z zapisu EKG 1. WSTĘP CELE PROJEKTU KONCEPCJA PROPONOWANEGO ROZWIĄZANIA... 8
|
|
- Natalia Kucharska
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Dedykowane algorytmy diagnostyki medycznej. QRS_AX Temat projektu: Określenie osi elektrycznej załamków, wyznaczenie sygnału oddechu z zapisu EKG Spis treści: 1. WSTĘP CELE PROJEKTU KONCEPCJA PROPONOWANEGO ROZWIĄZANIA... 8 METODA 1 : WYZNACZENIE SYGNAŁU ODDECHOWEGO NA PODSTAWIE ANALIZY OSI ELEKTRYCZNEJ SERCA METODA 2 : WYZNACZENIE SYGNAŁU ODDECHOWEGO NA PODSTAWIE TRANSFORMACJI FALKOWEJ SYGNAŁU EKG REZULTATY WNIOSKI LITERATURA DODATEK A. OPIS INFORMATYCZNY PROCEDUR DODATEK B. OPIS GRAFICZNEGO INTERFEJSU UŻYTKOWNIKA Wykonali: Kędzierska Dominika, Holewa Karolina V rok IB_EIM konsultant: Dr hab. Inż. Piotr Augustyniak prof. nadzw. Kraków, 2010.
2 1. Wstęp Elektrokardiografia jest nieinwazyjną metodą diagnostyczną, której celem jest rozpoznanie przebiegu zjawisk elektrycznych w sercu. Ze względu na stosunkowo niski koszt oraz łatwość wykonania badania w porównaniu do innych metod diagnostycznych, badanie to jest często zlecane przez lekarzy. Badanie polega na rejestracji z powierzchni klatki piersiowej elektrycznej czynności mięśnia sercowego. Urządzenie służące do odebrania potencjałów ze skóry za pomocą specjalnych elektrod nazywane jest elektrokardiografem. Zarejestrowane potencjały są wzmacniane i zapisywane przez aparat na papierze lub cyfrowo w postaci tzw. krzywej EKG. Otrzymany w ten sposób elektrokardiogram pozwala na dokonanie pomiarów różnych charakterystycznych elementów krzywej EKG, zwanych odstępami, odcinkami i załamkami, których wartości są odzwierciedleniem miejsca i czasu trwania zjawisk elektrycznych w mięśniu serca. Rysunek 1 przedstawia przebieg krzywej EKG na którym wyróżniamy załamki, odcinki oraz odstępy, których zmiana kształtu lub odległości między sąsiadującymi załamkami jest najczęściej związana z jakąś patologią. Rys. 1 Przebieg krzywej EKG. 2 S t r o n a
3 Opis podstawowych składowych elektrokardiografu Załamek TP Jest spowodowany repolaryzacją przedsionków, jednak zazwyczaj go nie widać, ponieważ występuje w tym samym czasie co załamek QRS. Załamek P Załamek ten jest wyrazem depolaryzacji przedsionków, którego czas trwania u zdrowych osób powinien zawierać się w przedziale od 0,08s do 0,11 s. Odcinek PQ Jest fragmentem krzywej EKG występującym od końca załamka P aż do początku zespołu QRS. W warunkach fizjologicznych znajduje się w linii izoelektrycznej, zaś jego czas trwania powinien wynosić od 0,04s do 0,10 s. Odstęp PQ Jest to fragment zapisu EKG obejmujący czas od początku załamka P do początku zespołu QRS, czyli obejmuje załamek P oraz odcinek PQ. Prawidłowy czas trwania odstępu PQ to 0,12-0,2s. Zespół QRS Jest elektrokardiograficznym odzwierciedleniem depolaryzacji komór, który składa się z dwóch lub więcej załamków określonych jako Q, R i S. Prawidłowy czas trwania to od 0,06 s do 0,11 s. Odcinek ST Fragment ten obejmuje czas trwania od końca zespołu QRS do początku załamka T. W warunkach prawidłowych powinien być on izoelektryczny, czyli znajdować się na tej samej wysokości co odcinek TP. Załamek T Odpowiada repolaryzacji komór. Prawidłowy czas trwania załamka T powinien wynosić od 0,12 s do 0,16 s. Odstęp QT Jest to fragment zapisu EKG składający się z zespołu QRS, odcinka ST i załamka T. Odstęp QT reprezentuje wszystkie zdarzenia podczas skurczu komór, zaś jego czas trwania jest zmienny i zależy od częstości rytmu serca. 3 S t r o n a
4 Fala U To mały, płaski załamek, który jest czasami widoczny po załamku T, a przed załamkiem P. Nieznana jest dokładna faza cyklu pracy serca reprezentowana przez załamek U. Oś elektryczna serca jest sumą wszystkich wektorów wytwarzanych przez potencjały czynnościowe pojedynczych miocytów komór. Jest generowana przez każdy z załamków, a także przez odstępy między nimi. Określa ona położenie serca wewnątrz jamy ciała, a także stosunek masy mięśniowej komory lewej i prawej. Odchylenie osi elektrycznej serca w prawo lub w lewo może mieć przyczynę w : przeroście prawej komory serca, dekstrokardii czy ekotopowego pobudzenia i rytmu komorowego, czyli wstecznej propagacji fali depolaryzacyjnej z dolnej części przedsionków lub węzła przedsionkowokomorowego bądź z komór. Na podstawie analizy sygnału EKG możemy wyznaczyć sygnał oddechu, który określa m.in. głębokość wdechu i wydechu oraz istnienie groźnego dla życia bezdechu podczas snu. Współczesne systemy monitoringu EKG pozwalają na rejestrację sygnału EKG z jednoczesnym monitoringiem oddechu pacjenta. Funkcja ta standardowo zaimplementowana jest w szpitalnych kardiomonitorach oraz opcjonalnie możliwa do wykorzystania przy badaniach zaburzeń snu badaniach polisomnograficznych. Zmiany sygnału EKG spowodowane oddechem związane są ze zmianami impedancji klatki piersiowej, co z kolei wynika ze zmian objętości płuc w trakcie oddechu oraz ze zmianą przestrzennego położenia elektrod względem serca. Występuje tutaj także zmiana częstości rytmu serca pod wpływem autonomicznego układu nerwowego [Momot]. W procedurze ekstrakcji sygnału oddechowego z przebiegu elektrokardiogramu niezwykle ważnym jest aby w początkowej fazie prawidłowo określić oś elektryczną załamków P, QRS i T. Następnie, do odtworzenia sygnału oddechu na podstawie EKG można wykorzystywać następujące metody: badanie zmienności amplitudy załamka R lub pola powierzchni pod załamkiem R (niestety, ze względu na małe zmiany amplitudy sygnału EKG wywołane oddechem oraz powszechnie występujące zakłócenia sygnału stwierdza się ze analiza załamka R dla niewielu pacjentów prowadzi do zadowalających efektów[momot]) zmiany częstości akcji serca (rzadko stosowana ze względu na możliwość wystąpienia arytmii) 4 S t r o n a
