Specjalizacja z fizyki medycznej
Analiza sygnałów medycznych
2016/2017
Zad. 1. Zapoznanie się z podstawowymi narzędziami analizy sygnałów medycznych.
Informacje o kanałach (Display->Channel info)
Wstawianie, kopiowanie, usuwanie kanałów z sygnałem
duplicate waveform
remove waveform
insert waveform
Ustawianie kolejności wyświetlania kanałów
Display->Set wave position
Dziennik
Text annotation
Zmiana częstotliwości próbkowania (Transform → Resample waveform)
Zaznaczanie zakresu zarejestrowanego sygnału
Prosta opcje pomiaru zarejestrowanego sygnału z listy z rozwijanego menu:
Value
Delta
P-P
Max
Min
Mean
BPM
Event count
Event amplitude
Event position
Slope
Zad. 2. Analiza sygnału oddechowego Respiration
W programie AcqKnowledge otwórz plik Pulmonary2.acq z przykładowym zapisem sygnału oddechowego (Raw Airflow) oraz sygnały po obróbce: Filtered Airflow oraz Volume.
Dokonaj inspekcji wzrokowej sygnału
Rozpoznaj typ eventów oznaczających wdech i wydech, zamieszczonych na sygnale Filtered Airflow
W programie AcqKnowledge otwórz plik Respiration.acq z przykładowym zapisem sygnału oddechowego
Określ częstotliwość próbkowania, liczbę próbek, wartość minimalną, maksymalną i średnią sygnału
Zmniejsz częstotliwość próbkowania do 50 próbek/sek (Transform -> resample waveform)
Dokonaj filtracji sygnału. Zastosuj filtr pasmowy (Bandpass FIR filter) pomiędzy 0.05 Hz a 1 Hz (Transform - > Digital filters - > FIR - > Bandpass) z liczbą współczynników: 4000.
Określ częstotliwość oddechu na minutę (BMP). Użyj funkcji Find Rate (Analyze -> Find Rate), wybierz funkcję Rate (BMP), wybierz detekcję na podstawie pozytywnego piku (positive peak), odznacz funkcję usuwania linii bazowej (Remove Baseline), odznacz funkcję wykrywania automatycznego progu sygnału (Auto threshold detect), wpisz 0 jako próg sygnału. Upewnij się, że jest zaznaczona opcja znajdywania szybkości dla całego sygnału (Transform entire wave)
Zatwierdź klikając OK, by wygenerować nowy kanał z sygnałem częstotliwości oddechu (BPM, breaths per minute)
Wyskaluj osie tak, by nowy sygnał był widoczny i czytelny
Dokonaj ręcznego pomiaru BPM ustawiając zakres pomiaru na początku wdechu i końcu kolejnego wydechu
Wartość BPM powinna wynosić 6-20
Na podstawie sygnału Rate, określ średnią częstotliwość oddechu z całego sygnału
W celu usunięcia fragmentu danych z artefaktami, użyj narzędzia łączenia punktów pomiarowych (Connect endpoint)
Ustaw kursor na kanale Rate tuż przed i tuż za artefaktem
Dokonaj interpolacji sygnału pomiędzy sygnałem z artefaktem (Transform -> Math Functions -> Connect Endpoints)
Określ wartość maksimum pików odpowiadających poszczególnym oddechom w przetworzonym sygnale Respiration (P-P value)
Użyj funkcji Find Rate (Analyze -> Find Rate)
Wybierz funkcję Peak Maximum
Pozostałe opcje zaznacza tak jak w pkt. 9
Wyznacz średnią amplitudę całego sygnału (na podstawie maksimów pików)
Dokonaj analizy Pulmonary airflow. Wybierz odpowiedni kanał: przetworzony sygnał Respiration, utwórz nowy kanał dla sygnału objętości oddechowej (tidal volume), ustaw wartość progu dla bezdechu (ang. apnea threshold) = 0.01.
