Спасибо, повеселили на ночь глядя. Особенно смешно, как пыжится выглядеть научным работником человек, не могущий двух слов связать на родном языке. То, что ему, якобы проводившему научные работы, недоступны нормальные приборы тоже забавно, но первое - это просто "Аншлаг" какой-то, по степени надутости и апломба ("моя научная работа открыла значение сна ..Это даст большие возможности будущего. Уже сегодня мои разработки используются в технике").
Подкину идею: видел где-то описание серийного устройства, которое снимает ЭЭГ не электродами а каким-то браслетом, надеваемым на голову. Этот браслет подсоединен к коробке проводами, коробка обрабатывает сигналы и посылает их в комп.
Короче это что-то типа управления компом силой мысли:)
Автор описания отмечал, что научится управлять очень трудно, но возможно. Всего около десятка сигналов управления доступно. При малейшем сдвиге обруча на голове необходимо заново проводить калибровку. Короче недостатков много, но работает.... И еще нужно обязательно заземление...
Здравствуйте !!! У меня такой вопрос .
По основной работе я занимаюсь с ЭКГ сигналами (www.elmedsys.ru) , с ЭЭГ знаю и представляю как , но не работал . В настоящий момент есть раработка - кардиореспираторный холтеровский монитор , с реализацией: суточная запись 3 независимых каналов ЭКГ,пульсоксиметрии, регистрация храпа, видеомониторинг сна, двигательной активности пациента , артериального давления,экскурсии грудной клетки и брюшной стенки.
Вместо 3х каналов ЭКГ есть возможность снимать 1 канал ЭКГ и 2 биполярных канала ЭЭГ. 1 Чувствительность 50мкв/см наверно позволит это сделать.Это представляет интерес в анализе структуры сна . Мой вопрос в том , как наложить 2 биполярых отведения ЭЭГ для анализа фаз сна, при этом чтобы достигались удобства пациента(при сне),возможно ли ?. ЭОГ снимал с одного канала , сигнал хороший. Возможно ли снять через 2 биполярных отведения сигнал (1:ЭОГ) и (2:ЭЭГ) для анализа фаз сна?
Что такое видеомониторинг сна? и ЭОГ? впервые про ЭОГ слышу.
Как давление меряешь? неужто манжетой?
на ЭЭГ надо бы посильнее 50 мкв, лучше 15 где то, но это он входных операционников сильно зависит. Экскурсию специальным браслетом меряет?
И кстати двух биполярных каналов для ЭЭГ мало, надо по два отведения (на каждое полушарие) для лобных, теменных и затылочных долей минимум.
а для анализа сна нужно полноценную ЭЭГ каналов на 20
Если автору еще интересен вопрос по openEEG. Могу сказать что сейчас плотно занимаюсь данным вопросом, как по сборке тестового образца один-в-один так и по замене ряда деталей на более ширпотребовские.
и публике "почему это интересно?"
если посмотреть на OCZ NIA где всего 2,5 канала и приметивнеший софт но позволяет уже много делать. Это очень большая перспектива.
С точки зрения схемотехника это 10% еще 30% это софт, а вот 60% это методики обучения человека. причем эти методики могут в итоге оказаться деньгами.
Народ а кто нибуть разбирался как устроены датчики энцефалографа???
Схему усиления, фильтрации и преобразования в бинарный код это не так и сложно =).А вот устройство датчиков и их крепление это более серьезный вопрос =).
xVekx писал(а):Народ а кто нибуть разбирался как устроены датчики энцефалографа???
А никак... Обычные металлические пластинки, как правило - посеребренная латунь. Или из нержавейки.
"Шапочка" - в виде резиновых шнурков, соединенных между собой в точках пересечения пластмассовыми цилиндриками с двумя крест-накрест выполненными отверстиями. К этим же шнуркам крепятся в нужных точках и круглые электоды, имеющие прорезанную поперек оси "нашлепку".
Выслушай и противную сторону, даже если она и противна
xVekx писал(а):Народ а кто нибуть разбирался как устроены датчики энцефалографа???
А никак... Обычные металлические пластинки, как правило - посеребренная латунь. Или из нержавейки.
"Шапочка" - в виде резиновых шнурков, соединенных между собой в точках пересечения пластмассовыми цилиндриками с двумя крест-накрест выполненными отверстиями. К этим же шнуркам крепятся в нужных точках и круглые электоды, имеющие прорезанную поперек оси "нашлепку".
Посеребрянные очень сильно окисляются.
Самые стабильные получились то ли из заклепок то ли из заготовок для винтов из титана. Как то разговаривал с одним знакомым я ему говорю мне бы золоченые контакты что бы не окисллись, а он мне горсть этих деталюшек. Выглядят как заклепки со сферической головкой. Правда от них отпечатки на коже остаются если сильно затянуть резиновые жгуты.
Но как говорят профессионалы необходимо использовать "влажные" датчики если хочешь качество.