5 wyznaczanie zmian amplitudy sygnału EKG w kolejnych ewolucjach serca na podstawie całych zespołów QRS (nowatorska metoda o obiecujących rezultatach) oraz przynoszące większą skuteczność skomplikowane algorytmy o dużym nakładzie obliczeniowym: wykorzystanie transformaty Falkowej, filtracja adaptacyjna, analiza składników głównych, analiza wektora elektrycznego serca, Przegląd rozwiązań dostępnych w literaturze Analiza wektora elektrycznego serca (ang. Angle of Mean Cardiac Electrical) Jak już wspomniano na sygnał EKG wpływa ruch względny elektrod w stosunku do serca spowodowany ruchem klatki piersiowej. Podczas wdechu wierzchołek serca rozciąga się w kierunku jamy brzusznej (płuca wypełniają się wspomagane przeponą). Podczas wydechu przepona podnosi się, co pomaga powietrzu opuścić płuca i przycisnąć koniuszek serca w kierunku klatki piersiowej. Te anatomiczne aspekty oddychania wpływają na modulację amplitudy sygnału EKG. Rys.2 Sygnał EKG oraz Respiratory Volume Changes[saj04] Oddech wywołuje zmianę osi elektrycznej sygnału EKG, co jest związane ze zmianą kąta jaki tworzy wektor osi elektrycznej serca tworzy z kierunkiem referencyjnym (reference line). Oś elektryczna serca to w elektrokardiografii kierunek średniego wektora depolaryzacji komór serca w płaszczyźnie czołowej. Najczęściej korzysta się z uproszczonego sposobu oznaczania osi elektrycznej, polegającego na nałożeniu sumy algebraicznej załamków tworzących zespoły QRS w 5 S t r o n a
6 odprowadzeniach I i III na odpowiedni wzorzec graficzny (np. nomogram Węsława) w celu określenia kąta nachylenia osi. Oprócz modulacji amplitudy, oddech wpływa także na zmienność występowania pików R-R (częstość akcji serca) lecz gdybyśmy właśnie ten parametr wykorzystywali do detekcji częstości oddechu, duże wpływy na uzyskiwane wartości miałyby wszelkie arytmie. Dlatego tez w tym rozwiązaniu kierujemy się nie tym jak często występuje pik QRS lecz jaką posiada on amplitudę. Filtracja adaptacyjna Sygnał EKG nie jest wolny od zakłóceń oraz szumów pochodzących od sieci elektrycznej, urządzenia pomiarowego czy też spowodowanych ruchem ciała lub innymi sygnałami elektrycznymi generowanymi w organizmie człowieka. W przypadku celu niniejszego projektu, jakim jest wyodrębnienie z sygnału EKG rytmu oddechowego, szum generowany przez zmianę objętości klatki piersiowej będzie ważnym składnikiem sygnału. Ruch względny elektrod skutkuje periodyczną zmianą w amplitudzie załamka R. Wiadomo jest, że podczas wdychania dochodzi do przyśpieszenie czynności serca (działanie układu współczulnego), zaś podczas wydychania częstość akcji serca zwalnia ( działanie układu przywspółczulnego). Zmienność rytmu serca wywołana faktem oddychania zawiera się w zakresie częstotliwości około od 0,2Hz do 0,4 Hz ( dokładna częstotliwość rytmu serca zależy od częstotliwości oddychania), zaś wpływ efektu oddychania na częstotliwość rytmu serca jest określany jako RSA. Stąd możemy wywnioskować, że w zapisie EKG sygnał oddechowy występuje w dwóch formach tj. jako załamek R oraz jako odstęp R-R. W celu wyodrębnienia sygnału oddechowego można zastosować filtrację adaptacyjną. Struktura filtru adaptacyjnego została przedstawiona na Rys. 3. gdzie : x k sygnał wejściowy d k sygnał pożądany y k sygnał wyjściowy Rys. 3 Idea filtracji adaptacyjnej 6 S t r o n a
7 e k błąd sygnału FILTER proces filtrowania Adaptive process - algorytm Głównym celem zastosowanego systemu filtracji adaptacyjnej jest przefiltrowanie sygnału wejściowego x k, tak aby przypominał on pożądany sygnał wejściowy d k. W wyniku filtracji sygnału wejściowego x k otrzymujemy sygnał y k. Różnica między sygnałem po filtracji y k a sygnałem żądanym d k określana jest jako błąd sygnału e k. Wyznaczony błąd sygnału e k jest podstawą algorytmu adaptacyjnego, ponieważ jak w każdym algorytmie staramy się uzyskać jak najmniejszy błąd. Błąd sygnału e k jest parametrem określającym jak dobrze jest dostosowany system do wymagań. W przypadku uzyskania z zapisu EKG sygnału oddechowego przy użyciu filtracji adaptacyjnej zakładamy, że znamy dwa sygnały pochodzące z zapisu EKG tj. odstęp R-R oraz załamek R (lub sygnał zawierający amplitudę fali R), które niosą ze sobą informacje o oddechu. Można zastosować poniższy schemat blokowy systemu : Rys. 4 Schemat blokowy Głównym problemem pojawiającym się w tej metodzie jest to, ze nie znamy sygnału pożądanego. Rozwiązaniem może być zastosowanie jednego z sygnałów tj. odstępu R-R lub załamka R jako sygnał wejściowy, zaś drugiego jako sygnał pożądany. System został tak opracowany aby, jak najlepiej wygenerować estymacje jednego sygnału przy użyciu drugiego poprzez zwiększanie wspólnych cech dla obu sygnałów przy jednoczesnej eliminacji nieskorelowanych części. Główne założenia stosowanej metody to : - zakładamy, że jedyną cechą skorelowania sygnałów reprezentujących odstęp R-R oraz załamek R jest sygnał oddechu i tylko te cechy są zwiększane w procesie adaptacyjnym. - działanie układu oddechowego powoduje powstanie dwóch liniowych sygnałów, które mogą być modelowane z użyciem filtrów liniowych. 7 S t r o n a
8 2. Cele projektu Celem niniejszego projektu jest określenie osi elektrycznej załamków oraz wyznaczenie sygnału oddechu z zapisu EKG. Główne założenia projektowe zostały przedstawione na poniższym diagramie. 3. Koncepcja proponowanego rozwiązania Metoda 1 : Wyznaczenie sygnału oddechowego na podstawie analizy osi elektrycznej serca. a) Wyznaczenie osi elektrycznej serca [1]: 8 S t r o n a
9 b) Wyznaczenie sygnału oddechowego na podstawie zmienny kierunku osi elektrycznej serca [3] : Sygnał oddechowy możemy wyznaczyć na podstawie zmiany kierunku osi elektrycznej serca. Pierwszym etapem jest wyznaczenie osi elektrycznej dla dwóch ortogonalnych odprowadzeń kończynowych [y], a następnie korzystając ze wzorem: x=arctg(y)[rad] wyliczamy sygnał oddechu. Metoda 2 : Wyznaczenie sygnału oddechowego na podstawie transformacji Falkowej sygnału EKG Inną metodą wyznaczenia sygnału oddechowego z zapisu EKG jest użycie transformaty Falkowej. Metoda wyznaczenia sygnału oddechowego polega na poddaniu sygnału EKG najpierw n - poziomach dekompozycji sygnału a następnie rekonstrukcji sygnału przy użyciu detalali otrzymanych podczas n dekompozycji. Wartość n (określająca poziomy dekompozycji) jest silnie zależna z częstotliwością próbkowania analizowanego sygnału, ponieważ maksymalna częstotliwość jaka może być reprezentowana to częstotliwość próbkowania/2. Dlatego też musimy obliczyć na jakim poziomie dekompozycji rozkład szczegółów będzie się zawierać w zakresie częstotliwości 0,2-0,4 Hz ponieważ w tym zakresie częstotliwości zawiera się poszukiwany sygnał oddechowy. W przypadku analizowanych plików txt. częstotliwość próbkowania wynosiła 140Hz co dało 8 poziomów dekompozycji, zaś w przypadku plików z bazy cse częstotliwość wynosiła 9 S t r o n a
