Računalna obradba biosignala

Nastupno predavanje Lidija Bilić-Zulle

9. lipnja 2008.

Što su biosignali...

•

Sve vrsti signala koje odašilju živi organizmi.

... i čemu služe?

• za postavljanje dijagnoze • praćenje vitalnih funkcija i/ili tijeka bolesti • biomedicinska istraživanja

Vrsti biosignala • S obzirom na električnu aktivnost: • elektrokemijski (npr. depolarizacija živčanih stanica) • mehanički (disanje) • biokemijski (npr. pH, pCO 2 ) • hormonalni (npr. izlučivanje adrenalina)

Vrsti biosignala • S obzirom na dimenziju: • jednodimenzionalni (npr. EEG, EMG) • dvodimenzionalni (slike) • trodimenzionalni (sljedovi slika)

Prikupljanje biosignala • osluškivanje rada organizma bolesnika

Biosignali u medicini • razvoj mjernih instrumenta i računalne tehnologije • promatranje, pronalaženje, prikupljanje i mjerenje • obradba, tumačenje, pohrana

procjena stanja organizma

Cilj obradbe biosignala • iznaći signale od kliničke značajnosti • izdvojiti ih iz šume ostalih biosignala • obradbom signala dobiti pokazatelj značajan u donošenju medicinskih odluka podatak informacija znanje

Četiri stadija obradbe biosignala • pronalaženje, promatranje, mjerenje • pretvorba i sažimanje • računalna obradba izmjerenih signala klinički značajnih obilježja • raščlamba, svrstavanje i tumačenje

Tijek obradbe biosignala biološki procesi prikupljanje signala pretvorba odabir pokazatelja raščlamba i klasifikacija protumačeni signal = nalaz

Mjerenje, promatranje – prikupljanje biosignala • biosignali – analogni signali • mjerni instrumenti: • električni signali – senzori i elektrode izravno spojeni s računalom • ne-električni signali – senzori koji mjere signale i pretvaraju ih u električne (engl. transducers)  računalo • mjerenje = analogno-digitalna pretvorba

Pretvorba i sažimanje biosignala • Predobradba signala koja za svrhu ima: • uklanjanje (smanjivanje) smetnji i šumova (engl.

noise) • sažimanje podataka, uklanjanje redundancije (suvišnih ponavljanja), ograničavanje na značajna obilježja signala

Odabir i obradba značajnog obilježja biosignala • “Prava” obradba biosignala: • oblikovanje semantički značajnih obilježja • složen niz matematičkih postupaka omogućuje obradbu (sukladno obradbi medicinskih slika) • rezultat – ima diskriminacijsku vrijednost (nazočnost ili izočnost poremećaja, bolesti i sl.)

Razvrstavanje i tumačenje biosignala • pokazatelji dobiveni obradbom, klasificiraju se i tumače u procesu liječenja i praćenja bolesti • složeni matematički i statistički postupci (npr. prepoznavanje uzorka) • nalaz važan u procesu medicinskog zaključivanja (s ili bez računalnog sustava za pomoć pri medicinskom odlučivanju)

Značajke biosignala...

• Najčešće: • pojavljuju se u obliku vala • obilježja vala: amplituda, frekvencija, faza • mijenjaju se tijekom vremena ("funkcije vremena")

... s obzirom na oblik vala...

Biomedicinski signal Deterministički Stohastički ponavljajući ili pojedinačni nepravilni i neperiodični

... i s obzirom na tijek vremena Biomedicinski signal Deterministički Stohastički ponavljajući kvazi ponavljajući pojedinačni istovrstni raznovrstni

Deterministički valovi • • živi sustavi – uvijek kvaziponavljajući valovi • primjer P-QRS-T kompleks srčane funkcije (EKG) pojedinačni: treptaj oka, odgovor stanice...

Stohastički valovi • • • stvaraju ih stanice prema nasumičnom uzorku (EEG, EMG) istovrsni (engl. stationary) – statistički se značajno ne razlikuju (npr. normalan EEG) raznovrstni (engl. nonstationary) – značajno se razlikuju (npr. EEG tijekom epileptičkog napada)

Analogno-digitalna pretvorba • • analogni signali – kontinuirani, neprekinuti u vremenu digitalni – diskretni znakovi, jedini pogodni za računalnu obradbu

Analogno-digitalna pretvorba • Obradba analognih biosignala: • pretvorba neprekinutih signala u niz diskretnih vrijednosti (uzorkovanje) • računalna obradba diskretnog signala (utvrđivanje značajki i promjena) • pretvorba obrađenog diskretnog signala u kontinuirani (ispis, slika, zvuk) – digitalno-analogna pretvorba

Cilj: ista kvaliteta ulaznog i izlaznog signala biosignali

mjerenje

podatci

obradba informacija prikupljanje, razvrstavanje

znanje

Uzorkovanje • mjerenje amplitude vala u jednakim vremenskim razdobljima • pretvaranje izmjerenih podataka u diskretne vrijednosti • brzina (frekvencija) uzorkovanja (engl. sampling rate/frequency) – učestalost mjerenja • preciznost uzorkovanja – broj jedinica uzorkovanja (mjerenje veličine amplitude)

Uzorkovanje: koliko dugo mjeriti?

