Методы обработки медицинской информации

Раздел 1. Цели и задачи дисциплины.

Цель дисциплины:

►      подготовка будущего инженера к созданию программного обеспечения для обработки и передачи медицинской информации, к проектированию и эксплуатации медицинских компьютерных систем.

Задачами дисциплины является изучение:

►      методов предварительной обработки и фильтрации медико-биологических данных;

►      методов кодирования и сжатия информации;

►      методов кодирования для обнаружения и исправления ошибок при передаче информации;

►      принципов организации информационного обмена в компьютерных медицинских системах и сетях;

►      методов проектирования протоколов информационного обмена с использованием стандартных интерфейсов.

Примечание.

Изучение данной дисциплины базируется на следующих курсах (разделах курсов):

1.    Математический анализ (дифференциальное и интегральное исчисления)

2.    Теория функций комплексных переменных

3.    Операционное исчисление

4.    Электротехника

5.    Электроника и микропроцессорная техника

6.    Информатика

7.    Анализ биологических сигналов

8.    Иностранный язык

 

После освоения данной дисциплины студент подготовлен для изучения следующих курсов учебного плана:

1. Курсового проектирования

2.  Дипломного проектирования

 

Раздел 2. Знания, умения и навыки, получаемые после освоения дисциплины.

2.1. Студент должен знать:

►      методы предварительной обработки и фильтрации медико-биологических данных;

►      методы кодирования и сжатия информации;

►      методы кодирования для обнаружения и исправления ошибок при передаче информации;

►      принципы организации информационного обмена в компьютерных медицинских системах и сетях;

►      методы проектирования протоколов информационного обмена с использованием стандартных интерфейсов.

2.2. Студент должен уметь:

►      оценивать возможности методов кодирования и сжатия медико-биологических данных в соответствии с условиями поставленной задачи;

►      разрабатывать алгоритмы фильтрации и сжатия информации;

►      проектировать протоколы информационного обмена в медицинских системах.

Понятия: Количество информации. Скорость передачи информации. Информационная энтропия. Информационная избыточность. Сжатие данных. Структурная информация. Защита от ошибок. Блочные и циклические коды. Адаптивное и неадаптивное кодирование. Кодирование с предсказанием. Кодирование с преобразованием. Статистическое кодирование. Блочное и условное кодирование. Обобщенный ряд Фурье. Вейвлет-преобразование. Преобразования Радемахера, Уолша, Адамара, Хаара. Информационная сеть. Топология информационной сети. Аппаратно-программный стек. Интерфейс. Протокол. Верификация и контроль корректности протоколов. Конечные автоматы. Диаграммы состояний. Физические протоколы. Адресное пространство ввода-вывода.

Методики расчета: вейвлет-спектров, спектров Уолша, Адамара, Хаара, Радемахера; энтропии источника медико-биологической информации; требуемой скорости информационного обмена; коэффициентов сжатия при использовании различных методов кодирования; скорости обмена медико-биологическими данными при использовании стандартных интерфейсов персонального компьютера.

Приборы и изделия: стандартные интерфейсы персонального компьютера; электрокардиограф; система для регистрации квазипостоянных потенциалов; компьютерная система для ультразвуковой хирургии.

2.3. Студент должен иметь навыки:

►      выбора методов и параметров фильтрации медико-биологических данных с помощью вейвлет-преобразования, преобразований Уолша, Адамара, Фурье;

►      реализации  алгоритмов кодирования и сжатия информации на языках программирования высокого уровня;

►      разработки  программного обеспечения для реализации протоколов информационного обмена на основе стандартных интерфейсов персонального компьютера.

Раздел 3. Содержание дисциплины

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Содержание:

3.1. Основы теории информации и кодирования

 

Задачи управления, сбора и обработки информации в медицине.    Классификация, источники и характеристики данных. Количество информации. Скорость передачи информации. Информационная энтропия. Свойства энтропии. Методы вычисления энтропии. Сообщение, алфавит. Информационная избыточность. Структурная информация. Структурная схема системы передачи информации. Источники ошибок при передаче информации. Характеристики каналов связи. Дискретное представление медицинских сигналов. Выбор частоты дискретизации и разрядности АЦП. Цифровое представление изображений. Методы префильтрации и интерполяции. Дискретизация с переменным шагом.

