1 / 12

AZ EKG AUTOMATIZÁLT SZOFTVERES ELEMZÉSE PSZICHOFIZIOLÓGIAI VIZSGÁLATI HELYZETBEN

AZ EKG AUTOMATIZÁLT SZOFTVERES ELEMZÉSE PSZICHOFIZIOLÓGIAI VIZSGÁLATI HELYZETBEN. Benyovszky Máté. Témavezető: DR . MOLNÁR MÁRK. Külső intézmény: MTA PSZICHOLÓGIAI KUTATÓINTÉZET PSZICHOFIZIOLÓGIAI KUTATÓCSOPORT. Feladat és célkitűzés. Múlt: EKG Timeline 5 (Diplomaterv)

evangeline-shepard
Télécharger la présentation

AZ EKG AUTOMATIZÁLT SZOFTVERES ELEMZÉSE PSZICHOFIZIOLÓGIAI VIZSGÁLATI HELYZETBEN

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. AZ EKG AUTOMATIZÁLT SZOFTVERES ELEMZÉSE PSZICHOFIZIOLÓGIAI VIZSGÁLATI HELYZETBEN Benyovszky Máté Témavezető: DR. MOLNÁR MÁRK Külső intézmény: MTA PSZICHOLÓGIAI KUTATÓINTÉZET PSZICHOFIZIOLÓGIAI KUTATÓCSOPORT

  2. Feladat és célkitűzés • Múlt: EKG Timeline 5(Diplomaterv) • Bővíthetőség (új függények, szívritmus felismerés, HRV, stb.) • Grafikus felület paraméterezéshez, azonnal megjelenő eredmények • Szűrési, mérési lehetőségek

  3. Korábbi tevékenység • EKG és EEG együtt, idegrendszeri összefüggések • Különböző feladathelyzetek (várakozási helyzet CNV, mentális aritmetika) • Különböző mérések (Pszichoaktív szer, életkor, fáradás) • Publikáció (társszerzőként) • The acute effect of low-dose alcohol on working memory during mental arithmetic II.Changes of nonlinear and linear EEG-complexity in the theta band, heart rate and electrodermal activity • Age-dependent changes of EEG frequency characteristics and ECG-changes related to working memory process in arithmetic task Fiatal Feladat Eleje 88 Fiatal Feladat Közepe Fiatal Feladat Vége Idős Feladat Eleje Idős Feladat Közepe 86 Idős Feladat Vége 84 82 Pulzusszám 80 78 76 74 -7000 -6000 -5000 -4000 -3000 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 Idő [msec]

  4. EKG elemzés programcsomag(Adatfolyam diagram) Felvétel Feldolgozás Elemzés

  5. Vizsgálati helyzet: CNV feladat  8 hangos helyzet hasonlóan (fáradás vizsgálatához). Az idő msec-ben felül, alul a hangoknál elhelyezett jelölő triggerek száma az ábrán.

  6. CNVEredmények • Kontrol és feladathelyzet • Átlag pulzusszám magasabb az időseknél • Hosszú feladatnál nagyobb különbségek

  7. CNVEredmények • Vizsgálat első és második fele • Hosszú feladatnál mindkét korcsoportban fáradás figyelhető meg

  8. Vizsgálati helyzet: Számolás • 20 db ingersor (10 sec) • Plafonszám (4’ trigger) 1 másodpercig • Négy összeadandó szám (1’ trigger) • Válasz után 2 másodpercig helyes vagy helytelen megoldásnak megfelelően (8’ vagy 9’ trigger) zöld vagy piros képernyő 4 9 35

  9. SzámolásEredmények alapvonaligazítás mellett • Időseknél nincs EKG változás

  10. Összefoglalás • EKG Timeline 7 eredményesen használható többféle vizsgálati helyzetben • A szoftvercsomag jelentősen csökkentette a feldolgozás időigényét • Komplex mérések hatékonyan paraméterezhetőek, statisztikázhatóak • A feladathelyzetnek megfelelően a fiatal korcsoportban tapasztalt pulzusszám változás jelentősen meghaladta az idős korcsoportban mért értéket • Fáradást mindkét korcsoportban ki tudtuuk mutatni • JÖVŐ: HRV, Szívfrekvencia spektrum, autoregressziós módszer

  11. Kérdés • Mivel magyarázható a várakozási negativitás esetén az elmaradó hangot követő erős pulzusszám-csökkenés? doi:10.1016/j.biopsycho.2009.03.003 http://www.mendeley.com/research/glucose-administration-heart-rate-and-cognitive-performance-effects-of-increasing-mental-effort/ doi:10.1016/S0031-9384(99)00183-3 http://jap.physiology.org/content/73/2/420.abstract

  12. Kérdés • Milyen módszerekkel sikerült elérni a feldolgozások felgyorsítását? • Informatikai, szoftveres oldalról: • Szívritmus felismerés sebessége (nem NeuroScan, beépített megoldás) • Javított algoritmusok (interp1, mátrix műveletek) • Felhasználói, humán oldalról: • Kevesebb lépés, kevesebb különböző szoftver • Nincs szükség „szkriptelésre”, minden grafikus felületen keresztül konfigurálható • Azonnal ellenőrizhető eredmények

More Related