Aceasta pagina a fos modificata ultima data pe data de 8 decembrie 2008

Contribuþii la utilizarea sistemelor bazate pe tehnici de realitate virtualã cu aplicaþii în medicinã

Dobrea Dan Marius

    Susþinerea publicã a tezei a avut loc pe data de 6 mai 2005. Teza de doctorat a fost validatã de cãtre Consiliul Naþional de Atestare a Titlurilor, Diplomelor ºi Certificatelor Universitare primind calificativul Magna Cum Laude.

Rezumatul tezei de doctorat

    Teza de doctorat propune un nou complex bioinstrumental de clasificare a stãrii de obosealã a unui subiect rezultantã în urma interacþiunii cu un anumit sistem (de exemplu un calculator personal).
    Compexul bioinstrumental utilizeazã în clasificare trei semnale fiziologice achiziþionate non-invaziv. Aceste semnale sunt: semnalul de tremur al mâinii, semnalul respirator ºi semnalul de miºcare a corpului subiectului. Teza prezintã sistemele de senzori utilizaþi, tehnicile de achiziþie, metode de preprocesare folosite în vederea eliminãrii artefactelor, trãsãturile extrase din semnalele fiziologice, metodologia punerii în evidenþã a stãrii de obosealã, analiza stãrii de obosealã, clasificatorii, rezultatele obþinute, analiza rezultatelor ºi concluziile desprinse pentru îmbunãtãþirea viitoare a performanþelor sistemului.
    Dupã o trecere în revistã a domeniului HCI, în cel de al doilea capitol se prezintã caracteristicile statice ºi cele dinamice a traductorului rezonant folosit în achiziþionarea semnalului de tremur ºi a celui respirator. Aceste caracteristici dovedesc performanþele senzorului dar ºi capabilitatea acestuia de a înregistra cele douã semnale fiziologice anterior prezentate fãrã a pierde sau distorsiona nimic din componentele iniþiale ale acestor semnale. Aceste componente pot fi posibile purtãtoare de informaþii despre starea subiectului uman. Pentru extragerea caracteristicilor dinamice a fost construit un sistem dedicat, în jurul DSP-ului TMS320F240. Acest sistem este capabil sã genereze o caracteristicã a miºcãrii de referinþã presetatã de utilizator. În componenþa sistemului este înglobat un nou convertor de tipul RNSIC (Rectifiers With Near-Sinusoidal Curent) capabil sã alimenteze diferite tipuri de sarcini fãrã a introduce armonici nedorite în reþea.
    În Capitolul 3 este prezentat conceptual, dezvoltat ºi analizat un nou sistem non-contact, Joystick Virtual, bazat pe traductori de tipul celor descriºi în capitolul anterior. Acest sistem este capabil sã urmãreascã poziþia mâinii ºi, simultan, sã înregistreze semnalul de tremur al acesteia. Este prezentat sistemul de comandã ºi de interfaþare cu traductoarele, unitatea externã de interfaþare (realizatã în jurul DSP-ului TMS320F240), aplicaþia software dezvoltatã, cu un accent special pe sistemul fuzzy dedicat compensãrii caracteristicii senzorului ºi eliminãrii zgomotului, precum ºi pe sistemul fuzzy utilizat în modelarea ºi extragerea poziþiei mâinii. Secþiunile finale ale acestui capitol sunt dedicate evaluãrii abilitãþii sistemului de a obþine un semnal real de tremur, precum ºi concluziilor.
    Capitolul 4 este dedicat prezentãrii proceselor biologice cunoscute sub denumirea de "tremur". Dupã expunerea unor elemente generale, sunt discutate tipurile de componente existente în semnalul de tremur (tremurul fiziologic, componenta mecanicã a tremurului, componentele generate de rezonanþa negativã de tip neuro-muscularã, componenta de origine centralã). În continuarea acestui capitol este dezvoltatã metodologia punerii în evidenþã a stãrii de obosealã. Astfel, se discutã problema alegerii subiecþilor ºi regulile standard în domeniu, protocolul ºi metodologia înregistrãrii datelor, metodele de preprocesare a datelor, extragerea trãsãturilor din semnal, metoda de analizã a stãrii de obosealã, analiza claselor ºi alegerea clasificatorului. În acest capitol se evidenþiazã ºi diversitatea informaþionalã existentã în semnalul de tremur precum ºi posibilitatea identificãrii stãrii de obosealã folosindu-se numai acest semnal.
    În Capitolul 5 sunt prezentate, justificate corect ºi minuþios, aplicate ºi discutate corespunzãtor metodele de prelucrare de semnal destinate analizei rezultatele obþinute în capitolul anterior. Se acordã o cuvenitã importanþã analizei mãrimii setului de date ºi se discutã cu pertinenþã presupunerile fãcute asupra stãrii de obosealã. În continuare, se prezintã analiza influenþei centrale asupra semnalului de tremur ºi reflectarea acesteia în rezultatele obþinute prin diverse metode de analizã. Analiza în frecvenþã ºi de staþionaritate a semnalului de tremur, analiza semnalului de tremur utilizând funcþia de coerenþã ºi reþelele neuronale dovedesc originea centralã a semnalului de tremur.
    Capitolul 6 este dedicat prezentãrii contribuþiilor originale privind proiectarea, realizarea ºi testarea unui sistem de achiziþie ºi monitorizare a activitãþii sistemului respirator, bazat pe un nou tip de senzor. Se începe prin tratarea problemelor generate de artefactele cu variaþie lentã în timp. În continuare, se propune un sistem adaptiv hardware ºi software de eliminare a artefactelor ºi se prezintã rezultatele obþinute. Secþiunea urmãtoare se referã la eliminarea artefactelor cu variaþie rapidã în timp. Aceste artefacte sunt mult mai dificil de eliminat. Se testeazã o metodã adaptivã de tip nulor ºi metoda de separare oarbã a componentelor ("Blind Source Separation") pentru anularea artefactelor. Decorelarea temporarã se obþine utilizând algoritmul de decorelare temporarã, bazat pe reþele tip anti-Hebbian. În final, rezultatele sunt discutate ºi se trag concluziile necesare privind ansamblul problemei eliminãrii artefactelor. În acest mod noul sistem de monitorizare a activitãþii respiratorii este capabil sã obþinã un semnal neafectat de cãtre cele douã mari clase de artefacte existente (cu variaþie lentã ºi rapidã în timp).
    Cel de al ºaptelea capitol cu titlul "Sistem laser noncontact de achiziþie ºi determinare a limbajului nonverbal ºi a miºcãrii unui subiect" se constituie într-o descriere a unui nou sistem de interfaþare om-calculator. Dupã o introducere, este prezentat principiul de funcþionare a senzorului, precum ºi modalitatea de implementare a sistemului cu ajutorul unui calculator personal ºi a unui DSP (TMS320C6416). Noutatea acestui sistem constã în utilizarea pentru prima datã în domeniul HCI a informaþiei emoþionale inclusã în limbajul nonverbal al unui subiect. Aceastã informaþie emoþionalã este datã de poziþia corpului subiectului ºi de semnalul de miºcare a trunchiului acestuia.
    În capitolul final sunt prezentate concluziile ºi contribuþiile aduse de cãtre aceastã tezã. În final este prezentatã o analizã ºi o serie de opinii întemeiate privind direcþiile de cercetare în care rezultatele obþinute în cadrul acestei teze ar putea fi continuate.