Simulační výběr adaptivního algoritmu separace zdrojů v reálném čase pro EIT
Simulative Selection of an Adaptive Real-Time Source Separation Algorithm for EIT
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Lukáš Daněk
Vedoucí práce
Silva Diogo
Oponent práce
Roubík Karel
Studijní obor
Lékařská technikaStudijní program
Lékařská elektronika a bioinformatikaInstituce přidělující hodnost
katedra teorie obvodůPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Elektrická impedanční tomografie (EIT) je levná a neinvazivní zobrazovací metoda, která se široce používá k průběžnému monitorování umělé plicní ventilace na lůžku. Změny měřené impedance jsou však vyvolány nejen změnami objemu plic, které jsou nejvíce pozorovatelné, ale také změnami prokrvení plicní tkáně. Vzhledem k tomu, že odpovídající složky signálu EIT jsou ve frekvenční oblasti popsány superpozicí překrývajících se harmonických frekvencí, nelze je snadno rekonstruovat pomocí tradičních filtračních metod. Současné perspektivní algoritmy navíc nejsou vhodné pro použití v reálném čase. Proto tato práce zkoumá různé adaptivní a dynamické metody, jako je hřebenová filtrace nebo harmonická regrese, s cílem najít tu nejvhodnější pro separaci zdrojů EIT signálu v~reálném čase. Po analýze více možností je jako nejefektivnější metoda na implementaci a~kombinaci s dalšími filtračními metodami vybrána hřebenová filtrace, aby posloužila pro základní ověření jako tzv. proof of concept. Protože však vyžaduje přesný odhad okamžité srdeční a dechové frekvence, jsou implementovány a optimalizovány metody odhadu základní frekvence založené na vyhledávání v mřížce a odhadu délky intervalu, aby bylo dosaženo co nejlepších výsledků. Implementované algoritmy jsou ověřeny a porovnány pomocí validačního signálu se známými složkami, tzv. ground truth, vygenerovaného pomocí existujícího EIT syntezátoru. Pro hodnocení výkonu jsou vyvinuta měřítka kvality odhadu základní frekvence a separace zdrojů. Algoritmus s nejlepšími výsledky nakonec dokazuje, že hřebenová filtrace může v kombinaci s implementovanými algoritmy odhadu základní frekvence a dalšími filtračními metodami poskytnout dobré výsledky separace zdrojů v reálném čase. Přestože mají implementované algoritmy určitá omezení a při jejich validaci nebyl použit žádný skutečný signál EIT změřený na pacientovi, představují další krok směrem k separaci zdrojů v EIT v reálném čase. Electrical impedance tomography (EIT) is a cheap and non-invasive medical imaging method widely used for continuous mechanical ventilation monitoring at the bedside. However, the measured impedance changes are induced not only by lung volume changes, which are most observable, but also by changes in lung tissue perfusion. Since the respective two EIT signal components are described in the frequency domain by a superposition of overlapping harmonic elements, they cannot be easily reconstructed using traditional filtering methods. Moreover, the current promising algorithms are not suitable for real-time applications. Therefore, this work investigates different adaptive and dynamic methods, such as comb filtering or harmonic regression, to find the most suitable one for real-time source separation in EIT. After analyzing multiple possibilities, comb filtering, as the most effective method to be implemented and combined with other filtering methods, is selected to serve as a proof of concept. However, since it requires accurate instantaneous heart and respiratory rate estimation, multi-pitch estimation methods based on grid search and interval length estimation are implemented and improved to produce the best possible results. The implemented algorithms are validated and compared using a validation signal with known ground truth generated with an existing EIT synthesizer. For performance assessment, pitch estimation and source separation quality measures are developed. In the end, the best-performing algorithm proves that comb filtering can provide good source separation results in real time when combined with the implemented multi-pitch estimation algorithms and other filtering methods. Although the implemented algorithms have certain limitations and no real EIT signal measured in patients was used for their validation, they represent a further step towards real-time source separation in EIT.
Kolekce
- Diplomové práce - 13131 [160]