Реферат: Н. Э. Баумана "утверждаю" Первый проректор проректор по учебной работе мгту им. Н. Э. Баумана Е. Г. Юдин " " 2003 г. Программа дисциплины

Министерство образования Российской Федерации

Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана


"УТВЕРЖДАЮ"

Первый проректор - проректор

по учебной работе

МГТУ им. Н.Э. Баумана

______________Е.Г. Юдин

"____" ___________ 2003 г.


Программа дисциплины
МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ БИОМЕДИЦИНСКИХ СИГНАЛОВ И ДАННЫХ

для учебных планов кафедр БМТ-1, БМТ-2

по направлению подготовки бакалавров

553400 – «Биомедицинская инженерия»

по направлению подготовки дипломированного специалиста

653900 – «Биомедицинская техника» по специальностям:

190500 Биотехнические и медицинские аппараты и системы

190600 Инженерное дело в медико-биологической практике


Объем видов учебных работ в часах





Всего

7 семестр

8 семестр

Выделено на дисциплину

170

119(5/2)

51(0/3)

Аудиторная работа

85

85

-

Лекции

51

51

-

Семинары

17

17

-

лабораторные работы

17

17

-

Самостоятельная работа

85

34

51

домашнее задание №1 (№ недели)

-

-

-

домашнее задание №2 (№ недели)

-

-

-

курсовая работа

51

-

51

курсовой проект

-

-

-

самостоятельная проработка курса и подготовка к контрольным мероприятиям

34

34

-

Вид отчетности по дисциплине










Контрольная работа (№ недели)




(10)

-

Рубежный контроль (N недели)

-

-

-

Зачеты

Зачет

-

Зачет

Экзамены

Экзамен

Экзамен

-

Факультет

^ БИОМЕДИЦИНСКАЯ ТЕХНИКА

Кафедра

МЕДИКО-ТЕХНИЧЕСКИЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ


Программа составлена на основании Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования в соответствии с требованиями к обязательному минимуму содержания основной образовательной программы по направлению подготовки дипломированного специалиста 653900 «Биомедицинская техника» по специальностям 190500 Биотехнические и медицинские аппараты и системы, 190600 Инженерное дело в медико-биологической практике, а также по направлению подготовки бакалавра 553400 - Биомедицинская инженерия

^ Раздел 1. Цели и задачи дисциплины

Дисциплина входит в цикл проектно-конструкторской профилирующей подготовки.

Основные цели дисциплины: подготовка специалистов к участию в разработке и создании новых диагностических систем медицинского назначения, к проектированию и разработке конструкций специализированных медицинских измерительных преобразователей, созданию программно-алгоритмического и математического обеспечения для автоматизированной первичной обработки биомедицинских сигналов, разработке медико-технических требований, к созданию новых и совершенствованию существующих медицинских аппаратов и систем, конструкций, программ и методик их испытаний.


Задачи дисциплины - формирование умений и навыков по следующим направлениям деятельности:

формирование умений и навыков по следующим направлениям деятельности:

- классификация и физическая природа биомедицинских сигналов;

- методы расчета и медико-техническое обоснование выбора методов анализа биомедицинских сигналов;

- математическая обработка сигналов, получаемых от первичных измерительных преобразователей, с использованием современных методов анализа и преобразования сигналов;

- автоматизированная обработка больших массивов информации с помощью ЭВМ;

- цифровой спектральный анализ;

- анализ и синтез цифровых фильтров и функциональных узлов обработки сигналов;

- неискаженная передача первичных сигналов к средствам обработки и анализа;

- общие принципы автоматизированного анализа медико-биологической информации;

- разработка функциональных узлов и алгоритмических средств современных медицинских систем;

- расчет основных характеристик биомедицинских сигналов;

- рациональное согласование свойств биообъектов с параметрами технических звеньев;

- разработка основных технических заданий на исследование, разработку, конструирование и моделирование алгоритмов и приборов медицинского назначения.


