La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore

La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore

Biosegnali Corso Intelligenza Artificiale 09 – Novembre– 2006 Ing. A. Travaglianti Università degli studi di Catania Dip. Ingegneria Informatica e delle.

Presentazioni simili


Presentazione sul tema: "Biosegnali Corso Intelligenza Artificiale 09 – Novembre– 2006 Ing. A. Travaglianti Università degli studi di Catania Dip. Ingegneria Informatica e delle."— Transcript della presentazione:

1 Biosegnali Corso Intelligenza Artificiale 09 – Novembre– 2006 Ing. A. Travaglianti Università degli studi di Catania Dip. Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni

2 I biosegnali sono segnali elettrici prodotti dal corpo umano e servono a veicolare Informazioni lungo il corpo umano stesso. Questi segnali sono generalmente trasmessi dai nervi mediante un potenziale dazione, tale potenziale è dovuto alla variazione della concentrazione di ioni. Lampiezza del potenziale dazione può sfiorare i 100 mV. Biosegnali Il tratto con pendenza positiva corrisponde ad una depolarizzazione molto elevata, mentre il tratto successivo rappresenta una iperpolarizzazione della membrana nervosa.

3 EEG Elettroencefalogramma MEG Magnetoencefalogramma ECG Elettrocardiagramma EMG Elettromiografia EOG Elettrooculografia TMS Stimolazione Magnaticatranscranica Studio dei biosegnali

4 Fisiologia umana: provenienza dei segnali EEG Il neurone : Il neurone è una cellula eccitabile in grado di ricevere, elaborare e trasmettere informazioni alle cellule adiacenti per mezzo di impulsi (potenziali dazione o spike). Strutturalmente il neurone presenta un corpo cellulare o soma contenente il nucleo della cellula separato dal resto della cellula, da esso partono i dendriti e lassone (figura 1).

5 Fisiologia umana: provenienza dei segnali EEG A livello della corteccia cerebrale i due tipi di cellule più importanti sono le cellule: Piramidali :hanno corpi cellulari grandi di forma piramidale e possiedono lunghi Dendriti. I campi generati dalle cellule piramidali sono campi aperti e le correnti extracellulare possono essere registrati mediante elettrodi posti sullo scalpo (EEG). Non piramidali : sono piccole, di forma stellata e hanno assoni corti che si proiettano su neuroni locali. I campi da esse generati sono campi chiusi e non si sommano, quindi le correnti intra ed extracellulari non producono campi elettrici e magnetici.

6 I potenziali rilevabili tramite EEG sono quelli associati a correnti all'interno dell'encefalo che fluiscono perpendicolarmente rispetto allo scalpo. Una tecnica complementare all'EEG è la magnetoencefalografia (MEG), che permette di misurare le correnti che fluiscono parallelamente allo scalpo. EEG Variazioni durante l'età L'EEG varia durante l'età, in particolar modo dalla nascita fino all'adolescenza. Durante l'età adulta il tracciato rimane costante, per tornare a modificarsi durante la vecchiaia.Il tracciato del bambino è molto differenziato da quello dell'adulto.

7 Metodo diagnostico Essendo di esecuzione facile e non invasivo, l'EEG rappresenta un esame di base in neurologia. Ha il suo valore diagnostico maggiore nella diagnosi delle epilessie, nel caso di malattie infiammatorie come meningiti ed encefaliti oppure nelle encefalopatie. Altre volte l'EEG può indicare un processo focale come un tumore o un'ischemia cerebrale, nella maggior parte dei casi senza però essere in grado di determinare il tipo di lesione. EEG

8 EEG: Sistema Internazionale Gli elettrodi vengono applicati in base a coordinate standard, il cosiddetto Sistema Internazionale introdotto dalla International Federation of Electroencephalography nel 1958.

9 I parametri fondamentali dellEEG sono: La frequenza (misurata in Hz, numero di onde al sec) Lampiezza (misurata in μV) delle oscillazioni dipotenziale, o onde EEG. In base a tali parametri si distinguono onde a diversa frequenza: alfa, beta, delta e teta. La variazione in ampiezza di tali onde si correla specificamente ad eventi fisiologici (sonno, stimolazioni sensoriali etc.) e patologici (tumori, ematomi, epilessia etc.) Periodo dellonda Ampiezza dellonda Parametri EEG

10 Studio dell EEG L'elettroencefalogramma (EEG) registra l'attività elettrica cerebrale tramite elettrodi di superficie posizionati sulla testa secondo uno schema fisso (standard 10-20). L'EEG e la MEG hanno una natura oscillatoria. Ampiezze : EEG da 20 a 100 mV MEG da 50 a 900 fT.Frequenze : da 1 a 70 Hz. Gran parte dei tracciati EEG e MEG sembrano altamente casuali e, non essendo spesso riconducibili a particolari stati mentali, vengono semplicemente considerati come attività spontanea o di fondo.

