CC BY
64
УДК 67.05
05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения
Авдеева Диана Константиновна
ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Институт неразрушающего контроля
Россия, Томск Доктор технических наук, профессор E-Mail: [email protected]
Турушев Никита Владимирович
ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский Томский политехнический университет» Институт неразрушающего контроля, лаборатория медицинского приборо-строения
Россия, Томск Аспирант E-Mail: [email protected]
Иванов Максим Леонидович
ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский Томский политехнический университет»
Институт кибернетики, кафедра Россия, Томск Кандидат технических наук, доцент E-Mail: [email protected]
Наталинова Наталья Михайловна
ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский Томский политехнический университет» Институт кибернетики, кафедра компьютерных измерительных систем и метрологии
Россия, Томск Кандидат технических наук, доцент E-Mail: [email protected]
Анализ воздействия фильтрующих звеньев на электроэнцефалограмму и электромиограмму, зарегистрированных высокочувствительным каналом на наноэлектродах
Аннотация: На сегодняшний день одной из важнейших проблем в измерительной технике является обеспечение полноты информации в процессе измерения. Большое влияние на качество получаемой информации оказывает наличие фильтрующих звеньев в измерительных устройствах, в том числе, в медицинской технике. Повышение качества измеряемой информации требует проведение подробного исследования для выявления негативных и позитивных аспектов работы фильтров.
Задача влияния фильтров на результат измерения была решена при помощи виртуализации процесса фильтрации. В ходе работы был произведен анализ воздействия фильтрующих звеньев на результат получения электроэнцефалограмм и электромиограмм, зарегистрированных высокочувствительным каналом на наноэлектродах без использования
фильтров. В ходе работы был использован метод компьютерного моделирования. Для проведения работы была написана специальная программа на языке высокого уровня Delphi, реализующая Фурье-фильтры.
Сигналы высокого разрешения зарегистрированы без фильтрующих цепей с помощью аппаратуры на базе высокостабильных малошумящих наноэлектродов. Показано, что значительные искажения фильтры вносят в сигнал в области низких частот, практически полностью убирается фильтрами информация о низкочастотных процессах, протекающих в мозге и в мышцах.
Ключевые слова: Фильтрующие звенья; электромиограмма; электроэнцефалограмма; чувствительный канал; наноэлектроды; анализ фильтров; электромиография; электроэнцефалография; фильтрация сигналов; влияние фильтров.
Идентификационный номер статьи в журнале 155ТУЫ613
Diana Avdeeva
National Research Tomsk Polytechnic University
Russia, Tomsk E-Mail: [email protected]
Nikita Turushev
National Research Tomsk Polytechnic University
Russia, Tomsk E-Mail: [email protected]
Maksim Ivanov
National Research Tomsk Polytechnic University
Russia, Tomsk E-Mail: [email protected]
Natal'ja Natalinova
National Research Tomsk Polytechnic University
Russia, Tomsk E-Mail: [email protected]
Analysis of the impact of filtering links on electroencephalogram and electromyogram registered channel highly sensitive to nanoelectrodes
Abstract: Today one of the main problems in the measurement technique is to ensure completeness of the information during the measurement. Great influence on the quality of information is the presence of filter units in measuring devices, including appliance in medical technology. Improving the quality of the measured information required to perform a detailed study to identify the positive and negative aspects of the filters.
Target filters influence the measuring result has been solved by using the filtering process virtualization. During the work analysis of the impact of filtering links on the result of obtaining electroencephalogram and electromyogram registered by channel highly sensitive to nanoelectrodes without using filters was made. In operation, a method was used computer modeling. For the work was written by a special program in high level language Delphi, implementing Fourier filters.
High definition signals recorded without filter circuits using equipment on the basis of highly quietest nanoelectrodes . It is shown that significant distortion filters contribute to the signal at low frequencies , almost completely cleaned filters information about low-frequency processes in the brain and muscles.
