ИССЛЕДОВАНИЕ БИОЛОГИЧЕСКОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ ГОЛОВНОГО МОЗГА ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ДАННЫХ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФИИ

АННОТАЦИЯ 3
Введение 3
1 Электроэнцефалография (ЭЭГ) 5
1.1 Общие сведения 5
1.2 Методика измерений 7
1.3 Характеристики ЭЭГ 9
1.4 Ритмы ЭЭГ 10
1.5 Область применения ЭЭГ 12
2 «National Instruments Elvis II» 13
2.1 Состав оборудования. Характеристика и назначение 13
2.2 Частота дискретизации 17
2.3 Вспомогательное оборудование 19
3 Получение данных 21
4 Обработка данных в «Matlab» 24
5 Заключение 40
6 Список использованных источников и литературы 41
Купить

Начало изучению электрических процессов мозга было положено
Д. Реймоном в 1849 году, который показал, что мозг, так же как нерв и мышца, обладает электрогенными свойствами, после чего начались исследования электрической активности мозга у животных, а в начале 20-го века у человека. В 21-м веке электроэнцефалограмму успешно применяют в медицине, с её помощью определяют неинвазивным методом эпилепсию, опухоли мозга, сосудистые заболевания, черепно-мозговые травмы и констатацию смерти мозга. Существует так же аутизм, который не изучен в полной мере, поэтому лабораторный комплекс, созданный в данной работе, будет актуален для дальнейших исследований по воздействию и получению обратной связи с мозгом человека. С развитием науки и техники современные устройства позволяют считывать электрические сигналы мозга с большой чувствительностью, хранить оцифрованные данные и проводить исследования. С попутным развитием математики и программирования существует возможность производить высокоскоростные вычисления с применением пакета прикладных программ «Matlab». Основной особенностью этого языка программирования является его широкая возможность работы с матрицами, что позволяет анализировать большие объемы данных на компьютере. В данной работе разрабатывается лабораторный комплекс по анализу сигналов напряжения (биопотенциалов ЭЭГ), получаемые с коры головного мозга человека, который преобразовывает эти сигналы к шаблону по средствам изменения напряжения в следующий момент времени. За основное устройство считывания выбран «Elvis 2 plus», он позволит получать ЭЭГ и формировать нужный сигнал на выходной аналоговый канал, который можно приложить к коре головного мозга при помощи электрода, заимствованного с другого устройства ЭЭГ «Мицар-202». Итоговая работа является совокупностью трех основных задач, которые неразрывно связаны между собой. В первой задаче разрабатывается структура лабораторного комплекса, в которой отражается суть работы и метод получения сигнала с коры головного мозга, а так же его отправки обратно. Во второй задаче создается лабораторный комплекс на основе оборудования «Elvis 2 plus». В третьей задаче создается программа по анализу сигналов напряжения (биопотенциалов), генерируемых головным мозгом человека и преобразованию этих сигналов к шаблону по средствам изменения напряжения в следующий момент времени. В результатах работы представлен лабораторный комплекс, программа и график обработанного сигнала. Лабораторный комплекс является экспериментальным и послужит для дальнейшего изучения воздействия слабым электрическим сигналом на определенную часть коры головного мозга человека.
В данной работе рассматриваются очень глубокие по своему содержанию работы авторов международных авторитетных изданий, журналов, общедоступных баз данных университетов, литературы и статей. В статье C. Гурумурту описан математический анализ сигналов ЭЭГ, рассматривается структурная схема получения данных, интерактивная обработки этих значений с большой плотностью, в работе приводится сравнение и модели набора данных в программном обеспечении Matlab, статья раскрывает принцип сбора данных, фильтрации и математической обработки с графическим интерфейсом пользователя, позволяющий детализировать результаты в графическом представлении [5]. Особого внимания заслуживает работа М. Муриас, С. Д. Вебба, Д. Гриинсона и Г. Давсона, в которой представлено сравнение электроэнцефалографической когерентности между парами электродов лобной и височной части у людей имеющих расстройство аутистического спектра, рассматриваются частоты сигнала в диапазоне от 3 до 17 Гц [6]. В работе Ч.А. Лима и В.Ч.Чиа демонстрируется электроэнцефалограмма с анализом в среде Matlab с исследовательской целью распознавания когнитивного стресса, в работе использован метод анализа дискретного косинусного преобразования для выделения признаков стресса [4]. Хорошим материалом для работы является учебное пособие Е.С. Богодистовой, И.С. Долгова и Б.В. Желенкова, где анализируются особенности систем сбора данных, принцип и функционирования системы NI Elvis II, разработаны инструкции для лабораторных работ [7].

Купить