Zad. 3. Analiza sygnału czynności elektrycznej serca EKG
W programie AcqKnowledge otwórz plik ECG LeadII.acq z przykładowym zapisem sygnału EKG z II odprowadzenia Einthovena.
Dokonaj inspekcji wzrokowej sygnału w oparciu o informacje teoretyczne dotyczące sygnału EKG. Zwróć uwagę na jednostki skali czasu i amplitudy oraz czas trwania jednego cyklu i zakres amplitudy dla poszczególnych załamków.
Dokonaj podstawowej analizy sygnału EKG:
Zduplikuj oryginalny sygnał EKG i na nim dokonaj detekcji oraz klasyfikacji uderzeń serca (Analysis -> Detect and classify heartbeats)
Zduplikuj oryginalny sygnał EKG i na nim dokonaj lokalizacji kompleksów EKG: załamka P, zespołu QRS, załamka T (Analysis -> Detect ECG Complex Boundaries)
Powiększ sygnał tak, aby był widoczny jeden cykl pracy serca i dokonaj na nim inspekcji wzrokowej otrzymanych etykiet: p0, p, pe, qrs0, qrs, qrse, t0, biphasic positive-negative t, te. Co one oznaczają?
Korzystając z narzędzia Find Rate, utwórz dodatkowy graf z sygnałem BPM (beats per minute). Wyznacz średnią wartość tego sygnału. Co on oznacza?
Korzystając z narzędzia Event Amplitude Measurement, wyznacz średnią wartość amplitudy załamka P (zgodną z klasyfikatorem p) oraz średnią wartość amplitudy załamka R (zgodną z klasyfikatorem qrs).
Dokonaj analizy zmienności rytmu serca (Analysis -> Heart Rate Valiability):
Wybierz ustawienie dla dorosłego człowieka
Do lokalizacji załamków R, Użyj detektora QRS
Ustaw minimum i maksimum BPM odpowiednio na 30 i 240
Wybierz próg lokalizacji załamka R na poziomie 50%
Ustaw częstotliwość próbkowania na minimum dwukrotność najwyższej częstotliwości sygnału (kryterium Niquist’a). W tym przypadku zostaw wartość domyślną 8 Hz
Ustaw zakresy częstotliwości – pozostaw wartości domyślne
W zakładce Output zaznacz wszystkie opcje: Display R-R interval, Paste results to journal, Show raw tachogram, Show interpolated tachogram, ustaw typ współczynnika wyjściowego na LF+HF (low frequency + high frequency)
Po zatwierdzeniu, w Dzienniku pojawią się wartości odległości między poszczególnymi załamkami R oraz wyniki końcowe częstotliwościowej analizy zmienności rytmu serca. Sprawdź na kilku pierwszych załamkach R, czy wartości interwałów zgadzają się.
Wynikiem analizy są też trzy nowe grafy (w nowych oknach): HRV Tachogram, HRV Interpolated RR oraz HRV Spectrum.
Wylicz średnią wartość odległości RR z całego zapisu EKG
Detektor QRS używa algorytmu, który normalizuje zapis EKG tak, że amplituda najwyższego załamka R przyjmuje wartość 1. „HRV Tachogram” prezentuje wyniki obliczeń przeprowadzonych na tym etapie z użyciem detektora QRS, który przedstawia wartości odległości RR w funkcji liczby uderzeń (czyli liczby załamków R). Opcja wyboru progu lokalizacji załamka R w ustawieniach narzędzia do oceny HRV ustawia procentową wartość najwyższego załamka Rmax, który musi być przekroczony, by dany załamek mógł być określony jako R. Graf pt. „Interpolowany tachogram” przedstawia interwały R-R po zastosowaniu sześciennej interpolacji, czyli wartości odległości RR w funkcji czasu. Na tej podstawie jest tworzony histogram PSD (Power spectrum density) – gęstości mocy sygnału [s2/Hz].