Методы защиты от ошибок при передаче информации. Назначение кодера канала и декодера канала. Методы кодирования. Теорема Шеннона о кодировании. Практические следствия теоремы Шеннона. Обнаружение и коррекция ошибок. Блочные и циклические коды. Код Хэмминга. Самосинхронизирующиеся коды: манчестерское, RZ, NRZ, NRZI-кодирование.

Информационная теорема и ее применение. Методы сжатия информации. Сравнительная характеристика алгоритмов сжатия информации. Адаптивное и неадаптивное кодирование. Алгоритмы сжатия информации.

Кодирование с предсказанием. Структурные схемы кодеров с предсказанием. Методы выбора и расчета критериев предсказания.

Кодирование с преобразованием. Структурная схема кодера с преобразованием. Линейные ортогональные преобразования. Двумерные ортогональные преобразования Хаара, Уолша-Адамара, Кархунена-Лоэва, Лежандра, дискретные синусное и косинусные преобразования.

Методы статистического кодирования. Кодирование Шеннона-Фано. Алгоритм Хаффмана. Блочное и условное кодирование. Арифметическое кодирование. Предельные коэффициенты сжатия информации.

Векторное квантование. Выделение контуров. RLE-кодирование.

Кодирование видеоизображений. Стандарты JPEG, MPEG.

3.2. Обобщенные преобразования в задачах фильтрации и сжатия медико-биологических данных

Обобщенный ряд Фурье. Преобразования Радемахера, Уолша, Адамара, Хаара. Методы вычисления спектров.

Вейвлет-преобразование. Свойства вейвлетов. Непрерывные и дискретные вейвлет-базисы. Свойства вейвлет-преобразования. Сравнение с преобразованием Фурье. Диадное вейвлет-преобразование. Фреймы. Дискретное вейвлет-преобразование. Концепция кратномасштабного анализа. Быстрое вейвлет-преобразование (БВП). Вейвлеты для БВП. Методы реализации ДВП.

Методы вейвлет-фильтрации: фильтрация с мягким и жестким порогом, полосовая фильтрация.

Применение вейвлет-преобразования для сжатия биомедицинских данных.

3.3. Организация информационного обмена в медицинских компьютерных системах

Топология информационных сетей. Аппаратно-программный стек. Состав и назначение компонентов стека. Интерфейс. Протокол. Стандарты информационных сетей.

Методы описания протоколов. Признаки корректности протоколов. Метод конечных автоматов. Синхронные и асинхронные автоматы. Автоматы Мура и Мили. Формы задания конечных автоматов. Минимизация конечных автоматов. Верификация и методы контроля корректности протоколов. Элементарные конечные автоматы (на примере триггеров). Диаграмма состояний протокола ABP для приемника и передатчика информации.

Блок-схема компьютерной биотехнической системы. Порядок разработки канального протокола обмена компьютерной медицинской системы методом конечных автоматов. Диаграммы состояний канального протокола для организации обмена данными с удаленным медицинским устройством. Особенности протоколов обмена медицинских систем. Особенности программного обеспечения.

Физические протоколы стандартных устройств сопряжения персонального компьютера. Архитектура системной платы компьютера типа IBM PC. Адресное пространство ввода-вывода.

Шины расширения персонального компьютера типа IBM PC: сигналы, особенности работы, возможности. Способы обмена данными с устройствами сопряжения.

Последовательный COM-порт. Интерфейс RS-232С. Адресное пространство.

Аппаратный и программный протоколы обмена. Критерии выбора и особенности реализации протоколов RS-232С. Использование интерфейса RS-232С в медицинских устройствах: достоинства, недостатки, области применения.

Интрефейсы микропроцессоров: SPI, I2C.