Keywords: Impact of filtering links; electromyogram; electroencephalogram; highly sensitive channel; nanoelectrodes; analysis of filters; electromyography; electroencephalography, filtering signals; influence of filters.
Identification number of article 155TVN613
Психофизиологическое состояние человека влияет на многие аспекты жизни, её качество, благополучие и дальнейшее развитие организма человека и, как следствие, на продолжительность самой жизни [1]. В то же время, кроме обыкновенных следствий человеческой деятельности, таких как стрессы, большие и долговременные статические физические нагрузки, на состояние человека влияют динамика жизни человека, заболевания опорно-двигательного аппарата и нервной системы. Все эти факторы в итоге приводят к появлению новых патологий и существенно снижают качество жизни человека. Для поддержания хорошего здоровья человека, совершенствования его организма и повышения качества жизни необходимо улучшать существующие методы и технологии диагностики организма человека и создавать новые, позволяющие лучше понять работу организма, определять признаки возможных патологий на ранних стадиях или выявлять предрасположенность к ним [2].
Важным фактором при построении медицинских измерительных приборов является наличие фильтров в системе. Необходимость использования фильтров и выделение определённого канала обуславливается наличием большого количества артефактов на высоких частотах, которые значительно снижают качество сигнала и могут стать причиной неправильной трактовки полученных данных. Это может серьёзно отразиться на результатах исследования организма или на работе сопряжённого с измерительной сетью устройства, приводя, как результат, к поломке устройства, его неадекватной реакции на стимул или постановке неправильного, неточного диагноза во время медицинской диагностики.
С другой стороны, фильтры могут оказаться негативным аспектом в исследованиях, убирая информацию, необходимую при проведении фундаментальных исследований и разработке новых методик изучения. Современное развитие технологии изготовления новых материалов, повышения чувствительности и быстродействия измерительных приборов и их миниатюризация, заставили взглянуть на электрофизиологию, как на науку, с другой стороны. Достижение новых порогов чувствительности для датчиков позволяют по-другому оценивать электрическую активность биологических систем человеческого организма.
Разработанные в Томском политехническом университете наноэлектроды позволяют проводить измерения величин порядка 100-200 нВ. Достижение такого разрешения открывает возможности в глубоком, практически, фундаментальном исследовании электрической активности таких систем организма, как опорно-двигательный аппарат, связи периферийной нервной системы и центральной нервной системы, сердечнососудистой системы. Исследования на таком уровне могут привести к кардинальным изменениям в диагностировании заболеваний и углубленному пониманию электрофизиологии организма.
При электрофизиологическом исследовании на новом уровне разрешения необходимо провести анализ воздействия фильтрующих звеньев на сигнал биоэлектрической активности, зарегистрированной наноэлектродами без фильтров.
Для анализа данной проблемы были произведены исследования влияния
фильтрующего звена на сигнал, полученный приборами без фильтров. Исследования
производились для данных электроэнцефалографических и электромиографических
исследований.
Влияние фильтров моделировалось программными средствами - была специально написана программа, моделирующая фильтры Фурье. Для электроэнцефалограммы
параметры фильтров выбирались по частотным границам диапазонов основных ритмов мозга: альфа-ритм, бета-ритм, гамма-ритм, тэта-ритм, дельта-ритм [3,4].
Альфа-ритм является преобладающим в состоянии покоя. Он хорошо регистрируется в задних отделах в условиях покоя, в темноте, при закрытых глазах. Частота ритма практически
не изменяется длительный период времени. Ритм регистрируется в диапазоне частот от 8 до 13 герц, амплитуда колебаний потенциалов варьируется от 30 до 150 микровольт [3,4].
Бета-ритм выражен в передних отделах головного мозга, появляется при сосредоточении, решении каких либо интеллектуальных задач и при зрительной стимуляции. Ритм регистрируется в диапазоне частот от 14 до 30 герц, амплитуда колебаний потенциалов варьируется в пределах от 10 до 30 микровольт. При наличии патологий мозга происходит значительное изменение, как амплитуды, так и частоты ритма [4].
