Sarkadi, Ádám

Végső, László

Vöröss, Mária

Végső László

Vöröss Mária

Sarkadi Ádám

University of Szeged

- 63 -Számítástechnikai Koordinációs Intézet és Országos Idegsebészeti Tudományos Intézet A "MACSKA" program Végsó' László, Vörüss Mária és Sarkadi Ádám Az életjelenségek elektromos megnyilvánulásainak számítógépes feldol-gozása két lépésben történhet. Eló'ször az elektromos potenciólváltozások olyan célszerű adatredukcióját kell végrehajtani, melyek eredményéből az orvos ugyanazokat a következtetéseket tudja levonni, mint az eredeti v izs-gálati görbékből. A második lépés olyan jellemzőket keresni, melyek eset-leg nem szembetűnők az eredeti görbén, de számszerű értékük, változásuk jellege vagy mértéke egyértelmű kapcsolatba hozható egy meghatározott biológiai állapottal. Mi kiváltott potenciáloknak és elektroenkefalogramok korrelogramja-inak számitógépes kiértékelését kezdtük el. Olyan programot készítettünk, melyben az egyes feladatokat önálló programegységek oldják rreg, ezek tetszés szerint fűzhetők össze. Csucskeresés Mivel a mérési eredm ények valószínűségi változók, a program elő-ször kisimítja a görbét a statisztikus ingadozás csökkentésére. Ezután lo-gikai módszerrel megkeresi a szélsőértékeket. Csak lokális szélsőértéket keres, és nem tekinti szélsőértéknek az egy csatornában kiugró értéket. Kitüntetett szérepe van az első szélsőérték megtalálásának, a többinél kihasználja, hogy az előző minimum vagy maximum volt-e, minimum után csak maximum jöhet és viszont. A program sornyomtatón kinyomtatja a szélsőérték adatait: abszcisz-szójót, ordinátáját és az egymást követő szélsőértékek relativ ordinátáját. D iff erenciahányados A folytonos görbék menetéről általában jó jellemzést ad a differen-ciálhányadosuk. Próbaképpen előállítottuk a diszkrét pontjaiban adott - 64 -mérési eredmények differenciahányadosát. Ennek egy pontját az eredeti mé-rési sorozat egymás utáni értékeinek különbsége adja. A differenciahánya-doson igen szembetünó'ek az eredeti görbe egyes paraméterei - szélsó'érték-hely, inflexió viszont a statisztikus ingadozások is sokkal jobban látsza-nak. A különböző kiváltott potenciálok közti különbséget is jól szemlélte-ti differenciahányadosuk összehasonlítása. Az 1. ábrán egy kiváltott potenciál görbéje és annak differenciahá-nyadosa látható. Frekvenciaanal izis A görbék periodicitására vonatkozó fontos következtetéseket lehet levonni Fourier-transzformál tjükből. Olyan programot készítettünk, mely gyors Fourier-transzformációs módszerrel előállítja a komplex Fourier-transzformáltat. Ennek abszolút értékének maximumai a görbe domináns, minimumai a legkevésbé képviselt frekvenciákat adják meg. A Fourier-transzformált más szempontok szerinti összehasonlításra ad lehetőséget, mint a differenciahányados. A 2. ábrán fent egy táplálkozási feltételes reflex alatt i , lent egy differenciáló gátlás alatti click-kiváltott potenciál Fourier transzformáltjának abszolút értéke, a bal oldali az ingerhatás első, a jobb oldali az ingerhatás második felére vonatkozik. Gauss-görbe illesztése Általában előnyös a görbéknek legalább egyes szakaszait anal i t i -kus görbével közelíteni, hiszen igy sokkal kevesebb paraméterrel je l -lemezhető a görbe, és az összehasonlítás is könnyebb. Ezért készítettünk egy olyan programot, mely a csúcsokhoz Gauss-görbét illeszt. Az anal i -tikus görbével valő közelítésnek azonban csak két esetben van értelme. Az első, amikor ismerjük a vizsgált folyamat létrejöttének mechanizmusát, ilyenkor