Кстати, "продаю" военное ноу-хау: для длительной электростимуляции, чтобы подэлектродные прокладки, пропитанные 0,9% р-ром хлористого натрия (поваренной соли) не высыхали, использовались замшевые (мягкая кожа) прокладки. Держат влагу до суток. Можно использовать, например, "подушечки" для саксофона - там как раз очень мягкая замша.
Выслушай и противную сторону, даже если она и противна
хм странно когда я лежал в больнице меня не просили бриться наголо =),
для качественного контакта электрод - кожа. Может вместо электрода можно использовать катушку из 2-10 витков провода ?
используется специальная подэлектродная паста. Я когда-то с успехом использовал "Поморин" (была такая зубная паста на минеральной воде).
Может вместо электрода можно использовать катушку из 2-10 витков провода?
Капец! Приплыли... ЗАЧЕМ??????
Одно дело когда лежишь як трупик и совсем другое дело когда пытаешся играться для примера в кваку. Ради эксперемнта заснимите себя за игрой к кваку на камеру . Сами страшно будет
Тут и потоотделение повышенное и спонтанные рекции мышиц головы. Очень трудно обеспечить надежный контакт который бы не деградировал в течении 1-2 часов .
При любых мышечных сокращениях (мышц головы) ЭЭГ Вы просто не зарегистрируете - вторые "утонут" в первых...
Что тут можно сказать. Изучайте современные методы обработки сигналов.
Классическая (медицинская) методика не использует даже 1/100 современных методов обработки сигналов. Что реально изучается только одна амплитуда, даже элементарные вещи как дрожание фаз не используется! А уж разложить в ортогональных базисах или показать динамическое разложение фурье полученных данных. Это оказывается такое открытие для медиков. Они про это слышали но ни разу не видели. А то что необходимо на самом деле делать вевлет-преобразования и речи просто не идет! А мышечные реакции реакции режутся довольно просто. На то и используется несколько каналов съема и модель распределения тех самых мышечных волокон по отношению к датчикам.
Просто складывается такое ощущуение что они (медики) застряли в 20-30 годах с АМ модуляцией. Хотя на столе стоит 3G -аппарат
Вы пишете об очень интересных вещах! Поэтому:
1. Нельзя ли привести ссылочки на них (для самообразования), хотя бы на начальном уровне.
2. Как, все-таки, упомянутые Вами преобразования можно применить, чтобы выделить один НЕстационарный процесс на фоне другого нестационарного процесса?
Выслушай и противную сторону, даже если она и противна
Тезисы- что нужно знать при обработке сигнала.
1) сначала нужно знать- что мы ищем. Например, у нас наблюдается периодический сигнал с "Подставкой" из постоянного тока.
Вот и определяемся- что нас интересует- постоянная или переменная составляющая.
2) задаться критериями определения изменения сигнала, на основе которого мы ищем что-то в нашем сигнале.
Например, мы разработали метод определения экстремальных точек зашумленного сигнала- не только точек максимума-минимума, но и точек перехода сигнала из монотонного изменения к другому виду изменения. Он как раз основан на выборе критерия изменения сигнала. Этот критерий может задаваться и вручную, и путём анализа сигнала. Очень хорошо подкрепить полученный параметр вероятностной характеристикой- например, искомая точка определена с вероятностью 0,9. Есссно, при разных методах вероятность определения будет меняться.
3) При обработке сигнала не забывать о достоверности полученных материалов. Например, если в результате манипуляций с обработкой и последующим разложением сигнала в ряд Фурье вы получите составляющие гармоники сигнала выше 500Гц, а частота квантования сигнала - 1кГц, то эти частоты- ложные, поскольку они априори не могут содержаться в первичном зарегистрированном сигнале.
4) Очень осторожно использовать различные фильтрации сигнала, поскольку они вносят фазовые искажения.
5) В некоторых случаях для анализа сигнала желательно использовать нелинейное усиление при логарифмическом усилении мы уменьшим динамический диапазон сигнала, при экспоненциальном- наоборот, увеличим.
6) Короче, сначала надо определиться с задачей, а потом уже искать методы обработки.
Для понимания Ваших задач было бы неплохо посмотреть на зарегистрированный сигнал, снабжённый комментариями типа "здесь мы ищем зубец на энцефалограмме, а здесь нас интересует изменение постоянной составляющей в результате тремора".
Вы пишете об очень интересных вещах! Поэтому:
1. Нельзя ли привести ссылочки на них (для самообразования), хотя бы на начальном уровне.
2. Как, все-таки, упомянутые Вами преобразования можно применить, чтобы выделить один НЕстационарный процесс на фоне другого нестационарного процесса?
Вообще то как раз исходим из того что мозг это конечный автомат (очень сложный но конечный) и на этом множестве ищем паттерны его состояния. Например я думаю про кошку. Но вот я думаю о ней силдя или занимаясь бегом не важно. Вопрос в выделении паттерна КОШКА.
По мат аппарат можно начать читать тут http://prodav.narod.ru/wavelet/index.html или тут http://masters.donntu.edu.ua/2007/kita/ ... /text8.htm вообще искать поисковиком. Единственное что данная тема очень сильна заспамена «финансистами» они шибко года 3-4 назад запали на эту методику для прогнозирования рынка.