Тэта-ритм регистрируется предпочтительно в теменной и височной долях мозга и наблюдается при засыпании. Вспышки амплитуды тэта-ритма характеризуют наличие патологии мозга. Ритм регистрируется в диапазоне частот от 4 до 7 герц, а амплитуда колебаний потенциалов варьируется в пределах от 100 до 150 микровольт [4].
Дельта-ритм регистрируется в затылочной области при глубоком сне или наркозе. Локальное проявление ритма в состоянии бодрствования указывает на наличие очагового коркового поражения. Ритм регистрируется в диапазоне частот от 0,5 до 3 герц, а амплитуда колебаний потенциалов варьируется в пределах от 150 до 200 микровольт [4].
В ходе работы были спроектированы фильтры Фурье с частотами пропускания, соответствующими диапазонам альфа-, бета-, дельта-, тэта-ритмов. Используя разработанный высокочувствительный электроэнцефалограф с применением наноэлектродов, зарегистрированы электроэнцефалограммы и электромиограммы. Отличительная особенность прибора заключается в отсутствии каких-либо фильтрующих звеньев, то есть получаемый сигнал не искажён фильтрацией. На рисунке 1 представлена электроэнцефалограмма с преобладающим бета-ритмом. В процессе исследования пациент был подвергнут стрессирующему воздействию.
Отмасштабированный сигнал
1 ООО-F S00- -600- -
Ф 400- -
S- 200 ь
Л г
- о- -
S -200 -
I -40 0 -
^ -600- --S00- --1 ООО- -
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
Время, с
Рис. 1. Электроэнцефалограмма канала с преобладающим бета-ритмом при стрессирующем
воздействии на нервную систему пациента
На рисунках 2, 3, 4, 5 представлены спектры сигнала электроэнцефалограммы и полосы пропускания фильтров для альфа-, бета-, дельта-, тэта-ритмов.
Спектр фильтрованного сигнала
к
\
>
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
Частота, Гц
Рис. 2. Спектр электроэнцефалограммы пациента и полоса пропускания фильтра с
диапазоном для альфа-ритма
Спектр фильтрованного сигнала
Рис. 3. Спектр электроэнцефалограммы пациента и полоса пропускания фильтра с
диапазоном для бета-ритма
100 во-Ц 603 401 20* 0-20- ^Спектр фильтрованного сигнала
0 1 2 3 4 5
Рис. 4. Спектр электроэнцефалограммы пациента и полоса пропускания фильтра с
диапазоном для дельта-ритма
Спектр фильтрованного сигнала
4035-^30-Ё 25-¿20- I15 с 10-Ї с і ! і
..........
..........
...
..........
1 .......... ......Д..
сл о с. 1
1
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Частота, Гц
Рис. 5. Спектр электроэнцефалограммы пациента и полоса пропускания фильтра с
диапазоном для тэта-ритма
Результат воздействия фильтра Фурье с полосой пропускания от 13 до 35 герц, соответствующей диапазону бета-ритма, представлен на рисунке 6. На рисунке 7 представлен фрагмент записи воздействия фильтра Фурье с полосой пропускания от 13 до 35 герц, соответствующей диапазону бета-ритма.
Фильтрованный сиг№і
О 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
Время, с
Спектр фильтрованного сигнала
6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48
Частота, Гц
Рис. 6. Результат воздействия фильтра Фурье с полосой пропускания от 13 до 35 герц,
соответствующей диапазону бета-ритма
Фильтрованный сигнал
Время, с
Рис. 7. Фрагмент записи воздействия фильтра Фурье с полосой пропускания от 13 до 35 герц, соответствующей диапазону бета-ритма
Анализ преобразованного синала и исходного позволяет сделать вывод о сильном искажении информации. После фильтрации пропадает постоянная сотавляющая сигнала (рисунок 7), информация о низкочастотных процессах, протекающих в мозге человека. Например, после сильного стрессирующего воздействия на пациента на первоначальной электроэнцефалограмме (рисунок 1) заметно выделяется скачок потенциала, в то время как на фильтрованном сигнале данная информация отсутствует. Результаты воздействия фильтров с частотными диапазонами для альфа-, бета-, дельта-ритмов представлены на рисунке 8.
