biosignals processing
Dotaz
Zobrazit nápovědu
The phenomenon of retinal vein pulsation is still not a deeply understood topic in retinal hemodynamics. In this paper, we present a novel hardware solution for recording retinal video sequences and physiological signals using synchronized acquisition, we apply the photoplethysmographic principle for the semi-automatic processing of retinal video sequences and we analyse the timing of the vein collapse within the cardiac cycle using of an electrocardiographic signal (ECG). We measured the left eyes of healthy subjects and determined the phases of vein collapse within the cardiac cycle using a principle of photoplethysmography and a semi-automatic image processing approach. We found that the time to vein collapse (Tvc) is between 60 ms and 220 ms after the R-wave of the ECG signal, which corresponds to 6% to 28% of the cardiac cycle. We found no correlation between Tvc and the duration of the cardiac cycle and only a weak correlation between Tvc and age (0.37, p = 0.20), and Tvc and systolic blood pressure (-0.33, p = 0.25). The Tvc values are comparable to those of previously published papers and can contribute to the studies that analyze vein pulsations.
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
Analysis of biomedical signals is a very challenging task involving implementation of various advanced signal processing methods. This area is rapidly developing. This paper is a Part III paper, where the most popular and efficient digital signal processing methods are presented. This paper covers the following bioelectrical signals and their processing methods: electromyography (EMG), electroneurography (ENG), electrogastrography (EGG), electrooculography (EOG), electroretinography (ERG), and electrohysterography (EHG).
Biological systems manifest continuous weak autoluminescence, which is present even in the absence of external stimuli. Since this autoluminescence arises from internal metabolic and physiological processes, several works suggested that it could carry information in the time series of the detected photon counts. However, there is little experimental work which would show any difference of this signal from random Poisson noise and some works were prone to artifacts due to lacking or improper reference signals. Here we apply rigorous statistical methods and advanced reference signals to test the hypothesis whether time series of autoluminescence from germinating mung beans display any intrinsic correlations. Utilizing the fractional Brownian bridge that employs short samples of time series in the method kernel, we suggest that the detected autoluminescence signal from mung beans is not totally random, but it seems to involve a process with a negative memory. Our results contribute to the development of the rigorous methodology of signal analysis of photonic biosignals.
- MeSH
- klíčení fyziologie MeSH
- luminiscence * MeSH
- vigna růst a vývoj MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
- práce podpořená grantem MeSH
Monitoring of heart rate variability (HRV) and oxygen saturation is important in medicine as well as training of top athletes. Our work describes the implementation of pulse oximetry functions in sensor system for measurement of biosignals. It allows us to follow along even pulse biosignal and the flow rate of blood.
Roboty vnímáme nejčastěji jako pomocníky člověka odstraňující namáhavou a monotónní práci. Vzhledem k nemocným a postiženým lidem začíná jejich uplatnění a nasazení v poslední době vzrůstat. Nejvíce se uplatňují v následujících oblastech: Katedra biomedicíncké informatiky (KBI), FBMI ČVUT se ve svých projektech zabývá mj. výzkumem funkčních protéz, asistivních technologií pro hendikepované a experimentálními diagnostickými přístroji. Pro ovládání funkčních protéz, tak pro užití asistivních technologií (např. pohyb kurzoru myši po obrazovce umožňující kvadruplegikovi psát nebo ovládat invalidní vozík) je nezbytné využít dostupných biologických signálů nejčastěji EMG (elektromiogram), EOG (elektrookulogram). Zařízení umožňující postiženému ovládat asistivní pomůcku nebo protézu musí vhodně zpracovat tyto biologické signály a ve vhodném datovém formátu jako řídící veličiny je postoupit řídícímu počítači. Zařízení představující interface mezi člověkem a technologií nazýváme rozhraní člověk – stroj (Human Machine Interface). V rámci pracoviště KBI byli vyvinuté následující rozhraní: Kurzor myši řízený EMG, EOG Prototyp předloketní protézy řízený EMG Kurzor myši řízený EMG signálem představuje rozhraní, které zesílí EMG signál, poté odfiltruje síťový šum a následně provede operaci prahování a transformaci na TTL logiku, kterou zpracuje mikrokontroler a sériovou linkou RS 232 pošle do PC, kde program běžící na pozadí Windows zabezpečí inkrementaci nebo dekrementaci souřadnice kurzoru myši. Kurzor myši řízený EOG signálem představuje zařízení, které signál zesílí a následně odfiltruje všechny mimovolní pohyby oka ze signálu a takto získané napětí A/D převodníkem převede na digitální signál. Tento digitální signál je mikrokontrolérem zprůměrňován klouzavým oknem a poslán přes sériovou linku do PC. Zde opět na pozadí operačního systému běží program, který hodnoty převede na pozici myši na obrazovce. Prototyp předloketní protézy paže řízený pomocí EMG signálů v pozičním a rychlostním módu využívá zařízení obsahující šesti kanálový snímač EMG potenciálů, který zpracuje signál ze šesti nezávislých svalů a mikrokontrolér v něm umístěný zpracuje signály do datového formátu obsahujícího příznak kanálu a amplitudu EMG, který odešle přes sériovou linku RS 232 – USB do řídícího počítače ALIX. ALIX obsahuje řídící logiku protézy a distribuuje povely k řídícím jednotkám pohonů EPOS, které spolu komunikují prostřednictvím CAN sítě.
We consider robots most frequently as assistant for difficult, hard and monotonous work. Importance of robots rise up regarding handicapped people. Department of Biomedical Informatics, Czech Technical University in Prague deals with research and development of active prostheses, assistive technologies for handicapped and experimental diagnostic instruments. The control of active prosthesis or assistive technology is based on available biological signals. The mostly used is EMG or EOG. An example of assistive technology can be a motion of mouse pointer on the screen enabling to quadriplegic to write or operate a wheelchair. The developed device has to correctly process the biosignals and drive the processed biosignals to a control PC as control variables in correct format of data. The device is consisted of interface between a human and the technology so it is called Human Machine Interface (HMI). The following interfaces were developed on the Department of Biomedical Informatics: Mouse pointer controlled by EMG, EOG Prototype of upper limb prosthesis controlled by EMG Mouse pointer controlled by EOG is device which amplifies the signal, filters all nonvolatile motion of the eye out of the signal. The filtered signal is converted by A/D converter to digital signal. The digital signal is smoothen by running average by microcontroller and it is driven via serial bus to PC. The program for operating the device is also written to control the position of the mouse pointer. Prototype of upper limb prosthesis controlled by EMG signals in position and velocity mode is consisted of the devices including six channel EMG sensor, which processes the signal from six independent muscles and an inner microcontroller processes the signal to channel_sign and amplitude format. The signal is afterwards sent via serial bus RS232 – USB to control embedded ALIX PC. ALIX contains control logic of the prosthesis a regulate control commands to control units EPOS. The EPOS units communicate via CAN bus.
... Temperature and heat 49 -- 3.1.3 Equations of state and basic processes in gases 51 -- 3.1.4 The laws ... ... Entropy production and the stationary state 77 -- 3.4.2 Examples of non-equilibrium thermodynamic processes ... ... Energetic processes in living systems 83 -- 3.5.1 Sources and conversions of energy in living systems ... ... Hrazdíra) 188 -- 10.1 Biosignals and their classification 188 -- 10.2 Biosignal processing 189 -- 11 ... ... Hrazdira) 198 -- 11.3.1 Electrodes 198 -- 11.3.2 Processing of electrical signals 199 -- 11.3.3 Detecting ...
2nd rev. ed. 325 s. : il., tab. ; 30 cm
- Konspekt
- Biochemie. Molekulární biologie. Biofyzika
- NLK Obory
- fyzika, biofyzika
- NLK Publikační typ
- učebnice vysokých škol
In this time, electrocardiography (ECG) is one of the most useful medical methods, how to diagnose functions of hearth. Th is gives us information about the electrical activity of the heart over time. Th is project is interested in the process and views of the ECG signal, which was measured on the human body via the biosignal amplifi er. Th is signal is processed with the virtual instrumentation machine. Whole system is made by the National Instruments LabVIEW soft ware. Th e goal of this work was to make the quality system, which will process the signal in real-time and were the user can set the main characteristics and parameters for the process – parameters of fi ltrations, type of the transforms, etc.
The paper is focused on presentation of the biomedical engineering education in Department of Radio and Electronics in FEI SUT Bratislava. Annotations of particular specialized subjects oriented at biomedicine and biosignal processing are introduced. Students have opportunity to choose from diff erent subjects, which provide analytic and diagnostic methods of signal processing, such as team projects and diploma thesis, or microcontrollers and signal processors.
- MeSH
- biofyzika metody výchova MeSH
- biomedicínské inženýrství výchova MeSH
- bionika metody výchova MeSH
- diagnostické techniky a postupy využití MeSH
- elektromagnetické jevy MeSH
- lékařská elektronika metody výchova MeSH
- lidé MeSH
- počítačové zpracování signálu přístrojové vybavení MeSH
- studium vysokoškolské metody organizace a řízení MeSH
- telemedicína metody využití MeSH
- vzdělávání odborné metody organizace a řízení MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Geografické názvy
- Slovenská republika MeSH
The HomeCare system is designed, developed and realized in our biomedical engineering laboratory. It is remote monitoring system of base life functions, primarily designed for elderly alone living people. But not only standard biosignals like ECG and others can give us information about changes in state of health of monitored person. One of the possible monitored values can be “circadian rhythm”. Th e circadian rhythm represents for us the processing of measurement of fl at user’s movement monitoring in his fl at during 24 hours. Th e monitoring of this fl at user’s motion activity in HomeCare systems could be very usable. Each man has own circadian movement rhythm. Th is day rhythm is periodical for elderly people. In case this rhythm is changed, we can deduce some heath problem will occur. Th is article is focused on designed and tested hardware monitoring methods of movement monitoring and their advantages and disadvantages. Th e next part of this article deals about methodic of interpretation of measured data. In the end of the article is shown project extension, which is in the time of article writing in progress.
- MeSH
- algoritmy MeSH
- ambulantní monitorování metody přístrojové vybavení využití MeSH
- biomedicínské inženýrství metody přístrojové vybavení MeSH
- elektrické vybavení a zdroje MeSH
- financování organizované MeSH
- lékařská elektronika metody přístrojové vybavení MeSH
- lidé MeSH
- počítačové zpracování signálu MeSH
- poruchy cirkadiánního rytmu (spánek) diagnóza MeSH
- služby domácí péče využití MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
Biosignal, ISSN 1211-412X vol. 19
1 CD ROM ; 13 cm