А возвращаясь к аппаратной теме. Могу сказать что для примера исходя из верхних пределов 40-50 Гц ритмов мозга и рекомендуемой частой дискретизации 200 или 250 Гц можно сказать что что в лучшем случаи синусоида по 10 точкам это плохо. А учитывая что во многих проектах и в том числе openeeg используется последовательная выборка (оцифровка) через внутренний АЦП с переключателем. Можно допустить потери в точности определения реакции зон мозга довольно плохие. Тут есть где развернуться в аппаратной части.
Сэр Мурр писал(а):Тезисы- что нужно знать при обработке сигнала.
1) сначала нужно знать- что мы ищем. Например, у нас наблюдается периодический сигнал с "Подставкой" из постоянного тока.
Вот и определяемся- что нас интересует- постоянная или переменная составляющая.
2) задаться критериями определения изменения сигнала, на основе которого мы ищем что-то в нашем сигнале.
Например, мы разработали метод определения экстремальных точек зашумленного сигнала- не только точек максимума-минимума, но и точек перехода сигнала из монотонного изменения к другому виду изменения. Он как раз основан на выборе критерия изменения сигнала. Этот критерий может задаваться и вручную, и путём анализа сигнала. Очень хорошо подкрепить полученный параметр вероятностной характеристикой- например, искомая точка определена с вероятностью 0,9. Есссно, при разных методах вероятность определения будет меняться.
3) При обработке сигнала не забывать о достоверности полученных материалов. Например, если в результате манипуляций с обработкой и последующим разложением сигнала в ряд Фурье вы получите составляющие гармоники сигнала выше 500Гц, а частота квантования сигнала - 1кГц, то эти частоты- ложные, поскольку они априори не могут содержаться в первичном зарегистрированном сигнале.
4) Очень осторожно использовать различные фильтрации сигнала, поскольку они вносят фазовые искажения.
5) В некоторых случаях для анализа сигнала желательно использовать нелинейное усиление при логарифмическом усилении мы уменьшим динамический диапазон сигнала, при экспоненциальном- наоборот, увеличим.
6) Короче, сначала надо определиться с задачей, а потом уже искать методы обработки.
Для понимания Ваших задач было бы неплохо посмотреть на зарегистрированный сигнал, снабжённый комментариями типа "здесь мы ищем зубец на энцефалограмме, а здесь нас интересует изменение постоянной составляющей в результате тремора".
Про 25 кадр наверное все слышали.
Что делаем, берём 8 светодиодов. Для них реализуем алгоритм что только 3 определённых загорались одновременно. Остальные загорались равномерно, хоть от генератора случайных чисел. Главное равномерно.
Обучаемся - смотрим сперва на малой частоте смены шаблонов для примера 2 Гц. В уме держим эту комбинацию. По ЭЭГ видно как мозг срабатывает когда шаблон в голове совпадает с видимым. Постепенно начинаем повышать частоту при 10 Гц сознание не может выделить момент загорания этих 3-х светодиодов, но мозг срабатывает во всю. Главное водить синхронизацию между ЭЭГ и светодиодами. А вот потом начинается самое интересное, о чем я не могу пока сказать.
А теперь пофантазируем. Обучим мозг не 1 комбинации а 20-30 понимаете что можно сделать?
Да, знаю. Открываем бумажную "Компьюетерру" номер 01-02 2009 год, и на странице 7 читаем заметку "мысли в клеточку". Суть заметки- японцам удалось считать изображение с человеческого мозга. Еснно, не в качестве "высокого разрешения", а в виде черно-белого изображения, уже можно различать некоторые простые фигуры и буквы. Оборудование для этого самому не сделать...
представленный Вами материал действительно очень интересен. Хочу только пожелать успехов в реализации этого метода. Мне уже, к сожалению, не успеть... Возраст не тот.
Лабораторией электрофизиологии, которой я заведовал, до меня руководил Владимир Иванович Табин, разработавший "на трех трубках и паре капель собственной слюны" метод электромиотопографии, позволивший ему получить действительно новые данные о строении и функционировании мышц. Не знаю, знакома ли Вам его докторская диссертация (по разделу физиологии, название, к сожалению, запамятовал), но по фамилии, думаю, в центральной мед. (?) библиотеке её можно отыскать. Да и публикаций по теме у него было десятка два. Поэтому я прекрасно знаю о всех тех сложностях, с которыми приходится сталкиваться при анализе биологических сигналов.
Жаль, что тема "закрытая", очень интересно было бы ознакомиться с конкретными полученными результатами.
Выслушай и противную сторону, даже если она и противна
То, что ему, якобы проводившему научные работы, недоступны нормальные приборы тоже забавно, но первое - это просто "Аншлаг" какой-то, по степени надутости и апломба ("моя научная работа открыла значение сна ..Это даст большие возможности будущего. Уже сегодня мои разработки используются в технике"). 
И еще нужно обязательно заземление...
