CENNI DI METODOLOGIE DI ACQUISIZIONE E DI ELABORAZIONE DEI SEGNALI BIOMEDICI

INTRODUZIONE................................................................................................................................1 MISURE DI GRANDEZZE BIOMEDICHE ..................................................................................3 APPLICAZIONI DI MISURA ED ELABORAZIONE AUTOMATICA DEI SEGNALI BIOMEDICI ....................................................................................................................................3 CLASSIFICAZIONE DEI SEGNALI BIOMEDICI...........................................................................5 ORIGINE E CARATTERISTICHE DEI SEGNALI BIOMEDICI ....................................................6 SISTEMI DI ACQUISIZIONE E DI ELABORAZIONE DEI SEGNALI BIOMEDICI .................12 TRASDUTTORI BIOMEDICI......................................................................................................14 PROBLEMATICHE DI RUMORE NELLE MISURE BIOMEDICHE.......................................17 AMPLIFICAZIONE E FILTRAGGIO DEI SEGNALI BIOMEDICI..........................................18 CONVERSIONE ANALOGICO/DIGITALE...............................................................................20 AMPLIFICATORE PER BIOPOTENZIALI ................................................................................23 ELABORAZIONE DI SEGNALI BIOMEDICI ...............................................................................24 ANALISI NEL DOMINIO DEL TEMPO.....................................................................................24 ANALISI NEL DOMINIO DELLA FREQUENZA .....................................................................25 RIFERIMENTI ..................................................................................................................................28

Figura 1: Segnali EEG

La tomografia computerizzata (TC) una metodica diagnostica per immagini utilizzata in ambito radiologico. Permette la visualizzazione con buona risoluzione delle strutture nervose del cranio e della colonna vertebrale. Il segnale, ossia limmagine TC (figura 2), originato dallinterazione tra lorganismo e un agente esterno (raggi X). Il livello di grigio di un pixel legato allattenuazione indotta dal pixel sul fascio di raggi X, attenuazione che dipende dalla composizione del pixel (osso, tessuto molle, vaso, etc). Limmagine TC fotografa la situazione in un determinato istante; questo un esempio di segnale che varia in funzione delle coordinate spaziali.

INTRODUZIONESi definisce segnale una grandezza di varia natura (per esempio, elettrica, meccanica, acustica) che pu variare nel tempo e/o nello spazio. Un segnale descrive/misura fenomeni che avvengono nel tempo e/o nello spazio e porta informazioni sullo stato e sul funzionamento della sorgente che lo ha generato. I segnali biomedici sono generati dallorganismo vivente. Un organismo vivente si serve di queste grandezze per trasferire controlli e comunicare con il mondo esterno (es. segnale EEG). Altri segnali sono prodotti dallinterazione tra lorganismo e un agente esterno (es. bioimmagini). Il segnale elettroencefalografico (EEG) prodotto dallinterazione dei potenziali post-sinaptici dei neuroni della corteccia cerebrale. Questi potenziali sono registrati con elettrodi superficiali posti sullo scalpo. un segnale che varia nel dominio del tempo. Nella figura 1 riportata la registrazione di 8 segnali EEG acquisiti da coppie di elettrodi vicini. Le annotazioni occhi aperti e stringe i pugni sono apportate dal personale tecnico per indicare i tasks, la cui esecuzione richiesta al soggetto durante la registrazione. Lesecuzione di questi tasks pu determinare eventuali variazioni dellattivit cerebrale che sono poi individuate ed analizzate dal medico.

Figura 2: Immagine TC di una sezione orizzontale del cervello

Il segnale biomedico rappresenta, quindi, un mezzo per convogliare informazioni provenienti dai tessuti o dagli organi biologici durante il loro funzionamento normale e/o patologico. Tale informazione in genere non acquisibile facilmente. Si rende necessario adottare, in alcuni casi, specifiche procedure di acquisizione e di elaborazione per estrarre informazioni dai segnali utili sia per la diagnosi che per la terapia.

MISURE DI GRANDEZZE BIOMEDICHEIn ambito biomedico, una misura pu essere fatta per uno dei seguenti scopi: determinazione del valore di una grandezza e delle sue variazioni (ambito diagnostico); comprensione migliore di un processo (ambito fisiologico); controllo di un processo (ambito terapeutico). In figura 3 riportato lo schema a blocchi di un sistema generico di misura. Tramite un dispositivo, denominato trasduttore possibile misurare la grandezza di interesse; il segnale acquisito viene opportunamente trattato in modo da estrapolare informazioni utili.