Профессиональные навыки, умения и знания, приобретаемые в результате изучения дисциплины.


Навыки и умения

Студент на уровне репродуктивной деятельности должен уметь:

1/ Определять тип и оптимальную конструкцию биодатчика для конкретных применений.

2/ Уметь формулировать медико-технические требования к медицинским измерительным приборам, устройствам анализа, преобразования и передачи по линиям связи МБИ.

3/ Составлять алгоритмы и программы обработки и анализа первичной МБИ. Получать:

4/ Неискаженную информацию о состоянии биообъекта по заданному информационному параметру.

5/ Производить сравнительную оценку различных видов передачи МБИ.


Знания

Студент должен знать:

I. Законы:

принципы действия, схемы включения и характеристики основных типов медицинских измерительных преобразователей;

- эффективные алгоритмы быстрых преобразований Фурье, Z-преобразования и цифровой фильтрации;

1/ общей теории измерений и ее приложения к области медико-биологических исследований,

2/ теории случайных процессов, основные положения модуляции сигналов,

3/ теории цепей;

II. Величины, характеризующие:

1/ входные и выходные характеристики измерительных преобразователей медицинского назначения;

2/ основные свойства биомедицинских сигналов, свойства биообъекта: акустические, электрические, механические, физико-химические, теплофизические, оптические. Параметры искусственных и естественных лечебно-профилактических воздействий на организм.

III. Понятия:

измерительный преобразователь, информация, линейные и нелинейные системы, ортогональные функции, передаточные и частотные (амплитудные и фазовые) характеристики, мощность и энергия.

IV. Методики:

1/анализа прохождения сигналов через линейные частотно-избирательные цепи;

2/анализа и синтеза пассивных и активных фильтров;

3/расчета импульсных и переходных процессов в линейных системах;

4/аппроксимации экспериментальных данных и математического моделирования сигналов.


Основные исходные профессиональные и интеллектуальные навыки, умения, знания, необходимые для изучения дисциплины.


Навыки

Выполнения и чтения чертежей в соответствии с ГОСТ ЕСКД, владения ПЭВМ, языком программирования Паскаль, пользования операционной системой Windows 95/98/NT. Решения дифференциальных уравнений и систем линейных уравнений.


Умения

Алгоритмический язык программирования Паскаль и (или) LabView, систему MathCad. Основы операционного исчисления, (преобразование Лапласа и Фурье), основы теории функций комплексного переменного (теорему Коши, аналитичность функций, области однолистности, теорему о вычетах, особые точки, многосвязные области, сходимость рядов и интегралов в комплексной области. Анатомо-физиологические и биофизические основы электрокардиографии, импедансной реоплетизмографии, электроэнцефалографии, спирографии и др. Основные характеристики случайных процессов.


Знания

Свойства биообъекта: акустические, электрические, механические, физико-химические, теплофизические, оптические. Параметры искусственных и естественных лечебно-профилактических воздействий на организм. Законы теплового излучения, абсолютно черного тела, серых тел, термоэлектрические явления. Явления поглощения энергии. Фотоэффект. Магнитные свойства вещества. Термодинамика биообъектов. Законы механики твердого и деформируемого тела. Элементы акустики. Алгоритмический язык программирования Паскаль, систему MathCad. Основы операционного исчисления, (преобразование Лапласа и Фурье), основы теории функций комплексного переменного (теорему Коши, аналитичность функций, области однолистности, теорему о вычетах, особые точки, многосвязные области, сходимость рядов и интегралов в комплексной области. Анатомо-физиологические основы электрокардиографии, спирографии и др. Основные характеристики случайных процессов. Основные законы механики. Вариационные принципы механики. Принцип Даламбера. Уравнения Лагранжа второго рода. Интеграл действия.


^ Раздел 2. Содержание дисциплины 2.A. Аудиторная работа


2.А.1. Лекции ....51 час.
Введение. 2 часа

Предмет и содержание курса. Общая классификация сигналов: детерминированные и случайные сигналы; аналоговые, дискретные, квантованные и цифровые сигналы. Классификация сигналов медико-биологического происхождения.

