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\documentclass[a4paper,12pt,titlepage]{scrartcl}
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\usepackage[sc]{mathpazo} % Schrift - wie Funcky und in PDF zu Fonts beschrieben
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\usepackage[iso,german]{isodate} %his package provides commands to switch between different date formats
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%Abstand zwischen Absätzen, Zeilenabstände
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%\parindent1cm %Rückt erste Zeile eines neuen Absatzes ein
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\begin{document}
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\pagenumbering{roman}
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\titlehead
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{
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\small
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Technische Universität Ilmenau\\
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Fakulät IA\\
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Fachgebiet Biosignalverarbeitung\\
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Praktikum EKG-Signalanalyse\\
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WS 2021/22}
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}
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\title {Versuchsprotokoll}
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\subtitle{EKG-Signalanalyse}
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\author{}
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\date{\today\\*[60pt]}
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\maketitle %Erstellt das Titelblatt wie oben definiert
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%Einstellungen zur Kopf- und Fußzeile
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\pagestyle{fancy}
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\fancyhead[R]{Praktikumsbericht: EKG-Signalanalyse}
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\pagenumbering{arabic}
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\newpage
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\section{Vorbereitungsaufgaben}
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\subsection{EKG-Vorverarbeitung}
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Entwickeln Sie eine Strategie zur EKG-Vorverarbeitung (Filterung)! Bedenken Sie dabei, dass die EKG-Vorverarbeitung maßgeblichen Einfluss auf die Qualität der QRS-Detektion hat.
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\subsection{QRS-Detektion}
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\subsubsection{}
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Entwickeln Sie einen Algorithmus zur adaptiven QRS-Detektion, von dem Sie ein möglichst gutes Detektionsergebnis erwarten! Achten Sie dabei besonders auf dessen prinzipielle Online-Fähigkeit. 250 ms Zeitvorlauf sollen dabei nicht überschritten werden, d.h. zur Entscheidungsfindung, ob ein Abtastwert zum Zeitpunkt t eine R-Zacke darstellt oder nicht, können maximal die Abtastwerte der nächsten 250 ms einbezogen werden. Notieren und erklären Sie die verwendeten Operatoren/Formeln und beschreiben Sie den Block der Entscheidungsfindung in einem Programmablaufplan bzw. Entscheidungsbaum!
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\subsubsection{}
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Entwickeln Sie zu diesem Algorithmus die zugehörige(n) MATLAB-Funktion(en) und bringen Sie den Quelltext schriftlich zum Praktikum mit! Benutzen Sie folgende Funktionsschnittstelle:
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\begin{lstlisting}[basicstyle=\tiny]
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function [R_Positionen, Entscheidungssignal, Schwellwertverlauf, Lernphase] = QRS_Detektion (EKG_Signal, fa);
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\end{lstlisting}
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\section{Praktikumsaufgaben}
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\subsection{EKG-Ableitung mit Hilfe des Biosignalverstärkers ,,g.BSamp'' und ,,g.ECGbox''}
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Leiten Sie jeweils ein 5 minütiges EKG eines Studenten innerhalb der folgenden vier Phasen ab. Achten Sie dabei auf die Auswahl der Kanäle!
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\begin{itemize}
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\item Lagetyp-Phase: Proband liegt und atmet normal (alle Kanäle)
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\item Ruhe-Phase: Proband liegt und atmet normal (Kanal mit größter R-Zacke)
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\item RESP-Phase: Proband liegt und atmet langsam tief ein und tief aus (Kanal mit größter R- Zacke)
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\item STEH-Phase: Proband steht und atmet normal (Kanal mit größter R-Zacke)
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\end{itemize}
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\subsection{Bestimmung der elektrischen Herzachse}
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Mit Hilfe des Matlab-GUI „Datenanzeigen“ können die abgeleiteten Signale dargestellt und ausgewertet werden. Für die Bestimmung des Lagetyps gehen Sie wie folgt vor:
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\begin{itemize}
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\item Laden Sie die abgeleiteten Daten und filtern Sie diese, falls nötig
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\item Wählen Sie einen Artefakt-freien Signalabschnitt
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\item Suchen Sie die höchste der R-Zacke
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\item Bestimmen Sie die Amplitude der Zacken zu einem Zeitpunkt in den Ableitungen I, II und III,benutzen Sie dazu den „Data-Cursor“ von Matlab.
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\item Tragen Sie die Funktionswerte in das vorgefertigte Protokoll ein und bilden Sie von mindestens zwei Vektoren graphisch den Summenvektor
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\item Mit Hilfe des Cabrera-Kreises können Sie nun den Lagetyp bestimmen.
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\end{itemize}
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\subsection{EKG-Vorverarbeitung}
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Unter dem Menü-Punkt EKG-Vorverarbeitung stehen Ihnen Methoden zur Signal-Vorverarbeitung (Filterung) bereits fertig zur Verfügung.
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Überprüfen Sie die Wirksamkeit der von Ihnen vorgeschlagenen Vorverarbeitungsmethoden und deren Parametereinstellungen anhand der EKG-Signale der MIT-Datenbank: 100, 106, 107, 208 und 222 visuell! Überlagern Sie die Signale mit einem Drift und einer 50 Hz-Sinusschwingung!
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\subsection{QRS-Detektion mit Hilfe von MATLAB}
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\subsubsection{}
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Implementieren Sie Ihren entwickelten Algorithmus zur QRS-Detektion in die Funktion QRS\_Detektion.m
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\subsubsection{}
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Evaluieren Sie Ihren QRS-Detektor anhand der folgenden EKG-Signale der MIT-Datenbank: 100, 106, 107, 208 und 222! Notieren Sie die Detektionsquote! Wo liegen die Stärken bzw. die Schwächen Ihres Detektors?
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\subsubsection{}
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Versuchen Sie anhand der Ergebnisse dieses ersten Detektionstests den Detektionsalgorithmus bzw. (falls angebracht) auch Ihre EKG-Vorverarbeitung zu optimieren! Wiederholen Sie den Detektionstest! Inwieweit konnten die Detektionseigenschaften verbessert werden?
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\subsection{Analyse der Herzfrequenzvariabilität}
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\subsubsection{}
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Analysieren Sie die aufgezeichneten EKG-Signale während der drei Phasen (RUHE, RESP und STEH)!
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Interpretieren Sie die Unterschiede in den Ergebnissen der einzelnen Phasen der HRV-Analyse!
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\subsubsection{}
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Vergleichen Sie die HRV-Ergebnisse des Praktikumsprobanden mit den Ergebnissen eines Polyneuropathie-Patienten (Datei: zwickau.dat).
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\end{document}
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