UNIVERSITATEA DIN BUCUREŞTI FACULTATEA DE FIZICĂ

TEZA DE DOCTORAT REZUMAT

ABORDAREA INTERDISCIPLINARĂ A SEMNALELOR BIOELECTRICE

CONDUCĂTORI ŞTIINŢIFICI PROF. UNIV. DR. VICTOR GHEORGHE PROF. UNIV. DR. LAURA ŢUGULEA DOCTORAND MARIANA MIRELA CIOFALCĂ (STĂNESCU)

BUCUREŞTI 2012

2

CUPRINS INTRODUCERE/5 CAPITOLUL I - BIOSEMNALE I.1. BIOSEMNALE LA NIVEL CELULAR

I.1.1. CELULA NERVOASĂ. IMPULSUL NERVOS / 10 I.1.2. CELULA MUSCULARĂ/ 12 I.1.3. ACTIVITATEA BIOELECTRICĂ A CELULEI NERVOASE/ 13

I.2. BIOSEMNALE ELECTRICE LA NIVEL TISULAR I.2.1. ELECTROCARDIOGRAMA/ 15 ACTIVAREA ELECTRICĂ A INIMII/ 16 GENERAREA ELECTROCARDIOGRAMEI/ 19

ÎNREGISTRAREA ELECTROCARDIOGRAMEI/ 22 FORMAREA SEMNALULUI ECG/ 24 PARAMETRII PRECORDIALI / 27

CARACTERISTICILE PARAMETRILOR ECG/ 28 I.2.2. ELECTROMIOGRAFIA / 31

NOŢIUNI DE ANATOMIE ŞI FIZIOLOGIE A TESUTULUI MUSCULAR/32 GENEZA SEMNALULUI EMG/ 33

ÎNREGISTRAREA ELECTROMIOGRAMEI. CARACTERISTICILE EMG /36 I.2.3. ELECTROENCEFALOGRAMA/ 40

CREIERUL - GENERATOR BIOELECTRIC/ 40 ÎNREGISTRAREA SEMNALULUI EEG/ 41 DISTRIBUŢIA ELECTROZILOR DUPĂ SENSITIVITATE/ 42

DESCRIEREA SEMNALULUI EEG/ 44 I.2.4. ACTIVITATEA ELECTRICĂ A OCHIULUI/ 47

ELECTRO – OCULOGRAMA/ 49

CAPITOLUL II - PRELUCRAREA ŞI INTERPRETAREA BIOSEMNALELOR UTILIZÂND APLICAŢII MATLAB II.1 STUDIUL ELECTROMIOGRAMEI DE SUPRAFAŢĂ II.1.1. FACTORII PERTURBATORI AI SEMNALULUI EMG/ 53 II.1.2. METODE DE PROCESARE A SEMNALULUI EMG TRANSFORMATA WAVELET/ 54 REŢELELE NEURONALE ÎN STUDIUL EMG/ 55 II.1.3. PROCESAREA ŞI ESTIMAREA AMPLITUDINII EMG CU MATLAB FILTRAREA / ÎNDEPĂRTAREA ZGOMOTULUI/ 57 TRANSFORMAREA WHITE / 58 COMBINAREA CANALELOR MULTIPLE/ 59 DEMODULAREA ŞI RELINEARIZAREA/ 59 NETEZIREA SEMNALULUI/ 60 II.2. CONTRIBUŢII LA STUDIUL ELECTROMIOGRAMEI DE SUPRAFAŢĂ (sEMG)/ 62

PROCEDEU EXPERIMENTAL/ 64 REZULTATE EXPERIMENTALE /66 CONCLUZII/ 72

3 POSIBILE ABORDĂRI DIDACTICE/73 II.3. ANALIZA ELECTROCARDIOGRAMEI (ECG) CU FUNCŢIILE WAVELET TRANSFORMATA WAVELET/ 74 ALEGEREA PROTOTIPULUI WAVELET PENTRU ECG/ 77

STUDIUL EXPERIMENTAL AL PARAMETRILOR ECG CU WAVELET/ 80 PROTOCOL EXPERIMENTAL/ 83 REZULTATE EXPERIMENTALE ŞI DISCUŢII/ 85 CONCLUZII/ 101 CAPITOLUL III. ABORDĂRI INTERDISCIPLINARE ÎN PREDAREA FIZICII LA NIVEL DE LICEU III.1.CONCEPTE UTILE ŞI ETAPE DE PROIECTARE DIDACTICĂ INTERDISCIPLINARĂ/ 104 III.2. ABORDĂRI DIDACTICE ALE BIOSEMNALELOR/ 108 UN CIRCUIT ELECTRIC BIOLOGIC – MEMBRANA CELULARĂ/ 110 INTEGRAREA APLICAŢIILOR MATLAB ÎN PREDAREA INTERDISCIPLINARĂ/ 110 STUDIUL EXPERIMENTAL AL ECG CU TRUSA VERNIER/ 118 REZULTATE ŞI DISCUŢII/ 122 CONCLUZII/ 128 CONCLUZII GENERALE /130 BIBLIOGRAFIE /135 LISTA LUCRĂRILOR PROPRII/ 143

MULŢUMIRI

Adresez alese mulţumiri Domnului Profesor Emerit Dr. Victor Gheorghe, conducătorul ştiinţific al lucrării, pentru încrederea şi oportunitatea oferită, de a mă perfecţiona printr-un stagiu doctoral, pentru tot suportul, sugestiile şi aprecierile deosebit de valoroase acordate în perioada pregătirii şi elaborării tezei.

Doamnei Profesor Univ. Dr. Laura Ţugulea îi mulţumesc pentru încrederea acordată şi pentru coordonarea tezei, pentru aprecierile stimulative şi sugestiile primite în elaborarea tezei şi pe tot parcursul carierei mele.

Mulţumirile mele sincere sunt adresate Domnului Profesor Univ. Dr. Aurel Popescu, pentru îndrumarea şi suportul oferit în pregătirea teoretică a tezei. Domnului Conferenţiar Univ. Dr. Andrei Barborică îi adresez calde mulţumiri pentru ajutorul preţios acordat în realizarea determinărilor experimentale, pentru aprecierile şi sugestiile privind redactarea unor părţi ale tezei.

Doamnei Profesor Univ. Dr. Doina Găzdaru îi mulţumesc sincer pentru evaluarea pregătirii teoretice aferente stagiului doctoral.

Mulţumesc din suflet familiei mele, în special soţului şi fiului meu, pentru înţelegerea şi dragostea cu care m-au înconjurat.

4

INTRODUCERE

Sistemele biologice, ce alcătuiesc întreaga lume vie, trebuie să răspundă continuu la avalanşa de stimuli informaţionali din mediu, pentru a funcţiona. Informaţia, percepută prin diferite canale în organism, trebuie decodificată şi procesată. Acesta comunică prin semnale la nivel micro- şi macroscopic, ca un complex dual - şi sursă şi receptor - în acelaşi timp. Toate informaţiile vitale sunt transpuse de acest complex - organismul uman- în ritmuri şi secvenţe sensibile la tot ce vibrează în mediu. Structurile specializate, în prelucrarea şi transmiterea informaţiei, sunt legate vital unele de altele. La baza tuturor este celula – procesorul, la nivel fundamental, al informaţiei. Capacitatea celulei de a capta şi emite informaţie se perfecţionează la nivelul ţesuturilor şi organelor, din ce în ce mai complexe.

Organismul uman reprezintă sediul permanent al unor semnale spontane, complexe şi induse de stimuli exteriori, cunoscute sub denumirea de „biosemnale”. Decodificarea acestora furnizează informaţii despre structura, evoluţia şi relaţiile dintre parametrii caracteristici. Studiul biosemnalelor, înregistrarea şi procesarea lor, utilizarea lor în aplicaţii bio-medicale face obiectul mai multor discipline ştiinţifice şi inginereşti.

Biofizica este ştiinţa care studiază fenomenele care au ca sediu ţesutul biologic şi care, prin integrarea cunoştinţelor complexe de fizică, matematică, chimie, biologie, caută şi oferă soluţii, în termeni fizici, la problemele biologice.

Fizica medicală conturează soluţii la problemele legate de practica medicală. Bioingineria dezvoltă aplicaţii ale ingineriei în analiza sistemelor biologice, inclusiv a

biosemnalelor. Bioingineria medicală aplică metodele şi dispozitivele ingineriei în aplicaţiile bio-

medicale. Istoria fizicii, a ştiinţelor naturii este marcată de momente notabile pentru conturarea

biofizicii drept domeniu de avangardă al cunoaşterii. Interesul suscitat de biosemnalele de natură electrică datează din cele mai vechi timpuri. Primul document scris care relatează despre un eveniment bioelectric este o scriere hieroglifă din anul 4000 i.c., care descrie şocurile electrice pe care pisica de mare le producea (cca 450V). Aristotel şi Thales descopereau puterea chihlimbarului acum cca 2500 de ani [3]. Până în sec.XVII, peştii electrici rămân singurul exemplu de bioelectricitate menţionat în literatura de specialitate, recomandaţi într-o scriere medicală (46 d.c.) de Scribonius Largus pentru tratarea durerilor de cap. William Gilbert, medicul reginei Elisabeta I a Angliei, construieşte primul instrument pentru evidenţierea puterii atractive a chihlimbarului şi denumeşte primul electricitatea şi fenomenele electrice după numele grecesc al chihlimbarului (electros). Lucrarea sa „De Magnete” reprezintă un moment crucial în istoria electromagnetismului. Primele biosemnale neuromusculare au fost studiate de către Luigi Galvani, profesor de anatomie la Universitatea din Bologna. Stimularea electrică accidentală a nervului broaştei a pus în evidenţă natura electrică a contracţiei musculare. Carlo Matteucci a fost primul care a măsurat un curent bioelectric, folosind galvanometrul astatic; el a făcut prima măsurătoare a impulsului muscular la broască în 1838. In 1841, fiziologul german Emil du Bois-Reymond a repetat studiile lui Matteucci, cu

5instrumente îmbunătăţite. Englezul Ricard Caton pune bazele neurofiziologiei, prin studiile asupra activităţii cerebrale (electroencefalograme) la maimuţe şi iepuri, în 1875. Cel care a înregistrat şi a identificat două ritmuri cerebrale pe prima electroencefalogramă (EEG) umană a fost Hans Berger, în 1924. Înregistrarea activităţii electrice a inimii de către Augustus Waller, în 1887, a deschis drumul către electrocardiografia modernă, al cărei pioner a fost Willem Einthoven, prin cercetările sale ce au perfecţionat dispozivele experimentale de diagnostic clinic. Descoperirile diodei electronice (Lee de Forest 1906) şi tranzistorului (Bardeen şi Brattain, 1948) au permis amplificarea biosemnalelor şi măsurarea lor cu precizie îmbunătăţită şi, nu în ultimul rând, redimensionării aparaturii medicale. Ultimele decenii sunt marcate de descoperirea unor tehnici şi metode destinate explorării funcţionale, comportamentului structurilor biologice în prezenţa diferiţilor stimuli, electrici şi magnetici, testării diferitelor tratamente, etc.

Mai mult ca oricând, biofizica trebuie să răspundă atât provocărilor teoretice, prin elaborarea de noi modele, cât şi celor practice prin dezvoltarea de noi aplicaţii şi perfecţionarea celor existente, prin suportul informaţional pentru alte tehnologii. Ideea acestei teze a apărut ca o provocare- aceea de a încerca să descifrez, la un nivel modest, câteva din mecanismele de generare, procesare şi utilizare a biosemnalelor electrice, categoria cu cea mai mare „popularitate” în analiza funcţională şi diagnosticul clinic.

În acest context, am considerat că tema semnalelor bioelectrice, abordată interdisciplinar, oferă oportunităţi complexe de aprofundare. În pregătirea acestei lucrări, mi-am propus studierea câtorva dintre cele mai importante biosemnale pentru istoria şi dezvoltarea ştiinţei . Elementul călăuzitor care ghidează studiile prezentate în această lucrare şi asigură unitatea tratării în cele trei părţi ale tezei este interdisciplinaritatea, evidenţierea variatelor faţete ale unui fenomen, a reflexiilor multiple în oglinda cunoaşterii. Abordarea biosemnalelor este gradată, de la simplu la complex, interdisciplinară în toate etapele, plecând de la biologie (structură), apoi prin matematică, prezentând relaţii ce descriu modelele fizice şi continuând cu abordarea specifică fizicii, a fenomenului şi mărimilor caracteristice, care prelucrate cu soft-uri specializate (abordare informatică) pot determina aplicaţii şi implicaţii în alte discipline (ex. medicină, modelarea membranelor, protezare, etc.). Interdisciplinaritatea fizică-biologie-matematică-informatică este prezentă în toate capitolele, pe toate planurile tezei: teoretic, al înregistrării şi prelucrării şi al introducerii ca teme interdisciplinare a biosemnalelor în orele de fizică la liceu.

Unul din obiectivele principale a vizat evaluarea semnalelor bioelectrice din punct de vedere al evoluţiei cunoştinţelor teoretice. Pe de altă parte, un alt obiectiv a fost cunoaşterea stadiului actual al tehnicilor de înregistrare şi prelucrare a datelor experimentale. Totodată, am dorit obţinerea de informaţii asupra perspectivelor de dezvoltare a tehnicilor în domeniu şi de implementare pluridisciplinară a aplicaţiilor ce decurg din acestea.

Pentru că predarea şi învăţarea fizicii constituie unul din aspectele esenţiale ale cunoaşterii ştiinţifice, mi-am propus investigarea metodelor şi strategiilor didactice construite prin intermediul abordării interdisciplinare a biosemnalelor. În condiţiile scăderii interesului pentru studiul ştiinţelor, a numărului mic de ore din programă, a uzurii fizice şi morale a dotărilor laboratoarelor, a încerca să reliefezi necesitatea şi impactul asupra dezvoltării cunoaşterii, pe care îl are fizica, se prefigurează a fi un demers dificil. Explozia

6informaţională determină o competiţie a domeniilor de interes pentru elevi. Un studiu efectuat [78] arată că motivaţia pentru aprofundarea ştiinţelor ar putea fi crescută prin folosirea temelor interdisciplinare şi a învăţării bazate pe experiment, acel tip de învăţare „hands on” sau „learning by doing”. Lucrarea reprezintă rodul pregătirii teoretice şi practice desfăşurate în cadrul stagiului doctoral la Catedra de Biofizică a Facultăţii de Fizică, Bucureşti. Tema tezei este abordată din trei perspective: al stadiului cunoaşterii mecanismelor de generare şi al utilizărilor actuale ( biologie şi fizică), al tehnicilor de înregistrare şi prelucrare (fizică, matematică şi informatică) şi al oportunităţilor de valorificare a studiului interdisciplinar biosemnalelor în activitatea didactică (fizică, biologie, matematică şi informatică).

Primul capitol este unul teoretic, în care sunt prezentate câteva din cele mai cunoscute biosemnale, care oferă informaţii multiple în practica medicală şi nu numai. Au fost alese acele semnale, de natură electrică, a căror studiere a făcut posibilă dezvoltarea unor tehnici experimentale laborioase şi a unor metode de diagnostic din ce în ce mai performante. În structurarea demersului s-a plecat de la prezentarea neuronului şi generarea potenţialului de acţiune, a modificărilor comportamentului membranei celulare.

Biosemnalele electrice sunt grupate pe două categorii, de la simplu la complex: semnale la nivel celular şi semnale la nivelul tisular. Producerea electrocardiogramei ECG şi a electromiogramei de suprafaţă sEMG sunt abordate teoretic prin prezentarea relaţiilor fundamentale caracteristice generatorului dipolar. S-au ales câteva din sistemele de înregistrare, prezentându-se principiile de bază. O atenţie aparte este acordată electroencefalogramei EEG şi electro-oculogramei EOG, alte biosemnale ce oferă informaţii complexe asupra parametrilor biologici. La nivelul înregistrării şi prelucrării biosemnalelor, acest domeniu vast, aflat la graniţa dintre fizică, matematică, informatică şi biologie, sunt posibile abordări diverse. În capitolul al doilea, atenţia se focalizează pe chestiuni teoretice fundamentale, de analiză a semnalelor periodice şi fixarea stadiului cunoaşterii prin prezentarea rezultatelor obţinute în diferite studii ale ECG si EMG, prin câteva metode de procesare (transformate wavelet, algoritmi MATLAB).

Studiul experimental se axează pe prelucrarea în MATLAB a biosemnalelor de tip ECG si EMG. Un obiectiv a fost reprezentat de investigarea calitativă a funcţiilor primare şi secundare ale muşchiului brachioradialis (BR), în cazul contracţiilor diferite ale pumnului şi antebraţului. Acest muşchi este implicat în mişcările cotidiene uzuale, începând cu scrisul, de mână sau la calculator, utilizarea telefonului mobil şi terminând cu ridicarea unei greutăţi medii de 20-50 N (un bidon cu apă sau o sacoşă de cumpărături) sau condusul unui autovehicul. În toate aceste mişcări, BR are rolul său, de supinaţie sau pronaţie, poate obosi sau poate rămâne activat pe durata întregii zile. De asemenea, mi-am propus elaborarea unor aprecieri privind valorile parametrilor sEMG în funcţie de tipurile de contracţii care implică muşchiul brachioradialis.

Pentru analiza electrocardiogramei ECG am conceput o investigaţie experimentală menită să susţină ideea că transformatele wavelet, în speţă cele din familia Daubechies, sunt adecvate pentru studierea parametrilor caracteristici pentru diferitele afecţiuni şi pentru deducerea unor corelaţii între aceştia şi tipul bolilor, vârsta şi sexul pacienţilor. Am selectat semnale din baza de biosemnale Physionet, bază de mare interes pentru cercetători, relevante prin particularităţile patologice, pentru a putea fi studiate cu acest tip de transformate wavelet. Nu în ultimul rând, această alegere constituie în acelaşi timp şi o provocare şi un «risc asumat ».

Nivelul introducerii ca teme interdisciplinare a biosemnalelor este reflectat în a treia secţiune, educaţională. Alegerea abordărilor interdisciplinare, necesare predării unor teme

7cuprinse în lucrare sau conexe, a aplicării studiului biosemnalelor (în speţă al ECG şi EMG) în activitatea didactică, vizează concordanţa cu competenţele cheie, pe care le dobândesc educabilii prin învăţărea fizicii. Este urmărită adecvarea subiectelor propuse la învăţarea prin descoperire dirijată şi sincronizarea cu studiul celorlalte ştiinţe.

Sunt prezentate teme diverse, de la integrarea în predare a circuitelor electrice biologice, a ajutorului preţios oferit de mediul Matlab în rezolvarea rapidă a diferilor sarcini de lucru ( sisteme de ecuaţii, grafice, etc.) şi ajungînd la una din cele mai noi strategii de descoperire a realităţii, de tip „hands-on”, care face obiectul eforturilor de cercetare, a comunităţii educaţionale internaţionale, privind creşterea motivaţiei elevilor de pretutindeni pentru studiul ştiinţelor. Fiecare abordare din cele trei este completată cu o secţiune de concluzii specifice. Rezultatele principalele ale cercetării, ce face obiectul tezei, sunt prezentate în încheiere.