Параллельный LPT-порт. Стандарт IEEE1284. Стандартные протоколы обмена. Адресное пространство SPP и расширенных режимов. Критерии выбора и особенности реализации протоколов параллельного порта. Использование параллельных портов в медицинских устройствах: достоинства, недостатки, области применения.

Шина USB. Спецификации 1.1 и 2.0. Параметры, архитектура, виды и логическая организация подключаемых устройств. Стек шины USB. Транзакции, типы передачи данных. Этапы транзакций. Форматы пакетов. Электрические параметры USB. Методы защиты от ошибок при передаче информации. Этапы кодирования информации в стеке USB. Аппаратно-программные средства для реализации обмена данными по USB. Использование шины USB в медицинских устройствах.

Шина IEEE1284 (FireWire): параметры, архитектура, электрический интерфейс. Конфигурирование и протоколы обмена.  Аппаратно-программные средства для реализации обмена данными по шине FireWire.

Раздел 4. Семинары

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Содержание:

4.1. Расчет требуемой информационной емкости канала связи

На основании заданной погрешности аналого-цифрового преобразования и верхней частоты спектра сигнала определяется требуемая информационная скорость для передачи медико-биологических данных; эта скорость уточняется с учетом стандартных параметров АЦП; после выбора стандартного интерфейса определяется доля служебной информации и длина избыточной части кода; вычисляется реально достижимая скорость передачи информации с учетом выбранного стандартного интерфейса.

4.2. Арифметическое кодирование

Арифметическое кодирование проводится двумя методами: демонстрационным с вычислением в формате плавающей точки (для уяснения принципов и особенностей метода) и целочисленным методом для последующей реализации на ПК. Вычисляется достигнутый коэффициент сжатия, который сравнивается с предельно возможным.

4.3. Хаффмановское кодирование

Хаффмановское кодирование проводится двумя методами: демонстрационным графическим с изображением дерева кодирования (для уяснения метода) и табличным для последующей реализации на ПК. Вычисляется достигнутый коэффициент сжатия, который сравнивается с предельно возможным.

4.4. Кодирование с предсказанием

Кодирование проводится для случая предсказания по предыдущему символу, при этом сначала вычисляется матрица корреляции, затем производится формирование таблицы предсказателя, на основании которой формируется сообщение с пониженной энтропией. Вычисляется достигнутый коэффициент сжатия, который сравнивается с предельно возможным.

4.5. Вейвлет-преобразование

Проводится иллюстрация свойств, особенностей и возможностей вейвлет-преобразования.

4.6. Методы вейвлет-фильтрации

Изучаются методы вейвлет-фильтрации: полосовой, пороговой с мягким и жестким порогом, адаптивной. Проводится сравнение методов вейвлет-фильтрации между собой и с оконной фильтрацией гармонического спектра Фурье.

4.7. Разработка протоколов компьютерных биотехнических систем

На основе сформулированного словесно протокола обмена между медицинским аппаратом и ПК формируются диаграммы конечных автоматов для обоих участников обмена, производится проверка его корректности и верификация; формируется структура данныхт для будущей программы на языке высокого уровня.

Раздел 5. Лабораторные работы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Содержание:

5.1. Определение энтропийных свойств медико-биологических данных и реализация алгоритмов сжатия сигналов и изображений

Целью настоящей работы является численный анализ информационно-энтропийных свойств медико-биологических данных

 

Задачи работы:

- практическое освоение метода расчета энтропии и предельного коэффициента сжатия различных типов сигналов и изображений;

- исследование влияния шума на энтропию и предельный коэффициент сжатия;

- практическое освоение методов уменьшения коррелированности данных (разностное кодирование, кодирование с предсказанием, кодирование с преобразованием);

- исследование эффективности различных методов декорреляции данных;

- практическое исследование метода оценки резкости изображения на основе энтропийного анализа.

5.2. Исследование свойств вейвлет-преобразования

Целью настоящей работы является получение практических навыков работы с вейвлет-функциями и вейвлет-преобразованиями.

Задачи работы:

- исследование параметров временной и частотной локализации вейвлетных базисных функций различных типов;

- исследование свойств вейвлетных функций и вейвлет-преобразований;

- изучение методов осуществления и особенностей дискретного вейвлет-преобразования.