2. Методы анализа детерминированных сигналов. 13 часов

Геометрическая модель данных. Расстояние и угол между сигналами.

Представление медико-биологических сигналов (МБС) в виде суммы ряда элементарных функций. Гармонический анализ периодических МБС. Свойства коэффициентов ряда Фурье. Спектры некоторых периодических сигналов. Энергетические характеристики периодических МБС.

Гармонический анализ непериодических сигналов, спектральная плотность сигнала, прямое и обратное преобразование Фурье. Амплитудно-частотная и фазо-частотная характеристики периодических МБС.

Соотношение между спектром одиночного импульса и спектром периодической последовательности импульсов. Основные положения теории спектров, операции над спектрами. Соотношение между эффективной шириной спектра и длительностью сигнала. Определение спектров непериодических МБС.

Теорема отсчетов (теорема Котельникова), постановка задачи и вывод основных соотношений. Теорема отсчетов в частотной области. Представление МБС с помощью преобразования Лапласа.

Корреляционный анализ детерминированных сигналов. Понятие корреляционной функции сигнала, корреляционная функция периодических и непериодических сигналов. Связь корреляционной функции со спектральными характеристиками сигнала.

Взаимная корреляционная функция МБС.

3. Методы анализа случайных МБС. 6 часов

Физическая природа случайных МБС. Ковариационная функция случайного сигнала. Понятие стационарности и эргодичности. Взаимосвязь основных характеристик случайных сигналов.

Статистические методы анализа случайных данных.

Случайный сигнал с нормальным законом распределения плотности вероятности (гауссовский процесс).

Двумерная плотность вероятности и энергетический спектр случайного процесса. Связь ковариационной функции случайного сигнала с его энергетическим спектром, теорема Винера-Хинчина.

Взаимная корреляционная функция и взаимная спектральная плотность двух случайных процессов, основные соотношения.

4. Методы аналоговой фильтрации МБС. 4 часа

Анализ прохождения сигналов через линейные частотно-избирательные цепи с помощью преобразования Фурье и преобразования Лапласа.

Понятие узкополосного сигнала; огибающая частота и фаза узкополосного сигнала, основные соотношения, условие однозначности определения.

Преобразование Гильберта, сопряженные функции, их основные свойства.

Аналитический сигнал, спектральная плотность аналитического сигнала, векторная диаграмма, основные свойства аналитического сигнала.

Прохождение узкополосного сигнала через линейные частотно-избирательные цепи; спектральный метод, временной метод, основные соотношения, их вывод.

5. Цифровая фильтрация МБС. 20 часов

Характеристики дискретных и цифровых сигналов, методы дискретизации, спектр и изображение по Лапласу дискретного сигнала. Дискретизация во временной и частотной областях.

Определение дискретного преобразования Фурье (ДПФ), основные свойства ДПФ; обратное ДПФ (ОДПФ). Основные соотношения, выполняемые с ДПФ и ОДПФ.

Быстрое преобразование Фурье (БПФ). Эффективность БПФ. Алгоритмы реализации. Алгоритмы ДПФ с прореживанием по времени и по частоте.

Принципы цифровой фильтрации сигналов. Системная функция и импульсная характеристика цифрового фильтра. Понятие трансверсальных и рекурсивных ЦФ.

Использование преобразования Лапласа для анализа прохождения дискретных сигналов через ЦФ. Системные функции трансверсальных и рекурсивных ЦФ.

Основные понятия Z-преобразования сигналов. Прямое и обратное Z-преобразования. Использование Z-преобразования для определения передаточных характеристик ЦФ. Связь передаточной функции с импульсной характеристикой дискретной системы.

Основные свойства Z-преобразования. Теоремы о свертке и о запаздывании. Рекурсивная цифровая фильтрация n-го порядка. Устойчивость цифровых фильтров.