Fundamentarea teoretică şi aplicativă a tezei s-a realizat pe baza unui număr de 120 referinţe bibliografice, mare parte din ele de dată recentă.

CAPITOLUL I- BIOSEMNALE

Elementul fundamental al ţesutului viu este celula, specializată anatomic şi fiziologic pentru a îndeplini diferite funcţii. Celulele nervoase şi musculare sunt excitabile, generând câmpuri electrice şi magnetice elementare. Alături de acestea, stau celulele senzitive care formează receptorii şi sunt specializate în receptarea şi conversia în semnal electric a unui tip de stimul [1].

I.1.BIOSEMNALE LA NIVEL CELULAR

I.1.1. CELULA NERVOASĂ. IMPULSUL NERVOS Are rol nutriţional şi metabolic, receptează semnale şi le trimite spre axon. Dendritele primesc impulsuri de la alte celule şi le transferă somei (semnale aferente), având efecte excitatorii sau inhibitorii. Un neuron cortical poate primi impulsuri de la zeci şi sute de neuroni [2;3].

Sinapsa este unidirecţionată: informaţia porneşte din corpul celular spre sinapsă, mai întâi de-a lungul axonului şi apoi prin sinapsă către următorul nerv sau celulă musculară. Când la acest nivel ajunge un potenţial de acţiune, se deschid canalele de Ca2+, ionii intră în celulă şi determină deplasarea veziculelor spre membrană, unde se eliberează mediatorul chimic ( acetilcolina, epinefrina, histamina, glicina, aspartat, etc.) [1]. Impulsul e transferat într-un singur sens, de la pre la postsinaptic (Fig.II.3).

8

Figura.I.3. Anatomia sinapsei.[3]

I.1.2. CELULA MUSCULARĂ

Există diverse tipuri de celule musculare în organismul uman: netede, striate şi cardiace. Fibra musculară striată e legată de o fibră nervoasă nemielinizată, electrofiziologic fiind diferită de aceasta prin prezenţa unui sistem tubular transversal (TTS). Această structură complexă continuă suprafaţa membranei în interiorul muşchiului şi ajută la propagarea impulsului , fiind declanşatorul contracţiei musculare [1], [18]. Muşchiul cardiac striat diferă de cel scheletic prin faptul că generează un impuls de durată mult mai mare (cam 300ms), de aceea şi contracţia mecanică durează mai mult. Activitatea electrică a unei celule este dependentă de cea a celulelor învecinate, datorită existenţei unui sistem complex de joncţiuni intercelulare.

I.1.3. ACTIVITATEA BIOELECTRICĂ A CELULEI NERVOASE Neuronii au membranele alcătuite din bistraturi lipidice, ce conţin un număr mare de macromolecule proteice. Proteinele formează canalele ionice, prin care ionii străbat membrana; canalele sunt selective, de sensibilităţi diferite pentru potenţialul transmembranar sau anumite substanţe.[2] Circulaţia ionilor prin canalele membranare (Na+, K+, Cl-) se datorează gradientului de concentraţie spre mediul cu concentraţie mai scăzută: în exterior pentru K+, în interior pentru Na+şi Cl-. Potenţialul transmembranar de repaus (Vm) este egal cu diferenţa dintre potenţialul interior şi cel cel exterior Vm = (i) - (o). Valoarea acestui potenţial este în mod uzual între -60 mV şi -75mV. Toate celulele vii sunt caracterizate de reactivitate - răspund la stimulii exteriori.

Potenţialul Vm reflectă activitatea electrică intrinsecă, potenţiale electrotonice sunt datorate unor modificări pasive induse de curenţi electrici exteriori.

9I.2. BIOSEMNALE ELECTRICE LA NIVEL TISULAR

I.2.1. ELECTROCARDIOGRAMA

Funcţia electrică a inimii este determinată de structura acesteia. Celulele muşchiului cardiac sunt orientate mai mult tangenţial decât radial, rezistivitatea este mai scăzută în direcţia fibrei. Acestea au importanţă în electrocardiografie şi magnetocardiografie. ACTIVAREA ELECTRICĂ A INIMII Acest proces este similar celui din celula nervoasă. Potenţialul de acţiune rezultat are amplitudinea de circa 100mV, iar durata impulsului în cazul muşchiului cardiac este de 300 ms( fig.I.9) [6].

Fig.I.9. Electrofiziologia celulei musculare cardiace [1], [3]. Formele potenţialului de acţiune pentru diferitele celule specializate sunt arătate în fig. I.11.

10

Figura I.11. Forma potenţialelor de acţiune [ după 3]. GENERAREA ELECTROCARDIOGRAMEI Electrocardiograma (EKG) este o reflectare a comportamentului electric al muşchiului cardiac, o înregistrare a potenţialelor electrice generate de activitatea inimii pe suprafaţa toracelui. Forma potenţialului transmembranar:

(4) ri şi ro rezistenţele intra şi extracelulară ale axoplasmei pe unitatea de lungime a axonului. Curent intra -Ii şi curent extracelular- Io Se deduc expresiile pentru potenţialele interior şi exterior:

(5)

(6) Aceste ecuaţii impun ca în exterior curenţii să fie nuli, în regiunea considerată. Aplicarea acestor ecuaţii frontului de undă furnizează comportarea potenţialului extracelular o ( figura I.13. C - linia continuă). Raportul ro/(ro + ri) are valoarea experimentală 0.5 [8]. Curentul transmembranar Im se deduce din Vm(x):

(7)

11 Acest curent are două componente: spre interior (săgeata groasă) produs de o creştere mare şi rapidă a permeabilităţii sodiului şi spre exterior (săgeata subţire) ,,curentul local” (figura I.13.A şi B) care iniţial depolarizează ţesutul în repaus şi care avansează spre stânga (fig.I.13.E). Potenţialul extracelular are o comportare uniformă, exceptând o schimbare rapidă în cadrul frontului de undă, de la plus la minus, ca în cazul modelului sursei cu strat dublu unde direcţia dipolului este de la dreapta spre stânga. Depolarizarea ţesutului cardiac e caracterizată de apariţia unui strat dublu la frontul de undă cu dipolul orientat pe direcţia de propagare. Acest strat va genera un semnal (ECG) pozitiv (fig.I.13.G).

Fig.I.12. Mecanismele de generare a electrocardiogramei [3].

Repolarizarea se petrece diferit : nu se propagă deoarece impulsul de acţiune are o durată finită; celulele nu se repolarizează din cauza repolarizării unei celule adiacente [3]. Durata impulsurilor de acţiune în epicard durează mai puţin decât cele ale endocardului. Refacerea are loc relativ încet (100ms), în comparaţie cu activarea (1ms) (fig.I.13 B). Valoarea lui Vm(x) descreşte de la + 40mV (stânga) la valoarea de repaus - 80mV (dreapta) (fig.I.13. D, linia punctată). Din nou la repolarizare, curentul interior este curentul local, al cărui sens este arătat în fig.I.13 F. Stratul dublu în repolarizare are o polaritate opusă celei din depolarizare şi de data aceasta se obţine un semnal negativ (fig.I.13 H). ÎNREGISTRAREA ELECTROCARDIOGRAMEI Willem Einthoven a perfecţionat sistemul cu 10 canale (derivaţii) al lui Waller [9], [10]. Contribuţia esenţială a lui Einthoven în tehnologia de înregistrare a EKG a permis dezvoltarea galvanometrului cu fir, a cărui sensibilitate depăşea pe cea a electrometrului cu capilar. Prima relatare despre EKG îi aparţine tot lui Einthoven [3;11] Canalele (derivaţiile) standard după Einthoven se definesc astfel: VI = L - R VII = F - R

12 VIII = F - L Unde VI este tensiunea pe ramura I, VII tensiunea pe ramura II, VIII tensiunea pe ramura III, L= potenţialul mâinii stângi R= potenţialul mâinii drepte F= potenţialul piciorului stâng Conform legilor Kirchhoff, între tensiuni există relaţia [3;11]:

VI + VIII = VII (8) Sistemul lui Einthoven se fundamentează pe modelul inimii localizate într-un conductor volumic infinit şi omogen. Considerând poziţia mâinii drepte, stângi şi a piciorului stâng în vârfurile unui triunghi echilateral, având inima în centrul său, atunci şi vectorii pe ramuri formează un triunghi echilateral. [9] FORMAREA SEMNALULUI ECG Unda electrică se poate propaga, în regiunea aflată în repaus relativ uniform, de la endocard la epicard, de la apex la bază, prin celulele care constituie miocardul ventricular. Inima se comportă ca o reţea de fibre uniforme, ce pot fi asimilate unor dipoli surse. Potenţialul produs de dipolii elementari se poate obţine aplicând ecuaţia:

(12) Φo – potentialul, a = raza fibrei. ri = 1/(πa2σi) rezistenţa elementului cilindric, σi conductivitatea intracelulară,

x = vector unitate in direcţia x- Dipolul elementar este dat de expresia (-σiπa2 Vm/ x) dx x. şi e orientat în direcţia pozitivă x. [3] Frontul de undă nu descrie numai suprafaţa de activare, ci şi localizarea dublului strat de surse. Generarea ECG se poate examina ţinând cont de evoluţia activării stratului dublu [6]. Activarea electrică a inimii începe în nodul sinusal, se propagă în lungul pereţilor atriali. Vectorul rezultant al activării electrice are proiecţiile pe fiecare din cele trei derivaţii pozitive, deci şi semnalele măsurate sunt pozitive. Depolarizarea se propagă în pereţii atriali şi atinge nodul AV. Se propagă foarte incet şi intr-o cantitate neglijabilă de ţesut, prin fibrele Purkinje la pereţii interiori ai ventriculelor. Depolarizarea ventriculelor începe din partea stângă a septului interventricular şi apoi dipolul rezultant din această activare se orientează către dreapta. Astfel, apare un semnal negativ în canalele I şi II (figura I.14). Depolarizarea apare în ambele părţi ale septului, iar forţele electrice se anulează, frontul de depolarizare se propagă prin peretele ventricului drept, la suprafaţa epicardului peretelui ventriculului drept (,,străpungere”). Datorită grosimii peretelui ventriculului stâng, activarea lui se produce chiar după depolarizarea unei părţi mari a ventriculului drept. Pentru că nu există forţe compensatorii în dreapta, vectorul rezultant devine maxim în această fază şi se orientează spre stânga. Pe măsură ce frontul de depolarizare se propagă mai departe prin peretele ventriculului stâng către spate, mărimea vectorului rezultant scade în timp ce tot muşchiul ventriculului este depolarizat. Semnalul dispare când se depolarizează şi regiunile bazale ale ambelor ventricule.

Repolarizarea ventriculară începe din exteriorul acestora şi ,,se propagă” în profunzime. Epicardul este ultimul care se depolarizează şi primul care se reface, duratele potenţialelor de acţiune sunt relativ scurte. Împrăştierea în interior a frontului de repolarizare

13generează un semnal de acelaşi semn ca şi frontul exterior de depolarizare, dar care durează mai mult. Amplitudinea semnalului de repolarizare este mai mică decât a undei de depolarizare. Înregistrarea rezultatului activării electrice este electrocardiograma (ECG sau EKG) (figura I.15).

PARAMETRII PRECORDIALI

Pentru a măsura potenţialele electrice în apropierea inimii, Wilson a introdus noţiunea de parametri (derivaţii) precordiali [13]. Derivaţiile toracice (DT) explorează activitatea inimii într-un plan orizontal. Sunt derivaţii unipolare, electrodul de referinţă fiind borna centrală Wilson, iar electrodul explorator este plasat pe torace, în spaţiile intercostale, în poziţii denumite V1 - V6. Aceste înregistrări au un mare avantaj: amplitudinea undelor înregistrate în aceste derivaţii este mai mare ( apropiere mai mare de cord decât electrozii periferici). Cea mai utilizată înregistrare clinică a ECG conţine 12 parametri: I, II, III aVR, aVL, aVF

V1, V2, V3, V4, V5, V6 Parametrii precordiali trebuie neapărat incluşi în evaluarea ECG , deoarece aceste

derivaţii detectează şi componente nondipolare, care au relevanţă în diagnostic, deoarece provin din partea frontală a inimii. CARACTERISTICILE PARAMETRILOR ECG Studiul ECG se bazează în principal pe descrierea abaterilor liniei traseului de la linia izoelectrică, adică undele (deflexiunile). Acestea sunt caracterizate de durată (în secunde); amplitudinea (în mV sau mm); orientarea vectorială ( unghiul vectorului mediu corespunzător undei respective în planul frontal) ; forma (îngroşări, neregularităţi) [13]. Undele care se analizează pe traseul ECG sunt unda P, complexul QRS, unda T şi unda U. Sunt prezentate pntru fiecare parametru valorile normale ale amplitudinii, duratei (Figura I.18).

Figura I.18. Undele în electrocardiograma normală.[12]

14

I.2.2. ELECTROMIOGRAFIA O definiţie foarte populară este cea care aparţine autorilor lucrării Muscles Alive ,

Basmajian şi DeLuca (1985): “Electromiografia este studiul funcţiei musculare prin cercetarea semnalului electric pe care acesta îl produce”.[14] S-au dezvoltat foarte multe aplicaţii ale sEMG: în diagnosticul clinic complex al problemelor neurologice şi neuromusculare, în studiile de laborator ( de biomecanică, fiziologie neuromusculară, tulburări de mişcare şi postură, fizioterapie).[16]

NOŢIUNI DE ANATOMIE ŞI FIZIOLOGIE A TESUTULUI MUSCULAR Muşchiul este alcătuit din celule (miofibrile) capabile să se contracte şi să se relaxeze,

fiind caracterizat de elasticitate şi extensibilitate. Ţesutul muscular are patru funcţii: produce mişcare; transportă substanţe prin organism; asigură stabilitate şi generează căldură. Activarea fibrei musculare apare odată cu eliberarea neurotransmiţătorului acetilcolina (ACh) în sinapsa dintre neuron şi muşchi, numită joncţiune neuro-musculară (NMJ). Fenomenul este însoţit de un flux de ioni, în special Na+, prin membrana celulei (sarcolema). Potenţialul de acţiune (AP) este rezultatul modificării potenţialului sarcolemei, se propagă cu viteza de conducţie (CV), concomitent se eliberează Ca2+ din reticulul endoplasmic, care produce alunecarea (glisarea ) filamentelor în miofibrile. Deosebim tipuri de mişcări musculare (contracţii): -izometrice (statice), în care apare forţa la lungime constantă; -izotonice (dinamice), în care apare forţă însoţită de scurtarea fibrei (concentrice) sau alungirea fibrei (excentrice); -izocinetice, în condiţiile folosirii unui dispozitiv care variază rezistenţa în timpul mişcării, astfel încât forţa muşchiului este constantă.

GENEZA SEMNALULUI EMG

Electromiograma EMG este caracteristică muşchiului striat. Contracţia acestuia este iniţiată de impulsuri în neuroni şi de obicei este controlată voluntar.

Neuronii implicaţi sunt „motori”, conectaţi la mai multe fibre musculare, iar fiecare neuron cu fibrele legate (între 10 şi 3000) formează o unitate motorie (MU). La stimulare, fibra musculară se depolarizează pe măsură ce semnalul se propagă de-alungul ei şi fibra se tensionează. Contracţia durează între 20 şi 200 ms. [14]

15

Figura I. 20-EMG este rezultatul potenţialelor de acţiune ale unităţilor motoare (model simplificat). (după [14]).

Această depolarizare, acompaniată de deplasarea ionilor, generează un câmp electric în vecinătatea fiecărei fibre. Semnalul EMG este un tren de potenţiale de acţiune (Motor Unit Action Potential - MUAP) ce dovedeşte că muşchiul răspunde la stimulul nervos. (Figura I. 20). Biopotenţialele electrice musculare se caracterizează prin amplitudine (500-700 microV), durata între 4şi 16 ms ( în funcţie de mărimea MU şi numărul de fibre ).

Se poate descrie semnalul EMG, indiferent de modul de colectare, ca fiind compus toate potenţialele de acţiune motorii (MUAP), ce rezultă din potenţialele de acţiune ale tuturor fibrelor unei unităţi motorii. Ecuaţia de mai jos reprezintă un model simplu pentru semnalul EMG [16]:

1

0

)()()()(N

rnwrnerhnx ( 11)

unde x(n) este EMG, e(n), procesat punctual, reprezintă impulsul electric, h(r), reprezintă MUAP, w(n), zgomotul filtrat white Gaussian şi N este numărul de unităţi motoare active.

Modelul propus de D.Farina [21] pentru generarea EMG este precis şi sintetic. Potenţialele de acţiune MUAP sunt generate de fibre conductoare de lungime finită şi detectate la suprafaţă. Conductorul volumic asimilat muşchiului este un mediu neomogen şi anizotropic, iar ţesuturile adipoase şi pielea sunt considerate izotropice (figura I.22).

Figura I.22. Reprezentare schematică a modelului conductorului volumic l utilizat pentru simularea electromiogramei de suprafaţă (sEMG) [21].

16 Comportatea ţesutului muscular este descrisă cu ajutorul unor mărimi electrice: 1a, 2a, and 3a sunt conductivităţile ţesutului muscular în 3 direcţii spaţiale ( 1a = 2a); -- b şi c, conductivităţile tesuturilor adipoase şi pielii, respectiv; d şi h1, grosimile tesuturilor adipoase şi pielii ; -Ra, raportul dintre conductivitatea pe direcţiile longitudinală şi transversală a fibrei musculare ; Rm, raportul dintre conductivitatea tesuturilor adipoase şi cea musculară pe direcţie transversală pe fibra musculară; Rc, raportul dintre conductivitatea pielii şi a tesutului adipos; - dint, distanţa dintre electrozii sistemului de detecţie; MU este unitatea motoare.

Recrutarea MU începe de la fibre de cea mai mică dimensiune, cu o conducţie mică. Teoretic, cu cât viteza de conducţie creşte (respectiv de propagare) cu atât este mai mare puterea spectrală a semnalului de suprafaţă EMG. Rezultatele experimentale obţinute cu acest model au reliefat că proprietăţile electrice ale muşchiului sunt determinante în relaţia dintre parametrii spectrali şi viteza de conducţie CV. [21] ÎNREGISTRAREA ELECTROMIOGRAMEI. CARACTERISTICILE EMG Se realizează prin intermediului electromiografului, alcătuit din: sistem de culegere a potenţialelor musculare, amplificator şi filtru , procesor (computer) şi difuzor . La toate acestea se poate adăuga un sistem de stimulare, în situaţia în care se stimulează muşchiul (electric, termic, ischemie locală, etc.). Forma semnalului EMG depinde de intensitatea şi tipul contracţiei musculare [20] (fig.I.26).