5.3. Фильтрация и сжатие медико-биологических данных с использованием вейвлет-преобразований, преобразований Уолша, Адамара, Фурье

Целью настоящей работы является получение практических навыков работы с вейвлет-преобразованиями, преобразованиями Уолша, Адамара, Фурье в задачах фильтрации и сжатия

Задачи работы:

- исследование обобщенных ортогональных преобразований;

- сравнение свойств и возможностей различных преобразований;

- реализация методов фильтрации узкополосного и широкополосных шумов с использованием ортогональных преобразований с различными базисами;

- реализация методов сжатия медико-биологических данных с использованием ортогональных преобразований с различными базисами.

5.4. Моделирование протоколов обмена в медицинских компьютерных системах

Целью настоящей работы является знакомство с принципами и методами организации двунаправленного информационного обмена по последовательной шине на примере протокола RS-232C, практическое освоение методов программирования COM-порта.

Раздел 6. Самостоятельная работа

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Содержание:

6.1. Самостоятельная проработка курса лекций

1. Подготовка к лабораторной работе «Определение энтропийных свойств медико-биологических  данных и реализация алгоритмов сжатия сигналов и изображений»:

- изучение методов разностного кодирования, кодирования с предсказанием, кодирования с преобразованием;

- реализация алгоритма расчета энтропии и предельного коэффициента сжатия сигналов и изображений  в среде «MathCAD»;

- реализация алгоритмов разностного кодирования, кодирования с предсказанием, кодирования с преобразованием  в среде «MathCAD».

 

2. Подготовка к лабораторной работе «Исследование свойств вейвлет-преобразования»

- исследование свойств вейвлетных функций;

- исследование свойств вейвлет-преобразований;

- изучение методов осуществления и особенностей дискретного вейвлет-преобразования;

- изучение встроенных функций и формата представления вейвлет-спектра в среде «MathCAD».

3. Подготовка к лабораторной работе «Фильтрация и сжатие медико-биологических данных с использованием вейвлет-преобразований, преобразований Уолша, Адамара, Фурье»

- изучение обобщенных преобразований Радемахера, Уолша, Адамара, Хаара;

- изучение методов полосовой и пороговой фильтрации узкополосного и широкополосных шумов с использованием ортогональных преобразований;

- изучение методов вейвлет-фильтрации с мягким и жестким порогами;

- изучение принципов сжатия медико-биологических данных с использованием ортогональных преобразований с различными базисами;

- разработка алгоритмов обобщенных преобразований Радемахера, Уолша, Адамара, Хаара для реализации в среде «MathCAD»;

- разработка алгоритмов вейвлет-фильтрации с мягким и жестким порогами для реализации в среде «MathCAD»;

- разработка алгоритмов сжатия с использованием обобщенных ортогональных преобразований для реализации в среде «MathCAD».

4. Подготовка к лабораторной работе «Моделирование протоколов информационного обмена в медицинских компьютерных системах»

- изучение физического протокола RS-232C и адресного пространства COM-порта;

- изучение порядка инициализации и порядка обмена по RS-232C;

- изучение функций для работы с COM-портом;

- реализация функций выделения и инвертирования отдельных битов, выделения байта из отдельных битов, составления 2-х и 4-х байтных слов из отдельных байтов на языке высокого уровня;

- изучение функций ввода-вывода на языке высокого уровня;

- написание и отладка основных модулей программы информационного обмена на языке высокого уровня.

6.2. Домашнее задание «Фильтрация и сжатие медико-биологических данных с использованием обобщенных ортогональных преобразований»

Выдача – 10 неделя, сдача – 14 неделя.

- Для  заданного сигнала (ЗС) провести разложение по гармоническим базисным функциям (БПФ), базису Уолша (ПУ), вейвлет-функциям Добеши 4-го порядка (БВП), сравнить энтропию и максимально возможный коэффициент сжатия полученных спектров.