10 500Hz czyli 10 poziomów dekompozycji. Jeśli chodzi o dobór rodzaju falki to zastosowano falkę Daubechies-4 gdyż kształt tej falki najbardziej przypomina sygnał EKG. Rys. 5 Falki Daubechies a 4. Rezultaty Obie opisane metody zostały zaimplementowane w programie Matlab, zaś metoda wykorzystująca transformate falkową również w języku C++. Niestety wczytanie plików z bazy cse w przypadku implementacji kodu w języku C++ nie powiodło się, dlatego przedstawione wyniki dotyczą tylko plików *.txt. Dla analizowanych sygnałów EKG udało sie również zaimplementować algorytm detekcji częstotliwości sygnału z wykorzystaniem transformaty Fouriera. 10 S t r o n a
11 Przykładowe wykresy przebiegu sygnału oddechowego otrzymane przez algorytmy zaimplementowane w Matlabie : - dla plików z bazy cse : Rys. 6 Otrzymane wykresy dla pliku MA1_121.dcd Rys. 7 Widmo częstotliwościowe sygnału oddechowego dla pliku MA1_121.dcd z bazy CSE 11 S t r o n a
12 Rys.8 Otrzymane wykresy dla pliku MA1_015.dcd Rys. 9 Widmo częstotliwościowe sygnału oddechowego dla pliku MA1_015.dcd z bazy CSE 12 S t r o n a
13 - dla plików *.txt pobranych ze strony : Rys.10 Otrzymane wykresy dla pliku normalecg.txt Rys.11 Widmo częstotliwościowe sygnału oddechowego dla pliku normalecg.txt z bazy Physionet 13 S t r o n a
14 Rys.12 Otrzymane wykresy dla pliku normalecg.txt Rys.13 Widmo częstotliwościowe sygnału oddechowego dla pliku normalecg.txt z bazy Physionet Program napisany w języku C++ na wyjściu generuje plik tekstowy będący zapisem wyektrahowanego przy wykorzystaniu dekompozycji falkowej (Daubechies) sygnału oddechowego. 14 S t r o n a
15 Rys. 14 Wygląd pliku wyjściowego out. txt generowanego po wykonaniu algorytmu zaimplementowanego w C++ Z otrzymanych danych (plik out.txt) w środowisku MATLAB wykreślono poniższy wykres: Rys. 15 Wykres wykreślony w programie Matlab na podstawie danych z pliku out.txt 15 S t r o n a
16 5. Wnioski W projekcie przedstawiono dwie metody wyznaczania sygnału oddechowego z sygnału EKG. Pierwsza polegała na badaniu zmiany kierunku osi elektrycznej serca, druga wykorzystywała falkową dekompozycję i rekonstrukcję sygnału w celu znalezienia linii izoelektrycznej oraz analizy jej zmienności. Algorytm pierwszej metody zaimplementowano przy wykorzystaniu środowiska MATLAB. Drugą metodę udało się zaimplementować zarówno w środowisku MATLAB jak i wykorzystując język programowania C++. Metody testowano przy wykorzystaniu plików z zarejestrowanych sygnałem EKG w dwóch formatach: pliki z bazy CSE (rozszerzenie *.DCD ) pliki z bazy PHYSIONET (rozszerzenie *txt ) Jednakże analiza plików z bazy CSE odbyła się jedynie w programach środowiska MATLAB ze względu na trudności napotkane we wczytywaniu plików tego typu w języku C++. Na podstawie przeprowadzonych testów można wysnuć następujące wnioski: ze względu na fakt, iż pliki z bazy CSE są tzw. sztucznie spreparowane poprzez zwielokrotnianie fragmentu sygnału z zespołem QRS stwierdzono, iż ciężko w plikach tego typu wykrywać ruchy oddechowe pliki z bazy CSE mimo posiadanej wysokiej częstotliwości próbkowania (500Hz) to sygnału o czasie trwania równym 10sekund, co także wpływa na obniżenie efektywności działania algorytmów obie metody są znacznie bardziej efektywne dla plików pobranych z bazy PHYSIONET - naturalny rytm ekg rejestrowany w czasie 60sekund (częstotliwość próbkowania 128Hz) zastosowanie transformaty Fouriera dla badanych plików pozwoliło na zbadanie częstości oddechu, która przy zastosowaniu obu metod mieściła się w zakresie 0,2-0,4Hz (12-24oddechów/minutę) amplituda sygnału oddechowego uwidacznia głębokość wdechu i wydechu metody ekstrakcji sygnału oddechowego mogą służyć w detekcji bezdechu sennego podczas badania holterowskiego 16 S t r o n a
17 Literatura [1] Augustyniak P., Przetwarzanie sygnałów elektrodiagnostycznych, Uczelniane Wydawnictwo Naukowe AGH, Kraków [2] Sajja S., Pallavi D.V.S., A Study on deriving Respiratory Signals from ECG, DhirubhaiAmbani Institute of Information and Communication Technology, [3] Kikta A., Augustyniak P., Comparing methods of ECG respiration signals derivation based on measuring the amplitude of QRS complexes, AGH University of Science of Technology. [4] Momot M, Gibiński P., Metoda oceny częstości oddechowej na podstawie sygnału EKG. XVI Krajowa Konferencja Biocybernetyki i Inżynierii Biomedycznej, prezentacja 17 S t r o n a
18 DODATEK A. Opis informatyczny procedur spis funkcji w C++ : /****************************************************************************** void Data::readDataFromFile(char* filepath, int col, int lin) * * Przeznaczenie: wczytanie plików *. txt * * Argumenty: * filepath - ścieżka do pliku * col - liczba kolumn wczytywanego pliku * lin - liczbawierszy wczytywanego pliku * * Zwraca: void * * Używane zmienne: double** signal; int i,j,columns, lines ; /****************************************************************************** void Data::wydzielKolumny() * Przeznaczenie: wydzielenie z sygnału odpowiednich kolumn danych reprezentujących sygnał * zarejestrowany przez odporowadzenia i wpisanie ich w tablice. *Zwraca: void *Użyte zmienne: double* a1,y; int i; /****************************************************************************** void Data::wypiszAY() *Przeznaczenie : funkcja służy do wypisywania danych w konsoli. *Zwraca: void *Użyte zmienne: int i,j, double* a1; /****************************************************************************** void Data::falka() *Przeznaczenie: służy do przeprowadzenia transformaty falkowej na wczytanym sygnale. * Transformata falkowa dokonywana jest z użyciem biblioteki Wave++; *Zwraca: void; *Uzyte zmienne: tablice wejściowe potrzebne do transformaty : Interval inputarray; Interval outputarray; Interval outputarray2; int i; /******************************************************************************* ******************************************************************************** 18 S t r o n a
