350 руб
Журнал «Биомедицинская радиоэлектроника» №5 за 2017 г.
Статья в номере:
Оценка асимметрии мышц конечностей на основе метода мультифрактального флуктуационного анализа
Тип статьи: научная статья
УДК: 519.246.8, 612.829
Ключевые слова: электромиографические сигналы мультифрактальный анализ асимметрия конечностей информативные диагностические показатели.
Авторы:

Намик Таир оглы Абдуллаев – к.т.н., доцент, зав. кафедрой «Биомедицинская техника», Азербайджанский технический университет (г. Баку) E-mail: a.namik46@mail.ru

Кямаля Ширин гызы Исмайлова − к.т.н., доцент, Азербайджанский государственный университет нефти и промышленности (г. Баку) E-mail: is_kamalya@yahoo.com

Аннотация:

Рассмотрена возможность применения метода мультифрактального флуктуационного анализа электромиографических сигналов для численной оценки асимметрии сопоставимых конечностей пациентов. С помощью рассматриваемой методики вычислены обобщенный показатель Хёрста, Реньи и спектральной функции биоэлектрических сигналов правой и левой части бедренных мышц Quadriceps femoris muscle-vastus lateralis для оценки деформированной дисперсии. Показано, что метод приемлем для функциональной диагностики при выявлении асимметрии конечностей.

Страницы: 13-18
Список источников
  1. Rynkiewicz M., Rynkiewicz T., Zurek P., Zicmann E., Szymanik R. Asymmetry of muscle mass distribution in tennis players // Trends in Sport Sciences. 2013. V. 1. № 20. Р. 47−53.
  2. http://www.bonamedica.ru/assimmetrii-cheloveka/.
  3. Голдбергер Э.Л., Ригни Д.Р., Уэст Б.Дж. Хаос и фрак- талы в физиологии человека. www.kozlenkoa.narod.ru/ docs/fractal2.docx.
  4. Исаева В.В. Фрактальные и хаотические паттерны в морфологии животных // Труды Зоологического инсти- тута РАН. Приложение № 1. 2009. С. 199−218.
  5. Zumwalt A. A New Method for Quantifying the Complexity of Muscle Attachment Sites // The Anatomical Record (Part B: New Anat.) 2005. № 286B. Р. 21−28.
  6.  Stephen D.G., Hajnal A. Transfer of Calibration Between Hand and Foot: Functional Equivalence and Fractal Fluctuations // Atten Percept Psychophys. 2011. № 73. Р. 1302−1328.
  7.  Dang Kh.T.Q., Minh H.L. et al. Analyzing surface EMG signals to determine relationship between jaw imbalance and arm strength loss // BioMedical Engineering Online. 2012.
  8. Богачев М.И., Громова К.Е., Клионский Д.М. и др. Флуктуационный анализ физиологических сигналов //Известия вузов России. Сер. Радиоэлектроника. 2012. Вып. 6. С. 37−45.
  9. Paitgen H.O., Jurgens H., Saupe D. Chaos and fractals: New frontiers of science. New York: Springer-Verlag. 1992. 984 p.
  10.  Федер Е. Фракталы. М.: Мир. 2001. 260 с.
  11. Горшенков А.А., Кликушин Ю.Н. Методы оценки хаоса сигналов // Ползуновский вестник. 2011. № 3(1). С. 30−33.
  12.  Kantelhardt J.W., Zschienger S.A., Koscielny-Bumde E., Havlin S., Bumde A., Stanley H.E. Multifractal detrended fluctuation analysis of non-stationary time series // Physica A. 2002. V. 316. Р. 87−114.
  13. Mali P., Mukhopadhyay A. Multifractal characterization of gold market: a multifractal detrended fluctuation analysis // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2014. № 413. Р. 361–372.
  14. Абдуллаев Н.Т., Дышин О.А., Хасмамедова Г.Т. Диагно- стика состояния сердечно-сосудистой системы на ос- нове фрактального анализа RR-интервалограмм // Био- медицинская радиоэлектроника. 2010. № 12. С. 25−29.
  15.  Олемской А.И., Борисюк В.Н., Шуда И.А. Мультифрак- тальный анализ
Дата поступления: 3 марта 2017 г.