Biyolojik işaret gürültülerinin doğrusal olmayan filtrelerle filtrelenmesi

Abstract

İnsan beyninde yer alan hastalıkları saptamada ve hastalık seyrinin takip edilmesinde büyük önem arz eden elektroensefalografi (EEG) kayıtlarını zorlaştıran önemli olan faktörlerden biri diğer vücut sinyallerden çok çabuk etkileniyor olmasıdır. EEG sinyalleri periyodik olarak seyretmezler; genlik, faz ve frekansları sürekli değişir. Bu nedenle, anlamlı bir veri elde edebilmek için, ölçümlerin oldukça uzun sürede yapılması gereklidir. Uzun süren ölçümler süresince hastaların fiziksel hareketlerini engellemek adına önlemler alınabilir ancak göz hareketlerini göz açık veya kapalı konumdayken engellemek oldukça zorlayıcıdır. elektrookülografi (EOG) sinyalleri genlik değerleri yaklaşık 50-3500 mikroV, yaklaşık 0-100 Hz frekans bandı aralığında yer almaktadır, yatay ve düşey göz hareketiyle değişmektedir. EEG sinyalleri genlik değerleri tepeden tepeye 1-100 mikroV, frekans bandı ise 0.5-100 Hz aralığındadır. Düşük genlikli ve daha çabuk etkilenebilir sinyaller olan EEG sinyalleri kaydı süresince fp1 sinyaline konum olarak en yakın bölgede bulunması sebebi ile EOG sinyalleri gürültü olarak yansıyabilir ve EEG sinyallerinin bulunması gerekli olan genlik aralıklarından sapmasına sebebiyet verebilir. EOG sinyallerinde yer alan yüksek genlikli göz hareketleri EEG sinyallerine dürtüsel gürültüsü olarak yansımaktadır. Myriad filtrenin dürtüsel gürültülerde başarılı olması sebebiyle EOG sinyallerinin neden olduğu dürtüsel gürültülerin eliminasyonunda oldukça faydalı bir filtredir. EEG kayıtlarını etkileyen, istenmeyen EOG gürültülerinin, ağırlıklandırılmış Myriad filtre kullanılarak azaltması çalışmaları ile farklı bir bakış açısı geliştirilmesi amaçlamıştır. EEG sinyallerinde yer alan EOG' den kaynaklı gürültülerin ağırlıklandırılmış Myriad filtre ile eliminasyonu çalışmaları ile dürtüsel gürültülerde başarılı sonuç elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: EEG, gürültü, doğrusal olmayan filtreleme, Myriad filtre, adaptif filtre

One of the important factors that complicates electroencephalography (EEG) recordings, which are of great importance in detecting diseases in the human brain and following the course of the disease, is that it is very quickly affected by other body signals. EEG signals do not watch periodically; The amplitude, phase and frequency are constantly changing. Therefore, in order to obtain meaningful data, it is necessary to make measurements over a long period of time. During long-term measurements, measures can be taken to prevent physical movements of patients, but it is very challenging to prevent eye movements when the eye is open or closed. The amplitude values of electrooculography (EOG) signals are approximately 50-3500 microV, in the frequency band range of approximately 0-100 Hz, changing with horizontal and vertical eye movement. The amplitude values of the EEG signals are in the range of 1-100 microV from peak to peak, and the frequency band is in the range of 0.5-100 Hz. EEG signals, which are low amplitude and more easily affected signals, can be reflected as noise and cause the EEG signals to deviate from the required amplitude ranges, since they are located in the closest region to the fp1 signal during recording. The high amplitude eye movements in the EOG signals are reflected in the EEG signals as impulsive noise. Since the Myriad filter is successful in impulsive noises, it is a very useful filter in the elimination of impulsive noises caused by EOG signals. It is aimed to develop a different perspective by reducing unwanted EOG noises affecting EEG recordings by using a weighted Myriad filter. Successful results were obtained in impulsive noises with the elimination of EOG noises in EEG signals with a weighted Myriad filter.Keywords: EEG, noise, nonlinear filtering, Myriad filter, adaptive filter