Рис. 8. Электроэнцефалограммы с преобладающим бета-ритмом (1 - ЭЭГ до фильтрации; 2 - ЭЭГ после фильтрации в альфа-диапазоне; 3 - ЭЭГ после фильтрации в бета-диапазоне; 4-
ЭЭГ после фильтрации в дельта-диапазоне)
По результатам исследований можно сделать вывод, что фильтры вносят значительные искажения в области низких частот, практически полностью убирается фильтрами информация о низкочастотных процессах, протекающих в мозге.
Аналогичный эксперимент был проведён для исследования электромиографического сигнала одного из каналов при исследовании мышечной активности плечевого пояса правой руки (рисунок 9). Сигнал записывался, без каких либо входных фильтрующих звеньев, применяемых в стандартных электромиографах.
Т^-1—і—і—|—і—і—і—|—і—і—і—|—і—і—і—|—і—і—і—|—і—і—і—|—і—і—і—|—і—і—і—|—і—і—і—|—і—і—і—|—і—і—і—|—і—і—і—|—і—і—і—|—і—і—і—|—і—і—і—|—
О 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150
Время, с
Рис. 9. Электромиограмма плечевого пояса в состоянии динамических повторяющихся нагрузок (1- электромиограмма бицепса; 2 - ЭМГ трицепса; 3 - ЭМГ передних пучков дельтовидной мышцы; 4 - ЭМГ средних пучков дельтовидной мышцы; 5 - ЭМГ задних пучков дельтовидной мышцы; 6 - ЭМГ верхнего отдела трапециевидной мышцы)
Диапазон частот электромиографического сигнала работы скелетных мышц варьируется в зависимости от вида стимуляции, выполняемых движений, силы напряжения мышцы и её вида. Общий диапазон частоты сигнала ограничивается 1 килогерцем. Но в практике используются ограничения в диапазоне частот от 50 герц до 500 герц, от 3 герц [5].
Для фильтрации сигнала использовался фильтр Фурье с полосой пропускания от 3 Гц до 150 Гц. Верхняя частота полосы пропускания была выбрана исходя из характеристик применяемых в практике электромиографов. На рисунке 10 представлена электромиограмма переднего пучка дельтоида после воздействия полосовым фильтром (3-150) Гц и её спектр.
Рис. 10. Электромиограмма переднего пучка дельтоида после воздействия полосовым
фильтром (3-150) Гц и её спектр
По результатам исследований можно сделать вывод, что фильтры вносят значительные искажения в электромиографический сигнал, практически полностью убирается фильтрами информация о низкочастотных процессах, протекающих в мозге и в мышцах.
Из проведённого анализа был сделан вывод, что применение фильтрующих звеньев в приборах высокого разрешения, в частности для электроэнцефалографических и
электромиографических исследований, негативно сказывается на получаемой информации. Фильтрация первых гармоник сигнала сильно искажает форму сигнала, уменьшает его энергию, искажения амплитуды сигнала за счет временных задержек и неравномерности АЧХ для различных типов фильтров варьируются в диапазоне от 2 до 15 %.
ЛИТЕРАТУРА
1. Сайт всемирной организации здравоохранения,[Электронный ресурс] URL: http://www.who.int/ru/ (дата доступа: 25.10.2013)
2. Здоровье [Электронный ресурс]/ электрон.дан.- 2002-2009 г. - Режим доступа: http://www.o5a.ru/page,3,31-ponyatie-psixoyemocionalnogo-sostoyaniya-cheloveka.html, свободный
3. В.М. Покровский, Г.Ф. Коротько. Физиология человека. Учебное пособие для студентов медицинских вузов. Москва: Медицина, 2010. 250 с.
