпроводящих квантовых интерференционных датчиков (СКВИД), которые преобразуют магнитный поток в напряжение, и являются наиболее чувствительными датчиками для обнаружения магнетизма. В данной работе предлагается анализ карт распределения плотности тока миокарда. Получена  зависимость эффективной площадь поверхности от время для целых и разделенных на 4 части карт распределения плотности тока. Библ. 6, рис. 4.Магнітокардіографія (МКГ) є методикою вимірювання слабких магнітних полів, які виникають в серці під час його функціонування. МКГ може бути виміряна за допомогою надпровідних квантових інтерференційних датчиків (СКВІД), які перетворюють магнітний потік в напругу, і є найбільш чутливими датчиками для виявлення магнетизму. У даній роботі пропонується аналіз карт розподілу щільності струму міокарда. Одержано залежність ефективної площі поверхні від часу для цілих і розділених на 4 частини карт розподілу щільності струму.Бібл. 6, рис. 4

Метод діагностики хвороби Альцгеймера за томографічними зображеннями мозку

The problem of Alzheimer disease diagnosis is considered. The review of current existing automated methods of Alzheimer disease diagnosis using MRI and PET/SPECT images is given. Advantages and disadvantages are presented. Problem of potential redundancy of Alzheimer disease features, which are used in modern diagnosis systems, is considered.A feature selection algorithm was developed using statistical tests.The new approach based on a fuzzy logic application for the computer-aided diagnosis of Alzheimer’s disease is developed and experimentally investigated.References 34, figures 7, tables 2.Рассмотрено проблематику диагностики болезни Альцгеймера. Приведен обзор современ-ных инженерных методов автоматизированой диагностики болезни Альцгеймреа по изображе-ниям магнитно-резонансной томографии и позитронно-эмисионной томографии мозга челове-ка.Приведен алгоритм метода отбора признаков, разработанный с применением статистиче-ских критериев.Разработан и экспериментально исследован метод на базе математического аппарата не-четкой логики для автоматизированной диагностики болезни Альцгеймера.Библ. 34., рис. 7, табл. 2.Розглянуто проблематику діагностики хвороби Альцгеймера. Приведено огляд сучасних інженерних методів автоматичної діагностики хвороби Альцгеймера за зображеннями магнітно-резонансної томографії та позитронно-еміснійної томографії.Наведено алгоритм методу відбору ознак, розроблений з використанням статистичних критеріїв. Розроблено и експериментально досліджено метод на базі математичного апарату нечіткої логіки для автоматизованої діагностики хвороби Альцгеймера.Бібл. 34., рис. 7., табл.

Використання перетворення Карунена-Лоева для аналізу МРТ-зображень людини

The aim of this work is to develop new method for feature extraction from MRI images based on Karhunen-Loeve transform. Application of Karhunen-Loeve transform for multidimensional MRI images feature extraction is presented. The main result of this work is that the first basis function has the major contribution into decomposition of MRI picture, the next basis functions contributions are decreasing with their number. Recommendations for feature extraction using proposed approach for diagnosis and classification of brain diseases are given.References 11, figures 1.Работа посвящена применению преобразования Каренена-Лоэва для анализа МРТ-изображений. Рассмотрена специфика его применения для многомерных изображений. Показаны возможности преобразования Карунена-Лоэва для получения признаков МРТ-изображений. Установлено, что наибольший вклад имеют первые базисные функции. Приведены рекомендации касательно возможных методов получения признаков для классификации и диагностики заболеваний, которые влияют на строение мозга человека.Библ. 11, рис. 1Робота присвячена використанню перетворення Карунена-Лоева для аналізу МРТ-зображень. Розглянута специфіка його використання для багатовимірних зображень. Показані можливості використання перетворення Карунена-Лоева для отримання ознак МРТ-зображень. Встановлено, що найбільший внесок у представлення зображення мають декілька перших базисних функцій. Надано рекомендації щодо одного з можливих методів отримання ознак МРТ-зображень для класифікації та діагностики хвороб, що впливають на будову мозку людини.Бібл. 11, рис. 1

Вибір оптимальної кількості бінів для розрахунку взаємної інформації між сигналами ЕЕГ та кардіоритмограми

In the present work the problem of optimal bin number selection for equidistant Mutual Information (MI) estimator between electroencephalogram (EEG) and cardiorhythmogram (CRG) is addressed. In the previously developed method the bin number selected based on the finding an optimal bin number on the MI values on the range of bin numbers. With application to the real raw EEG and CRG signals it was found that for closely placed or symmetrical channels of EEG data the method can be applied, and the true value of MI value can be found with proposed method. In application to MI calculation between raw EEG and CRG signals that are not significantly coupled, true MI value cannot be estimated with proposed method for small sample size.Reference 12, figures 4.В работе рассмотрен метод определения взаимной информации для оценки взаимосвязи между сигналами ЭЭГ и кардиоритмограммы. В разработанном методе количество бинов выбирается на промежутке значений бинов. При применении метода к сигналам ЭЭГ и КРГ было найдено, что метод может быть применим при анализе взаимосвязи меожу сигналами ЭЭГ в каналах, что расположены рядом или симметрично, в соответствии с системой 10-20. Для взаимной информации между сигналами ЭЭГ и КРГ, что связаны в значительно меньшей мере, метод не может применяться для малого значения выборки.Библ. 12, рис. 4.В роботі розглянуто метод визначення взаємної інформації для оцінки взаємозв’язку між сигналами ЕЕГ та кардіоритмограми. У розробленому методі кількість бінів вибирається базуючись на значеннях взаємної інформації, які розраховані на проміжку значень бінів. При застосуванні методу до сигналів ЕЕГ та КРГ було знайдено, що метод може бути застосований при аналізі взаємозв’язку між сигналами ЕЕГ в каналах, що розташовані поряд або симетрично, згідно з системою 10-20. Для взаємної інформації між сигналами ЕЕГ та КРГ, що пов’язані у значно меншій мірі, метод не може бути застосований для малого обсягу вибірки.Бібл. 12, рис. 4