Применение цифровой фильтрации при численном решении задач аппроксимации и сглаживания. Дифференцирование и интегрирование сигналов как методы цифровой фильтрации.

Полиноминальные цифровые фильтры. Основы метода и вывод основных соотношений.

Синтез цифровых фильтров с заданными параметрами. Метод билинейного Z-преобразования.

Частотные характеристики ЦФ. Связь системной функции ЦФ с частотной характеристикой фильтра. Формы реализации ЦФ: каноническая, каскодная, параллельная.

Адаптивные цифровые фильтры. Общие понятия и определения. Нерекурсивный оптимальный фильтр Винера в задачах эффективного хранения медикобиологической информации.

6. Методы анализа медико-биологической информации. 4 часа

Электрофизиологические параметры организма и соответствующие им сигналы.

Структура электрокардиографического сигнала. Основные методы анализа ЭКГ-сигнала во временной и частотной областях. Автоматизированный анализ ЭКГ. Современные проблемы диагностики по ЭКГ-сигналу.

Структура электроэнцефалографического сигнала. Основные параметры ЭЭГ. Частотный, корреляционный, спектральный и фазочастотный методы анализа ЭЭГ-сигнала.

Структура реографического сигнала. Основные методы регистрации реограмм. Частотный, корреляционный, спектральный методы анализа реографических сигналов.

Задачи автоматизированной обработки и анализа электрокардиограмм, электроэнцефалограмм, электромиограмм, спирограмм и других биоэлектрических сигналов.

7. Системы обработки изображений и распознавание образов в медицине. 2 часа

Основные аспекты распознавания образов. Признаки объекта. Классификация объектов. Методы распознавания образов. Предварительная обработка.

Основы анализа биомедицинских изображений: типы изображений и способы их описания; методы предварительной обработки; фильтрация; интерактивный режим обработки изображений.

Двумерное ДПФ. Вычисление двумерных сверток и ДПФ. Алгоритм Винограда для БПФ. Особенности обработки рентгеновских изображений.

Медианные фильтры для реставрации изображений и борьбы с импульсными шумами.

Вычислительные системы анализа данных; интерфейсы измерительных систем и комплексов; принципы построения систем отображения информации.



^ Темы практических занятий 3.А.1. Семинары ... 17 час.

1. Принципы согласования измерительных преобразователей биоэлектрических потенциалов с биологическими объектами. Влияние измерительных преобразователей на искажения диагностических сигналов на примере электрокардиографии. (2 часа)

2. Методы сглаживания и дифференцирования цифровых медикобиологических сигналов. Полиноминальные фильтры, сущность метода и реализация. Анализ цифровых фильтров. (2 часа)

3. Составление алгоритмов и программ сглаживания, дифференцирования, интегрирования МБС с использованием алгоритмов рекурсивной и нерекурсивной цифровой фильтрации. (2 часа)

4. Определение основных характеристик респираторной системы на примере сигналов спирограмм. Составление алгоритмов обработки сигналов спирограмм. (2 часа)

5. Аналого-цифровые и цифро-аналоговые преобразователи как функциональные узлы медицинских систем. Классификация, основные принципы расчета основных параметров, апертурные искажения АЦП. Определение допустимых входных сигналов и полосы пропускания АЦП на примере современных интегральных схем. (2 часа)

6. Использование БПФ для нахождения спектров дискретных сигналов. Алгоритмизирование БПФ, написание программы определения спектра заданной последовательности сигнала с помощью ЭВМ на языке Паскаль. (2 часа)

7. Восстановление пропущенных данных и интерполяция медикобиологических сигналов. Цифровая фильтрация с использованием рекурсивных и нерекурсивных алгоритмов. (2 часа)

8. Синтез нерекурсивных цифровых фильтров методом разложения передаточной функции в ряд Фурье. (3 часа)


^ 3.А.2. Лабораторные работы ... 17 час.
1. Автоматизированный анализ спирограмм на ЭВМ. В рамках работы студенты разрабатывают программы цифровой фильтрации - дифференцирования и сглаживания сигналов спирограмм, определяют основные показатели респираторной системы, получают практические навыки цифровой обработки сигналов. 8 часов