11 Ritmo Frequenza Hz Ampiezza (mV) Stati mentali, livelli di coscienza delta0, Condizioni patologiche teta Sonno profondo alfa Rilassamento mentale beta Attenzione, concentrazione gamma>301-20Attenzione, concentrazione Onde EEG

12 Veglia bassa ampiezza alta frequenza Stadio 1 per la maggior parte onde teta Stadio 2 complessi K fusi del sonno Stadio 3 compaiono le onde delta Stadio 4 maggioranza di onde delta Sonno REM simile allo stadio 1, ma con rapidi movimenti oculari Onde EEG

13 Elaborazione dei segnali EEG é il segnale cerebrale e occupa una banda 0.1 – 40 Hz. è dovuto essenzialmente alle contrazioni muscolari ed ha uno spettro centrato sui 70Hz è dovuto allinterferenza di rete cioè ha uno spettro centrato sui 50Hz ha una rappresentazione spettrale ottenuta dalla somma degli spettri precedenti

14 Amplificazione dei segnali EEG Il parametro che specifica la capacità di un amplificatore di essere insensibile alle sorgenti comuni di rumore prende il nome Common Mode Rejection Ratio (CMRR).

15 Magnatoencefalografia MEG E un tecnica complementare allEEG, consente di studiare la funzionalità cerebrale tramite la misura del campo magnetico generato dalle correnti cerebrali. Uno dei vantaggi di questa tecnica risiede nella possibilità di identificare le aree cerebrali attivate durante specifici processi cerebrali con grande risoluzione temporale e buona risoluzione spaziale, in quanto i campi magnetici non sono distorti come quelli elettrici nellattraversare il cervello, il cranio e il cuoio capelluto.

16 Sensori magnatici: SQUID Visto che i campi magnetici prodotti dal cervello sono estremamente piccoli (circa 1 miliardesimo del campo magnetico della terra, da 50 a 900 fT), la MEG si basa su sensori ultrasensibili chiamati SQUID (Superconducting QUantum Interference Device),

17 Lattivazione elettrica delle cellule del muscolo cardiaco (miociti) ha luogo mediante gli stessi meccanismi di attivazione elettrica delle cellule nervose. Lampiezza del potenziale dazione delle cellule cardiache e nervose è tra laltro simile (100 mV), tuttavia la durata degli impulsi elettrici nel muscolo cardiaco è di due ordini di grandezza superiore rispetto a quella dei potenziali dazione che si hanno nel muscolo scheletrico e nelle cellule nervose. Attivazione elettrica del cuore, ECG

18 Segnali ECG

19 Onda P: è la prima onda che si genera nel ciclo, corrisponde alla depolarizzazione degli atri. É di piccole dimensioni, poiché la contrazione degli atri non è cosi potente. La sua durata varia tra i 60 e i 100 ms. Complesso QRS: si tratta di un insieme di tre onde che si susseguono l'una all'altra e corrisponde alla depolarizzazione dei ventricoli. L'onda Q è negativa e di piccole dimensioni; la R è un picco molto alto positivo; la S è una onda negativa anch'essa di piccole dimensioni. La durata dell'intero complesso è compresa tra i 60 e 90 ms. Onda T: è l'ultima onda ad apparire e rappresenta la ripolarizzazione dei ventricoli. Non sempre è identificabile, perché può anche essere di valore molto piccolo. Onda U: è un'onda che non sempre è possibile apprezzare in un tracciato.

20 Heart rate variability HRV La Heart Rate Variability (HRV) e' una tecnica per misurare ed analizzare la variabilita' della frequenza cardiaca, lHRV viene valutato in risposta a fattori quali il ritmo del respiro, gli stati emozionali, lo stato di ansia, stress, rabbia, rilasssamento, pensieri, etc. La HRV e' correlata alla interazione fra il Sistema Nervoso Simpatico e Parasimpatico.

21 tacogramma RR La distanza temporale fra un battito cardiaco ed il successivo viene chiamato tempo R-R e viene espresso in millisecondi (ms). Il tacogramma viene raccolto normalmente nell'arco di 4-5 minuti (cioe' vengono conteggiati circa 300 battiti cardiaci in tutto).