19 Spis funkcji w Matlabie : /******************************************************************************* function amea(pathname,filename,figure3); *Przeznaczenie: służy do wyznaczania sygnału oddechowego na podstawie zmiany kierunku osi elektrycznej serca. Pierwszym etapem jest wyznaczenie osi elektrycznej dla dwóch ortogonalnych odprowadzeń kończynowych, a następnie korzystając ze wzorem: x=arctg(y)[rad] wyliczamy sygnał oddechu. *Wykorzystywane funkcje: cseread(pathname,filename) do wczytania pliku CSE load(filename) -do wczytania pliku.txt *Wykorzystywane zmienne wejściowe: pathname - ścieżka do pliku wybieranego w interfejsie użytkownika filename - nazwa pliku wybieranego w interfejsie użytkownika figure3 - uchwyt do obiektu interfejsu użytkownika na którym ma być wyświetlany sygnał oddechowy /******************************************************************************* function wavelet(pathname,filename, figure1, figure2) *Przeznaczenie: służy do przeprowadzenia transformaty falkowej na wczytanym sygnale. Transformata falkowa dokonywana jest z użyciem biblioteki środowiska MATLAB 7.0 (rodziny falek Daubechies) *Wykorzystywane funkcje: cseread(pathname,filename) do wczytania pliku CSE load(filename) -do wczytania pliku.txt wavedec - dekompozycja falkowa sygnału; waverec - rekontrukcja sygnału; *Wykorzystywane zmienne wejściowe: pathname - ścieżka do pliku wybieranego w interfejsie użytkownika filename - nazwa pliku wybieranego w interfejsie użytkownika figure1 - uchwyt do obiektu interfejsu użytkownika na którym ma być wyświetlany sygnał EKG figure2 - uchwyt do obiektu interfejsu użytkownika na którym ma być wyświetlany sygnał oddechowy 19 S t r o n a
20 łuży do wyznaczania sygnału oddechowego na podstawie zmiany kierunku osi elektrycznej serca. Pierwszym etapem jest wyznaczenie osi elektrycznej dla dwóch ortogonalnych odprowadzeń kończynowych, a następnie korzystając ze wzorem: x=arctg(y)[rad] wyliczamy sygnał oddechu. *Wykorzystywane funkcje: cseread(pathname,filename) do wczytania pliku CSE load(filename) -do wczytania pliku.txt *Wykorzystywane zmienne wejściowe: pathname - ścieżka do pliku wybieranego w interfejsie użytkownika filename - nazwa pliku wybieranego w interfejsie użytkownika figure3 - uchwyt do obiektu interfejsu użytkownika na którym ma być wyświetlany sygnał oddechowy /******************************************************************************* function m=cseread(pathname,filename) *Przeznaczenie: do wczytywania plików z bazy CSE ( *.dcd ) i udostepnienie w postaci macierzy m *Wykorzystywane zmienne wejściowe: pathname - ścieżka do pliku wybieranego w interfejsie użytkownika filename - nazwa pliku wybieranego w interfejsie użytkownika *Zmienne wyjściowe: m - macierz zawierająca zapis EKG 20 S t r o n a
21 DODATEK B. Opis graficznego interfejsu użytkownika Wygląd okna po uruchomieniu programu : Rys. 16 Wygląd okna głównego Po kliknięciu na przycisk READ FILE na pulpicie pojawi się okno umożliwiające załadowanie pożądanego pliku : Rys. 17 Wygląd okna wyboru pliku. 21 S t r o n a
22 Następnie po wyborze i wczytaniu pliku dokonywana jest automatyczna analiza której wyniki wyświetlane są w sposób przedstawiony na poniższym rysunku : Rys. 18 Wygląd okna z po analizie wczytanego pliku W polu File readed wyświetlana jest nazwa aktualnie analizowanego pliku. Przycisk CLEAR GRAPH powoduje wyczyszczenie wszystkich wykresów co w rezultacie prowadzi do otrzymania okna: Rys. 19 Wygląd okna po wyczyszczeniu wykresów przy pomocy przycisku CLEAR GRAPH 22 S t r o n a
Zastosowanie Informatyki w Medycynie
Zastosowanie Informatyki w Medycynie Dokumentacja projektu wykrywanie bicia serca z sygnału EKG. (wykrywanie załamka R) Prowadzący: prof. dr hab. inż. Marek Kurzyoski Grupa: Jakub Snelewski 163802, Jacek
Bardziej szczegółowoPodstawy elektrokardiografii część 1
Podstawy elektrokardiografii część 1 Dr med. Piotr Bienias Klinika Chorób Wewnętrznych i Kardiologii WUM Szpital Kliniczny Dzieciątka Jezus w Warszawie ELEKTROKARDIOGRAFIA metoda rejestracji napięć elektrycznych
Bardziej szczegółowoEKG (Elektrokardiogram zapis czasowych zmian potencjału mięśnia sercowego)
6COACH 26 EKG (Elektrokardiogram zapis czasowych zmian potencjału mięśnia sercowego) Program: Coach 6 Projekt: na ZMN060c CMA Coach Projects\PTSN Coach 6\EKG\EKG_zestaw.cma Przykład wyników: EKG_wyniki.cma
Bardziej szczegółowoAKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. PR04307 Temat projektu:
Bardziej szczegółowo(L, S) I. Zagadnienia. 1. Potencjały czynnościowe komórek serca. 2. Pomiar EKG i jego interpretacja. 3. Fonokardiografia.
(L, S) I. Zagadnienia 1. Potencjały czynnościowe komórek serca. 2. Pomiar EKG i jego interpretacja. 3. Fonokardiografia. II. Zadania 1. Badanie spoczynkowego EKG. 2. Komputerowa rejestracja krzywej EKG
Bardziej szczegółowoElektrokardiografia: podstawy i interpretacja
Elektrokardiografia: podstawy i interpretacja Podstawy EKG 1887 rok- Waller dokonał bezpośredniego zapisu potencjałów serca. 1901 rok- galwanometr strunowy Einthovena pozwolił na rejestrację czynności
Bardziej szczegółowo3. KONCEPCJA PROPONOWANEGO ROZWIĄZANIA...6 7. DODATEK A: OPIS OPRACOWANYCH NARZĘDZI I METODY POSTĘPOWANIA...10
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. ST_ANA Temat projektu:
Bardziej szczegółowoAnaliza i Przetwarzanie Biosygnałów
Analiza i Przetwarzanie Biosygnałów Sygnał EKG Historia Luigi Galvani (1737-1798) włoski fizyk, lekarz, fizjolog 1 Historia Carlo Matteucci (1811-1868) włoski fizyk, neurofizjolog, pionier badań nad bioelektrycznością
Bardziej szczegółowoElektrokardiografia dla informatyka-praktyka / Piotr Augustyniak. Kraków, Spis treści Słowo wstępne 5
Elektrokardiografia dla informatyka-praktyka / Piotr Augustyniak. Kraków, 2011 Spis treści Słowo wstępne 5 1. Wprowadzenie 15 1.A Przetwarzanie sygnałów elektrodiagnostycznych profesjonalizm i pasja 15
Bardziej szczegółowoAKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów. Temat projektu: Klasyfikacja zespołów QRS Spis treści: 1.
Bardziej szczegółowoAKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. Temat projektu: Obliczenie
Bardziej szczegółowoSYMULATOR EKG. Bartłomiej Bielecki 1, Marek Zieliński 2, Paweł Mikołajaczak 1,3
SYMULATOR EKG Bartłomiej Bielecki 1, Marek Zieliński 2, Paweł Mikołajaczak 1,3 1. Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Chełmie 2. Państwowy Szpital im. Ludwika Rydygiera w Chełmie 3. Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej
Bardziej szczegółowoPodstawy Przetwarzania Sygnałów
Adam Szulc 188250 grupa: pon TN 17:05 Podstawy Przetwarzania Sygnałów Sprawozdanie 6: Filtracja sygnałów. Filtry FIT o skończonej odpowiedzi impulsowej. 1. Cel ćwiczenia. 1) Przeprowadzenie filtracji trzech
Bardziej szczegółowoRejestracja i analiza sygnału EKG
Rejestracja i analiza sygnału EKG Aparat do rejestracji czynności elektrycznej serca skonstruowany przez W. Einthovena. Proszę zauważyć w jakich miejscach na ciele zbierana jest sygnał. Rozchodzenie się
Bardziej szczegółowoDetekcja zespołów QRS w sygnale elektrokardiograficznym
Detekcja zespołów QRS w sygnale elektrokardiograficznym 1 Wprowadzenie Zadaniem algorytmu detekcji zespołów QRS w sygnale elektrokardiograficznym jest określenie miejsc w sygnale cyfrowym w których znajdują
Bardziej szczegółowoDodatek A Odprowadzenia i techniki rejestracji badania EKG. 178
Dodatki Dodatek A Odprowadzenia i techniki rejestracji badania EKG. 178 Dodatek B Związki zachodzące w sercu i ich wpływ na zmiany pola elektrycznego oraz związany z tym proces tworzenia elektrokardiogramu
Bardziej szczegółowoAutomatyczna klasyfikacja zespołów QRS
Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostycznych Informatyka Stosowana V Automatyczna klasyfikacja zespołów QRS Anna Mleko Tomasz Kotliński AGH EAIiE 9 . Opis zadania Tematem projektu było zaprojektowanie
Bardziej szczegółowoII KATEDRA KARDIOLOGII CM UMK
II KATEDRA KARDIOLOGII CM UMK 2014 6 elektrod przedsercowych V1 do V6 4 elektrody kończynowe Prawa ręka Lewa ręka Prawa noga Lewa noga 1 2 Częstość i rytm Oś Nieprawidłowości P Odstęp PQ Zespół QRS (morfologia,
Bardziej szczegółowoFIZJOLOGICZNE I PATOFIZJOLOGICZNE PODSTAWY INTERPRETACJI EKG. Aleksandra Jarecka
FIZJOLOGICZNE I PATOFIZJOLOGICZNE PODSTAWY INTERPRETACJI EKG Aleksandra Jarecka CO TO JEST EKG? Graficzne przedstawienie zmian potencjałów kardiomiocytów w czasie mierzone z powierzchni ciała Wielkość
Bardziej szczegółowoLaboratorium Przetwarzania Sygnałów
PTS - laboratorium Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Ćwiczenie 4 Transformacja falkowa Opracował: - prof. dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński Zakład Inżynierii Biomedycznej Instytut Metrologii i Inżynierii
Bardziej szczegółowo10. Zmiany elektrokardiograficzne
10. Zmiany elektrokardiograficzne w różnych zespołach chorobowyh 309 Zanim zaczniesz, przejrzyj streszczenie tego rozdziału na s. 340 342. zmiany elektrokardiograficzne w różnych zespołach chorobowych
Bardziej szczegółowoELEMENTY AUTOMATYKI PRACA W PROGRAMIE SIMULINK 2013
SIMULINK część pakietu numerycznego MATLAB (firmy MathWorks) służąca do przeprowadzania symulacji komputerowych. Atutem programu jest interfejs graficzny (budowanie układów na bazie logicznie połączonych
Bardziej szczegółowoODRĘBNA KOMPRESJA WYŻSZYCH OKTAW ELEKTROKARDIOGRAMU
ODRĘBNA KOMPRESJA WYŻSZYCH OKTAW ELEKTROKARDIOGRAMU Piotr Augustyniak Katedra Automatyki AGH, 30-059 Kraków, Mickiewicza 30, e_mail: august@biocyb.ia.agh.edu.pl Streszczenie Przedmiotem referatu jest algorytm
Bardziej szczegółowoPL B1. AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA IM. STANISŁAWA STASZICA W KRAKOWIE, Kraków, PL BUP 15/15
PL 226438 B1 RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS PATENTOWY (19) PL (11) 226438 (13) B1 Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej (21) Numer zgłoszenia: 406862 (22) Data zgłoszenia: 16.01.2014 (51) Int.Cl.
Bardziej szczegółowoTemat ćwiczenia. Analiza częstotliwościowa
POLIECHNIKA ŚLĄSKA W YDZIAŁ RANSPORU emat ćwiczenia Analiza częstotliwościowa Analiza częstotliwościowa sygnałów. Wprowadzenie Analizę częstotliwościową stosuje się powszechnie w wielu dziedzinach techniki.
Bardziej szczegółowoInteraktywne wykresy. Interaktywne histogramy. Analiza granicznych wartości w zapisie EKG. Pełne dostosowanie do indywidualnych potrzeb
HOLTER EKG nowość 2 Holter EKG NOWe MOŻLIWOŚCI w DIAGNOSTYCE holterowskiej btl-08 Holter EKG Nowy holter BTL to jakość, niezawodność, łatwość obsługi oraz zapewnienie pacjentowi komfortu badania. BTL Holter
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM AKUSTYKI MUZYCZNEJ. Ćw. nr 12. Analiza falkowa dźwięków instrumentów muzycznych. 1. PODSTAWY TEORETYCZNE ANALIZY FALKOWEJ.
LABORATORIUM AKUSTYKI MUZYCZNEJ. Ćw. nr 1. Analiza falkowa dźwięków instrumentów muzycznych. 1. PODSTAWY TEORETYCZNE ANALIZY FALKOWEJ. Transformacja falkowa (ang. wavelet falka) przeznaczona jest do analizy
Bardziej szczegółowo7. Szybka transformata Fouriera fft
7. Szybka transformata Fouriera fft Dane pomiarowe sygnałów napięciowych i prądowych często obarczone są dużym błędem, wynikającym z istnienia tak zwanego szumu. Jedną z metod wspomagających analizę sygnałów
Bardziej szczegółowoHolter. odprowadzeń CM5, CS2, IS.
