Главная страница
Навигация по странице:

  • 3.1. Цели и задачи дисциплины

  • 3.2. Содержание дисциплины

  • 3.3. Задания к контрольным мероприятиям

  • ИТОГО 50 4 Практические занятия 20 8-14 5 Аттестация по лекционному курсу 20 8-14 6 Активная работа на лекциях 10 8-14 ИТОГО 50 ВСЕГО

  • СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  • Баранов

  • Уч пос по обработке биосигналов. Современные технологии обработки биомедицинских


    Скачать 1.57 Mb.
    НазваниеСовременные технологии обработки биомедицинских
    Дата06.09.2019
    Размер1.57 Mb.
    Формат файлаpdf
    Имя файлаУч пос по обработке биосигналов.pdf
    ТипДокументы
    #86111
    страница6 из 6
    1   2   3   4   5   6
    Глава 3. МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ К ИЗУЧЕНИЮ
    ДИСЦИПЛИНЫ «ОБСЛУЖИВАНИЕ И РЕМОНТ МЕДИЦИНСКОЙ
    ТЕХНИКИ»
    В данном разделе, в качестве примера, представлены материалы к изучению данной дисциплины для студентов 4 курса специальности
    200402 «Инженерное дело в медико-биологической практике» на VIII семестр.
    3.1. Цели и задачи дисциплины
    Дисциплина «Методы обработки биомедицинских сигналов и данных» имеет своей целью: получение студентами знаний, умений и навыков в области обработки биомедицинских сигналов и данных, применяемых при создании биотехнических и медицинских систем
    Задачи дисциплины:
    - формирование многосторонних знаний по классификации, источникам и характеристикам биомедицинских данных; общей характеристике и модели экспериментальных данных и сигналов, числовых массивов, изображений;
    - изучение вопросов обработки и анализа сигналов; анализа числовых данных; построения геометрической модели данных; задач идентификации и распознавания образов;
    - ознакомление с классификацией многомерных наблюдений; методами построения разделяющих функций в задачах классификации; с основами анализа биомедицинских изображений; вычислительными системами анализа данных; принципами построения систем отображения информации.
    В результате освоения дисциплины студент должен:
    Знать: принципы, методы и алгоритмы обработки и анализа биомедицинских сигналов и данных, методы синтеза соответствующих программно-алгоритмических средств, применяемых в биотехнических и медицинских системах;
    Уметь: применять полученные знания в разработках, связанных с исследованием и проектированием информационного обеспечения приборов, систем и комплексов биомедицинского назначения;
    Демонстрировать способность и готовность переосмысливать обосновывать, истолковывать современные тенденции развития информационных технологий и перспективы их использования в биологии и медицине.
    Место данной дисциплины в учебном процессе:
    Для изучения данной дисциплины необходимо усвоение следующих дисциплин: математика, информатика, электротехника, электроника.

    73
    Данная дисциплина является базой для прохождения производственной и преддипломной практики.
    3.2. Содержание дисциплины
    Содержание лекционных занятий
    № недели
    Наименование тем и их содержание
    Кол-во часов
    Методы преподавания
    1
    Введение в курс «Методы обработки биомедицинских сигналов и данных»
    Предмет дисциплины и ее задачи.
    Краткая справка о развитии методов обработки биомедицинских сигналов и данных. Значение развития этой области для медицинского приборостроения и биотехнических систем.
    Роль автоматизации обработки и анализа биомедицинских сигналов в совершенствовании медицинской диагностики. Структура содержания дисциплины и ее связь с другими дисциплинами учебного плана. Характеристика литературных источников.
    0,5 дискуссия
    1,2,3
    Представление данных.
    Получение и представление медико- биологических данных.
    Интерполирование с помощью многочленов. Построение кривых по точкам кусочно-полиномиальными методами.
    Определение сплайна.
    Линейный, квадратичный и кубический сплайны. Интерполяция и сглаживание данных кубическими сплайнами. Формы представления и способы вычисления сплайна.
    Интерполяционные
    В-сплайны.
    Вычислительные аспекты использования
    В-сплайнов.
    Применение сплайнов в машинной графике. Описание формы объектов с помощью сплайнов.
    4 лекция

    74 3,4,5
    Предварительная обработка.
    Методы кодирования медицинских данных.
    Регулярные выборки.
    Определение частоты опроса при выбранном способе интерполяции.
    Представление регулярными выборками при интерполяции алгебраическими и тригонометрическими полиномами.
    Ошибки интерполяции.
    Выбор частоты опроса биосигналов по спектральным и дифференциальным характеристикам сигналов. Выбор шага квантования по уровню. Анализ шумов квантования.
    4 лекция
    5,6,7,8
    Цифровая фильтрация.
    Цифровая фильтрация биомедицинских сигналов.
    Применение рекурсивных и нерекурсивных фильтров.
    2- преобразование.
    Передаточная функция.
    Построение линейных цифровых фильтров по заданным разностным уравнениям, переходным и частотным характеристикам.
    Проектирование нерекурсивных фильтров.
    Фильтр скользящего среднего. Сглаживание с помощью приближения по методу наименьших квадратов.
    Нерекурсивный заграждающий фильтр.
    Проектирование рекурсивных фильтров.
    Проектирование рекурсивных фильтров второго порядка. Рекурсивный фильтр на основе билинейного преобразования.
    Проектирование рекурсивного фильтра с использованием таблиц преобразований.
    6 лекция
    8,9
    Адаптивная фильтрация.
    Применение адаптивной фильтрации для решения задач автоматического анализа биомедицинских сигналов.
    3 лекция

    75
    Структуры адаптивных фильтров.
    Адаптивная фильтрация сетевой наводки.
    Выделение низкоамплитудных фрагментов ЭКГ методом адаптивной фильтрации.
    9,10,11,12
    Сжатие данных.
    Методы сокращения избыточности медико-биологических данных.
    Задачи сжатия данных.
    Математическое содержание задачи.
    Классификация методов сжатия.
    Способы восстановления процесса по сжатым данным.
    Оценка эффективности процедур сокращения избыточности. Принципы построения адаптивных процедур сжатия данных.
    Апертурные методы сжатия данных с адаптацией по интервалу аппроксимации.
    Примеры использования сжатия данных в системах оперативной обработки, хранения и передачи биомедицинских сигналов.
    6 лекция
    12,13
    Биомедицинские сигналы.
    Биомедицинские сигналы, их характеристики и применяемые математические модели.
    Шумоподобные и структурированные биомедицинские сигналы.
    Особенности применения теории случайных процессов при обработке биомедицинских сигналов. Описание через набор реализаций.
    2 лекция
    13,14
    Синтаксическое распознавание.
    Распознавание биомедицинских сигналов на основе синтаксического подхода.
    Основные определения формальных языков. Синтаксические распознаватели: конечный автомат и автомат с магазинной памятью.
    Синтаксический анализ.
    Стохастические языки и синтаксический анализ.
    2 лекция

    76
    Стохастические распознаватели.
    Автоматический вывод грамматик.
    14
    Заключение. Основные направления дальнейшего развития и практического использования информационных технологий при исследованиях и разработке биомедицинских приборов, систем и комплексов.
    Перспективы использования новейших методов обработки и анализа биомедицинской информации в компьютерных автоматизированных системах для биомедицинских исследований и клинической практики.
    0,5
    Дискуссия
    Всего часов
    28
    Содержание практических занятий
    Тематика практических занятий разработана в соответствии с лекционным курсом и требованиями государственного образовательного стандарта. Подготовка к практическим занятиям включает проработку лекционного материала, а также самостоятельное изучение отдельных вопросов по заданным темам.
    № недели
    Наименование тем и их содержание
    Кол-во часов
    2,4
    Решение задач по теории случайных процессов
    4 6,8
    Решение задач на интерполяцию линейными и квадратичными сплайнами
    4 10,12
    Решение задач на сглаживание кубическими сплайнами
    4 14
    Решение задач с применением интерполяционных В-сплайнов
    2
    Всего часов:
    14

    77
    3.3. Задания к контрольным мероприятиям
    Аттестация 1 1. Задачи подавления помех и предварительной обработки сигнала.
    2. Задачи обнаружения QRS-комплекса.
    3. Задачи анализа аритмий.
    4. Структура алгоритмического обеспечения обработки ЭКС при использовании структурных методов распознавания QRS-комплекса.
    Описание основных этапов.
    5. Структура алгоритмического обеспечения обработки ЭКС при использовании методов цифровой фильтрации. Описание основных этапов.
    6. Выбор частоты дискретизации ЭКС.
    7. Выбор разрядности АЦП.
    8. Борьба с помехами при цифровой обработке ЭКС.
    9. Цифровая фильтрация ЭКС. Последовательность процедур предварительной цифровой фильтрации и спектры мощности сигнала.
    10. Фильтры для подавления сетевой наводки.
    11. Виды биомедицинских сигналов.
    12. Структура алгоритмического обеспечения обработки ЭКС.
    Задачи, основы анализа.
    13. Задачи анализа аритмий.
    14. Потери точности измерения амплитуд зубцов QRS-комплекса при снижении частоты дискретизации.
    15. Структура алгоритмического обеспечения обработки ЭКС при включении в обработку анализа SТ-сегмента. Описание основных этапов.
    Аттестация 2 1. Блок-схема алгоритма адаптивной цифровой фильтрации сетевой помехи. АЧХ.
    2. Условия симметрии импульсной характеристики нерекурсивных
    ЦФ. ФНЧ с симметричной импульсной характеристикой при нечетном числе коэффициентов.
    3. АЧХ идеального и приближенного к реальному ФНЧ. Описание диапазонов частот.
    4. Влияние ширины переходной полосы применительно к задаче анализа
    ЭКС.
    Наиболее подходящие характеристики
    ФНЧ для оперативного анализа ритма сердца.
    5. Реализация нерекурсивных ФВЧ на основе ФНЧ.
    6. Характеристики ФВЧ для задачи обнаружения QRS-комплекса.
    АЧХ ФВЧ.
    7. Сжатие ЭКС. Применение.

    78 8. Показатели оценки эффективности сжатия ЭКС. Группа методов сжатия основанных на разложении сигнала по ортогональным функциям.
    9. Использование сжатия в качестве процедуры предварительной обработки ЭКС.
    10. Методы сжатия, использующие аппроксимацию сигнала на отдельных временных отрезках различными функциями.
    11. Адаптивный метод сжатия с фиксированной апертурой.
    12. Адаптивный метод сжатия с плавающей апертурой с применением интерполяции нулевого порядка.
    13. Адаптивный метод сжатия с плавающей апертурой с применением экстраполяции первого порядка.
    14. Адаптивный метод сжатия с плавающей апертурой с применением интерполяции первого порядка.
    15. Алгоритм сжатия AZTEC.
    16. Алгоритм сжатия CORTES.
    Рейтинговая система оценки по курсу «Методы обработки биомедицинских сигналов и данных» для студентов 4 курса специальности 200402 «Инженерное дело в медико-биологической практике» на VIII семестр
    Таблица 1
    Максимальное количество баллов за каждую текущую аттестацию
    1 аттестация
    2 аттестация
    3 аттестация
    Итого
    50 50

    100
    Таблица 2
    Виды контрольных мероприятий в баллах

    Виды контрольных мероприятий
    Баллы
    № недели
    1 Практические занятия
    20 1-7 2 Аттестация по лекционному курсу
    20 1-7 3 Активная работа на лекциях
    10 1-7
    ИТОГО
    50
    4 Практические занятия
    20 8-14 5 Аттестация по лекционному курсу
    20 8-14 6 Активная работа на лекциях
    10 8-14
    ИТОГО
    50
    ВСЕГО
    100

    79
    Таблица 3
    Содержание самостоятельной работы студентов
    Календарный график самостоятельной работы студентов по дисциплине
    Самостоятель ная работа
    Н
    ед ел я
    Виды самостоятельной работы
    К
    ол ич ес тв о ч
    ас ов б
    ез п
    ре п
    од ав ат ел я
    с п
    ре п
    од ав ат ел е
    м с груп п
    о й
    Виды контроля
    Л
    ит ера тура
    (ном ер из с
    пис к
    а)
    1 2
    3 4
    5 6
    7 8
    (весенний)
    1
    Введение. Развитие методов обработки биомедицинских сигналов и данных.
    2,2
    *
    Устный опрос
    2 2
    Представление и получение медико-биологических данных Интерполяция.
    Сплайны.
    8
    *
    Устный опрос
    1,2 3
    Методы кодирования медицинских данных.
    Регулярные выборки.
    Определение частоты опроса.
    8
    *
    Устный опрос
    2,3 5
    Цифровая фильтрация биомедицинских сигналов.
    Применение рекурсивных и нерекурсивных фильтров.
    6
    *
    Устный опрос
    3 6
    Адаптивная фильтрация.
    Структуры адаптивных фильтров.
    6
    *
    Устный опрос
    3 8
    Сжатие данных. Задачи.
    Математическое содержание задачи.
    Классификация методов сжатия. Принципы построения адаптивных
    6
    *
    Устный опрос
    2,3

    80 процедур сжатия данных.
    9
    Биомедицинские сигналы, их характеристики и применяемые математические модели.
    6
    *
    Устный опрос
    1,2 11
    Распознавание биомедицинских сигналов на основе синтаксического подхода. Основные определения формальных языков. Синтаксические распознаватели
    8
    *
    Устный опрос
    2 13
    Перспективы использования новейших методов обработки и анализа биомедицинской информации в компьютерных автоматизированных системах для биомедицинских исследований и клинической практики.
    2
    Устный опрос
    3 14
    Проведение индивидуальных консультаций студентам
    2,3
    *
    14
    Проведение консультаций перед коллоквиумами
    3,5
    *
    Всего:
    58

    81
    ЗАКЛЮЧЕНИЕ
    Внедрение аппаратных методов диагностики в клиническую практику ознаменовало начало новой эры в методах медицинской диагностики, связанной с использованием электроники в медицинской технике. С тех пор электроника, а впоследствии и компьютеры, стали неотъемлемыми компонентами систем анализа биомедицинских сигналов, выполняя различные задачи, начиная от регистрации данных и их предварительной обработки с целью устранения артефактов и до выделения диагностических признаков и их интерпретации. Электронное оборудование и компьютеры начали применяться для исследования широкого спектра биологических и физиологических систем и явлений.
    Первым шагом в исследовании физиологических систем являлась разработка соответствующих датчиков и аппаратуры для преобразования изучаемых явлений в электрический сигнал, поддающийся измерению.
    Следующий шаг – анализ сигналов – не был простой задачей для врача или специалиста в области биологических наук. Клинически важная информация в сигнале часто замаскирована шумами и наводками, поэтому возникала потребность в более совершенной аппаратуре и в разработке методов для объективного анализа сигналов с использованием алгоритмов обработки, реализованных с помощью электронной аппаратуры или компьютеров.
    Тенденции последнего времени направлены на количественный и объективный анализ физиологических систем и явлений через анализ сигналов. Направление, связанное с анализом биомедицинских сигналов, достигло такого уровня, когда возможно практическое применение методов обработки сигналов и распознавания образов для эффективной и совершенной неинвазивной диагностики, текущего непрерывного наблюдения за состоянием тяжело больных пациентов, реабилитации и сенсорной поддержки инвалидов. Методы, разработанные инженерами, находят всё большее применение у практических врачей, а роль техники в диагностике и лечении завоевала заслуженное уважение. Разработка алгоритма для анализа биомедицинского сигнала, является непростой задачей; довольно часто это даже не целенаправленный процесс. Инженер или компьютерный аналитик часто бывает поражён изменчивостью и разнообразием признаков в биомедицинских сигналах и системах, где эти факторы проявляются в большей степени, чем в физических системах или наблюдениях. Учёт всех возможностей и степеней свободы в биомедицинских системах является наиболее сложной проблемой для большинства применений.
    Таким образом, методы анализа биомедицинских сигналов, показавшие свою высокую эффективность в клинической практике, требуют дальнейшего развития и совершенствования.

    82
    СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
    1. Белов, А.В., Пуликов, Д.Г. Проектирование узлов электронно- медицинской аппаратуры с помощью пакета ECAD MicroCAP8. - СПб.:
    Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2008. - 38 с.
    2. Белов, А.В., Садыкова, Е.В., Сергеев, Т.В. Проектирование и расчет электромедицинской техники: Учебное пособие. – СПб.: Изд-во
    СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2011. - 96 с.
    3.
    Виллевальде,
    А.Ю.
    Анализ и обработка медицинских изображений. – СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2012. – 102 с.
    4. Воробьев, С. Н. Цифровая обработка сигналов: Учебник для
    ВУЗов. – СПб.: Академия, 2013. - 320 с.
    5. Команцев, В.Н. Биотехнические системы в оценке состояния периферической нервной системы. - СПб.: Технолит, 2012. - 55 с.
    6. Кореневский, Н.А., Попечителев, Е.П., Филист, С.А. Синтез систем для лечебно - оздоровительных мероприятий. - Курск.: Изд-во
    КГТУ, 2009. - 235 с.
    7. Максимова, О.В., Садыкова, Е.В. Применение непараметрических параметрических критериев математической статистики при разработке автоматизированной системы диагностики анемий//VIII Международный симпозиум «Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия».
    Санкт-Петербург, 16-18 февраля 2012. Вестник Аритмологии, приложение
    А.- № 489, 2012. - С. 129.
    8. Немирко, А. П. Цифровая обработка биологических сигналов. - М.:
    Наука, 1984. - 144 с.
    9. Немирко, А.П., Манило, Л.А Методы исследования операций в диагностике и управлении состоянием человека. - СПб.: Изд-во СПбГЭТУ
    «ЛЭТИ», 2009. - 112 с.
    10.
    Немирко,
    А.П.,
    Манило,
    Л.А.,
    Калиниченко,
    А.Н.
    Интеллектуальный анализ биомедицинских сигналов. // Биотехносфера, № 2, 2012. - С. 30-37.
    11. Пахарьков, Г.Н. Биомедицинская инженерия. Проблемы и перспективы. - СПб.: Политехника, 2010. - 232 с.
    12. Попечителев, Е.П. Системный анализ медико-биологических исследований. - Саратов: Научная книга, 2009. - 367 с.
    13.
    Попечителев,
    Е.П.,
    Кореневский,
    Н.А.,
    Серегин,
    С.П.
    Медицинские приборы, аппараты, системы и комплексы: Учебник. - М.:
    Инфра-М, 2009. - 986 с.
    14. Пустозеров, Е.А. Система сбора и анализа медицинской информации больных сахарным диабетом//Труды XXIV всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Биомедсистемы-2012). Рязань. РГРТУ.- 2012. С. 112-115.

    83 15. Рангаян, Р.М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход/Пер. с англ. под ред. А.П. Немирко.- М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. - 440 с.
    16. Рудаков, П.И., Сафонов, В.И. Обработка сигналов и изображений.
    МАТLАВ 5.x. - М.: «ДИАЛОГ-МИФИ», 2000. - 416 с.
    17. Семченков, А.А. Метод электроимпедансной диагностики рака молочной железы//Биомедицинская радиоэлектроника, 2012, №1. - С. 4-7.
    18. Семченков, А.А. Калиниченко, А.Н., Илларионов, В.В. Способы повышения точности электроимпедансной маммографии//Труды 65-й научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава университета. – СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 24 января – 4 февраля
    2012. - С. 213-216.
    19. Сенкевич, Ю.И. Алгоритмы цифровой обработки и анализа электрофизиологических сигналов. - СПб.: СПбГЭТУ, 2010. - 112 с.
    20. Сенкевич, Ю.И. Экстремальные телемедицинские системы. -
    СПб.: Изд-во Palmarium academic publishing, 2012. - 250 с.
    20. Сенкевич, Ю.И., Шаповалов, В.В. Информационные системы в медицине. - СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2010. - 112 с.
    21. Сергиенко, А.Б. Цифровая обработка сигналов: Учебник для
    ВУЗов, 2-е издание - СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2007. - 752 с.
    22. Смирнова, Л.М., Юлдашев, З.М. Измерительно-информационные системы для протезно-ортопедической отрасли//Биотехносфера, Вып. №2,
    2012. - С.17-23.
    23. Тихонов, Э.П. Вероятностно-итерационные методы, алгоритмы и структуры аналого-цифровых средств измерения. - СПб.: Изд-во СПбГЭТУ
    «ЛЭТИ», 2010. - 433 с.
    24. Тихонов, Э.П., Цветков, Е.Е. Алгоритм фильтрации ЭКГ с временной дискретизацией высокого разрешения. Подавление помех.
    Известия СПбГЭТУ, Вып. №7, 2012. - С. 97-102.
    25. Цуркина, Е.М. Прецизионный микропроцессорный спирометр//
    Труды 67-й научно-технической конференции НТОРЭС им. А.С.Попова.
    Санк-Петербург, 2012. - С. 295-297.
    26. Шаповалов, В.В. Основы построения диагностических систем на принципах скринирующей диагностики. - СПб.: СПбГЭТУ, 2010. - 72 с.
    27. Юлдашев, З.М. Обработка медицинских малоконтрастных изображений//Биомедицинская радиоэлектроника. 2012, Вып. № 11.
    28. Якушенко, Е.С. Исследование метода обнаружения связи между аритмиями и эпизодами ишемии при холтеровском кардиомониторировании//Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2012, Вып. №1.- С.
    81-86.
    29. Якушенко, Е.С. Применение методов математической статистики для определения ишемических желудочковых нарушений ритма//Труды

    84 67-й научно-технической конференции НТОРЭС им. А.С.Попова, СПб,
    2012. - С. 297-298.
    30. Belov A.V., Sadykova N.A., Semchenkov A.A., Sergeev T.A.,
    Ulyanovskiy A.V., Yarmosh I.V., Suvorov N.B. Biometric adaptive system biofeedback cardiotraining. Proceedings of the VIII Russian
    -
    Bavarian
    Conference on Biomedical Engineering. Saint Petersburg.- 29-31 May 2012.-
    PP. 293- 295.
    31. Coulam C.M. Erickson J.J. and Gibbs S.J. Image and equipment considerations in conventional tomography // The Physical Basis of Medical
    Imaging ed. C.M. Coulam, J.J. Erickson and A.E. James (New York: Appleton –
    Century – Crofts). – 1981.
    32. Dash L., Chatterji B.N. Adaptive contrast enhancement and de–
    enhancement // Pattern Recognition, 1992. – V. 24, № 4. – P.289 – 302.
    33. Ergun D.L. and Giordano T.A. Digital subtraction angiography: system architecture for optimal image quality and future growth. Recent developments in Digital Imaging ed. K. Doi, L. Lanzi and P.–J. P. Lin (New
    York: AAPM). – 1985. – pp. 351 – 367.
    34. Gonzalez R.C., Wintz P. Digital Image Processing. – Addison–
    Wesley. Reading. Massachusetts. – 1987. – 505 p.
    35. Gordon R., Rangayyan R.M. Feature enhancement of film mammograms using fixed and adaptive neighborhood // Applied optics. – 1984.
    – v.23. – P. 560 – 564.
    36. Hosaka К. A new picture quality evaluation method // Proc.
    International Picture Coding Symposium. – Tokyi (Japan). – 1986. – РР. 316 –
    321.
    37. MacDonald J.S. Computed tomography in a clinical setting.
    Computerized Axial Tomographi in Oncology ed J.E. Husband and P.A.
    Hobday (Edinburgh: Churchill Livingstone). – 1981. – P. 5.
    38. Maksimova O.V., Sadykova E.V. The automated system of identification of orphan hematological diseases at patients with the uncertain diagnosis. Proceedings of the VIII Russian-Bavarian Conference on Biomedical
    Engineering. Saint Petersburg.- 29-31 May 2012.- PP. 58 - 62.
    39. McDicken W.N. Diagnostic Ultrasonics: Principles and use of
    Instruments (New York: Wiley). – 1981.
    40. Pitas I., Venetsanopoulos A.N. Nonlinear order statistic filters for image filtering and edge detection // Signal Processing. – 1986. – 10, № 4. – РР.
    395 – 414.
    41. Rebordao J.V. Lookup table loadings for image processing with controlled knots // Computer vision, graphics and image processing. – 1989. – v.
    47, № 2. – PР. 189 – 202.
    42. Sharp P.F., Smith F.W., Gemmell H.G., Lyall D., Evans N.T.S.,
    Gvozdanovic D., Davidson J., Tyrell D.A., Pickett R.D. and Neirinckx R.D.
    Technetium – 99m HMPAO stereoisomers as potential agents for imaging

    85 regional cerebral blood flow: human volunteer studies J // Nucl. Med. – 1986. – v. 27. – РР. 171 - 178.
    43. Smathers R.L. and Brody W.R. Digital radiology: current and future trends // Br. J. Radiol. –1985. – v.8. – PР. 285 - 307.
    44. Smirniva L.M., Yuldashev Z.M. Computer Plantography and
    Podography In Screening Examination of Children of Preschool Age Using
    SCAN-M Firmware System/ Biomedical Engineering: Volume 44, Issue 2
    (2010), P. 44.
    45. Shapovalov V.V., Gurevich B.S., Andreyev S.V., Belyaev A.V.,
    Chelak V.N.Real-time multispectral processing of biological objects images.
    International conference on Biomedical Optics. 22-26 May. Munich//
    Proceedings of SPIE. 2011. V. 8087. P. 808724-1 – 808724-6.
    46. Yuldashev Z.M., Pakharkov G.N. 50th Anniversary of Biomedical
    Engineering Education in Russia. Biomedical Engineering, 2012, Volume
    46, Number 3, PР. 127-130.

    86
    Учебное издание
    Баранов Владимир Николаевич
    Акмашев Виталий Андреевич
    Бочков Михаил Сергеевич
    СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ БИОМЕДИЦИНСКИХ
    СИГНАЛОВ
    Редактор Г. Б. Мальцева
    Подписано в печать ______ 2013. Формат 60х90 1/16. Усл. печ. л_____
    Тираж ______ экз. Заказ № ____
    Библиотечно-издательский комплекс федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования
    «Тюменский государственный нефтегазовый университет».
    625000, Тюмень, ул. Володарского, 38.
    Типография библиотечно-издательского комплекса
    625039, Тюмень, ул. Киевская, 52.

    87
    1   2   3   4   5   6


    написать администратору сайта