22 Bande di frequenza del segnale RR 1) VLF ( 0.01 e 0.04 Hz ) La banda VLF e' dovuta in parte all'attivita' del Sistema Nervoso Simpatico, inoltre dai cambiamenti nella termoregolazione, ed in ambito psicologico, e' influenzata dalle preoccupazioni e dai pensieri ossessivi (worry and rumination) 2) LF ( 0.04 e 0.15 Hz ) La banda delle LF viene considerata principalmente dovuta all'attivita' del Sistema Nervoso Simpatico, e all'attivita' di regolazione dei barocettori. 3) HF ( 0.15 e 0.4 Hz ). La banda delle HF viene considerata espressione dell'attivita' del Sistema Nervoso Parasimpatico e del Vagale. Questa zona di frequenze subisce una elevata influenza da parte del ritmo e profondita' della respirazione. Entrambi questi parametri esprimono il grado complessivo della variabilita' della frequenza cardiaca, quindi la attivita' complessiva del Simpatico + Parasimpatico. Il rapporto invece fra Simpatico e Parasimpatico viene invece misurato dal rapporto fra LF/HF

23 Analisi non lineare dellHRV: Poincarè plot I segnali HRV possono anche essere visti come segnali con proprietà non lineari in quanto essi sono generati da meccanismi di regolazione complessi. Nella seguente figura, vengono mostrate, la serie temporale di un segnale HRV (a), il relativo spettro di potenza (b) ed il tracciato di Poincarè, per un soggetto in salute e per un soggetto con insufficienza renale. Il Pincarè plot è un metodo geometrico per per analizzare la dinamica dellHRV. E una correlazione grafica tra intervalli R-R consecutivi

24 Anomalie cardiache Tachicardia: La frequenza del battito cardiaco supera i 100 b/mTachicardia Aritmia sinusale: La frequenza cardiaca in condizioni di riposo non è regolare.Aritmia sinusale Blocco seno-atriale: L'impulso che si origina nel nodo seno-atriale non possa diffondersi completamente nel resto del miocardio.Blocco seno-atriale Ischemia e infarto miocardico: Quando si verifica una insufficiente irrorazione sanguigna del miocardio, questo deprime i suoi processi metabolici in quanto c'è mancanza di ossigeno, si produce un eccesso ristagnante di anidride carbonica e il materiale nutritizio viene a mancare. In questi casi la ripolarizzazione delle membrane si verifica solo parzialmente o non si verifica più. Sul tracciato ECG l'infarto e l'ischemia sono caratterizzati da anomalie riguardanti le onde Q, i segmenti ST e le onde T.Ischemiainfarto

25 EOG Cornea: è la porzione anteriore della tonaca fibrosa dell'occhio. Cristallino: rappresenta la "lente" dell'occhio. Iride: è una formazione circolare, pigmentata, localizzata dietro la cornea e davanti al cristallino. Retina: è la membrana più interna dell'occhio.

26 Sistemi eye tracking sistemi ottici: i quali tipicamente utilizzano la riflessione infrarossa sistemi elettrici: che sfruttano la registrazione elettrooculografica EOG

27 I muscoli: EMG Le fibre muscolari sono organizzate in gruppi, ciascuno raggiunto dalle ramificazioni terminali di un singolo motoneurone. le fibre da esso innervate costituiscono lunità motoria

28 Lattività elettrica dei muscoli può essere misurata tramite lelettromiografia (EMG). I segnali EMG si originano dallattività elettrica delle singole unità motorie. EMG interferenziale: vengono utilizzati elettrodi applicati alla superficie cutanea. EMG unitaria: vengono utilizzati elettrodi ad aghi inseriti nel muscolo. Nel primo caso si registra lattività complessiva del muscolo, mentre risulta limitata la discriminazione delle singole unità; nel caso degli elettrodi ad aghi, invece, è possibile indagare in maniera precisa lattività delle singole unità motorie, con linconveniente, però di essere una tecnica invasiva. Tecniche elettromiografiche

29 Spettro di potenza Esiste una certa corrispondenza, in condizioni isometriche, tra andamenti di valori elettromiografici ed elettromeccanici in esercizi affaticanti: quanto più aumenta la fatica muscolare, tanto più diminuiscono il contenuto in frequenza e la forza espressa dal muscolo.