tulajdonképpen az illesztett analitikus görbe jelenti a folyamat matematikai modelljét. A másik eset, amikor csak azt tudjuk, hogy a mé-rési eredmények ugyanabból a mechanizmusból származnak, például adott állat adott agyterületének kiváltott potenciáljait mérjük tanulási folyamat során, a paraméterek nagyon jó összehasonlítási alapul szolgálhatnak. Kompatibil itás-vizsgálat Az eddig ismertetett programok egyetlen mérési sorozat bizonyos szempontok szerinti vizsgálatára szolgáltak. Sokszor szükséges különböző mérési sorozatok összehasonlítása. Amikor azt mondjuk, hogy két görbe "hasonlít" egymásra, például a következőkre gondolhatunk: analitikus il lesz-tés során a csúcsok bizonyos paraméterei megegyeznek, az egyik görbe - 65 -»1 i. I J ; ! - ; I - ; I " I ^ • . * • • • • K I V Á L T O T T P O T E H C I A L «* « 111111(11« 111» * «IMIIM! MIIICIl l ,* I IT I I I »1 ILIII l l l t l l l t l l l l l l I IMIII1 » 17 11*17 20 -»1.00 21 7«.1J »« -117.1) 110 1*1.00 11) -1.17 - t l h «,«.«.fTTtll. i . . l i l l l í I l [ [ [ [ [ r i i i ! ! r t i ! [ [ [ rr t t„ l . .«.„t . ! t ! t : t r . A M I R E D E K S I 6 O O R B E J E 1. ábra - 66 -U 1 A U l K I V P 2. ábra - 67 -a másikból zsugorítással, nyújtással vagy eltolással kapható. A kompatibí-litás-vizsgáló program akkor tekint két görbét hasonlónak, ha lefutásuk megegyezik. A görbék differenciahónyadosót hasonlítja össze. A két gör-bét adott mértékben eltolja egymáshoz képest, majd az eltolás mértékét lépésenként csökkentve fedésbe hozza a két görbét és ezután ellenkező irányba tolja el ugyanolyan mértékben. Minden lépésnél pontról pontra meghatározza a differenciahányadosok eltérésének négyzetét, ezeket összeg-z i és ezekből az értékekből lehet következtetni a görbék hasonlóságára. A 3. ábrán hat görbe kompatibilitásának vizsgálata látható. Lineáris regresszió Végül kidolgoztunk egy olyan programot, melynek segítségével összetett folyamatok számszerűen kifejezhető paraméterei között felté-telezett lineáris összefüggés szorossága jellemezhető. Az ismertetett programokkal kapcsolatban csak annyit kívánunk még megjegyezni, hogy bemenő paraméterként nemcsak az eredeti mérési so-rozatok adhatók meg, hanem az azokból származtatott tetszőleges adat-rendszerek. - 68 -1 ta j failli • • • • • • • i n m a m u t t a l • laiiiiiii Hum ÎTS a.ia 111.12 110.01 lll.ll tll.tí 170.23 m. to m.» ».ta at.it loi.io m.» lu.o2 loi.» «ti.oi loi.» ioo.it iii.i» — S " I Ill I IUMI 11.10 1.20 111.01 1ST.0> 110.11 , 111.11 M O . » 11!. M >10.10 >10.01 111.11 Ml.lo M l . » 11«. >1 131.71 >10.00 >71.10 >07.01 117.1> 111 .» 111.01 l i t . » 1 ta 1 lOitn oufDaiiialoii aititaiiiailfaai iliioiiillli i î u i i i 1.10 1.10 >17.10 >03.01 >11,01 >00.17 10.70 >0.11 10.17 01.71 11.01 11.71 11.11 11.11 21.17 00.>> 01.00 >3.00 71.11 01.77 Ml.lo M7.1I 1 ta o I l i m •iiiaiiiailili lailloataoïttMl iiiioaiiiaii iiuui ii.io lo.oi 007.71 011.01 111.31 »O.tl 107.01 III.00 110.01 MO.Il !]>.!! »0 .01 71.00 »1.01 101.73 30107 130.01 111.10 »1.20 110.00 110.01 171.10 •toialiaii ituiii >1.10 OTÎ! »1 .10 101.12 177.00 117.00 101.11 2 » . I l 100.71 101.» 170 . » 110.01 117.10 »0.1t 101.01 111.10 171 .» 171.01 111.01 100.10 111.11 »7 .01 10,01 0.17 310.1] 101.12 210.17 110.» 171.11 17t.00 110.10 >00.11 »1.11 213.23 101.01 117.01 110.10 110.11 100.71 311.71 3. óbra 

A "Macska" program

http://acta.bibl.u-szeged.hu/45666/1/szamtech_orvost_koll_002_063-068.pdf

A "Macska" program

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

University of Szeged