Norman Jefferis Jeff (1.1.1914-21.7.1983) amerykański biofizyk skonstruował urządzenie rejestrujące EKG przez 24 godziny, tzw. EKG. W zależności od typu aparatu sygnał EKG zapisywany jest z 2, 3, rzadziej
Bardziej szczegółowoWydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1A400027 Temat ćwiczenia:
Bardziej szczegółowoLaboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych
Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych Ćwiczenie 2 Analiza sygnału EKG przy użyciu transformacji falkowej Opracowali: - prof. nzw. dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński - inż. Tomasz Kubik Politechnika
Bardziej szczegółowoEKG w stanach nagłych. Dr hab. med. Marzenna Zielińska
EKG w stanach nagłych Dr hab. med. Marzenna Zielińska Co to jest EKG????? Układ bodźco-przewodzący serca (Wagner, 2006) Jakie patologie, jakie choroby możemy rozpoznać na podstawie EKG? zaburzenia rytmu
Bardziej szczegółowo1.ABSTRAKT REZULTATY I WNIOSKI PODSUMOWANIE LITERATURA...5 DODATEK C. OPIS INFORMATYCZNY PROCEDUR... 7
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. Temat projektu: Klasyfikacja
Bardziej szczegółowoSygnały biomedyczne. Sygnały EKG
Sygnały biomedyczne Sygnały EKG Badanie EKG wykonuje się w celu rozpoznania chorób serca i polega na rejestracji łącznego sygnału elektrycznego pochodzącego od aktywności komórek mięśnia sercowego. Rejestracja
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM Sygnałów, Modulacji i Systemów ĆWICZENIE 2: Modulacje analogowe
Protokół ćwiczenia 2 LABORATORIUM Sygnałów, Modulacji i Systemów Zespół data: ĆWICZENIE 2: Modulacje analogowe Imię i Nazwisko: 1.... 2.... ocena: Modulacja AM 1. Zestawić układ pomiarowy do badań modulacji
Bardziej szczegółowoII KATEDRA KARDIOLOGII CM UMK
II KATEDRA KARDIOLOGII CM UMK 2014 Zawał serca ból wieńcowy p30 min +CPK +Troponiny Zawał serca z p ST STEMI ( zamknięcie dużej tętnicy wieńcowej) Z wytworzeniem załamka Q Zawał serca bez pst NSTEMI Zamknięcie
Bardziej szczegółowoLaboratorium Optyki Falowej
Marzec 2019 Laboratorium Optyki Falowej Instrukcja do ćwiczenia pt: Filtracja optyczna Opracował: dr hab. Jan Masajada Tematyka (Zagadnienia, które należy znać przed wykonaniem ćwiczenia): 1. Obraz fourierowski
Bardziej szczegółowoPL B1. Sposób i układ pomiaru całkowitego współczynnika odkształcenia THD sygnałów elektrycznych w systemach zasilających
RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS PATENTOWY (19) PL (11) 210969 (13) B1 (21) Numer zgłoszenia: 383047 (51) Int.Cl. G01R 23/16 (2006.01) G01R 23/20 (2006.01) Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej (22)
Bardziej szczegółowoAutomatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych
Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych autor: Robert Drab opiekun naukowy: dr inż. Paweł Rotter 1. Wstęp Zagadnienie generowania trójwymiarowego
Bardziej szczegółowoPolitechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej
Politechnika Łódzka Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej Laboratorium komputerowych systemów pomiarowych Ćwiczenie 3 Analiza częstotliwościowa sygnałów dyskretnych 1. Opis stanowiska Ćwiczenie jest
Bardziej szczegółowoDIPOLOWY MODEL SERCA
Ćwiczenie nr 14 DIPOLOWY MODEL SERCA Aparatura Generator sygnałów, woltomierz, plastikowa kuweta z dipolem elektrycznym oraz dwiema ruchomymi elektrodami pomiarowymi. Rys. 1 Schemat kuwety pomiarowej Rys.
Bardziej szczegółowoDetekcja zmienności rytmu serca
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Temat projektu: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej PR04307
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie Sygnałów. Zastosowanie Transformaty Falkowej w nadzorowaniu
Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Przetwarzanie Sygnałów Studia Podyplomowe, Automatyka i Robotyka Zastosowanie Transformaty Falkowej
Bardziej szczegółowoAnaliza sygnałów biologicznych
Analiza sygnałów biologicznych Paweł Strumiłło Zakład Elektroniki Medycznej Instytut Elektroniki PŁ Co to jest sygnał? Funkcja czasu x(t) przenosząca informację o stanie lub działaniu układu (systemu),
Bardziej szczegółowoAktywność elektryczna serca. Elektrokardiografia.
Ćw. M3 Zagadnienia: Aktywność elektryczna serca. Elektrokardiografia. Podstawy elektrodynamiki. (Pole elektryczne, pole magnetyczne, oddziaływanie ww pól z ładunkami, dipole) Podstawowe prawa przepływu
Bardziej szczegółowoCzęść 1. Podstawowe pojęcia i zasady wykonania i oceny elektrokardiogramu
Podstawy EKG Część 1. Podstawowe pojęcia i zasady wykonania i oceny elektrokardiogramu Wojciech Telec telec@ump.edu.pl EKG Elektrokardiograf to bardzo czuły galwanometr - wykonuje pomiary natężenia prądu
Bardziej szczegółowoWirtualne przyrządy kontrolno-pomiarowe
Katedra Mechaniki i Podstaw Konstrukcji Maszyn POLITECHNIKA OPOLSKA Wirtualne przyrządy kontrolno-pomiarowe dr inż.. Roland PAWLICZEK Laboratorium komputerowe Mechatroniki Cel zajęć ęć: Przyrząd pomiarowy:
Bardziej szczegółowoLaboratorium Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z przetwarzaniem sygnałów w MATLAB. 2. Program ćwiczenia. Przykład 1 Wprowadź
Podstawy Informatyki 1 Laboratorium 9 1. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z przetwarzaniem sygnałów w MATLAB 2. Program ćwiczenia Przykład 1 Wprowadź fo = 4; %frequency of the sine wave
Bardziej szczegółowoP R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H
W O J S K O W A A K A D E M I A T E C H N I C Z N A W Y D Z I A Ł E L E K T R O N I K I Drukować dwustronnie P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H Grupa... Data wykonania
Bardziej szczegółowoAkademia Górniczo-Hutnicza
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Kalibracja stereowizyjnego systemu wizyjnego z użyciem pakietu Matlab Kraków, 2011 1. System stereowizyjny Stereowizja jest działem szeroko
Bardziej szczegółowoMONITOROWANIE EKG, ZABURZENIA RYTMU SERCA RC (UK)
MONITOROWANIE EKG, ZABURZENIA RYTMU SERCA Zagadnienia Wskazania i techniki monitorowania elektrokardiogramu Podstawy elektrokardiografii Interpretacja elektrokardiogramu formy NZK groźne dla życia zaburzenia
Bardziej szczegółowoZAŁOŻENIA ORGANIZACYJNO PROGRAMOWE
ZAŁOŻENIA ORGANIZACYJNO PROGRAMOWE Rodzaj kształcenia Kurs specjalistyczny jest to rodzaj kształcenia, który zgodnie z ustawą z dnia 5 lipca 1996r. o zawodach pielęgniarki i położnej (Dz. U. z 2001r. Nr
Bardziej szczegółowoAby mieć możliwość przeglądania danych z 12 kanałów rejestrator powinien być ustawiony na 12-kanałowy tryb pracy. Dostępne tryby 12-kanałowe to:
Dane 12-kanałowe Oprogramowanie Holter LX umożliwia przeglądanie i edycję 12-kanałowego zapisu zarejestrowanego za pomocą rejestratora DR-180+ przy użyciu jednego z trybów rejestracji 12-kanałowej. Dane
Bardziej szczegółowoSystemy i Sieci Telekomunikacyjne laboratorium. Modulacja amplitudy
Systemy i Sieci Telekomunikacyjne laboratorium Modulacja amplitudy 1. Cel ćwiczenia: Celem części podstawowej ćwiczenia jest zbudowanie w środowisku GnuRadio kompletnego, funkcjonalnego odbiornika AM.
