Real-time estimation of pathological tremor parameters in neuropsyhodiagnosis automated systems

Authors

  • Артем Игоревич Савицкий Kharkiv National University of Radio Electronics Lenina 16, Kharkov, 61166, Ukraine
  • Елена Вячеславовна Линник Kharkiv National University of Radio Electronics Lenina 16, Kharkov, 61166, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2012.4625

Keywords:

essential tremor, tremography, arbitrary movement, two-step algorithm, suspended Fourier transform, Kalman filter, root-mean-square error, system of neuropsyhodiagnosis.

Abstract

The paper analyzes the existing ideas about the nature and mechanisms of generation of tremor. The two-stage algorithm of estimation of the tremor parameters in real-time is suggested. In the first stage, the algorithm divides the tremor and accompanying arbitrary movements, based on their different distribution in the frequency domain. Furthermore, the evaluation of a movement is removed from the set of kinematic data to generate the estimate of tremor. Then, this estimate is submitted to the second stage, a suspended Fourier transform, to estimate the frequency of tremor, and the Kalman filter, which uses obtained frequencies to estimate the amplitude of tremor. As a result, the algorithm provides high accuracy of the estimate of the amplitude and frequency of tremor. A two-step algorithm was tested on tremograms of patients, suffering from pathological states that cause tremors during the clinical and functional problems. This algorithm can be used in automated systems of neuropsychodiagnosis, as well as for microsurgical robotics to compensate the hand tremor of a surgeon during operations.

Author Biographies

Артем Игоревич Савицкий, Kharkiv National University of Radio Electronics Lenina 16, Kharkov, 61166

Master of Biomedical Engineering

Department of Biomedical Devices and Systems

Елена Вячеславовна Линник, Kharkiv National University of Radio Electronics Lenina 16, Kharkov, 61166

Candidate of Technical Sciences

Department of Biomedical Devices and Systems

References

  1. Залялова, З. Что мы знаем о треморе? [Текст] / З. Залялова // Врач. –2011. – С.7 – 11.
  2. Deuschl G., Raethjen J., Lindemann M., Krack P. Muscle Ner, 2001, no. 24, pp. 716–735.
  3. Аврунин, О.Г. Автоматизированный анализ количественных показателей треморографических данных для наблюдения динамики тремора [Текст] / О.Г. Аврунин, Т.В. Жемчужкина, Т.В. Носова // Восточно–Европейский журнал передовых технологий. – 2011. – №2/2 (50). – С.17 – 21.
  4. Драган, Б. Компьютерная тензотреморометрия в изучении физиологического и патологического тремора [Текст] / Б. Драган // Весник психиатрии и психофармакотерапии. – 2008. – № 2(14). – С. 18 – 22.
  5. Rocon E., Andrade A.O., Pons J.L., Kyberd P., Nasuto S.J., Med. Biol. Eng. Comput., 2006, no. 44,pp 569–582.
  6. Анализ низкоамплитудных элементов в компьютерных системах ЭКГдиагностики [Текст]: тез. докл. 2-й Международный радиоэлектронный Форум «Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития» МРФ2005. Сб. научных трудов. Том I. Пленарные заседания Форума, семинары и круглые столы,19–23 сентября 2005г. Харьков: Е.В. Мельникова (отв. ред.). – Харьков, 2005. – с.72.
  7. Vaz C., Kong X., Thakor N., IEEE Trans. Signal Process., 1994,no. 42,pp 1–10.
  8. Veluvolu K.C., Tan U.X., Latt W.T., Shee C.Y., Ang W.T. In Proceedings of International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. - Kiel, Germany, August 27–31, - 2007.
  9. Возможности использования датчиков тремора при проведении треморографии [Текст]: тез. докл. 16го международного молодежного форума «Радиоэлектроника и молодеж в XXI веке», 19 апреля 2012г. Харьков: А.И. Савицкий (отв. ред.). – Харьков, 2012. –174 с.
  10. Измерительный модуль для регистрации тремора [Текст]: тез. докл. XXIV Всеросійську науковотехнічну конференцію «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Биомедсистемы2011), 7 мая 2012 г. Рязань: А.И. Савицкий (отв. ред.). – Рязань,2012. – 254с.

Published

2012-10-09

How to Cite

Савицкий, А. И., & Линник, Е. В. (2012). Real-time estimation of pathological tremor parameters in neuropsyhodiagnosis automated systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(9(59), 36–39. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2012.4625

Issue

Section

Information and controlling system