Figura I.26. Tipuri de EMG. [20] Semnalul EMG prelucrat după diverse metode devine sursă de informaţii pentru diferite scopuri: diagnosticul bolilor neuro-musculare, investigaţii specifice medicinii muncii şi ergometriei, medicinii sportive, fizioterapie şi recuperarea neuro-locomotorie.

Caracteristicile semnalului pot fi studiate cu algoritmi şi metode de analiză adecvate, soluţiile hardware urmând a fi concepute pentru diverse aplicaţii ale EMG. Procesarea cu transformata wavelet pentru un semnal non-staţionar cum este EMG oferă perspective promiţătoare [16].

17 I.2.3 ELECTROENCEFALOGRAMA ( EEG)

Potenţialul de membrană este rezultatul activităţii neuronale. Variaţiile potenţialului electric pot fi înregistrate cu o metodă neinvazivă, la nivelul scalpului-electroencefalografia.

CREIERUL - GENERATOR BIOELECTRIC

Semnalul EEG e determinat de activitatea spontană a creierului şi este suma temporală şi spaţială a câmpurilor electrice generate de fenomenele post-sinaptice excitatorii şi inhibitorii de la nivelul celulelor piramidale ale cortexului. Se consideră creierul ca fiind un conductor neomogen finit , alcătuit din surse elementare (regiuni) delimitate de suprafaţa Sj ,care se comportă ca nişte dipoli ce produc densităţi de curent i(x,y,z,t). Densitatea de curent i nu este generată de potenţialul de acţiune, ci de acţiunea transmiţătorilor chimici în neuronii postsinaptici [3]. Se produce o discontinuitate cu distribuţie spaţială a funcţiei (i.e., oo - ii), ce descrie stratul dublu ca sursă în membranele tuturor celulelor, conform ecuaţiei:

(18) Unde P = câmpul în punctul P i = potenţialul în interiorul membranei o = potenţialul în exterior i = conductivitatea în interiorul membranei o = conductivitatea în exterior P = conductivitatea în P

Evaluarea cantitativă a EEG este radical diferită de cea a ECG sau a EMG (electromiograma), bazându-se pe o abordare statistică, impusă de complexitatea structurii şi electrofiziologiei creierului.

ÎNREGISTRAREA SEMNALULUI EEG

Se realizează măsurând diferenţa de potenţial între un punct de pe scalp sau cortex (centru nervos) şi unul de referinţă: nasion (la nivelul ochilor) şi inion (la spate, la baza capului pe linia mijlocie). Există două metode: neinvazivă (de suprafaţă) şi invazivă. Pentru studiul electroencefalogramei spontane este utilizat de obicei sistemul internaţional de înregistrare 10 – 20.

18DESCRIEREA SEMNALULUI EEG

Electroencefalograma este un semnal cu o amprentă personală unică. Sunt cazuri în care se pot identifica persoane după forma undelor EEG, raportată la anumite tipuri de activităţi şi /sau atitudini [25]. Cea mai mare influenţă asupra EEG o are nivelul activităţii cortex-ului. Frecvenţa dominantă este mai mare şi amplitudinea acestuia scade pe măsură ce activitatea cerebrală creşte. Frecvenţele potenţialelor la nivelul scalpului se înscriu între 1 Hz şi 50 Hz, aşa ca în fig. I.33.

Figura.I.33. Spectrul normal de frecvenţe în EEG [4].

EEG este caracterizată de patru ritmuri esenţiale: alpha (), beta (), delta (), theta (). [3], [11]. Stabilirea diagnosticului diferenţial între manifestări clinice neurologice şi neurochirurgicale se bazează pe ajutorul EEG. Semnalul EEG se foloseşte frecvent în studiul stării de conştienţă, somnului, diagnosticarea şi tratamentul epilepsiei. Potenţialele evocate (ERP) sunt variaţii electrice determinate de prezenţa stimulilor externi şi oferă date despre procesele cognitive, atât în registrul normal, cât şi al anomaliilor neurologice şi psihiatrice [25].

I.2.4. ACTIVITATEA ELECTRICĂ A OCHIULUI

Contrar percepţiei comune, ochiul este un loc cu bogată activitate electrică, nu totdeauna neapărat legată de stimulul luminos. Celulele excitabile –fotoreceptorii, celulele bipolare de legătură între aceştia şi nervul optic şi neuronii sunt structuri implicate în prelucrarea stimulilor externi. Transformarea impulsului luminos într-unul electric spre cortexul vizual începe în fotoreceptori prin transducţie sau convertire, o izomerizare cis-trans a cromoforului carotenoid (vit.A), care conduce la o modificare tranzitorie a potenţialului membranar. Apare astfel un răspuns gradat, o hiperpolarizare a fotoreceptorului şi un curent între segmentele interioare şi exterioare.

ELECTRO - OCULOGRAMA Emil du Bois Reymond [37] a pus în evidenţă polarizarea pozitivă a corneei în raport cu fundul ochiului şi pentru ca acest potenţial era independent de prezenţa luminii, s-a

19considerat că este un potenţial de repaus. De fapt se presupune că ar fi produs de un dipol electric, orientat de la retină către cornee, iar variaţiile acestui potenţial constituie baza electrooculogramei( EOG)[1], [38]. Figura I.38. ilustrează modul de înregistrare a mişcărilor oculare cu o pereche de electrozi exteriori ochilor (outer canthi). În repaus ochii au acelaşi potenţial, rotaţia ochilor spre dreapa induce o diferenţă de potenţial, electrodul aflat în sensul mişcării devenind pozitiv faţă de celălalt (în cazul ideal diferenţa de potenţial depinde de sinusul unghiului de rotaţie).

Fig.I.38. Semnal EOG generat de miscările orizontale ale ochilor (după [3]).

Avantajul principal al EOG este că nu interferă cu alte activităţi, fiind şi foarte puţin

deranjantă. Acest semnal este folosit pe scară largă astăzi pentru a diagnostica sistemul oculo-motor, prelucrarea fiind asistată de computer [37, 39].

20 CAPITOLUL II PRELUCRAREA ŞI INTERPRETAREA BIOSEMNALELOR UTILIZÂND APLICAŢII MATLAB

Acest capitol conţine două secţiuni legate de prelucrarea a două biosemnale- electromiograma EMG şi electrocardiograma ECG- deosebit de importante pentru practica medicală, dar şi pentru oportunităţile pe care le oferă privind integrarea lor în actul didactic menit să transmită cunoştinţe interdisciplinare, să formeze deprinderi, dar şi să dinamizeze motivaţia pentru studiul ştiinţelor naturii: fizică, biologie, chimie.

Prelucrarea şi interpretarea biosemnalelor presupune o succesiune de etape: A. Achiziţia datelor; B. Stocarea datelor în diferite formate; C. Controlul calităţii-procesarea artifactelor şi preprocesare; D. Prelucrarea semnalului; E. Clasificare-semnificaţie statistică-validare; F. Vizualizare. Se lucrează cu algoritmi MATLAB care sunt de fapt M-file, extensii specializate [41]. II.1. STUDIUL ELECTROMIOGRAFIEI DE SUPRAFAŢĂ (sEMG)

II.1.1. FACTORII PERTURBATORI AI SEMNALULUI sEMG EMG de suprafaţă este un semnal obţinut prin colectarea semnalelor electrice de la diferite unităţi motoare (MU), plasate la diferite adâncimi şi cu diferite caracteristici. Distorsiunile semnalului sunt datorate zgomotului electric generat de: 1. Echipamentul electric 2. Radiaţia electromagnetice ambientale 3. Artefactele datorate mişcării electrozilor şi cablurilor acestora 4. Natura aleatoare a semnalului EMG- rata de activare a unităţilor motoare, care produc frecvenţe între 0 şi 20 Hz. Înlăturarea acestui tip de zgomot este foarte importantă.

Calitatea semnalului este influenţată de diverşi factori: interfaţa electrozi-muşchi, activitatea altor unităţi motoare active şi mecanismul de interacţiune dintre fibre musculare (cross-talk), activitatea electrică a inimii, cantitatea de ţesut între suprafaţa muşchiului şi electrod, etc . [14]

21II.1.2. METODE DE PROCESARE A SEMNALULUI EMG

TRANSFORMATA WAVELET Este o metodă matematică extrem de eficientă pentru semnalele ne-staţionare şi tranzitorii rapide. Wavelets pot fi combinate, folosind o tehnică numită circumvoluţie , cu porţiuni de la un semnal necunoscut pentru a extrage informaţii de la semnalul de studiat. Reprezintă o metodă foarte potrivită de a clasifica EMG. Selectarea unei funcţii wavelet care se potriveşte îndeaproape semnalului ce urmează a fi prelucrat este de cea mai mare importanţă în aplicaţiile wavelet [43].

REŢELELE NEURONALE ÎN STUDIUL EMG

O aplicaţie în timp real a NN de recunoaştere a semnalului mioelectric (MES) a fost propusă de Del şi Park în 1994 [46]. Prin acest procedeu, informaţiile sunt mai întâi extrase cu analiza Fourier şi „clusterizate” cu algoritmul cu mijloace fuzzy (FCM) . Prin această clasificare, datele se pot regăsi în doi sau mai mulţi clusteri (grupuri).

Metoda separării sursei „oarbe”(BSS) a fost introdusă în 2001 [49] se bazează pe o reţea neuronală care separă o combinaţie liniară de surse staţionare recepţionată de la diferiţi senzori printr-un algoritm de învăţare cu statistici de ordin superior (HOS) .

În 2004, Farina şi al.[50] descopereau că filtrarea liniară clasică nu poate fi folosită, deoarece semnalele EMG emise de diferiţi muşchi pot să se suprapună în timp şi frecvenţă.

S-a adoptat o reţea bazată pe distribuţii spaţiale timp-frecvenţă pentru a separa cu BSS şi semnalul stimulat şi pe cel experimental nonstaţionar.

II.1.3. PROCESAREA ŞI ESTIMAREA AMPLITUDINII EMG CU MATLAB MATLAB conţine un set de aplicaţii (toolbox) cu ajutorul cărora se poate estima amplitudinea semnalului EMG.

Sunt şase stagii secvenţiale: 1.Înlăturarea zgomotului/filtrare; 2.Prelucrarea „white”( „albirea”); 3.Combinarea canalelor multiple; 4.Demodularea; 5.Netezirea; 6.Relinearizarea.

Din punct de vedere istoric, Inman şi alţii [51] au estimat prima dată amplitudinea EMG, cu un redresor bialternanţă (full-wave) şi un filtru RC simplu low pass („trece jos”).

II.2. CONTRIBUŢII LA STUDIUL ELECTROMIOGRAMEI DE SUPRAFAŢĂ (sEMG)

Nivelul forţei produse în muşchi este adeseori estimat cu ajutorul parametrilor

caracteristici semnalului EMG. Generarea forţei în muşchi este guvernată de două mecanisme: recrutarea adiţională de unităţi musculare motorii (MU)-recrutarea spaţială şi creşterea vitezei de descărcare a potenţialelor de acţiune ale MU active-recrutarea temporală. [55] ,[56]. Aceste două mecanisme sunt prezente în proporţii diferite în fibre musculare diferite.

Obiectivul acestui studiu a fost de a investiga calitativ funcţiile primare şi secundare ale muşchiului brachioradialis (BR) în cazul contracţiilor diferite, estimate prin intermediul parametrilor sEMG, în special asupra comportării acestuia ca supinator în contracţiile

22pumnului şi antebraţului. Acest muşchi este implicat în mişcările cotidiene uzuale, începând cu scrisul, de mână sau la calculator, butonarea telefonului mobil şi terminînd cu ridicarea unei greutăţi medii de 20-50 N (un bidon cu apă sau o sacoşă de cumpărături), mişcări în care BR are rolul său, de supinaţie sau pronaţie, în care poate obosi sau poate rămâne activat pe durata întregii zile. De asemenea, mi-am propus elaborarea unor aprecieri privind comportatea parametrilor sEMG în funcţie de tipurile de contracţii care implică brachioradialis. Electromiogramele de suprafaţă (SEMG) sunt de obicei procesate prin folosirea unor date ce descriu amplitudinea lor şi frecvenţa dominantă. Patru dintre cele mai des folosite mărimi sunt RMS (medie pătratică ) si MAV (valoarea medie absolută) pentru amplitudine şi frecvenţă mediană (Fmed) şi frecvenţă medie (Fmean) pentru spectrul de putere, respectiv frecvenţă. Toate patru sunt influenţate atât de nivelul forţei musculare cât şi de oboseală. [67] , [68]. Cercetări recente reliefează importanţa modificărilor parametrilor EMG mai sus menţionaţi în estimarea amplitudinii şi gradului de oboseală musculară. Relevanţa acestora depinde de tipul şi funcţia muşchiului. Dintre cei patru parametri, frecvenţa mediană (Fmed) s-a dovedit a fi cea mai relevantă pentru 12 muşchi ai piciorului, spatelui şi mâinii în timpul alergării [69].

PROCEDEU EXPERIMENTAL

Explorarea EMG de suprafaţă a muşchilor antebraţului se realizează într-o poziţie

comodă, aşezat, cu mâna dreaptă îndoită la 90 de grade plasată pe o suprafaţă plană (masă). Electromiograma de suprafaţă (sEMG) a fost înregistrată cu o pereche de electrozi disc de Ag/AgCl2 aplicaţi cu gel electroconductor pe tegument, la distanţă de 4 cm unul de altul.

Am utilizat un sistem de inregistrare Guideline 4000 (FHC Inc, Bowdoin ME). Semnalul a fost etalonat la 48 KHz şi filtrat , transferat unui computer şi analizat cu Matlab (Mathworks Inc, Natick, MA), cu un algoritm particularizat.

Datele au fost colectate în trei situaţii, în condiţii experimentale identice, în decursul a trei zile :

1. pentru contracţia pumnului timp de 4 secunde, cu pauză de relaxare de 4 s, repetată de 20 ori, la valoarea maximă a contracţiei voluntare-MVC, supinaţie (denumită file 1);

2. pentru contracţia izotonică a antebraţului: 20 cicluri ridicare şi coborâre lentă la 45 grade, fiecare ciclu de 5 s, cu greutate de 20 N în mână, supinaţie (denumită file 2);

3. pentru contracţia izotonică a antebraţului: 20 cicluri de 10 s ridicare şi coborâre bruscă la 45 grade, cu greutate de 20 N în mână, supinaţie (denumită file 3).

Pentru situaţiile descrise s-au calculat cu ajutorul Matlab următoarele mărimi: 1. RMS (media pătratică sau valoarea efectivă a amplitudinii); 2. Valoarea absolută medie MAV; 3. M-wave definită ca valoarea maximă a amplitudinii semnalului EMG filtrat; 4. Frecvenţa mediană fmedian - definită ca frecvenţa la care este atinsă jumătate din

puterea unui ciclu; 5. Frecvenţa medie, fmean la care este atinsă valoarea medie a puterii intr-un ciclu EMG; 6. Deviaţiile standard (SD) pentru fiecare mărime descrisă; 7. SNR- raportul semnal –zgomot al montajului experimental.

23 REZULTATE EXPERIMENTALE

Din totalitatea semnalelor înregistrate am ales câteva secvenţe reprezentative pentru fiecare din situaţii [70].

Figura II.5. Semnalul sEMG în contracţie izometrică 1.

Figura II.6 . Semnalul sEMG în contracţie izotonică 2. Din analiza datelor deducem următoarele:

1.Valorile maxime ale amplitudinii semnalului EMG filtrat diferă mult în cazurile celor două tipuri de contracţii: în cea izometrică este de aproape jumătate din cele ale izotonicelor.

24Contracţie musculară

M wave (mV)/SD

RMS (mV)/SD

MAV (mV)/SD

File: 1 0.41±0.07 0.08±0.01 0.06±0.01 File: 2 0.60±0.05 0.13±0.01 0.10±0.01 File: 3 0.71±0.04 0.13±0.02 0.10±0.01

Tabel II 1. Valori estimate ale amplitudinii sEMG

Contracţiile izotonice au valori similare pentru amplitudini, doar pentru M wave există o diferenţă în favoarea situaţiei 3, deci activitatea electrică concretizată în EMG este mai intensă în acest caz .În timpul contracţiilor izometrice, amplitudinea sEMG este mai mică decât la isotonic. O posibilă explicaţie ar fi aceea bazată pe recrutarea suplimentară diferenţiată a fibrelor, în funcţie de mărime. Sarcina de 20 N din contracţiile izotonice creşte amplitudinea sEMG. Astfel, este clar că pot exista schimbări în tiparele de recrutare în cazurile 2 şi 3. Recrutarea se face de la fibrele mici spre cele mari, care au viteze de conducţie mari, sunt recrutate mai târziu şi acest lucru se reflectă în distribuţia frecvenţelor în PSD .[71].

Activitatea EMG pronunţată a brachioradialis, în timpul contracţiilor care implică

flexiunea cotului (2 şi 3), indică faptul că funcţia primară a BR este aceea de susţinător puternic al cotului în cazul flexiei. Valorile mari ale amplitudinii MAV în cazul contracţiilor 2 şi 3 faţă de primul caz, demonstrează acest lucru (Tabel II.2).

Similaritatea în densităţile spectrale de putere în cazurile 2 şi 3 reflectă faptul că implicarea BR este aproape aceeaşi, atâta timp cât contracţia rămâne izotonică. Evident că recrutarea diferenţiată apare, de la fibre mici (tip I) la cele mari, fapt ce rezultă din distribuţia de frecvenţe a puterii spectrale. BR este un muşchi fazic, alcătuit din 39,8 % fibre de tip I ("Cinderella"). Acestea rămân activate în timpul activităţii zilnice de sarcină mică, cu modulaţie a EMG în frecvenţele joase.[71]. Sarcina constantă de 20 N este similară celor din activităţile zilnice, cum ar fi ridicarea unei sticle de lapte sau unei sacoşe cu cumpărături. În situaţiile 2 şi 3, tipul contracţiei are o influenţă mică asupra sEMG, fapt reliefat de valorile similare ale amplitudinilor. Valoarea constantă a sarcinii induce aproape acelaşi tipar de recrutare. Vitezele de descărcare ale unităţilor motoare activate sunt similare în ambele situaţii 2 şi 3.

252. Spectrul de frecvenţe al semnalului sEMG este caracterizat prin frecvenţa

mediană, MF, adesea considerată a reflecta scăderea vitezei de conducţie a fibrelor musculare în cazul oboselii. MF scade şi pe măsură ce descărcările fibrelor musculare se sincronizează. O unitate motoare obosită generează o forţă mai mică la fiecare descărcare a unui motoneuron. [72]. Creşterea vitezelor de descărcare şi/sau recrutare a altor UM determină ca amplitudinea sEMG (estimată prin RMS sau MAV) să crească cu oboseala, la forţa constantă. Dacă se instalează oboseala la forţe izometrice mari, se schimbă concentraţia ionilor extracelulari ( potasiul în special) şi viteza de conducţie scade. [73]. Potenţialul de acţiune intracelular crescut şi descreşterea vitezei vor duce la amplitudini mărite. Creşterea dispersiei spaţiale le compensează parţial, dar tot apare o creştere a RMS cu gradul de oboseală. [74]. Spectrul de frecvenţe se îngustează şi se reduc viteza de conducţie (CV) şi frecvenţa mediană MF în răspunsurile evocate. [75].

Se constată o scădere a valorilor frevenţelor caracteristice de la contracţia 1 (298.08 Hz şi 221.26Hz) la 2 (145.24 Hz şi 120.21Hz) şi 3 (148.38 şi 121.33 Hz), aşa cum s-a motivat mai sus.

Contracţie musculară

fmean( Hz)/SD fmedian(Hz)/SD

File: 1 298.08±12.07 221.26±14.74 File: 2 145.24±2.76 120.21±2.72 File: 3 148.38±6.03 121.33±3.12

Tabel II.3. Valori estimate ale spectrului frecvenţelor

Valorile mai mici ale frecvenţelor în medie cu 50% (fmean ) şi 45%( fmedian ) în contracţiile izotonice faţă de cele izometrice arată că oboseala apare mai repede (Tabel II.4). Variaţiile relative negative ale frecvenţelor în 2 şi 3 faţă de 1 demonstrează similitudinea densităţii spectrale de putere (PSD) ale celor două tipuri de contracţii (Tabel II.5 ).

263. Raportul semnal/zgomot SNR Atunci când electromiograma de suprafaţa (sEMG) este modelată ca un proces

aleatoriu, densitatea sa este de obicei Gaussiană. Această presupunere duce la alegerea mediei pătratice (RMS) ca estimator de probabilitate maximă a amplitudinii EMG [76]. Datele obţinute sunt relevante pentru protocolul experimental, având în vedere valorile raportului semnal-zgomot (SNR), calculat ca raportul dintre media mărimii ( RMS sau MAV) şi deviaţia standard corespunzătoare (SD). Criteriul lui Rose este îndeplinit, toate valorile SNR fiind mai mari decât 5 [64]. Se disting valori superioare SNR (Tabel II.6) pentru media pătratică (RMS), contrar altor studii, care dau câştig de cauză raportului SNR calculat cu MAV ( Clancy, [76]). Acest lucru impune RMS ca metodă mai eficace de estimare a amplitudinii în cazul contracţiilor cu supinaţie, izotonice şi non-fatigue.

Contracţie musculară

SNR/RMS

SNR/MAV

File: 1 8 6 File: 2 13 10 File: 3 6 10

Tabel II.6. – Raportul semnal-zgomot (SNR)

CONCLUZII

Studiul arată că activitatea pronunţată EMG a Brachioradialis este principalul

argument pentru funcţia primară a BR ca susţinător puternic al cotului atunci când apare flexie. Valorile amplitudinii (MAV şi RMS), mai mari în contracţii izotonice (2 şi 3) decât în cele izometrice, demonstrează acest rol. Valorile mai mici ale frecvenţelor (fmean şi fmed), în contracţiile izotonice decât în contracţiile izometrice arată că oboseala apare mai devreme, în contracţiile izotonice. În aceste cazuri, implicarea BR ca supinator este mai mare. BR este un muşchi fazic, cu fibre de tip I ("Cinderella"), ce rămân activate în timpul activităţii zilnice caracterizate de sarcină mică.

Din cauza diverselor tipuri de subiecţi, de înregistrări sEMG, există o probabilitate

mare ca să apară contaminarea semnalului de la muşchii vecini. Unul din muşchii agonişti ai BR este triceps Brachii (TB). Contribuţia acestuia nu poate fi eliminată. În contracţie izometrică, influenţa sa este mai mică decât în situaţia izotonă, în cazul în care TB este mai activat, fapt reflectat de diferenţele de amplitudine şi frecvenţe spectrale. Nu ne putem aştepta întotdeauna la o coordonare perfectă a fibrelor musculare. Prezentul studiu nu sugerează că o metodă sau alta este superioară, dar alegerea ei poate afecta rezultatele şi atunci acest lucru trebuie raportat.

Sunt o serie de profesii stresante, cu încărcare fizică mică spre moderată, unde

activarea îndelungată a fibrelor de tip I ("Cinderella") şi intervalele prea scurte de recuperare conduc în timp la procese degenerative, maladii profesionale, care generează incapacităţi temporare sau permanente. Implicarea şi rolul BR în toate activităţile cotidiene sau profesionale ce presupun contracţii monotone îl recomandă ca subiect al unor studii viitoare specifice şi laborioase.

27

POSIBILE ABORDĂRI DIDACTICE Mecanismul contracţiei musculare, înregistrarea activităţii electrice a muşchiului striat

sunt subiecte din care se pot proiecta şi dezvolta teme de învăţare prin interdisciplinaritate. [103 ] . Experimentul este una din metodele de predare cu impact deosebit în planul achiziţiei de competenţe şi atitudini [77]. Studiul efectuat privind impactul fizicii asupra dezvoltării personalităţii [78] a relevat, între altele, dorinţa elevilor ca experimentul să predomine în descoperirea dirijată a fenomenelor fizice. Experimentul solicită capacităţi şi aptitudini ale elevilor implicând metode de învăţare multisenzoriale. În măsura în care dotarea o permite, se pot realiza experimente de colectare a semnalului EMG în timp real, prelucrarea lui cu soft-uri specifice. Un astfel de experiment are ca obiective: -Observarea şi înregistrarea activităţii electrice a muşchiului în timpul contracţiei;

-Adecvarea montajului experimental şi procedeului de prelucrare semnalului EMG studiat;

-Studiul dependenţei parametrilor semnalului EMG de tipul contracţiei -Studiul dependenţei oboselii musculare de tipul contracţiei şi al muşchiului; -Deducerea corelaţiilor interdisciplinare; -Identificarea de noi aplicaţii didactice ale studiului experimental al biosemnalelor

pentru abordarea transdiciplinară şi interdisciplinară a predării fizicii.

II.2. ANALIZA ELECTROCARDIOGRAMEI (ECG) Cu FUNCŢIILE WAVELET

În ultimii ani, transformata wavelet a devenit unul din subiectele, specifice teoriei semnalelor, ce s-a bucurat de un imens interes din partea a numeroase colective de cercetare.

Tehnicile de analiză multirezoluţie, în special cele bazate pe utilizarea transformatei wavelet, au pătruns cu succes şi în aplicaţii practice dintre cele mai diverse.

Analiza semnalelor biomedicale (ECG, EEG, EMG), a celor financiare, rezolvarea ecuaţiilor diferenţiale cu derivate parţiale sau filtrarea zgomotului sunt câteva din domeniile de aplicabilitate ale funcţiilor numite de către unii cercetători şi “undine”.

TRANSFORMATA WAVELET

Este definită ca o convoluţie a funcţiei wavelet ψ (t), cu semnalul x (t). [80]. Funcţiile ortonormale wavelet discrete diadice sunt asociate cu funcţiile de scalare φ (t) . Funcţia de scalare poate produce coeficienţii de aproximare S prin convoluţie cu semnalul. Transformata wavelet discretă (DWT) este dată de relaţia

(II.9)

28Prin alegerea unei funcţii wavelet ortonormate, de bază ψm,n (t), putem reconstitui originalul [81]. Coeficientul de aproximare a semnalului la scala m şi locaţia n este

(II.10)

ALEGEREA PROTOTIPULUI WAVELET PENTRU ECG

Funcţiile wavelets Daubechies sunt potrivite pentru analiza biosemnalelor caracterizate de un vârf ascuţit, pentru că au mult mai puţină energie stocată în banda înaltă. Cele mai multe informaţii utile pentru diagnosticare cu ECG se găsesc în intervalele şi amplitudinile undelor P-QRS-T. Unul din beneficiile practice al abordării bazate pe wavelet ECG este legat de diagnosticul ischemiei tranzitorii şi anume faptul că anomalia undei T poate fi evaluată fără a fi nevoie de identificarea punctului final. Un alt avantaj major al transformării wavelet constă în capacitatea sa de a scoate în evidenţă detaliile semnalului ECG cu rezoluţie optimă frecvenţă- timp. Vârfurile complexelor QRS aplatizate şi undele P-T care conţin frecvenţe mai mici devin mai vizibile [80].

Funcţiile Daubechies 6 (Db6) şi Db5 sunt similare ca formă complexului QRS şi spectrul lor de energie este concentrat în jurul frecvenţelor joase [84], [ 85].

Senhadji et al (84) au comparat capacitatea a trei transformări diferite wavelets (Daubechies, spline şi Morlet), de a recunoaşte şi descrie bătăi cardiace izolate. Sahambi et al [81, 86], au folosit analiza maximelor cu dyadicwavelet pentru a detecta şi măsura diferite părţi ale semnalului, în special localizarea QRS , undele P şi T. Algoritmul a funcţionat bine ca metodă de a determina intervalele de sincronizare ale semnalului ECG, inclusiv QRS. Romero Legarreta et al [87] au utilizat transformata wavelet continuă( CWT) , care oferă rezoluţie timp-frecvenţă mare, rezultând o mai bună definire a modulului maximelor curbelor QRS .

Intr-un studiu cu transformata D4, Pichot et al [88] au analizat rimul cardiac nocturn al unor subiecţi timp de trei săptămâni în care efectuau exerciţii obositoare, cu o săptămână ulterioară de odihnă. Au evidenţiat că ritmul a înregistrat o scădere progresivă semnificativă în timpul perioadei de trei săptămâni. Şi Gamero et al [89] raportează că analiza wavelet cu Daubechies D12 a ischemiei miocardice oferă informaţii utile pentru evaluarea dinamică a schimbărilor parametrilor ECG.

Într-un alt studiu recent, care utilizează Daubechies D8 DWT, Chen [90] a constatat că echilibrul sympathovagal, măsurat prin raportul frecvenţelor joasă şi mare LF /HF, creşte înainte de debutul tahicardiei ventriculare non- susţinute. Al-Fahoum şi Howitt [91] au propus o reţea pentru detectarea automată şi clasificarea aritmiilor care angajează preprocesarea ECG cu ajutorul Daubechies D4 wavelet. Ei au obţinut clasificarea corectă a 97, 5% aritmii dintr- un set de date 159 de fişiere aritmie din trei surse diferite, cu clasificarea corectă de 100% atât pentru fibrilaţie ventriculară şi tahicardie ventriculară.

29STUDIUL EXPERIMENTAL AL PARAMETRILOR ECG CU WAVELET

Este realizată cu ajutorul software-ul MATLAB, un sistem interactiv de o înaltă performanţă, care permite rezolvarea multor probleme tehnice de calcul. Pachetul software MATLAB este furnizat cu caseta de instrumente wavelet.

PROTOCOL EXPERIMENTAL

S-a realizat o investigaţie menită să susţină ideea că transformatele wavelet, în speţă cele din familia Daubechies, sunt adecvate pentru studierea parametrilor caracteristici ECG pentru diferitele afecţiuni şi pentru deducerea unor corelaţii între aceştia şi tipul bolilor, vârsta şi sexul pacienţilor. S-au folosit inregistrările originale colectate de la pacienţi cu boli coronariene (17 bărbaţi şi 15 femei, cu vârsta între 18-80; media de vârstă: 58 de ani), prezente in St.Petersburg Arrythmia Database [93]. Am ales aceste semnale pentru particularităţile patologice, susceptibile a putea fi studiate cu acest tip de wavelet. Nu în ultimul rând, pentru că fac parte dintr-o bază de date mai puţin implicată în studii experimentale, acest lucru fiind în acelaşi timp şi o provocare şi un «risc asumat ». De menţionat că, la fel ca toate semnalele din baza Physionet, sunt adnotate privind normalitatea ritmului cardiac, intervalele R-R, prezenţa contracţiilor premature atriale (APC) şi ventriculare (PVC), episoade de tahicardie şi bradicardie , blocaje de ramură (BBB ; RBBB ; LBBB) , etc.

Lotul experimental cuprinde secvenţe de semnale ECG, provenind de la :

-2 pacienţi cu cord normal (P4 şi 6)- notaţi în continuare cu N;

-7 pacienţi cu boli coronariene şi hipertensiune arterială ( notaţi cu CAD);

-4 pacienţi cu atac ischemic tranzitoriu ( notaţi cu TIA).

Frecvenţa de eşantionare a acestor semnale este de 257 Hz. Am utilizat Matlab 7.5 pentru Windows Professional 2003, cu un set de instrumente din meniul Wavelet. În acest scop am selectat diverse secvenţe de EKG, înregistrate la nivelul V5 (precordial). Am ales acest canal din mai multe considerente: aici incepe unda S, în V5 se poate măsura durata intervalului QT, V5 este folosit deseori ca referinţă pentru diferite valori ale parametrilor ECG (de exemplu, unda R cu valoare mai mare de 2,7 mV este un semn de hipertrofie ventriculară stângă LVH). Semnalele au fost analizate în două moduri:

I. cu transformata wavelet continuă Db 5 (CWT), cu ajutorul căreia se pun în evidenţă spectrele de frecvenţe, respectiv energie ale semnalelor de la pacienţi diferiţi şi se compară cu cele ale semnalului normal.

II. cu ajutorul unui algoritm Matlab adaptat bazei de semnale St.Petersburg Arrythmia Database, dezvoltat pe baza transformatei 1D - Db 5, descompuse la nivelul 5, algoritm similar cu cei folosiţi în studiile de acelaşi gen [ 94 ]. Principalele etape ale acestei prelucrări s-au concentrat asupra: descompunerii ECG în 5 scale cu Db5, alegerii coeficienţilor pentru detecţia R. Vârfurile R şi valorile undelor Q, S, T şi P au fost stocate în vectori de date, la fel ca şi momentele on şi off pentru fiecare din unde.

30Au fost comparate datele referitoare la anomaliile ECG în diverse boli (puse la dispoziţie prin fişierele text ale bazei de semnale) cu prezenţa aceloraşi anomalii detectate în urma prelucrării cu ajutorul Db5, respectiv duratele QRS, valorile şi orientările undelor T şi P, precum şi interpretarea statistică a rezultatelor, cu aprecieri asupra validităţii Db5 în prelucrarea ECG pentru parametrii prezentaţi. REZULTATE EXPERIMENTALE ŞI DISCUŢII I. Semnalele ECG cu boală coronariană şi hipertensiune (CAD) şi atac ischemic

tranzitoriu (TIA) analizate cu CWT au fost comparate cu cele ale unor semnale normale. Diferitele anormalităţi sunt evidenţiate de modificările în valoarea coeficienţilor .

Principalele categorii de date obţinute sunt reliefate în figurile 13-17. Transformata wavelet este potrivită pentru abordarea semnalelor ECG, caracterizate de componente de înaltă frecvenţă cu durate scurte şi componente de frecvenţe mici cu durate lungi de timp. [ 107]

Fig.II.16- Spectrograma ptr. Semnalul 72, CAD, cu PVC şi cuple de tahycardia Caracteristica acestui semnal (fig.II.16) este forma ascuţită a undei P. De remarcat şi faptul că forma complexului QRS este atipică, cu unda Q aproape absentă, valoare relativ mică a undei R, deformare a segmentului ST, valoare mare a undei T.

31

Fig. II.17- Spectrograma ptr. Semnalul 57, CAD, cuple ventriculare(VC) de tahycardia

În acest caz (fig.II.17) este evidentă deformarea ambelor unde pre şi post QRS, adică P şi T. În toate cazurile se pot observa cu usurinţă complexul QRS aplatizat şi undele P şi T care conţin frecvenţe mici. Totodată apar detalii la scale mici despre spectrul de frecvenţe mari al semnalului. Beneficiul practic al abordărilor experimentale bazate pe wavelet este faptul că anomaliile undei T pot fi depistate fără a fi nevoie de identificarea momentelor iniţiale şi finale ale undei T. Capacitatea transformatei wavelet de a evidenţia detaliile ECG cu rezoluţia timp-frecvenţă optimă este de fapt marele avantaj al utilizării acesteia [83]. II. Din prelucrarea semnalelor ECG cu algoritmul MatLAB descris anterior, se obţin

date referitoare la valorile şi momentele de debut şi sfârşit ale undelor QRS, P, T, S, se calculează duratele complexului QRS. Algoritmul permite şi reprezentarea grafică a câtorva din etapele prelucrării (figurile 18-21).

Au fost calculate pentru rezultatele experimentale, respectiv detecţia valorii duratei QRS, unda T inversată, orientarea şi valoarea amplitudinii undei P, două mărimi statistice : Senzitivitate: S =TP /( TP +FN) Predictivitate pozitivă: P =TP/( TP+ FP) unde TP este numărul detecţiilor pozitive, FN numărul celor fals negative şi FP este numărul de detecţii fals pozitive. Pentru valorile undelor Q, S, T şi P (stocate în vectori de date) şi duratei QRS au fost realizate interpretări statistice, prin calcularea coeficienţilor de corelaţie Pearson.

1. Valoarea duratei complexului QRS

Se ştie din practica medicală, că analiza duratei complexului QRS este esenţială pentru screening-ul şi diagnoza bolilor cardiovasculare. Complexul QRS corespunde curentului ce produce contracţia ventriculară. Boala coronariană arterială (CAD) , hipertensiunea HTA sunt

32caracterizate de o « dilatare » a complexului QRS, valori mai mari de 100 ms. Duratele mari ale intervalului QRS sunt caracteristice pacienţilor cu HTA, cu risc crescut de moarte subită cardiacă (SCD), blocaj de ramură stângă şi hipertrofie ventriculară stângă.

Analiza ECG [95] a confirmat că durata QRS poate discrimina pacienţii cu adevărată ischemie indusă de depresia segmentului ST .La pacienţii cu insuficienţă cardiacă cronică (ICC), intervalul QRS prelungit este frecvent întâlnit si este legat de creşterea morbidităţii şi mortalităţii. Nu este clar dacă prelungirea QRS în insuficienţă cardiacă cronică (ICC) de origine ischemică (CAD) prezintă aceeaşi severitate a sindromului ca la pacienţii cu cardiomiopatie non-ischemică (non-CAD). Se pare că durata QRS poate fi un predictor mai bun , mai avansat la pacienţii cu insuficienţă cardiacă cronică (ICC), caracter non-ischemic, mai bine ca în cazurile de cardiomiopatie ischemică. [96] Atacul ischemic tranzitoriu ( în engleză TIA) este un deficit brusc, cu focar neurologic, care durează mai puţin de 24 de ore. Se presupune a fi de origine vasculară şi se limitează la o zonă a creierului sau a ochilor irigată de o arteră specifică TIA precede 15% din cazurile de accident vascular cerebral şi reprezintă o oportunitate deosebită pentru intervenţie preventivă. Anomaliile cardiace sunt cauza principală a TIA. Prin urmare, indicatorii de anomalii cardiace pot fi un semn de viitor TIA. Determinarea noninvazivă a acestor anomalii poate oferi detectarea timpurie a riscului crescut de recurenţă a atacului ischemic.

Au fost depistate prin prelucrarea cu Db5 în ambele situaţii (CAD şi TIA) valori anormale. Aceste situaţii au fost corelate cu existenţa hipertensiunii (HTA), a blocajului de ramură (BBB) sau tahicardiei supraventriculare (SVT). Se observă că pentru pacienţii cu TIA s-au obţinut cele mai bune valori pentru senzitivitate, respectiv predictivitate pozitivă-100%. În ceea ce priveşte cazul celor cu maladii coronariene, senzitivitatea a fost de 91 %, cu o predictivitate de 84%.(tabelul II.7)

Lot pacienţi Senzitivitate S %

Predictivitate pozitivă P%

CAD 91 84 TIA 100 100 Total algoritm 94 88

75

80

85

90

95

100

CAD TIA Totalalgoritm

Senzitivitate S%Predictivitatepozitivă P %

Tabelul II.7.Sensitivitatea şi predictivitatea pozitivă în cazul algoritmului folosit la depistarea valorii duratei complex QRS- prelungit (>100 ms) sau normal, corelat cu existenta BBB sau SVT.

33Un alt studiu relevă că, în condiţiile în care complexul QRS este larg (> 120 ms),

ca în cazul blocului de ramură stângă (LBBB), infarctului miocardic, aceasta este bine corelată cu o valoare absolută a parametrilor de densitate spectrală de putere. Complexele QRS de lungă durată par a fi bine corelate cu parametrii PSD care exprimă frecvenţe foarte mari şi sunt sub control simpatic.

2. Valoarea amplitudinii şi orientării undei T

Repolarizarea ventriculară generează unda T, care are valoarea normală cuprinsă între 0.1 - 0.5 mV. În cazul canalului V5 valoarea este pozitivă. Anumite afecţiuni cardiovasculare se reflectă în inversarea undei T: ischemia miocardică , hipertrofia ventriculară stângă (LVH) .Unda T conţine mai multe informaţii decât intervalul QT. Aceasta poate fi descrisă prin simetrie, porţiuni ascendente şi descendente, amplitudine şi subintervale ca Tpeak–Tend. Boala Coronariană arterială (CAD) este una din cauzele cele mai întâlnite ale disfuncţiei ventriculare stângi (LVH), care constituie o provocare în materie de diagnostic din cauza ratei mari de morbiditate şi mortalitate. Hipertrofia ventriculară stângă (LVH) reprezintă creşterea masei ventriculare şi este determinată de răspunsul miocitelor la stimuli variaţi care acompaniază hipertensiunea. Hipertrofia miocitelor poate apare ca răspuns compensator la creşterea post-sarcinii sanguine cardiace. Activarea genei de creştere a miocitelor apare datorită stimulilor mecanici şi neurohormonali care acompaniază hipertensiunea. In plus, activarea sistemului renină-angiotensină-aldosteron, prin acţiunea angiotensinei II pe receptorii angiotensinei I conduce la creşterea interstiţiului şi componentelor matricei celulare.

Lot pacienţi Senzitivitate S %

Predictivitate pozitivă P%

CAD 90 75 TIA 80 100 Total algoritm 87,5 87,5

0

20

40

60

80

100

CAD TIA Totalalgoritm

Senzitivitate S%Predictivitatepozitivă P %

Tabelul II.8.Sensitivitatea şi predictivitatea pozitivă în depistarea undei T inversate, corelată cu existenţa LVH

34Repolarizarea anormală a ventriculelor determină valori mari ale amplitudinii undei

T. Valori crescute ale tensiunii corespunzătoare intervalului QRS sunt adesea depistate în hipertrofia ventriculară stângă (LVH). Aceasta este destul de întâlnită la persoanele sub 45 ani, în special atletice. Sunt mai multe criterii de “voltaj” pentru LVH, cel mai utilizat fiind Sokolov-Lyon (adâncimea undei S in V1 + cea mai înaltă R in V5-V6 > 35 mm). Aceste criterii trebuie însoţite de criterii non-voltaj, pentru a putea pune un diagnostic corect, cum sunt depresia segmentului ST şi inversia T wave in canalele precordiale stângi (cunoscut şi drept “the left ventricular ‘strain’ pattern”) [97] Modificările undei T detectate prin prelucrarea experimentală cu transformata Db5 au fost corelate cu prezenţa LVH, din fişele semnalelor ECG din baza de date.(tabelul II.8). S-au obţinut valori foarte bune ale predictivităţii pozitive (75% în CAD şi 100% în TIA) şi pentru senzitivitate (90 % pentru boli coronariene şi 80 % pentru atacul tranzitoriu ).

3. Valoarea amplitudinii şi orientării undei P O provocare în materie de diagnostic este legată de maladiile cu ECG caracterizat de

inversia undei P (alta decât în canalul aVR). Unda P este amprenta electrică a curentului care determină contracţia atrială. Valoarea normală a amplitudinii lui P este 0.25 mV. Durata mare a undei P (peste 80 ms) se întâlneşte în fibrilaţii atriale paroxistice şi tahicardia supraventriculară (SVT). Contracţiile premature atriale (PACs), sau complexul atrial prematur (APC) sau bătăi atriale premature (APB) reprezintă una din aritmiile comune , caracterizată prin bătăi cardiace premature cu originea în atrii. Pe traseul ECG sunt evidenţiate de unda P deformată. Fibrilaţia atrială (FA) este o aritmie cardiacă obişnuită şi constituie cauza în aproape 15-20% din toate accidentele vasculare cerebrale ischemice. [98] Detectarea fibrilaţiei atriale paroxistice (PAF) acute la pacienţii cu accident vascular cerebral ischemic reprezintă o provocare în materie de diagnostic. Scopul unui studiu a fost de a anticipa prezenţa PAF prin mijloacele oferite de prelucrarea ECG la pacienţii cu accident vascular cerebral ischemic acut. Dispersia undei P (Pd) este considerată ca un marker electrocardiografic al propagării neomogene şi discontinui a impulsurilor sinusurilor [99]. Hipertensiunea arteriala, hipertrofia atriala sau dilatatia atriala, afectiunile valvei mitrale sau ale valvei tricuspide sunt cateva din posibilele boli.

Lot pacienţi Senzitivitate S %

Predictivitate pozitivă P%

CAD 84,6 100 TIA 80 100 Total algoritm 83,3 100

35

0

20

40

60

80

100

CAD TIA Totalalgoritm

Senzitivitate S%Predictivitatepozitivă P %

Tabelul II.9.Sensitivitatea şi predictivitatea pozitivă în cazul algoritmului folosit la depistarea bolii după orientarea şi valoarea amplitudinii P wave (mV), corelata cu HTA sau hipertrofie atrială sau dilataţie atrială.

La pacienţii TIA nu există cauze care ar putea să determine apariţia undei P inversate, în situaţiile date unda P normală este pozitivă (valorile de 80% pentru senzitivitate si 100 % pentru predictivitate se referă la detecţii de unda T pozitivă). Metoda folosită pune în evidenţă parametrii afecţiunilor studiate cu o senzitivitate de 88, 53% pentru CAD şi de 86, 66 % la cei cu TIA. Predictivitatea este de 86, 33% la prelucrarea semnalelor CAD şi de 100 % la cele cu atac ischemic tranzitoriu. Predictivitatea pozitivă pe total algoritm este relativ mai bună decât senzitivitatea, de 91, 83% faţă de 88,26% (tabelul II.10).

Senzitivitate S

% Predictivitate pozitivă P %

CAD 88,53 86,33 TIA 86,66 100 Total algoritm 88,26 91,83

75

80

85

90

95

100

CAD TIA Totalalgoritm

Senzitivitate S%Predictivitatepozitivă P %

Tabelul II.10. Sensitivitatea şi predictivitatea pozitivă în cazul algoritmului folosit la depistarea bolii luând în consideraţie toţi parametrii analizaţi (QRS, T şi P wave)

36

4. Interpretarea statistică a rezultatelor Corelând datele experimentale pentru valorile undelor R, S, T, P şi durata QRS se

observă că: valorile coeficienţilor de corelaţie Pearson CAD sunt relativ mai mici decât cei ai TIA, la fel ca şi senzitivitatea şi predictivitatea pozitivă.

Mărime P S T R QRS 0.36 -0.17 -0.22 0.29 T - 0.42 - -0.24

Tabelul II.11. Coeficienţii de corelaţie Pearson între diferiţi parametri ECG calculaţi cu ajutorul Db5 în cazul CAD. Din analiza coeficienţilor (tab.II.11) se observă că apare o corelaţie foarte bună, aproape de 0.4, în cazul valorilor şi orientării undelor S şi T (0,42) şi a complexului QRS şi undei P (0,36). De aici, rezultă ideea că există o relaţie directă de proporţionalitate între mărimile menţionate. Practica medicală confirmă acest lucru: Blocajul de ramură dreaptă (RBBB) este caracterizat de anomalii ale complexului ST-T datorate ischemiei, infarctului, dezechilibrelor electroliţilor, medicamentelor, bolilor sistemului nervos central, etc. Amplitudinea undei P (mV) este corelată cu HTA sau hipertrofie atrială sau dilataţie atrială.

Valori crescute ale tensiunii corespunzătoare intervalului QRS depresia segmentului ST şi inversia T wave in canalele precordiale stângi sunt adesea depistate în hipertrofia ventriculară stângă (LVH). Destul de bine corelate par a fi şi QRS cu unda R (0, 29), în dependenţă proporţională, fapt confirmat de datele clinice în cazul hipertrofiei ventriculare stadiu C: unda R mare, complex QRS larg. Corelaţie relativ bună (-0,24) între R şi T inversată (depolarizare prelungită) [100]. Nu s-au semnalat dependenţe semnificative între QRS şi undele S, T. Din analiza coeficienţilor TIA (tab.II.12) se observă că apare o corelaţie foarte bună în cazul valorilor şi orientării undelor R şi T (0, 52) şi a complexului QRS şi undei P(0,61). cauzelor frecvente ale TIA si anume fibrilaţiile atriale si hipertensiunea arteriala.

Mărime P S T R QRS 0.61 0.31 0.06 -0.29 T - 0.01 - 0.52

Tabelul II.1. Coeficienţii de corelaţie Pearson între diferiţi parametri ECG calculaţi cu ajutorul Db5 în cazul TIA În acest caz depolarizarea durează mai mult şi în ECG de repaus apar modificări de fază terminală ST-T, undă Q patologică sechelară

37 Faptul că sunt bine corelate valorile undei R cu cele ale undei T conduce la ideea că este vorba în acest caz de o ischemie transmurală la peretele opus, caz în care ambele valori ale undelor R şi T sunt „înalte” [100]. Tot ischemia , cronică de data aceasta, este implicată şi în hipertrofia ventriculară, care determină o undă R cu valoare mare, caz numit hiperemia reactivă. [100]

Modificări ale undelor R, T, S şi U sunt implicate şi în hipertensiunea de origine sistolică, maladie generată tot de modificările ischemice. CONCLUZII MATLAB reprezintă un mediu de calcul deosebit de valoros în prelucrarea şi

interpretarea biosemnalelor de natură electrică. Transformata wavelet a apărut în ultimii ani ca un instrument cheie de analiză şi de

codificare timp-frecvenţă pentru ECG. Avantajul principal al acestui tip de detecţie este faptul că se alocă mai puţin timp pentru prelucrarea semnalului ECG. Aşa cum s-a arătat in această lucrare, capacitatea sa de a separa componentele relevante de semnal a condus la un număr de tehnici bazate pe wavelet, care le înlocuiesc pe cele bazate pe metode tradiţionale Fourier.

Studiul experimental dovedeşte valoarea unei tehnici matematice în domeniul

ştiinţelor biomedicale, care se transformă într-un instrument de cercetare şi practică clinică potrivit pentru a analiza semnale nestaţionare cum ar fi ECG, în diferite condiţii. Transformata wavelet Daubechies 5 permite depistarea, cu o precizie foarte bună, a modificărilor ECG în cazurile studiate, pacienţi cu boală coronariană (CAD) şi atac ischemic tranzitoriu (TIA). Validitatea algoritmului bazat pe Db5 în studiul parametrilor ECG (durata QRS, unda T şi unda P) este susţinută de rezultatele obţinute. De remarcat este că în cazul CAD, transformata Db5 are predictivitate şi senzitivitate excelente pentru studiul duratei intervalului QRS în cazul pacienţilor TIA şi foarte bune la CAD. În ceea ce priveşte caracteristicile undei P (o provocare în materie de diagnostic), s-au obţinut predictivităţi pozitive maxime în ambele grupe de maladii. Predictivităţi şi senzitivităţi foarte bune (pentru CAD) şi predictivitate pozitivă maximă (TIA) au fost înregistrate şi în cazul undei T, pentru că oferă informaţii valoroase în boli ischemice şi hipertrofii. Corelarea statistică a datelor experimentale pentru cei trei parametri susţine suplimentar valoarea Db5 ca instrument de analiză a ECG.

Se impune încă o concluzie principală şi anume faptul că validitatea algoritmului, deci

a tipului de transformată Db aleasă este condiţionată de tipul afecţiunilor. În acest caz, pe ansamblul studiului, în urma prelucrării pentru grupa de pacienţi cu TIA se obţin rezultate experimentale superioare celor din cazul bolilor coronariene CAD, fapt dovedit de valorile predictivităţii şi senzitivităţii, precum şi de coeficienţii de corelaţie din ambele situaţii. De asemenea, alegerea transformatei este condiţionată şi de spectrul de frecvenţe, valori şi orientări ale parametrilor caracteristici ai ECG pe care dorim să-i studiem. Acest lucru reprezintă în acelaşi timp şi un dezavataj major al acestei tehnici.

Deoarece aplicarea transformatei wavelet în electrocardiologie este un domeniu

relativ nou de cercetare, vor fi necesare studii suplimentare pentru a îmbunătăţi

38utilitatea clinică a acestei tehnici de prelucrare. Concomitent, semnificaţia tehnicilor wavelet ca modalitate de diagnostic şi de prognostic în diferite domenii ale electrocardiologiei trebuie să fie validată în studii clinice laborioase.

În ultimul deceniu, tot mai multe studii experimentale extind aplicaţiile wavelet pentru

semnalele „pereche” ale ECG şi EEG, cele magnetice-magnetocardiograma (MCG) şi magnetoencefalograma (MEG), semnale a căror înregistrare non-invazivă reprezintă opţiunea multor metode de diagnostic modern. De aici, oportunităţile deschise de studiul prezent în domeniul prelucrării şi interpretării biosemnalelor magnetice.

Datorită versiunilor din ce în ce mai performante şi mai uşor de utilizat, se pot

introduce secvenţe de prelucrări wavelet cu MATLAB chiar la nivelul liceal, cel puţin pentru elevii din clasele de informatică sau cei de la cercurile de performanţă. Acest demers ar veni în completarea cunoştinţelor de programare dobândite în orele de specialitate. Este o modalitate de dinamizare a motivaţiei pentru studiul ştiinţelor şi poate deschide noi oportunităţi de valorificare a capacităţilor şi abilităţilor elevilor .

CAPITOLUL III. ABORDĂRI INTERDISCIPLINARE IN PREDAREA FIZICII LA NIVEL DE LICEU

Interdisciplinaritatea presupune utilizarea şi integrarea metodelor analitice şi tiparelor de la mai multe discipline academice pentru a examina o temă, problemă, întrebare sau subiect.Eficienţa procesului de învăţare creşte prin predarea interdisciplinară. Aceasta stimulează implicarea elevilor şi dezvoltarea de cunoştinţe, perspective, abilităţi de rezolvare a problemelor, încredere, eficacitate şi motivaţie pentru învăţare.

Sunt prezentate aici câteva abordări posibile, originale, concepute pe noţiuni de teoria biosemnalelor. Parte din ele au fost folosite deja de ani de zile în activitatea didactică şi ca subiect al lucrărilor elevilor participanţi la sesiuni şi simpozioane (ex. comportarea electrică a membranei, ECG, EEG, reprezentări grafice şi rezolvări de ecuaţii cu MATLAB). Altele sunt propuse pentru strategii viitoare (înregistrarea EMG), în vederea dezvoltării de proiecte ştiinţifice ale elevilor, dat fiind faptul că acest biosemnal- EMG -este unul din cele mai utilizate în evaluarea stării de sănătate a musculaturii implicate în activităţi profesionale stresante fizic sau în cazul studiilor parametrilor sportivilor de performanţă şi nu numai.

III.1. CONCEPTE UTILE ŞI ETAPE DE PROIECTARE DIDACTICĂ INTERDISCIPLINARĂ Este unanim acceptat faptul că lumea este interdisciplinară, multi-faţetată. Atunci când programele de studiu reflectă viaţa reală, experienţele educaţionale sunt mai autentice şi de o valoare mai mare pentru elevi. Complexitatea lumii reale nu se poate descrie în mod adecvat şi rezolva studiind o singură disciplină.[101]

Deosebim trei aspecte ale interdisciplinarităţii[102]:

39 a) aplicativ- transferul metodelor în alte domenii conduce la apariţia unor noi tehnici

de sondare a sistemelor vii, de noi metode de diagnosticare şi noi tratamente contra cancerului;

b) epistemologic-transferul metodelor logicii formale în domeniul dreptului generează analize interesante în epistemologia dreptului;

c) generator de noi discipline-transferul metodelor matematicii în domeniul fizicii a generat fizica matematică, al metodelor din fizica particulelor în astrofizică a dat naştere cosmologiei cuantice, al matematicii în studierea fenomenelor meteorologice sau de bursă a generat teoria haosului sau a econofizicii, al informaticii în artă a dus la arta informatică.

Repko [101] afirmă că instruirea interdisciplinară favorizează progrese în capacitatea cognitivă. Rezultatele cercetărilor ştiinţifice din domeniul neuroştiinţelor, ştiinţe cognitive, psihologiei sociale evidenţiază o serie de avantaje : capacitatea de a recunoaşte prejudecata, de a gândi critic şi a nu tolera ambiguitatea, de a recunoaşte şi aprecia preocupări de ordin etic. Elevii pot să descopere şi să elimine ideile preconcepute graţie predării interdisciplinare.Având în vedere că stilurile de învăţare ale elevilor sunt eterogene şi că au interese, experienţe, talente şi valori diferite, este necesar ca şi strategiile didactice să îmbrace forme şi metodologii variate, în scopul creşterii motivaţiei şi implicării elevilor în învăţare. Interconectarea elevilor în clasă este sporită de învăţarea interdisciplinară, schimbul de idei contribuie la dezvoltarea de discipline care evidenţiază latura de interacţiune socială. Predarea interdisciplinară nu este prea costisitoare şi oferă satisfacţii profesionale. Deoarece profesorii de fizică sunt familiarizaţi cu metodologiile şi practicile empirice, cu învăţarea prin observare - care este fundamentală pentru învăţământul interdisciplinar, abordarea interdisciplinară nu va fi un efort prea mare pentru ei. Exigenţele impuse de sinteza perspectivelor de la mai multe discipline pot fi surmontate uşor. Doar profesorul poate determina cât din curs este interdisciplinar şi care sunt câştigurile pentru elevii lor, astfel încât să introducă nivelul de interdisciplinaritate potrivit. Învăţarea, sub orice manieră ar fi concretizată, trebuie susţinută de strategii didactice ce prevăd (auto)evaluarea şi revizuirea lor, în raport cu cerinţele beneficiarilor direcţi-elevii. O posibilă abordare se poate realiza conform Cercului lui Deming „Plan-Do-Check-Act” sau „ciclul PDCA” ( planifică, realizează, verifică şi revizuieşte)-cercul sau spirala calităţii. Figura III.1. Cercul lui Deming (cercul calităţii).

Etapele „ciclului PDCA” (Fig.1) se pot descrie astfel : 1. P (Plan) -În această etapă se stabilesc obiectivele pentru subiectele de interes

interdisciplinar. Acest lucru permite educatorului să dobândească cunoştinţele necesare şi să elaboreze un plan de acţiune pentru a ghida experienţa din sala de clasă. Abordarea unei

40probleme într-o manieră interdisciplinară impune proiectarea conform stilurilor de învăţare ale clasei. O parte importantă a acestei etape o constituie şi stabilirea metodelor prin care se vor evalua rezultatele demersului interdisciplinar.

2. D (Do) - Practicarea gândirii interdisciplinare, realizarea activităţilor de predare şi evaluare permite cadrului didactic să-şi valorifice în acest fel potenţialul creativ. El devine astfel un facilitator al învăţării, un mediator al cunoaşterii. Crearea, administrarea de resurse educaţionale şi actualizarea celor existente este o provocare în cariera didactică.

3. C (Check) – Verificarea trebuie realizată în ambele sensuri: -profesorul trebuie să ofere feed-back, dirijat şi gradat, ce îl ajută să cuantifice cât şi ce anume s-a învăţat şi cât a atins din obiectivele propuse. Feedback-ul de la profesor susţine elevii în eforturile de a-şi perfecţiona permanent capacitatea de a gândi într-o manieră interdisciplinară. - Colectarea feed-backului de la elevi ajută profesorul să revizuiască strategiile didactice , să perceapă anumite aspecte ale lecţiei pe care nu le poate surprinde în timpul acesteia. Acest tip de feed-back implică elevii în propria educaţie şi este foarte valoros pentru profesor. Este totuşi insuficient exploatat şi chiar necunoscut unora dintre profesori ca instrument esenţial pentru validarea rezultatelor elevilor şi estimarea eficienţei actului didactic. Auto-evaluarea periodică ar trebui să preocupe fiecare elev, ajutorul acesteia fiind de necontestat în evidenţierea progresului lor, identificarea punctelor nevralgice şi pentru a stabili obiective pentru îmbunătăţire.

4. A (Act) – Acţionează ( revizuieşte) : profesorul întreprinde acţiuni pentru îmbunătăţirea continuă a performanţelor proceselor de predare şi evaluare interdisciplinară. Se deosebesc cel puţin două aspecte: unul legat de autoperfecţionarea profesorului (demersul interdisciplinar presupune un timp mai mare alocat pregătirii acestor lecţii, mobilizarea mai multor resurse personale, intelectuale spre deosebire de predarea clasică). Cel de al doilea se referă la modalităţile în care analiza rezultatelor învăţării se regăseşte în eforturile de a îmbunătăţi şi /sau modifica de la strategii didactice la programe şcolare şi politici educaţionale, de la resurse personale la baza materială, de la implicare şi iniţiativă individuală la responsabilităţi la nivel de sistem educaţional.

Am folosit, în ultimii ani, metode diverse de obţinere a unui feed-back pentru activitatea de predare şi evaluare, fie demersuri de mici dimensiuni temporale (o intrebare bine plasată într-un moment cheie al lecţiei, la care s-a răspuns chiar şi în scris, o auto-evaluare a unor teste sau teze, lucrări experimentale) sau prin utilizarea unor fişe la finalul unor unităţi de învăţare şi chestionare mai ample. Am iniţiat şi încurajat, la nivelul şcolii şi al judeţului ( în calitate de profesor metodist), acţiuni care fie îşi propuneau evaluarea unor aspecte strict legate de studiul fizicii (cum ar fi evaluarea iniţială la clasa a IX-a) sau, mai mult, legate de calitatea activităţilor şcolare şi extraşcolare desfăşurate de elevi. Am utilizat analiza feed-back-ului pentru a concepe noi instrumente de evaluare, îmbunătăţirea celor existente şi pentru propuneri de revizuire a ofertei educaţionale a şcolii [103].

41 III.2. ABORDĂRI DIDACTICE ALE BIOSEMNALELOR

A preda ştiinţă este şi trebuie să fie un proces complex. Fizica are rolul de a forma

concepţii ştiinţifice despre viaţă şi legăturile dintre fenomenele fizice şi alte ştiinţe, cum ar fi: chimie şi biologie. Elevii pot învăţa concepte şi modele, pot utiliza instrumente şi unelte pentru investigarea realităţii şi pentru a comunica.

În anumite activităţi didactice caracterul interdisciplinar este pregnant şi ajută înţelegerea şi explicarea unor fenomene fizice, a unor procese tehnologice, a funcţionării şi utilizării unor produse ale tehnicii întâlnite în viaţa de zi cu zi. Astfel se pot forma deprinderi şi abilităţi favorabile studiului fizicii.

Dată fiind importanţa pe care a cunoscut-o în ultimii ani dezvoltarea tehnicilor de achiziţie şi prelucrare a biosemnalelor, amploarea eforturilor de cercetare şi îmbunătăţire a metodelor de diagnostic, am ales ca în proiectarea didactică să folosesc teme interdisciplinare legate de acest subiect. Încă în anii 2002-2005 am conceput şi predat un curs opţional „Electromagnetismul şi viaţa”, care cuprindea teme ca „ Biopotenţiale”, „Electrocardiograma” şi „Electroencefalograma”, „Contracţia musculară-EMG”, „Câmpul magnetic terestru şi influenţa lui asupra organismelor” etc. Am realizat cu elevii şi colegii de biologie şi informatică proiecte interdisciplinare pentru concursuri şi simpozioane naţionale [104], [105]. Deoarece trăim într-o epocă marcată de audio-vizual, încă din 2002 am integrat în predare şi vizionările de filme ştiinţifice de pe canalul descoperirilor, cu subiecte interdisciplinare. Maniera în care sunt comentate, limbajul accesibil ( cu toate că nu e lipsit de termeni de specialitate) le fac să aibă un impact deosebit asupra privitorului chiar mai puţin avizat, pot genera achiziţii de cunoştinţe şi dezvoltarea de competenţe de analiză şi sinteză a informaţiei [106]. Am constatat cu plăcută surprindere că mare parte din cele văzute şi … descoperite se reţin foarte uşor, iar copiii de la clasele cu profil bilingv sau intensiv au încă un prilej de a-şi pune în valoare cunoştinţele de limbă engleză. Multe din temele acestor bijuterii vizuale le-am transformat în subiectele unor cercuri de fizică sau interdisciplinare. Poveştile primilor sateliţi de telecomunicaţii, a radarului şi televiziunii răzbat spre suflet şi din fragmentele-document extrase din jurnalele de ştiri ale vremii. Ulterior, această abordare a predării ştiinţelor a constituit obiectul unui parteneriat al MECTS cu Discovery Romania .

Ca dascăl pasionat de disciplina predată, îmi doresc să formez elevilor mei abilităţile cognitive necesare abordării complexe a lumii vii, să le dezvolt interesul şi motivaţia pentru studiul biofizicii.O posibilă schemă conceptuală de abordare este ilustrată în fig.III.2.

42

Fig. III. 1. Schemă conceptuală a demersului didactic interdisciplinar.

În lecţiile de electricitate, pentru a realiza legături cu alte fenomene, interdependenţe, a pune intrebări şi a trage concluzii este utilă o prezentare interdisciplinară a proceselor biologice.[108], [109].

Comportarea electrică a membranei

Teoria electromagnetismului Legile lui Ohm, Kirchhoff

Comportarea electrică a diferitelor ţesuturi

Biosemnale

EMG, EKG, EEG

Aplicaţii Circuite electrice

Noţiuni de anatomie la nivel

celular

Sisteme de detecţie şi achiziţie a semnalelor

Noţiuni de fiziologie şi bioenergetică

Înregistrarea şi prelucrarea semnalelor bioelectrice

Soft-uri specializate (Matlab,LoggerLite, LabView)

43Un circuit electric biologic –membrana celulară

Comportamentul membranei celulare şi al pompei de ioni sunt exemple de succes pentru introducerea unor noţiuni şi consolidarea şi inţelegerea limitelor legilor circuitelor electrice. Acest studiu de caz se poate folosi în lecţii de consolidare, evaluare şi opţionale, în special la clasele de informatică sau ştiinţele naturii. Se impune o corelare a conţinuturilor alese cu noţiuni predate la biologie legate de anatomia celulară, despre principalele tipuri de celule şi rolul acestora [62]. Noţiunile care sunt implicate sunt: ion, concentraţie, difuzie, polaritate, potenţial electric, echilibru dinamic, curent electric, densitate de curent, rezistenţă (conductanţă) electrică. Sunt folosite metode centrate pe elev, de descoperire dirijată a realităţii. Această abordare incepe prin a defini tipurile şi concentraţiile ionilor celulari şi difuzia lor prin canalele ionice. Membrana joacă un rol important în stabilirea polarizării de repaus şi active a celulei excitabile, prin normalizarea mişcării ionilor in şi din celulă. Permeabilitatea selectivă a membranei poate fi înţeleasă pornind de la particularităţile ionilor, ale structurii membranei celulei nervoase şi difuziei. Canalele lucrează digital şi din cauza numărului mare de canale ionice, curentul electric rezultat într-o zonă mare a membranei se comportă analogic. Când membrana se depolarizează sub acţiunea unui stimul, răspunsul este un impuls de acţiune (AP). Apare iniţial o creştere a potenţialului transmembranar ( un peak pozitiv), apoi revine la valoarea de repaus Vm. O analiză cantitativă a aceastui impuls de acţiune se realizează cu ajutorul modelului Hodgkin şi Huxley ( 1952)-pompa de ioni. [1], [ 3]

Hodgkin şi Huxley presupun că prin membrană, in timpul activării, curentul poate fi descris cu ajutorul unui circuit electric echivalent: cel al grupării în paralel a conductanţelor, ca în figura III.3.

Este necesară introducerea unui concept suplimentar, extracurricular-potenţialul Nernst. Tensiunea electromotoare a surselor este dat de valorile potenţialelor ionice , deduse cu ecuaţia III.1 .[ 3 ]

Vk=-ko

ki

k cc

FzRT

,

,ln (III. 1 )

Unde: Vk= potenţialul de echilibru pentru ionul k prin membrană (Nernst ) [V] zk = valenţa ionului k (z = 1 pentru Na şi K, z = -1 pentru Cl) T= temperatura absolută[K] R= constanta gazelor [8.314 J/(mol·K)] F= constanta Faraday [9.649 × 104 C/mol] ci,k = concentraţia intracelulară ionului k co,k=concentraţia extracelulară a ionului k

44 Figura III.3 . Circuitul electric echivalent al membranei. [1], [3] Aplicând legea lui Ohm pentru o porţiune de circuit, găsim valorile conductanţelor ionice [1] şi [3]:

(III. 2)

(III 3)

(III.4)

Unde:

GNa, GK, GL = conductanţele membranei pe unitatea de arie - [S/cm²]

INa, IK, IL = curent electric pentru sodiu, potasiu şi alţi ioni (rezidual) pe unitatea de arie [mA/cm²]

VNa, VK, VL= potenţial Nernst pentru sodiu, potasiu şi alţi ioni (leakage voltage) [mV]

Vm= potenţialul membranei [mV]

45Densitatea de curent transmembranar este dată de suma curenţilor ionici şi capacitiv (IL), conform Legii I Kirchhoff [1]:

(III.5)

Pentru că in interior, Cl are concentraţia foarte mică, fluxul acestuia îl readuce la echilibru şi astfel clorul nu are importanţă in evaluarea potenţialului de membrană. Conductanţa acestuia, GL, e considerată constantă, in timp ce VL a fost ales incât la echilibru suma curenţilor să fie nulă la potenţialul de repaus. Echilibrul ionului de Na se defineşte cu egalitatea dintre potenţialul acestuia şi cel al membranei. În acest caz, nu apare curent. În caz contrar, INa = GNa(Vm - VNa), conform legii lui Ohm. [ 3 ]

S-a observat experimental că, în cazul unei modificări bruşte a potenţialului de membrană, curentul variază liniar cu tensiunea. În cazul pompei de ioni, pentru că potenţialul rămâne constant, singura variabilă e timpul. Curentul capacitiv este nul, din cauză că dV/dt = 0. Pentru cazul în care axonul unei celule nervoase ar fi stimulat longitudinal, curentul pe direcţie radială nu există (circuit deschis). Deci, Im=IC+INa+IK+IL=0, Vm=const. (III.6 )

Astfel obţinem

Vm=(VNaGNa+VKGK+VLGL)/ (GNa+ GK+GL) ( III.7)

Aplicaţii posibile :

1. Să se reprezinte circuitul echivalent al membranei, specificând elementele de circuit, în cazul pompei de ioni.

Răspuns : Circuitul este format dintr-o singură sursă, Vm şi o conductanţă pe unitatea de arie Gm=(GNa+ GK+GL).

2. Un exemplu mai puţin convenţional pentru electricitate, capitol în care elevii sunt obişnuiţi să găsească fire şi becuri, eventual vreo instalaţie casnică, poate un reşou, nicidecum neuronul motor de... pisică îl reprezintă calcularea potenţialelor ionice şi prezentarea de concluzii asupra mişcării ionice. Potenţialul de membrană este de -70 mV, concentraţiile sunt date în tabelul IV.1

exterior [mol/m3] interior [mol/m3]

Na+ 150 15 K+ 5.5 150 Cl- 125 9

Tabel III.1. Concentraţii ionice ale neuronului motor de pisică.[ 3 ] Răspuns : Inlocuind temperatura cu 37 °C ( T =310 K ) şi +1 pentru valenţe, obţinem:

46VNa = -61 log10(15/150) = +61 mV VK = -61 log10(150/5.5) = -88 mV VCl = +61 log10(9/125) = -70 mV

În aceeaşi ordine de idei se poate prezenta ca aplicaţie circuitul electric echivalent al

axonului. Un alt exemplu de aplicare a legilor lui Ohm şi Kirchhoff se poate utiliza şi în deducerea tensiunilor pe derivaţiile sistemului Einthoven de înregistrare a EKG .[ 62, 108 ] O temă ce suscită un interes deosebit din partea elevilor o reprezintă conversia impulsului luminos într-unul electric la nivelul retinei. Explicarea fenomenului de transducţie trimite la noţiuni de chimie: izomeria cis-trans a vitaminei A (cromofor carotenoid) [1]. Se impun şi abordări, atât fizice cât şi din biologie, ale noţiunilor de impuls nervos ( propagare, arc reflex, etc.).

Integrarea Aplicaţiilor Matlab In Predarea Interdisciplinară Noile metode de predare şi de utilizare a multimedia trebui să fie un instrument valoros în procesul de predare /învăţare şi în fizică, nu numai în învăţământul tradiţional, dar mai ales în cadrul "non-formal", în "învăţarea la distanţă" şi "de-a lungul vieţii". Acestea sunt importante pentru toate nivelurile de învăţământ, de la nivelul primar, nivelul secundar la nivel universitar [109]. Utilizarea lor trebuie să se concentreze nu doar pe aspectele tehnice şi practice ale metodelor, dar, în special, pe aspectele didactice legate de transferul de competenţe şi abilităţi. Implementarea noilor tehnologii educaţionale bazate pe TIC poate transforma radical învăţarea ca proces activ, cu un puternic impact asupra strategiilor didactice şi a dezvoltării unor forme de organizare a instruirii care nu sunt posibile cu ajutorul metodelor şi mijloacelor tradiţionale. Cercetările asupra metodelor preferate de elevi pentru abordarea predării ştiinţelor, a fizicii în special, reliefează faptul că instruirea asistată de calculator, modelarea virtuală a experimentelor deţine un loc important. [78]. O posibilă opţiune, din perspectiva implementării studiului interdisciplinar al biosemnalelor [ 108] este utilizarea MATLAB (Mathworks Inc, Natick, MA). [ 110]. Cu ajutorul lui se pot corela noţiuni şi concepte din matematică (funcţii, metode de calcul numeric, reprezentări grafice, etc.) cu descrierea şi înregistrarea fenomenelor bioelectromagnetice şi cu suportul informatic privind iniţierea în prelucrarea informaţiilor cu ajutorul sintaxelor MATLAB.

Studiul experimental al ECG CU TRUSA VERNIER

Într-o epocă aflată sub dominaţia computerului şi a lipsei de interes tot mai scăzute pentru studiu, această abordare a predării de tip “hands-on”, “main-a-la-pate” este una din cele mai noi şi interesante, care exploatează curiozitatea specifică vârstei, apetitul pentru soft-uri şi echipamente IT al tinerei generaţii. Poate o abordare insuficient cunoscută şi exploatată, într-o măsură deloc neglijabilă şi din lipsa echipamentului necesar: senzorii şi soft-urile.

Un element inedit în predarea –învăţarea-evaluarea bazată pe tehnologia informaţiei îl constituie studiul semnalelor fiziologice cu trusa de achiziţie de la Vernier [111] folosită în studiul semnalelor bioelectrice. Această trusă face parte din dotările primite de şcolile participante la activităţile reţelei educationale “Hands-on Science”- Romania, parte integrată a

47reţelei europene "Hands-on Science", creată prin proiectul Comenius 110157-CP-1-2003-1-PT-COMENIUS-C3. [112].

Sunt tot mai multe iniţiative ale dascălilor de pretutindeni, care se reunesc în proiecte internaţionale (Fibonacci, Chercheur en herbe, Creative Little Scientists: Enabling Creativity through Science and Mathematics in Preschool and First Years of Primary Education, Pollen, etc.) şi construiesc strategii inovative bazate pe experimente şi elaborează materiale destinate învăţării ştiinţelor. [113], [114], [120]

Obiectivele propuse în demersul de achiziţie a ECG

Obţinerea reprezentării grafice a activităţii electrice a inimii într-un interval de timp. Recunoaşterea diferitelor unde (P, Q, R, S, T, U) din semnalul ECG şi stabilirea

corelaţiilor acestora cu activitatea cardiacă. Determinarea ritmului cardiac din diferitele semnale individuale ECG. Compararea diferitelor forme ale undei EKG obţinute prin modificarea

amplasamentului electrozilor. Explicarea originii activităţii electrice a inimii prin corelarea de cunoştinţe de fizică şi

biologie.

Acest tip de experiment impune, pe lângă efortul intelectual şi logistic suplimentar al profesorului, şi anumite pregătiri şi precauţii care trebuie adoptate. În primul rând, pentru a aprofunda cele predate despre activitatea electrică a inimii la biologie şi despre legile fizice care o guvernează , pot fi vizionate modele ale generării ECG sub formă de soft-uri educaţionale sau de animaţii şi filme de pe site-uri educaţionale.

Menţionez în acest sens câteva exemple notabile de modele real-time utilizate cu succes: - ECG-schimbările electrice în inimă [115]. - generator de ritmuri cardiace (cu filtru de selecţie) [116 ]. - animaţie ECG [117 ]. - Anatomia şi fiziologia circulaţiei sanguine [118 ]. De asemenea, elevilor li se vor prezenta echipamentul experimental, respectiv senzorii,

în lecţii care pot face obiectul temelor extracurriculare sau pot fi abordate ca aplicaţii la conversia energiei în semnal electric (ECG sau EMG)-traductorii şi interfaţă de tip LoggerLite sau GoLink!

Pentru înregistrarea fidelă şi interpretarea corectă trebuie să avem în vedere: –Înlăturarea artefactelor de mişcare (datorate generării energiei electrice de către muşchi dacă se mişcă braţele în timpul înregistrării electrocardiogramei). – Valorile intervalelor PQ, QRS, QT ale unui subiect pot depăşi limitele precizate anterior, deoarece acestea reprezinta valori medii care pot fi infirmate de inimi sănătoase. – Nu se foloseşte citirea unei EKG pentru stabilirea de diagnostice, ci doar în scop educaţional! Numai medicii cardiologi au experienţa şi abilitarea formulării unui diagnostic pe baza ei.

Soft-ul este lesne de utilizat, având o interfaţă extrem de atractivă. Aceasta permite explorarea diferitelor puncte ale ECG cu ajutorul comezii “examine” , care afişează valorile timpului şi potenţialului în mV; prin “stat” se pot realiza comparaţii statistice. Datele experimentale se pot transfera într-un fişier de tip .xls pentru ca ulterior să poată fi reprezentate şi interpretate. Astfel, elevii îşi pot exersa şi îmbunătăţi abilităţile şi competenţele digitale prin sarcini de lucru, ca de exemplu [113]: -Reprezentarea grafică a semnalului în tensiune U exprimat în V, în funcţie de timpul t exprimat în s.

48-Determinarea duratei unei ciclu cardiac. -Calculul duratei intervalelor PQ, QRS, QT şi compararea acestora cu valorile limite precizate ale electrocardiografului utilizat: PR între 0,12 – 0,20 s, QRS < 0,1 s, QT < 0,38 s.

REZULTATE ŞI DISCUŢII

Am proiectat în ultimii ani numeroase strategii pedagogice, folosind metode de învăţare pe bază de cercetare-(Inquiry based Learning– IBL) şi învăţare pe bază de proiect -(PBL-Project- based Learning), cu teme identice sau similare celor descrise în lucrarea de faţă. Unul din rezultatele acestora a fost creşterea numărului de participanţi şi de premii la simpozioane şi sesiuni ştiinţifice sau la concursuri de tehnici experimentale. Am susţinut această manieră de predare interdisciplinară a fizicii atât în şcoala unde îmi desfăşor activitatea, cât şi în şcoli din judeţ, ca metodist al I.S.J.Teleorman. Am apreciat şi valorizat astfel de experienţe didactice ale colegilor din unităţile şcolare pe care le-am vizitat în activitatea de evaluator al calităţii educaţiei-expert al ARACIP.

În condiţiile în care demersul didactic nu este omogen, deci nu mereu interdisciplinar, şi nici independent de condiţiile iniţiale (nivel de cunoştinţe diferit, stiluri de învăţare diverse,etc.) este destul de greu de cuantificat separat şi imediat performanţa în educaţie, respectiv efectele unei anumite strategii interdisciplinare de predare-evaluare.

Eficacitatea efortului didactic şi eficienţa predării se pot măsura atât prin îmbunătăţirea rezultatelor la teste şi diferite forme de evaluare, cât şi prin studierea şi valorizarea atitudinii pe care o au faţă de studiul acestei discipline şi importanţei acordate acesteia. De o deosebită importanţă pentru măsurarea rezultatelor învăţării este colectarea şi prelucrarea feed-back-ului de la elevi. Acesta nu se referă doar la certificarea achiziţiilor de cunoştinţe şi competenţe, ci, mai ales, la revizuirea programelor de studii şi la conceperea strategiilor didactice. Am realizat astfel de cercetări în diverse contexte de învăţare, pentru anumite programe de studiu şi, de ce nu, în anumite momente ale carierei mele didactice. [78], [119]. Într-un studiu recent, am observat interesul elevilor pentru orele de fizică. Am urmărit şi obţinerea unui feed-back referitor la strategiile didactice folosite şi la modul în care ei se raportează şi percep efectele acestora. Un lot de 59 de elevi selectaţi din clasele IX –XII, profil informatică şi tehnic, au fost rugaţi să răspundă la câteva întrebări:

1. Credeţi că studiul ştiinţelor este important pentru progresul umanităţii? De ce? Răspunsurile au fost distribuite astfel: 43% foarte important, 34% important, 15% rol mic şi 8% N/A.

49

2. Credeţi că studiul fizicii joacă un rol cheie în dezvoltarea personalităţii voastre?

Elevii au răspuns : 45% foarte important, 23% important, 20% rol mic şi 2% N/A

3. Ce dificultăţi ai întâmpinat în studiul fizicii? Răspunsurile au fost distribuite astfel: 28% relaţiile matematice , 22% înţelegerea conţinuturilor lecţiilor, 15% materiale şi manuale neatractive , 14% lipsa/insuficienţa conţinutului interdisciplinar , 14% numărul mic de ore alocate şi 7 % N/A..

4. Cum înveţi mai uşor? Marchează de la 1 la 5 răspunsurile( 1 cel mai mult , 5 cel mai puţin

Analiza răspunsurilor reflectă : cel mai mult: 38% preferă manualele şi notiţele , 42 % din experimente, 27% din filme ştiinţifice şi referate şi prezentări multimedia, 15% soft-uri educaţionale şi resurse web.

Studiul ştiinţelor

0

10

20

30

40

50

foarte imp. imp. mic N/A

Rolul fizicii

0

10

20

30

40

50

foarte imp. imp. mic N/A

Dificultăţi

05

1015202530

matematica conţinuturi manualeneatractive

lipsa interdiscipl. nr.mic ore N/A

50

cel mai puţin: 13% preferă manualele şi notiţele , 0% din experimente, 2% din filme ştiinţifice şi referate şi prezentări multimedia, 2% soft-uri educaţionale şi resurse web.

5. Descrie două situaţii de învăţare/teme care ţi-au plăcut? Răspunsurile au fost distribuite astfel:

57% mecanică, 45% optică, 25% electromagnetism, 8 % termodinamică, 10 % fizică cuantică, 10% teoria relativităţii şi 27% N/A

Înveţi uşor

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

manuale exper. PPT soft

Înveţi greu

0

5

10

15

manuale exper. PPT soft

51

6. Descrie două situaţii de învăţare/teme care nu ţi-au plăcut? Răspunsurile au fost

distribuite astfel: 20% mecanică, 10% cuantică, 8% TRR şi 42% N/A

Din analiza rezultatelor se pot deduce următoarele consideraţii: 1. Există încă în rândul tinerilor o percepţie favorabilă a rolului pe care îl are studiul

ştiinţelor – 77% din opinii sunt pentru rol important în dezvoltarea societăţii. Totuşi, acest lucru nu înseamnă că elevii vor depăşi uşor bariera psihologică legată de reputaţia fizicii de disciplină ermetică; nu vor avea rezultate mai bune de aici încolo; greutăţile pe care le au de surmontat şi satisfacţiile materiale imediate puţine îi fac pe cei mai mulţi să abandoneze, lăsând în seama altora progresul.

2. Studiul fizicii este considerat modelator de personalitate( 68% din opinii), prin competenţele şi abilităţile pe care le formează, chiar dacă este considerată în continuare un obiect greoi şi al cărei limbaj nu îl poate învăţa oricine.

3. Din analiza răspunsurilor, se constată ca principală dificultate, chiar şi după atâţia ani de reformă a programelor, implicarea matematicii în studiul fizicii (28%). Acest fapt este datorat, încă, necorelării suficiente a materiei studiate în paralel la matematică şi la fizică. Achiziţia cunoştinţelor matematice relevante şi esenţiale pentru înţelegerea anumitor capitole se face în continuare defazat şi cu sincope. Cu o contribuţie de 22% la dificultatea aprofundării fizicii participă conţinuturile propuse. Lor li se adaugă manualele neatractive, deci un total de 37 % pentru dificultatea datorată materialelor suport pentru învăţare. Se ştie că manualele de liceu din cls.IX-X nu întotdeauna au

Nu preferă

0

10

20

30

40

50

mecanică Cuantică TRR N/A

Preferă

0

10

20

30

40

50

60

mecanică optică Elmag Termo Cuantică TRR N/A

52cele mai atractive conţinuturi, din cauza raportului preţ/ calitate ridicat al acestora. Lucrul acesta se simte în creşterea dificultăţilor de învăţare. Un procent semnificativ de elevi (14) consideră că manualele ar putea avea mai multe teme interdisciplinare, lucru util şi profesorilor care ar aloca mai puţin timp pregătirii lecţiilor de acest gen. Aproape 1 din 6 elevi consideră că ar învăţa mai mult dacă ar avea mai multe ore de fizică.

4. Problema modului în care învaţă elevii mai bine suscită mereu interes, se realizează cercetări şi se elaborează strategii în acest sens. Un număr aproape egal de elevi (38% şi 42%) consideră că învaţă mai bine din manuale si notiţe şi din experimente. Modul clasic de predare şi învăţare (notiţele) predomină, de aceea elevii refuză încă să-şi asume responsabilitatea propriei pregătiri pentru lecţii. O parte din ce în ce mai mare din elevi valorizează şi învăţarea prin descoperie şi prin proiecte experimentale. Relativ puţini copii ştiu cu adevărat să folosească resursele web (15%). O cauză este şi neincluderea în proporţie mai mare în predare şi evaluare a acestor resurse. Multe şcoli dispun de soft-uri educaţionale şi conexiune la Internet, dar un impediment major ar fi lipsa spaţiului suficient şi a informaticienilor/laboranţilor care ar putea ajuta la pregătirea lecţiilor. Răspunsurile care au indicat gradul mic de apreciere a resurselor de învăţare relevă faptul că sunt puţini copii care nu încearcă deloc să înveţe. Fiecare elev ar trebui să-şi găsească resursele de învăţare potrivite pentru obţinerea succesului şcolar. Aici intervine o problemă controversată, ce ţine de asigurarea calităţii educaţiei (a evaluării şi autoevaluării) şi anume evaluarea iniţială temeinică şi adaptarea strategiilor didactice la stilurile de învăţare ale elevilor . La stabilirea riguroasă a input-ului (nivelul pe care îl au elevii în raport cu standardele naţionale) se pot evidenţia ulterior progresele (a se vedea şi problemele ridicate de testările periodice şi examenul de bacalaureat, impuse de Legea Educaţiei Naţionale). Conceptul şi dezideratul învăţământului de calitate, a performanţei şcolare sunt disputate aprig în sistemul educaţional şi nu numai. Se confundă performanţa cu succesul şcolar. Un elev performant are succes şcolar, dar unul cu succes şcolar nu este neapărat performant. Orice progres (plus-valoare) în evoluţia unui copil poate fi considerat succes atâta timp cât poate fi măsurat. De aceea strategiile didactice ar trebui elaborate conform Cercului lui Deming „Plan-do-Check-Act” ( planifică, realizează, verifică şi revizuieşte)-cercul sau spirala calităţii.

5. Din analiza tematicii favorite se desprinde poate cea mai importantă concluzie pentru acest studiu: ce anume le place elevilor să înveţe. Se constată că mare parte din temele şi capitolele menţionate ca fiind preferate sunt de fapt cele care au cel mai mare număr de experimente (realizabile cu dotarea de nivel mediu din şcoli) sau au teme ce suportă abordări şi extinderi inter şi transdisciplinare. Menţionăm mecanica (57%), o ramură generoasă din punct de vedere al abordărilor experimentale şi al conţinutului interdisciplinar relativ mai dens ca în alte cazuri. Varietatea mare de experimente din optică o plasează printre favorite ( 45%), ca de altfel şi lecţiile interdisciplinare referitoare la percepţia vizuală, miraje şi curcubee. Aceleaşi atu-uri le are şi electromagnetismul, dar este creditat cu un procent mai mic (25%), poate şi din cauza aparatului matematic stufos şi greoi( în special la oscilaţii şi unde electromagnetice).

6. Dintre temele de îndepărtat din programă, dacă ar fi după elevi, cuantica (20%) şi teoria relativităţii (18% pentru ambele răspunsuri 5 şi 6) sunt de departe câştigătoare. Relativ recente ca dezvoltare, dar cu un aparat matematic elaborat, cele două sunt greu de înţeles şi pentru că lipsesc aplicaţiile practice. Experimente ca studiul efectului fotoelectric şi al celulei solare nu reuşesc să crească interesul pentru studiul acestor teme. Elementele de teoria relativităţii sunt prezentate trunchiat şi greoi în programă, profesorului revenindu-i rolul de narator al poveştilor legate de elaborarea TRR, de

53confirmările experimentale, de posibilitatea călătoriei în timp, despre primul reactor, etc. O abordare pe care am folosit-o cu succes a fost interdisciplinaritatea fizicii cu filosofia. Este totuşi limitată ca grup ţintă şi metodă, deoarece doar clasele de informatică studiază filosofia.

CONCLUZII

Aprofundarea unor aspecte legate de generarea biosemnalelor, proprietăţile şi aplicaţiile acestora în planul abordărilor interdisciplinare a conţinuturilor învăţării capată o importanţă deosebită în descifrarea mecanismelor care guvernează procesele biologice. Sunt tot atâtea prilejuri de a dezvolta, prin aparatul matematic folosit, gândirea critică şi intuiţia. Constituie prilejuri de a verifica aplicabilitatea legilor reţelelor electrice (Ohm şi Kirchhoff), nu doar în exemple abstracte, aşa cum se procedează de multe ori pentru reţele imaginare, ci pentru sisteme biologice (inima, creierul, ochiul).

Prin abordarea creativă a noţiunilor noi, specifice biosemnalelor, prin modelarea şi lucrul pe model este favorizată investigaţia ştiinţifică. Interesul şi curiozitatea sunt alimentate de măiestria dascălului de a configura datele problemelor şi aplicaţiilor propuse.

Utilizarea terminologiei specifice în contexte diferite ( de la învăţare, evaluare până la elaborare de proiecte interdisciplinare) sunt premisele achiziţiei şi dezvoltării competenţelor de comunicare, al interesului faţă de metodele de prezentare şi sintetizare a informaţiei (TIC). Argumentarea ştiinţifică a modelelor de studiu al circuitelor bioelectrice poate determina elevii să intuiască atât sfera de aplicabilitate, cât şi limitele acesteia.

Dată fiind cea mai importantă caracteristică a MATLAB-uşurinţa cu care poate fi extins- se pot realiza secvenţe de învăţare adaptate particularităţilor colectivului de elevi şi sarcinilor de învăţare propuse. Programul se pretează pentru rezolvarea rapidă a problemelor ce necesită un număr mare de relaţii, fără a aduce prejudicii atitudinilor şi deprinderilor specifice matematicii. Vizualizarea şi măsurarea parametrilor oscilaţiilor (mecanice şi electromagnetice) , regimul tranzitoriu al circuitelor electrice, evaluarea prin interpolare a diferitelor mărimi fizice, studiul unor fenomene complexe ( biosemnalele) îşi pot găsi un suport în aplicaţiile specifice ale acestui program.

Rapiditatea cu care se obţin datele dorite poate fi un factor important în creşterea motivaţiei pentru studiul fenomenelor fizice. Aplicaţiile specifice, gen Neural network, Image processing pot oferi teme de cercetare în cadrul cercurilor elevilor şi nu numai. Competenţele de comunicare pe care le dezvoltă sau le adaugă celor deja existente recomandă Matlab şi soft-urile gen LoggerLite pentru utilizarea curentă atât la aprofundarea noţiunilor matematice, cât şi ca suport pentru temele interdisciplinare ştiinţe-informatică-matematică

Abordările interdisciplinare sunt până la urmă, unice şi irepetabile, nefiind valabilă vreo reţetă. Cercetarea efectuată a arătat că sunt de departe prima opţiune în predare şi chiar în evaluare; amestecul disciplinelor face mai uşor de asimilat anumite teme considerate de nepătruns, pntru simplul fapt că se lucrează cu noţiuni deja învăţate la alte discipline. Aceste abordări au avantaje de necontestat, deoarece se crează un mediu propice receptării de informaţii , care încurajează inovaţia în predare. Cadrul didactic îşi poate valorifica în acest fel potenţialul creativ. El devine astfel un facilitator al învăţării, un mediator al cunoaşterii. Crearea, administrarea de resurse

54educaţionale şi actualizarea celor existente este o şansă pentru dezvoltarea carierei didactice.

Lipsa resurselor şi dotărilor materiale corespunzătoare este un impediment, o ameninţare în calea predării moderne inter şi transdisciplinare a ştiinţelor. Durata mare de implementare şi obţinere a rezultatelor scontate poate duce la creşterea costurilor educaţiei. Profesorul alocă un timp mai mare pregătirii acestor lecţii, trebuie să mobilizeze mai multe resurse personale, intelectuale spre deosebire de predarea clasică.

CONCLUZII GENERALE

Menirea ştiinţelor naturii este de construi o punte de legătură între fenomene, experimente şi suportul matematic, între abordarea singulară şi cea sistemică a lumii vii. In acest context, studiul biosemnalelor s-a dovedit a fi o temă relevantă. Aşa cum aminteam în introducere, firul roşu, călăuzitor care a ghidat studiul şi a unit cele trei părţi ale tezei a fost interdisciplinaritatea, evidenţierea variatelor faţete ale unui fenomen, a reflexiilor multiple în oglinda cunoaşterii. Abordarea interdisciplinară a biosemnalelor a fost realizată gradat, de la simplu la

complex, plecând de la structură (biologie), apoi prezentând relaţii ce descriu modelele fizice (abordare matematică) şi continuând cu abordarea specifică fizicii, a fenomenului şi mărimilor caracteristice. Acestea, prelucrate cu soft-uri specializate (abordare informatică) pot determina aplicaţii şi implicaţii în alte discipline (ex. medicină, modelarea membranelor, explorarea funcţională a structurilor biologice în prezenţa diferiţilor stimuli, electrici şi magnetici, etc.).