- Добавить аддитивно к ЗС белый шум с СКО 5% и 50% по отношению к максимальному значению ЗС. Выполнить БПФ, ПУ, БВП зашумленных файлов и фильтрацию шума. Добиться максимально возможного подавления шума. Сравнить энтропию и максимально возможный коэффициент сжатия сигналов до и после фильтрации.

- Добавить аддитивно к ЗС узкополосный шум (синусоиду с частотой, лежащей в полосе ЗС) с амплитудой 5% и 50% от максимального значения ЗС. Выполнить БПФ, ПУ, БВП зашумленных файлов и фильтрацию шума. Добиться максимально возможного подавления шума. Сравнить энтропию и максимально возможный коэффициент сжатия сигналов до и после фильтрации.

- Добавить аддитивно к ЗС импульсную помеху: единичный «всплеск» длительностью 1/100 … 1/1000 от периода ЗС и амплитудами 5% и 50% от максимального значения ЗС. Выполнить БПФ, ПУ, БВП полученных файлов и фильтрацию помехи. Добиться максимально возможного подавления помехи. Сравнить энтропию и максимально возможный коэффициент сжатия сигналов до и  после фильтрации.

При выполнении домашнего задания используется международная открытая база данных биомедицинских сигналов PhysioNet (http://www.physionet.org).

Раздел 7. Курсовой проект, курсовая работа

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Раздел 8. Учебно-методические материалы

8.1. Основная литература

1.      Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений/под ред. Ю.Б. Зубарева, В.П. Дворковича. – М., 1997 г. – 212 с.

2.      Яковлев А.Н. Основы вейвлет-преобразования сигналов: Учебное пособие. – М.: Сайнс-пресс, 2003. – 80 с.

3.      Норенков И.П., Трудоношин В.А. Телекоммуникационные технологии и сети. – М.:Изд-во МГТУ, 2000. – 248 с.

4.      Савельев А.Я. Основы информатики: Учебник для ВУЗов. - М.:Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001

5.      Скворцов С.П. Основы применения вейвлет-преобразования для фильтрации и сжатия биомедицинских данных. – М.:Изд-во МГТУ, 2009 – 32 с.

6.      Скворцов С.П., Светашев М.Г. Проектирование протоколов обмена медицинских компьютерных систем. - М.:Изд-во МГТУ,

7.      Штарк Г.-Г. Применение вейвлетов для ЦОС / пер.с англ. – М.:Техносфера, 2007. – 192 с.

8.      Булыгин В.С., Ескин В.И. Модели дискретных устройств с памятью в АСУ: Учебное пособие. – М.: Изд-во МАИ, 1999. – 72 с.

8.2. Дополнительная литература

9.      Блаттер К. Вейвлет-анализ. Основы теории: Учебное пособие / пер. с нем. Т.Э. Кренкеля. – М.:Техносфера, 2006. – 271 с.

10.  Гук М. Аппаратные средства IBM PC. Энциклопедия. – СПб.: изд-во “Питер”, 1999. – 816 с.

11.  Микрокомпьютеры в физиологии: Пер. с англ. / Под. Ред. П. Фрейзера. – М.: Мир, 1990. – 383 с.

12.  Новиков Ю.В., Калашников О.А., Гуляев С.Э. Разработка устройств сопряжения для персонального компьютера типа IBM PC. – М.: Изд-во “ЭКОМ”, 1997.– 224 с.

13.  Присняков В.Ф., Приснякова Л.М. Математическое моделирование переработки информации оператором человеко-машинных систем. – М.: Машиностроение, 1990. – 248 с.

14.  Аничкин С.А., Белов С.А., Бернштейн А.В. Протоколы информационно-вычислительных сетей: Справочник /Под. Ред. И.А. Мизина, А.П. Кулешова. – М.: Радио и связь, 1990

8.3. Наглядные материалы и пособия

►      литература из списка дополнительной литературы;

►      раздел справочной и обучающей информации пакета «MathCAD»

►      электрокардиограф;

►      компьютерная система для ультразвуковой хирургии.

Обновлено 28.05.2013 17:49