Tehnici de procesare a semnalului - diagnosticare cu laser în biologie și medicină

Clinica de restaurare - Îndepărtarea cu laser hemangiomelor: Video

Metode de prelucrare și analiză a semnalului
Signal Processing. Datorită naturii statistică a câmpului imprastiate al semnalului de ieșire fotodetector este o funcție aleatoare de timp. Metodele statistice sunt utilizate pentru a procesa, din care corelația și spectrală de cele mai comune.
În primul caz, semnalul după pre-procesare furnizat la corelatorul analogic. Rezultatul procesării corelare este funcția de autocorelare a fotocurentului G / (t), asociată cu funcția de autocorelare a câmpului împrăștiat. Apariția corelatori digitale de mare viteză și dezvoltarea tehnicii foton de numărare [1-3,9,10, 15, 16], utilizat pe scară largă în cercetarea biologică a primit spectroscopia de corelație fotonică, ceea ce permite de a lucra cu fluxuri de lumină foarte slabă atunci când doar câțiva fotoni de radiația împrăștiată înregistrate.
În al doilea caz, semnalul amplificat și filtrat de fotodetector este alimentat într-un analizor de spectru. Acest tratament a avut ca rezultat spectrul energetic este legat de transformata Fourier a funcției de autocorelare. în timp real analizoare de spectru în prezent disponibile în comerț. La fel ca și funcțiile de corelație fotonică, ele produc de procesare a semnalului, în paralel cu acumularea fără consumatoare de timp suplimentar.
Uneori, pentru procesarea semnalului cu ajutorul unui calculator, punerea în aplicare a metodelor digitale rapide de analiză spectrală și de corelație, și care să permită să efectueze prelucrarea ulterioară rapid.
Analizând funcțiile de corelare sau spectre, este necesar să se aibă în vedere faptul că valorile lor măsurate au întotdeauna o eroare statistică asociată cu eroarea nu măsurare fotocurentul sau un canal de înregistrare cu zgomot și cu un caracter stohastic a semnalului în sine [9]. Determinarea erorii relative pentru o implementare a spectrului de putere al unui semnal aleator gaussian este de 100%. Creșterea lungimii unei forme de implementare conduce la o creștere în rezoluția componentelor spectrale în frecvență, dar nu reduce eroarea în determinarea densității de putere spectrală la frecvențele fixe. nu * necesitatea de a reduce această eroare pentru a măsura pe M> 1 implementări independente, și să atingă o medie spectrele obținute. Ca urmare, eroarea (abaterea standard) va scădea proporțional 1IVM. Astfel, eroarea relativă în măsurarea spectrului energetic al semnalului depinde doar de rezoluția necesară și timpul de acumulare și este independentă de frecvență.
De exemplu, dacă dorim să măsoare spectrul cu o rezoluție de 10 Hz la o eroare relativă de cel mult 5%> este necesar să se efectueze o medie de cel puțin 400 de spectre construite din probe de semnal de durată de 0,1 secunde fiecare. Timpul total de măsurare, prin urmare, ar trebui să fie nu mai puțin de 40 de secunde. Creșterea numărului de medii, și, prin urmare, timpul total de măsurare va reduce în continuare eroarea, în cazul în care parametrii dinamici ai obiectului în studiu nu variază în timp.
Reprezentarea modelului. Obținerea spectrului fotocurentul, chiar și cu o precizie statistică ridicată este doar o parte a problemei. Pentru determinarea caracteristicilor dinamice dorite ale unui obiect, este necesar, pe baza unuia sau altuia dintre modele și calcularea difuziei luminii sale de a construi o expresie matematică pentru spectrul, inclusiv caracteristicile dorite ale ambelor parametrilor și a metodei de fixarea lor de a găsi astfel de valori la care măsurate teoretic și spectre coincid.
Pentru un număr mare de cazuri, un astfel de model a fost construit. Să considerăm cazul simplu de translatie perfecte difuzie mică în comparație cu valoarea 1 LQ neinteractionabile particule sferice identice în soluție. Se poate arăta că, în acest caz, spectrul de putere fotocurentului reprezintă curba Lorentz cu o jumătate de lățime
(3.4)
și funcția de corelare - exponențială cu timpul de relaxare RRE = 1 / T. Astfel, spectrul este determinată cu ușurință de translație DT coeficientul de difuzie, și din ea în virtutea Einstein relație - Stokes - raza hidrodinamică a particulelor de difuziune:

unde kB - constanta Boltzmann T - temperatura termodinamică a soluției, t] - vâscozitatea. Mai mult decât atât, folosind rezultatele măsurătorilor independente de sedimentare S constantă și volumul specific parțial al particulelor V, utilizând formula Svedberg
m = SRT / [DT (l-Vp)]
Putem determina particula m greutate moleculară (p - densitatea solventului, R - constanta universală a gazelor).
Polidispersitatea soluției, t. E. În prezența unei soluții de diferite dimensiunii particulelor, deja conduce la dificultăți considerabile. Spectrul fotocurentului în acest caz este un set continuu (integral) curbe Lorentz cu diferite jumătăți de lățimi. Prin urmare, pentru a găsi distribuția dimensiunii particulelor (coeficienții de difuzie) nevoie pentru a rezolva problema inversă ca o ecuație integrală spectrală cu miez Lorentz. Problema principală în rezolvarea problemelor inverse - acestea sunt incorecte, de exemplu, lipsa unui algoritm fundamental pentru a găsi soluția exactă ... În acest sens, a dezvoltat o varietate de metode aproximative pentru rezolvarea multora dintre care dau rezultate foarte bune [9].
Recent quasielastic imprastiere spectroscopia de asemenea, utilizat cu succes pentru a studia interactiunea particulelor soluții concentrate cu o pronunțată dinamică conformaționale și orientational interioare ori caracteristice în domeniul de la 1 s la 1 ms. Baza acestor studii, de asemenea, sunt metode obișnuite de analiză a spectrului.

Video: encefalograma EEG