Bardziej szczegółowoLaboratorium tekstroniki
Laboratorium tekstroniki Ćwiczenie nr 2 Pulsometr Instytut Elektroniki, Zakład telekomunikacji Autorzy: mgr inż. Robert Kawecki dr inż. Łukasz Januszkiewicz Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z działaniem
Bardziej szczegółowoWydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1A400027 Temat ćwiczenia:
Bardziej szczegółowoAnaliza zmienności rytmu serca (HRV). Analiza częstotliwościowa sygnałów próbkowanych niejednorodnie
Analiza zmienności rytmu serca (HRV). Analiza częstotliwościowa sygnałów próbkowanych niejednorodnie 1 Wprowadzenie Różnice w długościach interwałów RR, określone przez kolejne szczyty zespołów QRS, przedstawiają
Bardziej szczegółowoRAPORT KOŃCOWY 3. KONCEPCJA PROPONOWANEGO ROZWIĄZANIA DODATEK A: OPIS OPRACOWANYCH NARZĘDZI I METODY POSTĘPOWANIA... 14
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. Temat projektu: Określenie
Bardziej szczegółowoAnalizy Ilościowe EEG QEEG
Analizy Ilościowe EEG QEEG Piotr Walerjan PWSIM MEDISOFT 2006 Piotr Walerjan MEDISOFT Jakościowe vs. Ilościowe EEG Analizy EEG na papierze Szacunkowa ocena wartości częstotliwości i napięcia Komputerowy
Bardziej szczegółowo2.2 Opis części programowej
2.2 Opis części programowej Rysunek 1: Panel frontowy aplikacji. System pomiarowy został w całości zintegrowany w środowisku LabVIEW. Aplikacja uruchamiana na komputerze zarządza przebiegiem pomiarów poprzez
Bardziej szczegółowoSystem detekcji i analizowania osobliwości w sygnale cyfrowym
System detekcji i analizowania osobliwości w sygnale cyfrowym Wydział Informatyki, Politechnika Białostocka dr hab. inż. Waldemar Rakowski, prof. ndzw. dr inż. Paweł Tadejko inż. Michał Januszewski /4/20
Bardziej szczegółowoOpracował: Arkadiusz Podgórski
Opracował: Arkadiusz Podgórski Serce to pompa ssąco-tłocząca, połoŝona w klatce piersiowej. Z zewnątrz otoczone jest workiem zwanym osierdziem. Serce jest zbudowane z tkanki mięśniowej porzecznie prąŝkowanej
Bardziej szczegółowoWirtualne przyrządy pomiarowe
Katedra Mechaniki i Podstaw Konstrukcji Maszyn POLITECHNIKA OPOLSKA Wirtualne przyrządy pomiarowe dr inż.. Roland PAWLICZEK Laboratorium Mechatroniki Cel zajęć ęć: Zapoznanie się ze strukturą układu pomiarowego
Bardziej szczegółowoLaboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych
Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych Ćwiczenie 1 Wydobywanie sygnałów z szumu z wykorzystaniem uśredniania Opracowali: - prof. nzw. dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński - mgr inż. Tomasz Kubik
Bardziej szczegółowoPomiary i analiza biosygnałów
Pomiary i analiza biosygnałów dr hab. inż. Andrzej Dobrowolski dr hab. inż. Jacek Jakubowski dr hab. inż. Marek Kuchta Wojskowa Akademia Techniczna w Warszawie Instytut Systemów Elektronicznych Wydziału
Bardziej szczegółowoAnaliza obrazów - sprawozdanie nr 2
Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2 Filtracja obrazów Filtracja obrazu polega na obliczeniu wartości każdego z punktów obrazu na podstawie punktów z jego otoczenia. Każdy sąsiedni piksel ma wagę, która
Bardziej szczegółowoMultimedialne Systemy Medyczne
Multimedialne Systemy Medyczne Brain-Computer Interfaces (BCI) mgr inż. Katarzyna Kaszuba Interfejsy BCI Interfejsy BCI Interfejsy mózgkomputer. Zwykle wykorzystują sygnał elektroencefalografu (EEG) do
Bardziej szczegółowoImplementacja filtru Canny ego
ANALIZA I PRZETWARZANIE OBRAZÓW Implementacja filtru Canny ego Autor: Katarzyna Piotrowicz Kraków,2015-06-11 Spis treści 1. Wstęp... 1 2. Implementacja... 2 3. Przykłady... 3 Porównanie wykrytych krawędzi
Bardziej szczegółowoZaburzenia przewodzenia śródkomorowego bloki wiązek Intraventricular comduction delay fascicular blocks
56 G E R I A T R I A 2014; 8: 56-61 Akademia Medycyny POGADANKI O ELEKTROKARDIOGRAFII/SPEECHES ABOUT ELECTROCARDIOGRAPHY Otrzymano/Submitted: 06.05.2013 Zaakceptowano/Accepted: 20.12.2013 Zaburzenia przewodzenia
Bardziej szczegółowoPolitechnika Wrocławska, Katedra Inżynierii Biomedycznej Systemy Pomiarowo-Diagnostyczne, laboratorium
Politechnika Wrocławska, Katedra Inżynierii Biomedycznej Systemy Pomiarowo-Diagnostyczne, laboratorium Ćwiczenie 5 Detektor upadku pacjenta wykorzystujący akcelerometr z interfejsem I 2 C 1. Cel ćwiczenia
Bardziej szczegółowoTEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM
TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM AKADEMIA MORSKA Katedra Telekomunikacji Morskiej ĆWICZENIE 7 BADANIE ODPOWIEDZI USTALONEJ NA OKRESOWY CIĄG IMPULSÓW 1. Cel ćwiczenia Obserwacja przebiegów wyjściowych
Bardziej szczegółowoQT_DISP. AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie. WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. Temat projektu: Obliczenie
Bardziej szczegółowoOpis programu Konwersja MPF Spis treści
Opis programu Konwersja MPF Spis treści Ogólne informacje o programie...2 Co to jest KonwersjaMPF...2 Okno programu...2 Podstawowe operacje...3 Wczytywanie danych...3 Przegląd wyników...3 Dodawanie widm
Bardziej szczegółowoLaboratorium Cyfrowego Przetwarzania Obrazów
Laboratorium Cyfrowego Przetwarzania Obrazów Ćwiczenie 4 Filtracja 2D Opracowali: - dr inż. Krzysztof Mikołajczyk - dr inż. Beata Leśniak-Plewińska - dr inż. Jakub Żmigrodzki Zakład Inżynierii Biomedycznej,
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI
WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA im. Jarosława Dąbrowskiego w Warszawie Wydział Elektroniki LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI Grupa Podgrupa Data wykonania ćwiczenia Ćwiczenie prowadził... Skład podgrupy:
Bardziej szczegółowoSpośród wielu możliwych do zmierzenia i wyliczenia parametrów, w codziennej praktyce najważniejsze są trzy:
Kierownik pracowni: Lek. Zbigniew Kaczmarczyk lekarz chorób płuc Telefon: 032 331 99 61 W Pracowni EKG i Spirometrii wykonywane są badania dla pacjentów hospitalizowanych w szpitalu oraz pacjentów poradni
Bardziej szczegółowoWydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1C400027 Temat ćwiczenia:
Bardziej szczegółowoWykrywacz kłamstw. Grzegorz Puzio, Łukasz Ulanicki 15 czerwca 2008
Wykrywacz kłamstw Grzegorz Puzio, Łukasz Ulanicki 15 czerwca 2008 1 Wstęp Tematem naszego projektu był wykrywacz kłamstw. Naszym celem było zrealizowanie sprzętowe urządzenia oraz wizualizacja w postaci
