Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Analiza widmowa" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Diagnostyka chorób nerwowo-mięśniowych z zastosowaniem analizy widmowej sygnałów EMG
Diagnostic of neuro-muscular disorders by Spectral analysis of EMG signals
Autorzy:
Komur, P.
Dobrowolski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157687.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
elektromiografia ilościowa
potencjał czynnościowy jednostki ruchowej
analiza widmowa
quantitative electromyograph
motor unit action potential
spectral analysis
Opis:
Statystyczne opracowanie wyników badania elektromiograficznego realizowane w dziedzinie czasu zapewnia w większości przypadków prawidłową diagnozę, obarczoną jednakże pewnym błędem wynikającym z niejednoznaczności definicji parametrów czasowych. W niniejszym artykule autorzy definiują dyskryminantę widmową, której podstawową zaletą jest precyzyjna i realizowalna w sposób zalgorytmizowany definicja pozwalająca na obiektywne porównywanie wyników badań uzyskiwanych przez diagnostów o różnym doświadczeniu i pochodzących z różnych ośrodków badawczych. Jednocześnie zapewnia ona lepszą rozróżnialność przypadków chorobowych, niż tradycyjne parametry określane w dziedzinie czasu.
The statistical processing of electromyographic signal examination performed in the time domain ensures mostly correct classification of pathology; however, because of an ambiguity of most temporal parameter definitions, a diagnosis can include a significant error that strongly depends on the neurologist’s experience. In this paper, the authors present a definition for single-point spectral discriminant that directly enables a unique diagnosis to be made. An essential advantage of the suggested discriminant is a precise and algorithmically realized definition that enables an objective comparison of examination results obtained by physicians with different experiences or working in different research centers. At the same time the spectral discriminant secure better discrimination between disease cases than temporal parameters.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 380-383
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diagnozowanie stanu mięśni na podstawie analizy widmowej PJR
Diagnose of muscle condition on the basis of mup spectral analysis
Autorzy:
Dobrowolski, A.
Komur, P.
Tomczykiewicz, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327212.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
elektromiografia ilościowa
potencjał czynnościowy
jednostka ruchowa
analiza widmowa
quantitative electromyography
motor unit action potential
spectral analysis
Opis:
Statystyczne opracowanie wyników badania elektromiograficznego zapewnia w większości przypadków prawidłową klasyfikację patologii bez określenia stopnia ciężkości choroby. Celem rozpoczętych badań jest stworzenie aplikacji, która wykorzystując specjalnie opracowane algorytmy cyfrowego przetwarzania sygnałów, w sposób automatyczny i jednoznaczny wyznaczy rodzaj patologii oraz - być może - stopień uszkodzenia badanego mięśnia. Drugim celem publikacji jest uporządkowanie medycznych pojęć związanych z badaniami elektromiograficznymi w kontekście inżynierskim, co pozwoli ukonstytuować niezbędną płaszczyznę łączącą środowiska medyczne i techniczne.
The statistical study of the electromyography examination results, secure in most cases the correct classification of pathology without a grade of disease qualification. The aim of beginning works is to create an application, which applies dedicated digital signal processing algorithms, automatically and unambiguously determine the kind of pathology and perhaps the grade of disease. Another aim of this paper is to clarify medical concepts connected with electromyography examination in an engineering context. This allows us to form essential common ground linked to medical and technical environments.
Źródło:
Diagnostyka; 2006, 3(39); 95-100
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza widmowa potencjałów jednostek ruchowych
Spectral analysis of motor unit potentials
Autorzy:
Dobrowolski, A.
Komur, P.
Tomczykiewicz, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/210152.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
cyfrowe przetwarzanie sygnałów
elektromiografia ilościowa (QEMG)
potencjał czynnościowy jednostki ruchowej (PJR)
analiza widmowa
digital signal processing
quantitative electromyography (QEMG)
motor unit action potential (MUAP)
spectral analysis
Opis:
Statystyczne opracowanie wyników badania elektromiograficznego realizowane w dziedzinie czasu zapewnia w większości przypadków prawidłową klasyfikację patologii bez określenia stopnia zaawansowania choroby. Celem prezentowanych badań jest stworzenie aplikacji, która wykorzystując specjalnie opracowane algorytmy cyfrowego przetwarzania sygnałów, w sposób automatyczny i jednoznaczny wyznaczy rodzaj patologii oraz stopień uszkodzenia badanego mięśnia. Celem niniejszej publikacji jest wprowadzenie w dziedzinę elektromiografii klinicznej oraz uporządkowanie medycznych pojęć związanych z badaniami elektromiograficznymi w kontekście inżynierskim, pozwalające na stworzenie niezbędnej płaszczyzny łączącej krajowe środowiska medyczne i techniczne.
Electromyography (EMG) is a functional examination which plays a fundamental role in diagnostics of muscles and nerves diseases. The method allows us for distinction between records of healthy muscle and a changed one as well as for determination whether pathological changes are of primary myogenic or neurogenic character. Statistical processing of electromyography examination performed in the time domain ensures mostly correct classification of pathology without determination of a disease progression. However, because of an ambiguity of temporal parameters definitions, a diagnosis can include a significant error which depends strongly on physician experience. So far, medical practice imposes, as a consensus, registration of at least 20 different functional potentials of motor units belonging to one muscle. Then, selected temporal parameters (presented in the paper) are determined for each run and their mean values are calculated. In the final stage these mean the values are compared with a standard and, including also additional clinical information, a diagnosis is given. A final effect of the first research stage was development of a definition for single point discriminant directly enabling a unique diagnosis to be made. An essential advantage of the suggested discriminant is a precise and algorithmically realized definition which enables an objective comparison of examination results obtained by physicians with different experience and working in different research centers. So, the definition fulfils a fundamental criterion for the parameter used for standard preparation. A suggestion of the standard for selected muscle is presented in the last part of the paper. The aim of next studies is a definition of standards which could allow a unique classification of myogenic, neurogenic, and normal cases for a large group of muscles based on a more numerous population. Currently, the authors are working on implementation of suggested procedures into diagnostic software that could be compatible with Viking IV D system developed by the Nicolet BioMedical Inc. The secondary purpose of the paper is a systematization of medical concepts related to electromyography examinations in the engineering context. The systematization should create a useful platform connecting domestic medical and technical societies.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2007, 56, 1; 83-97
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies