Работа изложена на восьмидесяти восьми страницах, содержит три таблицы и восемнадцать иллюстраций.
Структура магистерской работы
Применение спектрального анализа электромиограмм позволяет повысить качество диагностики заболеваний периферической нервной системы и эффективнее контролировать процесс их лечения. Также к достоинствам данного метода относятся наглядное представление результатов и возможность в ряде случаев избежать болезненных для пациента (игольчатая ЭМГ) и трудоемких для медработников процедур.
Практическая значимость
В данной работе приведены результаты исследования частотного состава электромиограмм, направленные на повышение качества диагностики заболеваний периферической нервной системы, что и является основным новшеством, поскольку ранее основными методами математической обработки ЭМГ-сигналов, применявшимися в клинической практике являлись: определение среднеквадратичного отклонения, средней частоты и амплитуды [3-5] и, в последнее время, экспериментальные программы, использующие фильтрацию при помощи волновых преобразований (вейвлет-фильтрацию) с последующим применением нейронных сетей для оценки сигнала [6-12]. Но исследования частотного состава электромиограмм вцелом незначительны и проводились скорее с исследовательской целью, чем с клинико-диагностической [13-15].
На основании спектральных характеристик электромиограмм скелетных мышц человека, полученных с помощью разработанного программного обеспечения, определить основные частотные диапазоны в норме и при ряде заболеваний нервно-мышечного аппарата с целью повышения диагностической ценности данного метода исследований.
Разработать пакет программ для исследования частотного состава электромиографических сигналов.
Изучить структуру аппаратного и программного обеспечения комплекса "Автоматизированная система исследований электромиографических сигналов человека" с целью его использования и усовершенствования.
На базе анализа литературы по методам спектрального анализа цифровых сигналов вцелом и литературы по спектральному анализу биосигналов в частности выбрать наиболее информативный метод для исследования частотного состава электромиографических сигналов.
Для достижения вышеуказанной цели исследований необходимо решить следующие задачи.
Разработать комплекс программного обеспечения для исследования частотного состава электромиографических сигналов скелетных мышц человека.
Цель исследования
В то же время и сегодня на многих клинических базах с успехом применяются четырехканальные миоскопы MG 440 фирмы "Микромед"[2], представляющие собой неавтоматизированные электромиографы предыдущего поколения. В сложившихся условиях проблема модернизации такой аппаратуры путем ее сопряжения с персональными компьютерами с помощью специализированных устройств ввода-вывода информации и последующей обработки ЭМГ-информации специальными программными средствами является актуальной. Такой подход реализован в автоматизированной системе исследований электромиографических сигналов, созданной на базе серийного миоскопа MG 440 и ПЭВМ типа IBM PC, связанных между собой модулем сопряжения. Данная система была разработана в МГП "Инженерное бюро ХАИ" [3]. Однако ее программное обеспечение не позволяло производить анализ частотного состава электромиограмм, что и послужило основанием для разработки комплекса программного обеспечения, предназначенного для исследования спектральных характеристик ЭМГ-сигналов.
В этой связи потребности практического здравоохранения и научно-исследовательских учреждений в оборудовании для ЭМГ-исследований весьма высоки. Однако в настоящее время отечественная медицинская промышленность не выпускает ни одного сертифицированного серийного электромиографа. Стоимость же зарубежных аппаратов делает их недоступными даже для специализированных медицинских учреждений.
Помимо относительно низких затрат, еще одним достоинством данного подхода является возможность расширять комплекс исследований путем создания дополнительного программного обеспечения без изменения аппаратной части системы. Именно последний аспект и взят за основу данной работы, посвященной созданию пакета программ для исследования частотного состава электромиографических сигналов
Но, к сожалению, в данное время большинство отечественных медицинских учреждений не могут позволить себе приобретение современных миографов из-за их высокой стоимости. Одним из вариантов решения этой проблемы является модернизация имеющихся миографов предыдущего поколения путем сопряжения их с персональными компьютерами, снабженными специализированным программным обеспечением.
Автоматизированные системы измерения и обработки медико-биологической информации, использующие современные программные средства, существенно расширяют диагностические возможности современной медицины. Это касается и электромиографии - метода исследования нервно-мышечной системы посредством регистрации электрических потенциалов мышц.
Электромиография (ЭМГ) является единственным объективным и информативным методом исследования функционального состояния периферической нервной системы, патология которой в структуре неврологических заболеваний занимает ведущее место [1]. Электромиографические исследования позволяют не только установить характер заболевания, проводить его топическую диагностику, но и объективно контролировать эффективность лечения, прогнозировать время и этапы восстановления.
Актуальность темы
Обоснование и разработка пакета программ для электромиографических
Комментариев нет:
Отправить комментарий