• Ovisno o vrsti vala • deterministički ili stohastički (statistički) • Ovisno o promjeni koju promatramo, npr. poremećaji funkcije srca na EKG-u • blok lijeve grane – 3-5 P-QRS-T kompleksa • potvrda aritmije – 24-satni EKG (holter)

Uzorkovanje: koliko često?

• Shannon-Nyquist teorem: •

"Brzina uzorkovanja treba biti najmanje dvostruko veća od njegove frekvencije."

• prevelika učestalost uzrokuje

redundanciju

• pravilno uzorkovanje osigurava ponovnu pretvorbu digitalnog signala u analogni zadovoljavajuće kvalitete

Uzorkovanje: koliko često?

f s =30 Hz

f u =40 Hz 0

Vrijeme [s]

0,1

Uzorkovanje: koliko često?

f s =30 Hz

f u =60 Hz 0

Vrijeme [s]

0,1

Važnost frekvencije uzorkovanja • Frekvencija biosignala, primjeri: • EEG: 30 Hz, uzorkovanje 60 puta u sekundi • EKG: 50-150 Hz, uzorkovanje 500 puta u sekundi

Uzorkovanje: koliko precizno?

• kvantizacija amplitude signala

Preciznost uzorkovanja

10 9 8 7 6 1 0 5 4 3 2 7 7 5 8

0 Vrijeme [s] 0,1

4

Preciznost uzorkovanja

40 30 28 34 32 23 21 20 30 10 18 0

0 0,1 Vrijeme [s]

Preciznost uzorkovanja • Veća preciznost  bolji učinak: • točnije predstavljanje izvornog signala • manji utjecaj šumova i ometajućih signala • kvantizacijska pogrješka • Izražavanje preciznosti uzorkovanja u bitima: • 10 bita (2 10 ) = 1024 jedinice kvantizacije • 8 bita (2 8 ) = 256 jedinica kvantizacije • 1 bit = pojava signala

Preciznost uzorkovanja • Nedostatna preciznost mjerenja amplitude: • iskrivljenje signala • nemogućnost prepoznavanja diskriminirajućeg pokazatelja • Većina biosignala: dovoljna 6-12 bitna preciznost uzorkovanja (64-4096 jedinica)

Šum (engl. noise) • sve smetnje u prijenosu biosignala • suvišni, nepoželjni signali • primjer: ergometrija  pojava nepoželjnih signala na EKG-u mišićnog porijekla • neizbježni u biološkim sustavima

Šum (engl. noise)

Šum (engl. noise) • Omjer signala i šuma (engl. signal-to-noise ratio, SNR): • statistička veličina: omjer varijanci signala i šuma • cilj: težiti najmanjem mogućem SNR-u • Moguće je utjecaj šuma ukloniti: • filtriranjem • matematički (npr. ukoliko je signal deterministički, a šum stohastički)

Područja primjene raščlambe biosignala • procjena funkcije organa i organskih sustava (EKG, EEG, EMG, spirogram...) • populacijsko probiranje • nadzor životnih funkcija u realnom vremenu (monitoriranje bolesnika u JIL-u) • temeljna istraživanja

Način nastajanja biosignala • izlazni biosignali: organizam ih sam proizvodi • biosignali izazvani poticajem: posljedice mehaničkog ili električkog podraživanja stanice • provocirani biosignali: biosignali mjereni pod opterećenjem ili u neuobičajenim okolnostima • modeli i simulacije: izlazni biosignal postaje model na kojem se ispituje utjecaji različitih čimbenika

Zaključci • praćenje biosignala: prikupljanje objektivnih čimbenika o stanju bolesnika • razvoj računalne tehnologije: povećanje mogućnosti mjerenja i tumačenja biosignala • podatci dobiveni obradbom: temelj medicinskog zaključivanja • povećanje objektivnosti: smanjenje mogućnosti medicinske pogrješke

Što smo naučili?

• Živi organizmi odašilju biosignale.

• Biosignali se najčešće pojavljuju u obliku vala.

• S poremećajem funkcije (nastankom bolesti) mijenjaju se značajke biosignala.

• Mjeriti treba signale pokazatelja koji imaju diskriminacijsku vrijednost u medicinskom odlučivanju.

Što smo naučili?

• Uzorkovanje biosignala treba biti dovoljno dugo, s dovoljnom učestalošću i preciznošću.

• Analogni biosignali moraju se digitalizirati kako bi se obrađivali s pomoću računala.

• Ponovnom pretvorbom digitalnih podataka u analogne ne smiju se izgubiti informacije o signalu.

Hvala na pozornosti



[email protected]