ЕЛЕКТРОННА СИСТЕМА РЕЄСТРАЦІЇ ТА ОБРОБЛЕННЯ БІОЕЛЕКТРИЧНИХ СИГНАЛІВ

Автор:

Войтенко Володимир Павлович, Чернігівський національний технологічний університет (вул. Шевченка, 95, м. Чернігів, 14027, Україна)

Федорова Оксана Олександрівна, Чернігівський національний технологічний університет (вул. Шевченка, 95, м. Чернігів, 14027, Україна)

Єршов Роман Дмитрович, Чернігівський національний технологічний університет (вул. Шевченка, 95, м. Чернігів, 14027, Україна)

Мова статті: українська

Анотація:

Методи запису біопотенціалів, що генерує мозок, серце або м’язи, мають два основних аспекти застосування: медичний та дослідницький. Медична діагностика в умовах стаціонару найчастіше спирається на такі методи неінвазивних досліджень, в яких використовується громіздка та вартісна апаратура. Водночас актуальною проблемою залишається автономний контроль та поточний моніторинг стану людини як з метою своєчасного виявлення критичних станів, так і для визначення реакцій на ті чи інші впливи. Роботу присвячено вирішенню завдання створення дослідницького комплексу, який вміщує пристрій для попереднього оброблення біоелектричних сигналів, перетворення їх у цифрову форму та введення до персонального комп’ютера з метою наступного аналізу й відпрацювання алгоритмів функціонування портативної автономної електронної системи, яка розробляється вперше.

Ключові слова:

біоелектричні сигнали, біопотенціал, аналого-цифровий перетворювач, візуалізація

Список використаних джерел:

1. Sörnmo L. Bioelectrical Signal Processing in Cardiac and Neurological Applications / L. Sörnmo, P. Laguna. – Elsevier, 2005. – 688 p.

2. Petrenas A. An Echo State Neural Network for QRST Cancellation During Atrial Fibrillation / A. Petrenas, V. Marozas, L. Sörnmo, A. Lukosevicius // IEEE Trans. on Biomedical Engineering. – 2012. – Vol. 59, Num. 10. – P. 2950–2955.

3. Gil E. Heart Rate Turbulence Analysis Based on Photoplethysmography / E. Gil, P. Laguna, J. P. Mart´ınez, O. Barquero-Pe´rez, A. Garc´ıa-Alberola, L. Sörnmo // IEEE Trans. on Biomedical Engineering. – 2013. – Vol. 60, Num. 11. – P. 3149–3155.

4. Sandberg F. Prediction of Intradialytic Hypotension using PPG and ECG / F. Sandberg, R. Bailon, D. Hernando, P. Laguna, J. P. Martınez, K. Solem, L. Sörnmo // Computing in Cardiology. – 2013. – Vol. 40. – P. 1227–1230.

5. Behjat H. Statistical Parametric Mapping of Functional MRI Data Using Wavelets Adapted to the Cerebral Cortex / H. Behjat, N. Leonardi, D. Van De Ville // Proceedings of the 10th 2013 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, San Francisco, CA, USA, April 7–11, 2013. – P. 1070–1073.

6. Ветвицкий Е. В. Цифровой комплекс для ЭЭГ исследований : дис. … канд. техн. наук : спец. 05.11.17 / Е. В. Ветвицкий. – М., 2000. – 112 с.

7. Ebersole J. Current Practice of Clinical Electroencephalography / J. Ebersole, T. Pedley. – Lippincott Williams & Wilkins, 2003. – 974 p.

8. Зенков Л. Р. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). Руководство для врачей / Л. Р. Зенков. – М. : МЕДпресс-информ, 2011. – 368 с.

9. Жадин М. Н. Биофизические основы формирования электроэнцефалограммы / М. Н. Жадин. – М. : Наука, 1984. – 198 с.

10. Шагас Ч. Вызванные потенциалы мозга в норме и патологии / Ч. Шагас. – М. : Мир, 1975. – 318 с.

11. Рутман Э. М. Вызванные потенциалы в психологии и психофизиологии / Э. М. Рутман. – М. : Наука, 1979. – 642 с.

12. Эбеpт Г.-Х. Прoстой aнaлиз ЭKГ / Г.-Х. Эбеpт. – М. : Логосфepa, 2010. – 283 с.

13. Коломиец С. Н. Введение в ЭКГ / С. Н. Коломиец. – Одесса : ОНМУ, 2012. – 84 с.

14. Николаев С. Г. Практикум по клинической электромиографии / С. Г. Николаев. – Иваново : Государств. мед. академия, 2003. – 260 с.

15. ADS129x Low-Power, 8-Channel, 24-Bit Analog Front-End for Bio-potential Measurements (Rev. K). Texas Instruments production data SBAS459K. – 2010 (rev. August 2015).

16. LPC2148 Education Board. User’s Guide. – Embedded Artists AB, 2007.

Завантажити