4. Биопотенциалы мозга человека. Математический анализ./ Под ред. В.С. Русинова. М.:Медицина, 1987. 256 с.
5. С.Г. Николаев. Практикум по клинической электромиографии. Иваново: 2008. 264 с.
6. Авдеева Д.К., Лежнина И.А., Южаков М.М. Перспективы улучшения качества снимаемых электродами физиологических параметров человека// Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: Материалы VIII Международной научно-технической конференции- Новочеркасск, 28.09.2007.-Новочеркасск: ЮРГТУ (НПИ), 2007. С. 51-53.
7. Авдеева Д.К., Казаков В.Ю., Ким В.Л., Пеньков П.Г., Садовников Ю.Г. Аппаратура на наноэлектродах для оценки физического и психоэмоционального состояния обучающихся// Контроль и диагностика. 2011. С. 3-6
8. К. В. Зайченко, О. О. Жаринов, А. Н. Кулин, Л. А. Кулыгина, А. П. Орлов. Съем
и обработка биоэлектрических потенциалов: Учебное пособие. СПБ.:
СПБГУАП, 2001. 140с
9. Биопотенциалы мозга человека. Математический анализ./ Под ред. В.С. Русинова. М.:Медицина, 1987.256 с.
10. Буреш Я., Бурешова О., Хьюстон Д.П. Методики и основные эксперименты по изучению мозга и поведения. М.: Высшая школа, 1991.
Рецензент: Агафонников Виктор Филиппович, д.т.н., профессор кафедры
конструирования узлов и деталей РЭС (КУДР) Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) Минобрнауки России.
REFERENCES
1. Sajt vsemirnoj organizacii zdravoohranenija,[ Jelektronnyj resurs] URL: http://www.who.int/ru/ (data dostupa: 25.10.2013)
2. Zdorov'e [Jelektronnyj resurs]/ jelektron.dan.- 2002-2009 g. - Rezhim dostupa: http://www.o5a.ru/page,3,31-ponyatie-psixoyemocionalnogo-sostoyaniya-cheloveka.html, svobodnyj
3. V.M. Pokrovskij, G.F. Korot'ko. Fiziologija cheloveka. Uchebnoe posobie dlja studentov medicinskih vuzov. Moskva: Medicina, 2010. 250 s.
4. Biopotencialy mozga cheloveka. Matematicheskij analiz./ Pod red. V.S. Rusinova. M.:Medicina, 1987. 256s
5. S.G. Nikolaev. Praktikum po klinicheskoj jelektromiografii. Ivanovo: 2008. 264 s.
6. Avdeeva D.K., Lezhnina I.A., Juzhakov M.M. Perspektivy uluchshenija kachestva snimaemyh jelektrodami fiziologicheskih parametrov cheloveka// Teorija, metody i sredstva izmerenij, kontrolja i diagnostiki: Materialy VIII Mezhdunarodnoj nauchno-tehnicheskoj konferencii- Novocherkassk, 28.09.2007.-Novocherkassk: JuRGTU (NPI), 2007. S. 51-53.
7. Avdeeva D.K., Kazakov V.Ju., Kim V.L., Pen'kov P.G., Sadovnikov Ju.G. Apparatura na nanojelektrodah dlja ocenki fizicheskogo i psihojemocional'nogo sostojanija obuchajushhihsja// Kontrol' i diagnostika. 2011. S. 3-6
8. K. V. Zajchenko, O. O. Zharinov, A. N. Kulin, L. A. Kulygina, A. P. Orlov. S#em i obrabotka biojelektricheskih potencialov: Uchebnoe posobie. SPB.: SPBGUAP, 2001. 140 s.
9. Biopotencialy mozga cheloveka. Matematicheskij analiz./ Pod red. V.S. Rusinova. M.:Medicina, 1987.256 s.
10. Buresh Ja., Bureshova O., H'juston D.P. Metodiki i osnovnye jeksperimenty po izucheniju mozga i povedenija. M.: Vysshaja shkola, 1991.