30 Stimolazione magnetica transcranica: TMS La stimolazione magnetica transcranica (TMS) è una metodica di stimolazione non invasiva del cervello. Lapparecchiatura è costituita da un generatore di corrente di elevata intensità e da una sonda mobile la quale viene posta a diretto contatto dello scalpo del paziente. Quando attivato, il generatore di corrente produce un campo elettrico che viene veicolato lungo la sonda. Il campo elettrico a sua volta produce un campo magnetico che ha la proprietà di poter passare attraverso le strutture dello scalpo senza alcuna dispersione. Il sistema è capace di produrre campi magnetici fino a 2,5 Tesla, in un tempo inferiore ai 200 μsec.

31 Ambito di utilizzo della TMS Permette di individuare patologie che comportano unalterazione della funzionalità di diverse strutture nervose. In particolar modo consente di stabilire se esistano delle lesioni di diversa natura (infiammatoria, ischemica, compressiva, tumorale) lungo la via motoria.

32 Esempi di stimolazione TMS Intervallo interstimolo Latenza Ampiezza picco-picco Risposta allinterstimolo

33 Campionamento di un segnale

34

35 Teorema del campionamento uniforme (Shannon): un segnale analogico e rappresentato dai suoi campioni presi con passo costante T,ovvero con cadenza fc = 1/T, se: 1. il segnale e a banda rigorosamente limitata, cio`e il suo spettro soddisfa la condizione: 2. la cadenza di campionamento è maggiore o uguale a quella di Nyquist, cioè: fc > 2B, dove B è la banda del segnale. Teorema del campionamento

36 Filtri Infinite Impulse Response (IIR): n = 0, b è uno scalare. Filtri AR o autoregressivi Finite Impulse Response (FIR): m = 0, a è uno scalare. Filtri MA o moving avarage Se entrambi n, m sono diversi da zero si parla di filtri ARMA.

37 Esempi di Filtraggio

38 Discrete Fourier Transform t = (0:1/100:10-1/100); x = sin(2*pi*15*t) + sin(2*pi*40*t); plot(t(1:100),x(1:100)) y = fft(x); % Compute DFT of x m = abs(y); p = unwrap(angle(y)); f = (0:length(y)-1)*99/length(y); plot(f,m); title('Magnitude'); set(gca,'XTick',[ ]);

39 Principali filtri digitali IIR (MATLAB) Bessel (analog only) [b,a] = besself(n,Wn,options) Butterworth [b,a] = butter(n,Wn,options) Chebyshev Type I [b,a] = cheby1(n,Rp,Wn,options) Chebyshev Type II [b,a] = cheby2(n,Rs,Wn,options) Elliptic [b,a] = ellip(n,Rp,Rs,Wn,options) Wn è la frequenza di cutoff normalizzata alla frequenza di nyquist. Per esempio se la frequenza di campionamento fs è 1000 Hz, se si vuole filtrare a 300 Hz si ha Wn = 300/500 = 0.6.

40 Principali filtri digitali IIR (MATLAB) Butter filter Chebyshev filter 1 Chebyshev filter 2 Elliptic filterBessel filter

41 Filtri FIR Principali vantaggi dei filtri FIR: Hanno una fase lineare Sono sempre stabili Sono filtri lineari Allo startup hanno un transiente finito. Un principale svantaggio dei filtri FIR è che essi richiedono un ordine elevato rispetto ai filtri IIR In matlab I principali filtri FIR sono: fir1, fir2, firls, remez, fircls, fircls1, and firrcos

42 Analisi spettrale La densità spettrale di potenza indica come la potenza del segnale si distribuisce Alle varie frequenze che compongono il segnale stesso. w = 2pf/fs, where fs is the sampling frequency. La quantità Pxx è definita come densità spettrale di potenza e lunità di misura è Watts/rad/sample (Watt/rad) o watts/hertz.

43 Esempio di analisi spettrale Periodogram method randn('state',0) fs = 1000; % Sampling frequency t = (0:fs/10)./fs; % One-tenth of a second worth of samples A = [1 2]; % Sinusoid amplitudes f = [150;140]; % Sinusoid frequencies xn = A*sin(2*pi*f*t) + 0.1*randn(size(t)); periodogram(xn,rectwin(length(xn)),1024,fs); periodogram(xn,hamming(length(xn)),1024,fs);

44

45


Scaricare ppt "Biosegnali Corso Intelligenza Artificiale 09 – Novembre– 2006 Ing. A. Travaglianti Università degli studi di Catania Dip. Ingegneria Informatica e delle."

Presentazioni simili


Annunci Google