2. Спектральный анализ электроэнцефалограмм. Используя алгоритмы ДПФ и БПФ студенты анализируют ЭЭГ в норме и при патологии. Оценивают эффективность БПФ по сравнению с ДПФ. Составляют алгоритмы и программы ДПФ и тесты к ним. Составляют программы, имитирующие ЭЭГ различных типов. 9 часов


^ 3.Б. Внеаудиторная самостоятельная работа


3.Б.1. Самостоятельная проработка курса и подготовка к контрольным мероприятиям 34 часа
Самостоятельно изучаются разделы лекционного курса с использованием конспектов лекций и рекомендованной литературы:

Воздействие случайных сигналов на линейные стационарные цепи. Спектральный метод анализа. Определение сигнала на выходе системы. Прохождение широкополосных случайных сигналов через узкополосные цепи.

Обратная связь в линейных системах. Общие положения. Устойчивость цепей с обратной связью. Алгебраические критерии устойчивости, геометрические критерии устойчивости, критерий Найквиста.

Основные принципы аналого-цифрового преобразования. Погрешности квантования, их влияние на работу цифровых устройств. Восстановление аналогового сигнала, цифро-аналоговое преобразование.

Алгоритмы БПФ для произвольного составного сигнала. Алгоритм с множителями поворота; с произвольным основанием.

^ 3.Б.2. Контрольная работа (2 часа)
Проводится на 10-й неделе 7-го семестра.
3.Б.3. Курсовая работа
Из них 3 часа на консультации и защиту. Курсовая работа посвящена изучению методов спектрального анализа, дискретного преобразования Фурье (ДПФ) и цифровой фильтрации биомедицинских сигналов в задачах проектирования программно-алгоритмического обеспечения и аппаратных средств медицинской техники. Защита выполненной работы производится на 17 неделе комиссии в составе не менее 2 преподавателей по расписанию. В течении первых двух недель учебного семестра оформляется и подписывается руководителем курсовой работы лист задания, содержащий дату выдачи задания, тему и краткое содержание (по нескольким пунктам) задания.

На защиту представляются:

- 1-3 листа иллюстративно-графического материала, поясняющие принцип действия приборов или алгоритмов, параметры которых улучшаются или разрабатываются, характеристики и вид исходного и преобразованного сигналов;

- 25-35 листов расчетно-пояснительной записки, программа и алгоритм решения задачи на ЭВМ из 150-250 операторов (помимо стандартных процедур) на языке высокого уровня (предпочтительнее Pascal, Delphi, LabView) в виде приложения.

Теоретическая часть расчетно-пояснительной записки должна содержать:

- описание биомедицинского сигнала, его количественные характеристики, методики получения сигналов, области применения в практической медицине, недостатки прибора(ов), которые могут быть скорректированы, например, с помощью ДПФ или цифровых фильтров, обзор аналогов (для оригинальных приборов), обоснование необходимости преобразования сигнала, описание работы прибора(ов), параметры которого(ых) улучшаются, описание используемых алгоритмов (быстрое преобразование Фурье, двумерное дискретное ПФ, цифровая фильтрация) при решении конкретной задачи, графики исходного и преобразованного сигналов и список литературы из 15 - 20 источников.

При приеме зачетов оцениваются: качество оформления представляемого материала, умение обосновать выбор методов решения, знание принципов работы анализируемого прибора, обзор существующих аналогов, знание теории спектров и свойств преобразований Фурье, Лапласа, Z-преобразования, правильность составления программ, умение анализировать полученные результаты, знание особенностей применения анализируемого сигнала в практической медицине.

Выдача заданий 1-2 неделя учебного семестра. Контроль выполнения на 11-12 неделе учебного семестра. Зачет с оценкой на 17 неделе учебного семестра.