Wyliczona wartość statystyczna: „sympathetic ratio” oznacza stosunek zbioru punktów pomiarowych z zakresu niskich częstotliwości (low frequency) do zbioru punktów z całego zakresu pomiarowego. Wartość „vagal ratio” oznacza analogicznie stosunek zbioru punktów pomiarowych z zakresu wysokich częstotliwości (high frequency) do zbioru punktów z całego zakresu pomiarowego.
Na podstawie oryginalnego zapisu EKG, utwórz wykres Poincare’go (Analysis -> Hemodynamic -> HRV Poincare Plot). Jest to wykres 2-wymiarowy prezentujący korelacje między danymi interwałami RRn a interwałami następującymi po nich RRn+1. Wykres tworzy elipsę, której oś krótka daje informacje o krótkoczasowej zmienności rytmu serca, a oś długa - o długoczasowej zmienności rytmu serca.
Zad. 4. Analiza sygnału reakcji elektrodermalnej EDA (ang. electrodermal activity)
Analiza prostego sygnału EDA
W programie AcqKnowledge otwórz plik EDA.acq z przykładowym zapisem sygnału reakcji elektrodermalnej EDA.
Dokonaj inspekcji wzrokowej sygnału w oparciu o informacje teoretyczne dotyczące sygnału EDA (w szczególności zapoznaj się z nazewnictwem używanym przy omawianiu zjawiska reakcji elektrodermalnej: składowa toniczna SCL (ang. skin conductance level) i fazowa SCR (ang. skin conductance response); metoda bezpośrednia i pośrednia pomiaru reakcji elektrodermalnej; spontaniczna/niespecyficzna odpowiedź elektrodermalna (NSSCR); specyficzna odpowiedź elektrodermalna (SSCR)). Zwróć uwagę na zakres wartości oraz amplitudę
Dokonaj analizy sygnału reakcji elektrodermalnej
Na podstawie sygnału tonicznego utwórz sygnał fazowy (Analysis -> Electrodermal Activity -> Derive Phasic EDA from Tonic) używając filtra górnoprzepustowego
Porównaj oba sygnały
Dokonaj lokalizacji sygnałów SCR na ciągłym sygnale tonicznym (Analysis -> Electrodermal Activity -> Locate SCRs)
Wykonaj pomiary otrzymanych sygnałów SCR: liczby sygnałów, ich średniej amplitudy
Dokonaj analizy sygnałów SCR związanych ze zdarzeniem
W programie AcqKnowledge otwórz plik EDA-Event related.acq z przykładowym zapisem sygnału SCR
Wykorzystaj narzędzie do analizy specyficznych SCR (Analysis -> Electrodermal Activity -> Event-related EDA analysis)
W oknie właściwości ustal okno czasowe dla lokalizacji SCR: 1-4 s
W analizie ‘SSCR/NSSCR Summary Count options’ ustaw okno czasowe dla zliczania niespecyficznych i specyficznych odpowiedzi (Fixed time width epoch) na 1 min.
Rozpoznaj na grafie oryginalnym przypisane etykiety dla: SCR (niebieskie krople) oraz specyficznych SCR (czerwone krople)
Co oznaczają nawiasy i dlaczego zostały umieszczone w tych miejscach?
Na kanale z zapisem tonicznym wybierz jeden, dobrze widoczny sygnał GSR
Na podstawie tego sygnału oraz definicji z instrukcji, określ co oznaczają wszystkie parametry uzyskane w wyniku analizy oraz sprawdź je na kilku innych sygnałach SCR
PLAN PRAKTYK – NABÓR 20172018 FILOLOGIA ANGIELSKA SPECJALIZACJA TŁUMACZENIOWA
SPECJALIZACJA JĘZYK FRANCUSKI W TURYSTYCE I HOTELARSTWIE SYLABUS MODUŁU
SPECJALIZACJA W DZIEDZINIE PSYCHOLOGII KLINICZNEJ 20202024 INFORMACJE O NABORZE
Tags: analiza, medycznych, fizyki, sygnałów, medycznej, 20162017, specjalizacja