Multiplatformní implementace spike detektoru pro intraoperační elektrokortikografii

Abstract

Tato práce se zaměřuje na analýzu, implementaci a optimalizaci algoritmu spike detektoru epileptickoformních výbojů pro intraoperační elektrokortikografii napsaného v prostředí MATLAB.

Cílem práce je implementovat spike detektor v objektově orientovaném jazyce, který je možné kompilovat pod platformami operačních systémů Linux a Microsoft Windows, případně Android. Tato implementace má splňovat možnost přenesení do jiného systému nebo nasazení v embedded systému. Dále je cílem vytvořit uživatelsky přívětivé prostředí pro obsluhu implementovaného algoritmu s možností vizualizace a protokolování výsledků tak, aby aplikace byla použitelná během neurochirurgického zákroku.

Samotná aplikace je napsána v jazyce C++ s využitím knihovny wxWidgets pro zajištění multiplatformní kompilace na operačních systémech Linux a Microsoft Windows. Dále je zde použito několika dalších externích knihoven především pro zpracování digitálního signálu a práci s daty.

Tato implementace dosahuje výsledků referenčního řešení pro výchozí nastavení detektoru. Optimalizace je provedena především na paměťových nárocích aplikace.

Práce obsahuje analýzu algoritmu spike detektoru, popis provedených optimalizací a změn oproti referenčnímu řešení. Dále je zde popis implementace, srovnání funkčnosti a výsledků vlastní implementace oproti stávající implementaci.

This thesis is focused to the analysis, implementation and optimization of the spike detector epileptiform discharges algorithm for intraoperative electrocorticography, which is written in MATLAB.

The aim of this thesis is to implement the spike detector in an object-oriented programming language that is possible to compile under Linux and Microsoft Windows operating systems platforms, possibly also in the Android environment. This implementation has to fulfil the possibility of the transfer to the another system or the possibility of the usage in embedded system. Next aim is to create a user-friendly environment for handling with implemented system with the possibility of visualization and logging the outcomes, so that the application would be applicable during neurosurgery. Next aim is to create a user-friendly front-end application to control the implemented system with visualization and outcoming data logging capabilities, so that the application would be usable and applicable during neurosurgery.

The application is written in programming language C++ using wxWidgets framework to provide cross-platform compilation capability for Linux and Microsoft Windows operating systems. Furthermore, several external libraries are used, particularly for digital signal processing and data handling.

This implementation achieves the results of a reference solution for default setting of the detector. Optimization has been performed mainly on memory demands of the applications.

This thesis includes an analysis of the algorithm of the spike detector, a description of the optimization and changes compared to the reference solution. Furthermore, there is a description of the implementation, functionality comparison and results of the presented implementation compared to the reference implementation.