Bardziej szczegółowoSystem imed24 Instrukcja Moduł Analizy i raporty
System imed24 Instrukcja Moduł Analizy i raporty Instrukcja obowiązująca do wersji 1.8.0 Spis treści 1. Moduł Analizy i Raporty... 3 1.1. Okno główne modułu Analizy i raporty... 3 1.1.1. Lista szablonów
Bardziej szczegółowoP R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H
W O J S K O W A A K A D E M I A T E C H N I C Z N A W Y D Z I A Ł E L E K T R O N I K I Drukować dwustronnie P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H Grupa... Data wykonania
Bardziej szczegółowoZESTAWIENIE PARAMETRÓW I WARUNKÓW WYMAGANYCH
Załącznik 1.3 do SIWZ ZESTAWIENIE PARAMETRÓW I WARUNKÓW WYMAGANYCH Przedmiot zamówienia : KARDIOMONITOR STACJONARNO-PRZENOŚNY szt. 2 Nazwa oferenta : Producent : Nazwa i typ : Rok Produkcji: L P Wyszczególnienie
Bardziej szczegółowoModelowanie wektora magnetycznego serca na podstawie jonowych prądów komórkowych
Modelowanie wektora magnetycznego serca na podstawie jonowych prądów komórkowych Wstęp Podstawy modelu komórkowego Proces pobudzenia serca Wektor magnetyczny serca MoŜliwości diagnostyczne Wstęp Przepływający
Bardziej szczegółowoOCENA GĘSTOŚCI INFORMACYJNEJ ELEKTROKARDIOGRAMU METODĄ ELIMINACJI WSPÓŁCZYNNIKÓW FALKOWYCH
II Sympozjum Modelowanie i Pomiary w Medycynie 8-12 maja 2000r., Krynica Górska OCENA GĘSTOŚCI INFORMACYJNEJ ELEKTROKARDIOGRAMU METODĄ ELIMINACJI WSPÓŁCZYNNIKÓW FALKOWYCH Piotr Augustyniak 1 STRESZCZENIE
Bardziej szczegółowoElektrofizjologiczne podstawy lokalizacji ogniska padaczkowego. Piotr Walerjan
Elektrofizjologiczne podstawy lokalizacji ogniska padaczkowego Piotr Walerjan Elektrofizjologia w padaczce Dlaczego stosujemy metody elektrofizjologiczne w diagnostyce padaczki? Ognisko padaczkowe Lokalizacja
Bardziej szczegółowoAnaliza zapisu elektrokardiograficznego
134 funkcję elektryczną serca można wyrazić w postaci dipola, czyli najprostszego generatora prądu składającego się z bieguna dodatniego i ujemnego. Dipol znajduje się w geometrycznym środku trójkąta utworzonego
Bardziej szczegółowoZaburzenia przewodzenia zatokowo-przedsionkowego Disorders of the sino-atrial impuls conduction
224 GERIATRIA 2011; 5: 224-230 Akademia Medycyny POGADANKI O ELEKTROKARDIOGRAFII/SPEECHES ABOUT ELECTROCARDIOGRAPHY Otrzymano/Submitted: 13.05.2011 Zaakceptowano/Accepted: 20.05.2011 Zaburzenia przewodzenia
Bardziej szczegółowoDariusz Kozłowski, Krzysztof Łucki Klinika Kardiologii i Elektroterapii Serca, II Katedra Kardiologii, Gdański Uniwersytet Medyczny
Akademia Medycyny POGADANKI O ELEKTROKARDIOGRAFII/SPEECHES ABOUT ELECTROCARDIOGRAPHY Wpłynęło: 13.09.2009 Zaakceptowano: 13.09.2009 Elektrokardiografia w schematach (część 3) zaburzenia rytmu serca (częstoskurcze)
Bardziej szczegółowoWyznaczanie stopnia krystaliczności wybranych próbek polimerów wykorzystanie programu WAXSFIT
1 ĆWICZENIE 3 Wyznaczanie stopnia krystaliczności wybranych próbek polimerów wykorzystanie programu WAXSFIT Do wyznaczenia stopnia krystaliczności wybranych próbek polimerów wykorzystany zostanie program
Bardziej szczegółowoMetody analizy zapisu EEG. Piotr Walerjan
Metody analizy zapisu EEG Piotr Walerjan Metody automatyczne i semiautomatyczne w EEG automatyczna detekcja (i zliczanie) zdarzeń wykrywanie wyładowań, napadów tworzenie hipnogramów analizy widmowe, wykresy
Bardziej szczegółowoKrzywa EKG patologiczna- Gromadne ekstrasystole pochodzenia komorowego
SPIS TREŚCI Str. PRZEDMOWA... 5 Część I OGÓLNE KONCEPCJE UKŁADÓW HYBRYDOWYCH ANALIZUJĄCYCH ZABURZENIA RYT MU SERCA... 23 1. Algorytmy wykrywania zaburzeń rytmu serca... 25 2. Podstawy teoretyczne automatycznego
Bardziej szczegółowoPRZETWARZANIE SYGNAŁÓW LABORATORIUM
2018 AK 1 / 5 PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW LABORATORIUM Ćw. 0 Wykonujący: Grupa dziekańska: MATLAB jako narzędzie w przetwarzaniu sygnałów Grupa laboratoryjna: (IMIĘ NAZWISKO, nr albumu) Punkty / Ocena Numer
Bardziej szczegółowoANALIZA HARMONICZNA DŹWIĘKU SKŁADANIE DRGAŃ AKUSTYCZNYCH DUDNIENIA.
ĆWICZENIE NR 15 ANALIZA HARMONICZNA DŹWIĘKU SKŁADANIE DRGAŃ AKUSYCZNYCH DUDNIENIA. I. Cel ćwiczenia. Celem ćwiczenia było poznanie podstawowych pojęć związanych z analizą harmoniczną dźwięku jako fali
Bardziej szczegółowoTemat: ANFIS + TS w zadaniach. Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE
Temat: ANFIS + TS w zadaniach Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE Dr inż. Barbara Mrzygłód KISiM, WIMiIP, AGH mrzyglod@ agh.edu.pl 1. Systemy neuronowo - rozmyte Systemy
Bardziej szczegółowoDiagnostyka obrazowa
Diagnostyka obrazowa Ćwiczenie szóste Transformacje obrazu w dziedzinie częstotliwości 1 Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu zapoznanie uczestników kursu Diagnostyka obrazowa z podstawowymi przekształceniami
Bardziej szczegółowoUkłady i Systemy Elektromedyczne
UiSE - laboratorium Układy i Systemy Elektromedyczne Laboratorium 1 Stetoskop elektroniczny parametry sygnałów rejestrowanych. Opracował: dr inż. Jakub Żmigrodzki Zakład Inżynierii Biomedycznej, Instytut
Bardziej szczegółowo1. ABSTRAKT REZULTATY I WNIOSKI PODSUMOWANIE LITERATURA DODATEK C: OPIS INFORMATYCZNY PROCEDUR...
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. Temat projektu: Wyznaczanie
Bardziej szczegółowoFizjologia układu krążenia II. Dariusz Górko
Fizjologia układu krążenia II Dariusz Górko Fizyczne i elektrofizjologiczne podstawy elektrokardiografii. Odprowadzenia elektrokardiograficzne. Mechanizm powstawania poszczególnych załamków, odcinków oraz
Bardziej szczegółowoProgram V-SIM tworzenie plików video z przebiegu symulacji
Program V-SIM tworzenie plików video z przebiegu symulacji 1. Wprowadzenie Coraz częściej zdarza się, że zleceniodawca opinii prosi o dołączenie do opracowania pliku/ów Video z zarejestrowanym przebiegiem
Bardziej szczegółowoZdarzenia przebudzenia: liczba przebudzeń, indeks przebudzeń ([liczba przebudzeń x 60]/ TST)
Streszczenie wytycznych AASM 2007 1. Zawartość raportu z badania polisomnograficznego Amerykańska Akademia Medycyny Snu zaleca umieszczanie następujących danych w raporcie snu: Parametry sygnałów wejściowych:
Bardziej szczegółowo