Lutilizzo di tecniche di filtraggio permette di ridurre o eliminare il livello di rumore presente nel segnale e di ottenere un segnale ripulito. Loperazione di filtraggio consente, in definitiva, un riconoscimento pi preciso ed accurato del complesso QRS che caratterizza il segnale ECG (grafico in basso della figura 4).

Figura 3: Schema a blocchi di un generico sistema di misura

Una prima classificazione delle misure in campo biomedico quella tra misure invasive (es. pressione intracranica, glucosio, temperatura orale, etc) e non invasive (es. analisi della voce, movimenti, temperature,etc..). Una misura di tipo non invasivo quando il segnale rilevato dal paziente senza causargli traumi, lesioni o significative alterazioni dei suoi parametri vitali. Le misure possono essere, inoltre, classificate in misure dirette ed indirette. Le misure dirette permettono la determinazione di quantit fisiche e chimiche semplicemente confrontando i valori acquisiti con dei valori di riferimento (es. misura della resistenza della pelle). Le misure (es. misura della gittata cardiaca) si basano sullutilizzo di relazioni matematico-statistiche che intercorrono tra la variabile che si vuole misurare (senza per essere in grado di farlo direttamente) e altre per le quali si riesce ad effettuare la misura. Le misure in campo biomedico possono essere raggruppate anche in relazione a: la grandezza misurata (es. potenziali elettrici, pressioni, portate, spostamenti, velocit, forze, impedenze, temperature, concentrazioni chimiche); il principio di trasduzione (resistivo, induttivo, capacitivo, piezoelettrico, elettrochimico, ecc.); il sistema fisiologico analizzato (sistema cardiovascolare, polmonare, nervoso, endocrino, ecc.); la specialit medica (pediatrica, ostetrica, cardiologica, neurologica, radiologica ecc.); questo approccio valido soprattutto per il personale tecnico-sanitario.

Figura 4: Segnale ECG contaminato da rumore (in alto), segnale ECG filtrato (in basso)

La sindrome delle apnee ostruttive notturne uno dei disturbi respiratori pi frequenti e pi gravi nel sonno. La diagnosi effettuata mediante esame polissonografico (PSG). Durante lesame PSG sono misurate differenti grandezze biologiche, come per esempio lattivit russatoria, i potenziali oculari, i segnali EEG, i movimenti toracico-addominali, etc. Le registrazioni PSG in genere hanno durata di diverse ore. Di conseguenza il personale medico costretto ad esaminare una quantit di dati enorme per poter individuare gli eventi di interesse (le apnee) e pervenire ad una diagnosi. Lutilizzo di tecniche di analisi automatica e classificazione delle grandezze biologiche misurate permetterebbe una riduzione dei tempi e dei costi di diagnosi. Nella figura 5 riportata lattivit russatoria di un paziente affetto da problemi di apnea notturna. In particolare la discriminazione tra attivit respiratoria, russamento e pause respiratorie effettuata tramite tecniche di analisi e di classificazione che estraggono determinati parametri dal segnale e permettono di individuare in modo automatico i diversi eventi registrati.

APPLICAZIONI DI MISURA ED ELABORAZIONE AUTOMATICA DEI SEGNALI BIOMEDICILacquisizione e lelaborazione automatica dei segnali biomedici permette, in generale, di estrarre con maggiore precisione ed accuratezza informazioni fisiologiche e cliniche relative ai sistemi in esame. In particolare lo sviluppo di nuovi strumenti e lutilizzo di tecniche di elaborazione automatica ha determinato notevoli progressi sia in ambito diagnostico che terapeutico. Di seguito si descriveranno alcune applicazioni di acquisizione ed elaborazione dei segnali biomedici. Uno dei problemi pi importanti nella misura dei segnali biomedici rappresentato dalla presenza di disturbi e rumore che contaminano il segnale di interesse, impedendo una determinazione corretta del suo andamento. Il grafico in alto della figura 4 illustra un segnale ECG contaminato da rumore.

Figura 5: Attivit russatoria

Lacquisizione e lelaborazione automatica dei segnali permette di realizzare il controllo di dispositivi in diverse applicazioni biomedicali. Il pace-maker (figura 6) un generatore di impulsi elettrici che serve a stimolare le contrazioni del muscolo cardiaco. I pace-makers possono essere monocamerali, in grado, cio, di stimolare in una sola camera cardiaca, sia essa l'atrio o il ventricolo, oppure bicamerali, per stimolare in entrambe le camere cardiache. Nel primo caso il pace-maker dotato di un solo elettrocatetere, nel secondo ne ha due. I moderni pace-makers, oltre alla originaria funzione di stimolazione cardiaca, sono in grado di effettuare anche il cosiddetto sensing; questa funzionalit permette l'intervento del pace-maker solamente quando l'attivit spontanea del cuore insufficiente.

ORIGINE E CARATTERISTICHE DEI SEGNALI BIOMEDICIBIOPOTENZIALII biopotenziali sono dei segnali elettrici generati da alcune cellule del sistema nervoso e muscolare. Nella tabella 1 sono riportati alcuni biopotenziali, con i relativi range di ampiezza e di frequenze.Tabella 1: Esempi di segnali bioelettrici con relative ampiezze e frequenze

BIOPOTENZIALE AMPIEZZA FREQUENZE Elettroneurogramma ENG (velocit di conduzione dei nervi) 5 V-10 mV 1 kHz Elettroretinogramma ERG (diff. di potenziale alla cornea ) 0,5 V-1 mV 0,2-200 Hz Elettroculogramma EOG (posizione degli occhi) 10 V- 1 mV 0-100 Hz Elettroencefalogramma EEG (attivit elettrica cerebrale) 2-100 V 0,5-60 Hz Potenziali eveocati EP (risposta EEG a stimoli) 0,1 10 V 1-3000 Hz Elettromiogramma EMG (attivit elettrica generata dal muscolo) 50 V-5 mV 2-500 Hz Elettrocardiogramma ECG (attivit elettrica del cuore) 0,5-5 mV 0,05-100 Hz Alcune cellule hanno la caratteristica di essere eccitabili, cio possono modificare il loro stato elettrochimico se stimolate elettricamente. La cellula immersa in un fluido ricco di ioni Na+, K+ e Cl-. A riposo, linterno della cellula presenta un potenziale di -90 mV rispetto lesterno. Questa differenza di potenziale legata al gradiente di concentrazione delle specie ioniche citate prima. Infatti in condizioni di riposo la membrana poco permeabile agli ioni Na+ e fortemente permeabile agli ioni K+ e Cl-. Di conseguenza la concentrazione di ioni Na+ maggiore allesterno rispetto allinterno della cellula. Quando la cellula eccitata da una corrente ionica o da una corrente applicata attraverso degli elettrodi dallesterno, la membrana cambia le sue caratteristiche di permeabilit. Aumenta la permeabilit degli ioni Na+. Gli ioni K+ cercano di lasciare la cellula per mantenere lequilibrio, ma non sono cos veloci come gli ioni Na+. Il risultato che linterno della membrana diventa pi positivo rispetto allesterno. Tale processo chiamato depolarizzazione della membrana e la variazione di potenziale rispetto al potenziale di riposo rappresenta il potenziale di azione (figura 7).

Figura 6: Pacemaker monocamerale

CLASSIFICAZIONE DEI SEGNALI BIOMEDICII segnali biomedici possono essere classificati in base a: la loro origine fisica (es. segnali bioelettrici, biomagnetici, biomeccanici, bioacustici, termici, biochimici, etc); la loro origine biologica; le loro caratteristiche matematiche. In particolare considerando questultimo tipo di classificazione, possibile distinguere tra: segnali monodimensionali o pluridimensionali: i segnali monodimensionali variano in funzione di una sola grandezza (per esempio, la temperatura o il segnale EEG); i segnali pluridimensionali possono essere di tipo bidimensionale (immagini radiografiche) o tridimensionali (ecografia 3D). Segnali deterministici o aleatori: un segnale detto deterministico se in ogni istante il suo valore pu essere calcolato tramite una espressione matematica o estrapolato dalla conoscenza di un certo numero di campioni precedenti del segnale. Un segnale aleatorio non pu essere descritto con unequazione matematica. Segnali periodici o non periodici: un segnale si dice periodico se trascorso un intervallo di tempo, definito periodo del segnale, esso si ripete. Segnali continui o discreti: i segnali continui sono segnali definiti per ogni istante di tempo, mentre i segnali discreti sono definiti solo in determinati istanti di tempo.

Figura 7: Insorgenza del potenziale di azione

Dopo un certo periodo la cellula dallo stato di depolarizzazione ritorna allo stato di polarizzazione. La chiave del meccanismo della ripolarizzazione risiede nella dipendenza della permeabilit della

membrana per gli ioni Na+ e K+ dal livello di tensione e dal tempo. Infatti progressivamente la permeabilit di Na+ diminuisce, mentre la permeabilit di K+ aumenta. Il potenziale ritorna al valore del potenziale di riposo. SEGNALE ELETTROMIOGRAFICO (EMG) Il segnale EMG generato dai fenomeni elettrici a livello delle fibre muscolari durante il movimento. In particolare, i muscoli scheletrici sono costituiti da gruppi di unit motorie, ognuna delle quali costituita da un motoneurone, il suo assone e tutte le fibre muscolari innervate dallassone. Le fibre dei muscoli scheletrici producono una contrazione meccanica in risposta ad un solo stimolo e generano e propagano il potenziale di azione. Lunit motoria la pi piccola unit muscolare che pu essere attivata tramite un controllo volontario. Quando stimolata da un segnale neurale, ogni unit motoria si contrae e determina un segnale elettrico che la somma dei potenziali di azione di tutte le cellule che la costituiscono (motor unit action potential, MUAP, figura 8).

SEGNALE ELETTROENCEFALOGRAFICO (EEG) E POTENZIALI EVOCATI (PE) Il segnale EEG rappresenta la somma spaziale e temporale dei potenziali elettrici generati dai neuroni corticali piramidali. rilevato con elettrodi metallici posti sullo scalpo. Gli elettrodi sono posizionati secondo le indicazioni contenute nello Standard Internazionale 10/20 (figura 10).

Figura 10: Sistema Internazionale 10/20

Figura 8: Potenziale di azione dellunit motoria

Questo segnale pu essere prelevato tramite elettrodi ad ago, inseriti direttamente nel muscolo dinteresse. I MUAP hanno una durata dai 3 ai 15 ms e unampiezza di 100-300 V. La forma di un MUAP dipende dal tipo di elettrodo ad ago utilizzato. La somma spaziale e temporale dei MUAP delle unit motoria attive determina il segnale mioelettrico. Un segnale EMG indica il livello di attivit del muscolo e pu essere utilizzato per diagnosticare disturbi neuromuscolari (figura 9). Lampiezza del segnale varia in un range da 0 a 10 mV (valori picco-picco) e da 0 a 1.5 V (valore RMS). Lenergia utile del segnale limitata ad un intervallo tra 0 e 500 Hz.

Figura 9: Segnale EMG

Questo sistema descrive lesatta posizione di ogni elettrodo, consentendo una buona copertura di tutta la superficie encefalica e garantendo che gli elettrodi siano sempre posizionati sopra le stesse aree. Vengono misurate delle linee, utilizzando come punto di partenza precise localizzazioni anatomiche: nasion, inion, punto preauricolare. Queste linee disegnano una rete sulla superficie del cranio, ai cui punti di intersezione sono posizionati gli elettrodi. La distanza tra un elettrodo e laltro sempre il 10% o il 20% della lunghezza totale della linea variabile rispetto al soggetto. Ogni posizione di un elettrodo viene denominata usando una lettera e un numero (o talora una seconda lettera). La lettera prende il nome dal lobo cerebrale sottostante (Fp = frontopolare, F = frontale, T = temporale, P = parietale, O = occipitale). Il numero pari (2, 4, 6, 8) per il lato destro e dispari (1, 3, 5, 7) per il sinistro, con i valori pi bassi in posizione mediale. La posizione sulla linea mediana interemisferica indicata con la lettera z. Infine, con A1 (sinistra) e A2 (destra) vengono indicate delle regioni elettricamente neutre di riferimento (lobo auricolare o mastoide). Lanalisi del segnale EEG viene effettuata per individuare e quantificare il deficit dellattivit dellencefalo, diagnosticare epilessia o studiare le varie fasi del sonno. In particolare lattivit ritmica del segnale EEG varia in relazione allo stato di coscienza ed allet del paziente. La frequenza delle onde elettroencefalografiche e la loro ampiezza sono i due parametri determinanti in base ai quali si distinguono i ritmi fondamentali (figura 11): Delta: frequenza 1-4 Hz e ampiezza fino a 200 V; Theta: frequenza 5-7 Hz e ampiezza fino a 100 V; Alfa: frequenza 8-14 Hz e ampiezza 20-50 V; Beta: frequenza 15-30 Hz e ampiezza 5-20 V; Gamma: frequenza >30 Hz e ampiezza 2B (frequenza di Nyquist)

AMPLIFICATORE PER BIOPOTENZIALIIn questa sezione riportata la descrizione di un amplificatore commerciale prodotto dalla GTEC per lacquisizione di biopotenziali (figura 33). Con il termine di amplificatore, in tal caso, indicato uno strumento che effettua non solo lamplificazione del segnale in ingresso, ma che costituito da tutti quei blocchi circuitali che si trovano tra il trasduttore e il PC. In particolare nella figura 34 riportato il diagramma a blocchi del sistema. possibile distinguere la sezione di amplificazione, filtraggio passa-basso, conversione A/D. Vi poi la sezione di isolamento tra il paziente e le apparecchiature a valle. I dati in uscita dal convertitore sono trasmessi al PC per le elaborazioni tramite uninterfaccia USB

Figura 33: Amplificatore per biopotenziale (gtec) Figura 34 : Diagramma a blocchi e specifiche tecniche dellamplificatore gtec

Nel secondo riquadro della figura 34 sono riportate le caratteristiche tecniche di questo strumento. Sono indicati: il tipo di segnali che il dispositivo pu ricevere in ingresso; il segnale in uscita il numero di canali le caratteristiche della sezione di amplificazione (guadagno, impedenza di ingresso, livello di rumore, etc) le frequenze di taglio dei filtri che lutente pu regolare; le dimensioni fisiche e il peso; le certificazioni.

ELABORAZIONE DI SEGNALI BIOMEDICILelaborazione di un segnale pu essere unoperazione semplice o complessa, come per esempio, la ricostruzione di unimmagine tridimensionale. Lutilizzo di processori digitali per lelaborazione dei segnali ha determinato numerosi vantaggi. Si possono distinguere i seguenti casi: analisi nel dominio del tempo: il segnale analizzato rispetto alla variabile tempo; analisi nel dominio della frequenza: analizzato lo spettro delle frequenze che costituisce il segnale; modellizzazione: la creazione di modelli di generazione del segnale consente di stimare in modo indiretto le variabili fisiologiche di interesse.

ANALISI NEL DOMINIO DEL TEMPODallesame dellandamento temporale di un segnale possibile ricavare diversi parametri. Nella figura 35 sono indicati alcuni di questi parametri, come lampiezza massima negativa e positiva del

segnale e lampiezza picco-picco, rappresentata dalla differenza tra il valore di ampiezza massima e il valore di ampiezza minima.

Figura 35: Parametri estratti nel dominio del tempo

Altri parametri che caratterizzano il segnale nel dominio del tempo sono: valor medio di un segnale su un intervallo [T1,T2]:Figura 36: Segnale sinusoidale nel dominio del tempo (a) e spettro di frequenza ottenuto con la Trasformata di Fourier (b); segnale sinusoidale con rumore (c) e spettro di frequenza (d)

valore efficace (root mean square, RMS): rappresenta la radice quadrata della potenza media del segnale in un dato intervallo di tempo:

Dalla Trasformata di Fourier possibile valutare la densit spettrale di potenza, definita come:

potenza media normalizzata: Lintegrale della densit spettrale di potenza rappresenta la potenza media normalizzata del segnale: .

ANALISI NEL DOMINIO DELLA FREQUENZALanalisi dei segnali nel dominio della frequenza uno strumento fondamentale per l'analisi delle componenti frequenziali presenti in esso. La Trasformata di Fourier permette di passare da una rappresentazione dei segnali nel dominio del tempo ad una rappresentazione nel dominio della frequenza (figura 36). Per segnali continui, lespressione della Trasformata :

.

mentre per i segnali discreti:

dove N il numero dei campioni che rappresenta il segnale.

Figura 39 : Creazione di modelli anatomici cerebrali in ambiente Matlab Figura 37: Visualizzazione dei segnali nel dominio del tempo in ambiente Matlab

RIFERIMENTI1. De Rossi D., Ahluwalia A., Mazzoldi A., Pede D., Scilingo E. P., Sensori per misure biomediche, Patron Editore. 2. Carr J. J., Brown J. M., Introduction to Biomedical Equipment Technology, Prentice Hall. 3. Webster J. G., Medical Instrumentation, John Wiley & Sons. 4. Bronzino J. D., The Biomedical Engineering Handbook, CRC Press LLC. 5. National Instruments, www.ni.com.

Figura 38 : Interfaccia grafica per lanalisi nel dominio della frequenza in ambiente Matlab