^ Раздел 4. Учебно-методические материалы по дисциплине 4.1. Основная и дополнительная литература Основная литература



Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. -М.: Высшая школа, 1983.

Карташев В.Г. Основы теории дискретных сигналов и цифровых фильтров. -М.: Высшая школа, 1982.

Гольденберг Л.М., Матюшин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов. -М.: Радио и связь, 1985.

Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы. -М.: Высшая школа, 1988.

Гутников В.С. Фильтрация измерительных сигналов. -Л.: Энергоатомиздат, 1990.

Морозов А.А. Анализ и преобразование биомедицинских сигналов. Часть I. : Учебное пособие. //М.: Изд-во МГТУ, 1999. - 16 с.

Квашнин С.Е. Автоматизированная обработка и распознавание зубцов и сегментов электрокардиосигналов: Методические указания. // М.: Изд-во МГТУ, 1993. - 20 с.

Квашнин С.Е., Фомин А.Г., Автоматизированный анализ ЭЭГ: Методические указания. // Под ред. С.Е.Квашнина. - М.: Изд-во МГТУ, 1989. - 12 с.

Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1978

Теория электрической связи: учебник для вузов/ А.Г.Зюко, Д.Д.Кловский, В.И.Коржик, М.В.Назаров; Под ред. Д.Д.Кловского.- М.: Радио и связь, 1999. - 432 с.: 204 ил.
^ Дополнительная литература
Введение в цифровую фильтрацию / Под ред. Р.Богнера и А.Константинидиса. М.: Мир, 1976.

Адаптивные фильтры: Пер. с анл./Под ред. К.Ф.Н.Коуэна и П.М.Гранта.- М.: Мир, 1988.-392 с., ил.

Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ: Учеб.пособие для вузов/ А.Л.Барановский, А.Н.Калиниченко, Л.А.Манило и др. Под ред. А.Л.Барановского и А.П.Немирко. - М., Радио и Связь,1993.- 248 с.

Микропроцессорные медицинские системы. /Под ред. У.Томпкинса, пер. с англ. -М.: Мир, 1983.

Гуревич М.И. и др. Импедансная реоплетизмография. // М.И.Гуревич, А.И.Соловьев, Л.П.Литовченко, Л.Б.Доломан. - Киев: Наукова думка, 1982. - 186 с.

Сиберт У.М. Цепи, сигналы, системы: в 2-х ч. /Пер. с англ. -М.: Мир, 1988.

Ронкин М.А., Иванов Л.Б. Реография в клинической практике. - Москва, МБН, 1997.-403с., библ.67 назв.

Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. /Под ред. Т.С.Хуанга, пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1984.



^ 4.2. Технические средства обучения (ТСО) и ЭВМ.
Для демонстрации на лекциях используются следующие наглядные пособия:

1. Отфильтрованные и исходные сигналы ЭКГ, ЭЭГ и др. МБС.

2. Передаточные характеристики цифровых фильтров для обработки медикобиологических сигналов.

Использование ЭВМ

Для выполнения аудиторной самостоятельной работы необходимо выделение 8-ми часов на IBM РС для каждого студента. Для выполнения курсовой работы - 18 часов на IBM РС. Для выполнения лабораторных работ - 10 часов на IBM РС (для каждого студента).


Программа составлена в соответствии с учебным планом от «… » ………… 2002 г.


Программу составил: Морозов А.А., к.т.н., доц.

«_____»________ 2003 г.


Программа обсуждена и одобрена на заседании кафедры БМТ-2


Заведующий кафедрой БМТ-2 Щукин С.И.

«_____»________ 2003 г.


Программа рассмотрена и одобрена методической комиссией факультета БМТ


Председатель методической

Комиссии Квашнин С.Е.

«____»__________ 2003 г.


Декан факультета БМТ Щукин С.И.

«____»___________2003 г.


Согласовано:


Заведующий кафедрой БМТ-1 Спиридонов И.Н.

«____»___________2003 г.


Начальник методического отдела Васильев Н.В.

«____»___________2003 г.