Interdisciplinaritatea fizică-biologie-matematică-informatică este prezentă în toate capitolele tezei:

-la nivelul teoretic-de la potenţial de acţiune la biosemnale, ca rezultate ale compunerii semnalelor elementare, de la unitatea structurală-celula nervoasă- la ţesuturi şi organe generatoare de informaţii sub forma de semnale electrice; -la nivelul înregistrării şi prelucrării a două semnale importante: de la electromiogramă (EMG) , prelucrată cu algoritm Matlab şi până la ECG, studiată mai întâi calitativ şi apoi cantitativ cu două din funcţiile cele mai promiţătoare în prelucrarea şi interpretarea biosemnalelor- wavelet, în particular Daubechies Db5 1D şi CWT (transformata wave continuă); -la nivelul introducerii ca teme interdisciplinare a biosemnalelor în orele de fizică la liceu, de la modelarea membranei celulare la rezolvarea ecuaţiilor ce descriu circuitul electric echivalent al acesteia, de la noţiuni de bază în programarea Matlab la achiziţia şi prelucrarea semnalului ECG cu soft-uri specifice (LoggerLite). În urma aprofundării studiului teoretic al biosemnalelor, s-a conturat ca o concluzie

importantă faptul că de un deosebit ajutor este compararea mecanismelor de generare şi metodelor de înregistrare a electrocardiogramei şi electromiogramei cu cele ale altor două semnale extrem de complexe: electroencefalograma şi electrooculograma. S -a evidenţiat că există modele teoretice comune implicate în descrierea matematică a generării biosemnalelor electrice amintite: dipolul sursă elementară şi conductorul volumic omogen şi neomogen finit (în special în EEG). Acest model de conductor este asimilat toracelui, muşchiului sau creierului, în care se propagă semnale electrice provenind fie din însumarea potenţialelor de acţiune ale dipolilor surse (ECG şi EMG, EOG), fie provenind din acţiunea transmiţătorilor chimici în neuronii postsinaptici (EEG).

55Studiul teoretic a condus la concluzia că undele cu relevanţă pentru traseul ECG sunt

unda P, complexul QRS, unda T şi unda U. Aceştia au fost aleşi ca parametri necesari abordării proprii a prelucrării ECG, din capitolul II. Durata acestora, amplitudinea, orientarea vectorială şi forma oferă informaţii pentru foarte multe maladii: fibrilaţia atrială, hipertrofiile ventriculare, blocurile de ramură (BBB), infarctul miocardic, ischemia şi în diselectrolitemii.

Documentarea pentru generarea semnalului EMG a reliefat că modelul propus de D.Farina este precis şi sintetic. Potenţialele de acţiune MUAP sunt generate de fibre conductoare de lungime finită şi detectate la suprafaţă. Conductorul volumic care reprezintă muşchiul este un mediu neomogen şi anizotropic, iar tesuturile adipoase şi pielea sunt considerate izotropice. Intensitatea şi tipul contracţiei musculare influenţează forma potenţialelor de acţiune şi implicit semnalul EMG. S-au evidenţiat în studiu mai multe tipuri de semnale: de repaus (izoelectric), simplu( potenţiale de la o singură MU), EMG intermediar şi EMG de interferenţă- când nu se mai pot distinge potenţialele de la unităţi motorii individuale.

Există încă impedimente şi limitări în detectarea şi caracterizarea nonlinearităţilor existente în sEMG. Calitatea semnalului sEMG este afectată de raportul semnal/zgomot şi distorsionarea lui (păstrarea integrităţii fiecărei frecvenţe din semnalul EMG).

Ca o deosebire majoră între ECG şi EMG se remarcă faptul că prima se poate obţine deja „descompusă” după diferitele derivaţii, în timp ce în al doilea caz, se obţine un semnal cumulat. Studiul teoretic al celorlalte două semnale bioelectrice EEG şi EOG a oferit argumente suplimentare în favoarea valabilităţii modelelor teoretice comune şi a abordării interdisciplinare necesare pentru înregistrarea, prelucrarea şi interpretarea acestora.

Studierea aprofundată a celor două semnale ECG şi EMG a pus în evidenţă complexitatea lor şi de aici necesitatea particularizării demersului experimental. Alegerea programului Matlab ca mediu de prelucrare a informaţiei dovedeşte, încă o dată, asemănarea dintre tehnicile de procesare a EMG şi ECG.

S-a dovedit experimental că activitatea pronunţată a EMG pentru muşchiul Brachioradialis (BR) este principalul argument pentru funcţia primară a BR ca susţinător puternic al cotului, atunci când apare flexie. Valorile amplitudinii (MAV şi RMS), mai mari în contracţii izotonice decât în cele izometrice, demonstrează acest rol. Valorile mai mici ale frecvenţelor (fmean şi fmed), în contracţiile izotonice decât în contracţiile izometrice au evidenţiat că oboseala apare mai devreme în contracţiile izotonice. În aceste cazuri, implicarea BR ca supinator este mai mare. BR este un muşchi fazic, cu fibre de tip I ("Cinderella") ce rămân activate în timpul activităţii zilnice caracterizate de sarcină mică.

Alegerea muşchiului brachioradialis s-a dovedit a fi inedită: implicarea şi rolul BR în toate activităţile cotidiene sau profesionale ce presupun contracţii monotone îl recomandă ca subiect de studii viitoare specifice şi laborioase.

Utilizarea software-ului Matlab în analiza datelor experimentale a oferit rapiditate şi precizie de procesare a semnalului.

Studiul experimental al semnalelor ECG s-a axat pe algoritmi Matlab care folosesc transformatele Wavelet (undine sau undişoare). Alegerea transformatei Db5 s-a efectuat după o cercetare riguroasă a rezultatelor de dată recentă în prelucrarea ECG cu diferite familii de funcţii Wavelet. Algoritmul wavelet Daubechies este conceptual mai complex şi necesită un volum mai mare de calcul, dar avantajul lui este că preia detaliul, care este pierdut de alte Wavelet.

Analiza cu transformata wavelet continuă Db 5 (CWT) a semnalelor selectate din St.Petersburg Arrythmia Database a reliefat că se pot observa cu usurinţă complexul QRS aplatizat şi undele P şi T care conţin frecvenţe mici. Totodată apar la scale mici detalii despre spectrul de frecvenţe mari al semnalului. Beneficiul practic al abordărilor

56experimentale bazate pe wavelet este faptul că anomaliile undei T pot fi depistate fără a fi nevoie de identificarea momentelor iniţiale şi finale ale undei T.

Studiul experimental al ECG, continuat cu ajutorul unui algoritm Matlab adaptat bazei de semnale St.Petersburg Arrythmia Database, dovedeşte valoarea unei tehnici matematice în domeniul ştiinţelor biomedicale. Rezultatele au arătat că transformata wavelet Daubechies 5 permite depistarea cu o precizie foarte bună a modificărilor ECG în cazurile studiate: pacienţi cu boală coronariană (CAD) şi atac ischemic tranzitoriu (TIA).

Se impune încă o concluzie principală- faptul că validitatea algoritmului, deci a tipului de transformată Db aleasă, este condiţionată de tipul afecţiunilor. În acest caz, pe ansamblul studiului, în urma prelucrării pentru grupa de pacienţi cu TIA s-au obţinut rezultate experimentale superioare celor din cazul bolilor coronariene CAD, fapt dovedit de valorile predictivităţii şi senzitivităţii, precum şi de coeficienţii de corelaţie din ambele situaţii. S-a desprins din studiu şi ideea că alegerea transformatei este condiţionată şi de spectrul de frecvenţe, valori şi orientări ale parametrilor caracteristici ai ECG pe care dorim să-i studiem. Acest lucru reprezintă în acelaşi timp şi un dezavataj major al acestei tehnici.

Ca o completare şi continuare firească a preocupărilor în domeniul studiului

biosemnalelor, am integrat în predare şi evaluare numeroase teme identice sau similare celor descrise în lucrarea de faţă, folosind metode de învăţare pe bază de investigaţie/cercetare (Inquiry based Learning-IBL) şi învăţare pe bază de proiect (Project-based Learning- PBL). Mi-am fundamentat aceste demersuri pe baza experienţei didactice personale şi a cercetării pedagogice concretizate în câteva comunicări la sesiuni şi articole. Este de subliniat faptul că aceste abordări interdisciplinare au fost de multe ori rodul unei munci de echipă. Integrarea în predare a aspectelor legate de generarea biosemnalelor, proprietăţile şi

aplicaţiile acestora în planul abordărilor interdisciplinare a conţinuturilor învăţării a avut o importanţă deosebită pentru elevi în descifrarea mecanismelor care guvernează procesele biologice. Au contribuit la dezvoltarea gândirii critice şi a intuiţiei. Elevii au verificat aplicabilitatea legilor reţelelor electrice (Ohm şi Kirchhoff) pentru sisteme biologice (inima, creierul, ochiul) şi au intuit limitele acestei abordări.

Cu ajutorul uneia din cele mai noi strategii de descoperire a realităţii, de tip „hands-on”, s-a reuşit creşterea motivaţiei elevilor pentru studiul ştiinţelor. Acest tip de activităţi de învăţare este foarte utilizat de dascălii de pretutindeni, în proiecte internaţionale (Fibonacci, Chercheur en herbe, Creative Little Scientists: Enabling Creativity through Science and Mathematics in Preschool and First Years of Primary Education, Pollen, etc.) Astfel, elevii au învăţat cu ajutorul unui montaj experimental modern şi simplu totodată să colecteze date caracteristice ECG, pe care le-au analizat şi comparat cu un soft specific.

Competenţele de comunicare pe care le dezvoltă sau le adaugă celor deja existente recomandă Matlab şi soft-urile gen LoggerLite pentru utilizarea curentă atât la aprofundarea noţiunilor matematice, cât şi ca suport pentru temele interdisciplinare ştiinţe-informatică-matematică.

Rezultatele studiilor au relevat că există în rândul tinerilor o percepţie favorabilă a rolului pe care îl are studiul ştiinţelor în dezvoltarea societăţii. Studiul fizicii este considerat modelator de personalitate. Dificultăţile pe care le întâmpină elevii la aprofundarea fizicii şi ştiinţelor se datorează aparatului matematic greoi, manualelor prea sărace în conţinuturi interdisciplinare, timpului mic alocat fizicii în programele de studii. Acestea ar putea fi înlăturate prin creşterea conţinuturilor cu caracter interdisciplinar şi o corelare mai eficientă între programele şcolare de ştiinţe, matematică şi chiar informatică, fapt demonstrat de rezultatele obţinute cu elevii.

57Creşterea numărului de participanţi şi de premii la simpozioane şi sesiuni ştiinţifice

sau la concursuri de tehnici experimentale a constituit unul din rezultatele notabile ale demersurilor interdisciplinare din activitatea mea didactică.

Un argument forte pentru abordarea interdisciplinară, în speţă cea prezentată în teză, îl constituie poate cea mai importantă concluzie desprinsă din analiza rezultatelor la învăţătură şi din cercetarea opiniilor: elevii preferă temele cu bogat conţinut experimental şi care permit trimiteri interdisciplinare.

Ca o posibilă dezvoltare a acestei abordări a biosemnalelor, în particular a celor mai

cunoscute şi utilizate, ECG şi EMG, se conturează studiul elaborat al prelucrării cu transformatele wavelet de nivel superior. Scopul acestor viitoare şi posibile studii va fi de a evalua mai precis modificările parametrilor acestor biosemnale. În ultimul deceniu, tot mai multe studii experimentale extind aplicaţiile wavelet pentru semnalele „pereche” ale ECG şi EEG, cele magnetice-magnetocardiograma (MCG) şi magnetoencefalograma (MEG), semnale a căror înregistrare non-invazivă reprezintă opţiunea multor metode de diagnostic modern. De aici, studiul prezent poate genera noi direcţii de cercetare în domeniul prelucrării şi interpretării biosemnalelor magnetice.

Deoarece abordările interdisciplinare sunt până la urmă, unice şi irepetabile, nefiind valabilă vreo reţetă, rămâne esenţial rolul profesorului, al cercetătorului de a-şi valorifica în acest fel potenţialul creativ. El este şi trebuie să rămână astfel un mediator al cunoaşterii, un facilitator al învăţării. Crearea, administrarea de resurse educaţionale şi actualizarea celor existente este o şansă pentru dezvoltarea carierei didactice.

BIBLIOGRAFIE 1. Gheorghe, V., Popescu, A., Introducere în bionică, Editura Ştiinţifică, Bucureşti , 1990

2.Szilagyi, T., Metz, J.,Modelare neuronală-curs, disponibil la http://www.fizioms.ro/edu/lp/data/Modelare_neuronala.pdf

3. Malmivuo,J., Plonsey, R., Bioelectromagnetism-Principles And Aplications Of Bioelectric And Biomagnetic Fields, Oxford University Press,1995 4. Ravariu, C., Electrofiziologie ( note de curs) , Universitatea Politehnica Bucuresti, disponibil la www.arh.pub.ro/cravariu/Electrofiziologie.doc

5. Ganea, C., Biofizică (Bioelectricitatea)-note de curs, Univ. de Medicină şi Farmacie , Bucureşti, 2010

6. Netter, F.H ., Heart, Vol. 5, 293 pp. The Ciba Collection of Medical Illustrations, Ciba Pharmaceutical Company, Summit, 1971, N.J.

7. www.bio.unibuc.ro/old/old/bogdan/physiology/EKG.doc

8. Q. Kléber A.G., Riegger C.B., Electrical constants of arterially perfused rabbit papillary muscle, J. Physiol. (Lond.),1986, 385:307-24., disponibil la http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/3656162

589.Popescu ,A., Fundamentals of Medical Biophysics, Vol.I, ALL Editing House, Bucharest,

1994

10. http: //www.ecglibrary.com/ecghist.html.

11. Berbari, E.J., Principles of Electrocardiography, Biomedical Engineering Fundamentals, 2006, Taylor & Francis Group, LLC, pp.24-1, disponibil la http://www.crcnetbase.com/

12. Bunu, C.,Electrocardiografia, disponibil la http://fiziologie.umft.ro/ro/CV4.PDF

13.Dobreanu, D., Electrocardiograma, disponibil la http://www.fizioms.ro/edu/lp/data/Electrocardiograma.pdf

14. Östlund N., Adaptive signal processing of surface electromyogram signals, UMEÅ University Medical Dissertations, New series, No. 1009, 2006 15. De Luca, C.J., Electromyography. Encyclopedia of Medical Devices and Instrumentation, (John G. Webster, Ed.) John Wiley Publisher, 98-109, 2006. 16. Raez M. B. Hussain, M.S. and Mohd-Yasin,F, Techniques of EMG signal analysis: Detection, processing, classification and applications , disponibil la www.biologicalprocedures.com 17. Shahid, S. Higher Order Statistics Techniques Applied to EMG Signal Analysis and Characterization. Ph.D. thesis, University of Limerick, Ireland, 2004. 18. Gheorghe, V., Contribuţii la studiul contracţiei muşchiului striat, Teză de doctorat, Tipografia Universităţii din Bucureşti, 1970.

19. http://p3.smpp.northwestern.edu/BMEC66/weightlifting/emgques.html

20. Colectiv, Fiziologie.Lucrări practice, An II, Univ. de Medicină şi Farmacie, Timişoara, disponibil la http://www.umft.ro

21. Farina, D., Fosci, M., Merletti,R., Motor unit recruitment strategies investigated by surface EMG variables, J Appl Physiol 92: 235-247, 2002; 22. www.faculty.unlv.edu/jmercer/processing EMG signal 23. www.biopac.com/researchApplications

24. http://ijbem.k.hosei.ac.jp/volume1/number1/pdf/ijbem_ar2-3.pdf

25. Teplan, M., Fundamentals of EEG measurement, MEASUREMENT SCIENCE REVIEW, Volume 2, Section 2, 2002 26. http://www.bio.unibuc.ro/old/old/bogdan/physiology/EEG.doc

5927. Bronzino , J.D., Principles of Electroencephalography, Biomedical Engineering Fundamentals, 2006, Taylor & Francis Group, LLC, pp.26-1, available online at http://www.crcnetbase.com/ 28. Cooper R., Osselton J.W., Shaw J.C. (1969): EEG Technology, 2nd ed., Butterworths, London., 1969, p.275

29. Sharbrough F., Chatrian G-E., Lesser R.P., Lüders H., Nuwer M., Picton T.W., American Electroencephalographic Society Guidelines for Standard Electrode Position Nomenclature. J. Clin. Neurophysiol, 1991, 8: 200-2

30. Blumhardt L.D., Barrett G., Halliday A.M., Kriss A.: The asymmetrical visual evoked potential to pattern reversal in one half field and its significance for the analysis of visual field effects. Br. J. Ophthalmol.1977, 61: 454-61. disponibil la http://bjo.bmj.com/content/61/7/454.full.pdf

31. Malmivuo, J., Comparison of the Properties of EEG and MEG, International Journal of Bioelectromagnetism, 2004, Vol. 6, No. 1

32. Puikkonen J., Malmivuo J.A., Theoretical investigation of the sensitivity distribution of point EEG-electrodes on the three concentric spheres model of a human head - An application of the reciprocity theorem. Tampere Univ. Techn., Inst. Biomed. Eng., Reports , 1987, 1:(5) 71.

33. Suihko V., Malmivuo J.A., Eskola H., Distribution of sensitivity of electric leads in an inhomogeneous spherical head model. Tampere Univ. Techn., Ragnar Granit Inst., 1993, Rep. 7:(2) .

34. Orban-Kis, K., Szilaghi, T., Electroencefalografia, disponibil la http://www.fizioms.ro/edu/lp/data/Electroencefalografia.pdf

35. Baciu, I., Fiziologie, ed.II, Editura Didactică şi Pedagogică, Bucureşti, 1977, p.800-809

36. Levick W.R., Dvorak D.R., The retina - From molecules to networks. Trends Neurosci. 1986, 9: 181-5.

37. Orban-Kis, K., Electrooculografia- lucrări practice de fiziologie, disponibil la http://www.fizioms.ro/edu/lp/data/Electrooculografia.pdf

38. Hacisalihzade, S.S., John S. Allen, J., Stark, L.W., Computer analysis of eyemovements, Computer Methods and Programs in Biomedicine, Volume 40, Issue 3, July 1993, Pages 181–187

39. Nakamura T., Kanayama R., Aoyagi M., Kato I., Koike Y., Computer analysis for routine electronystagmography tests, Acta Otolaryngol Suppl. 1994; 511:109-13.

40. Guo, Y., Zhou H., Value of visual nystagmography in diagnosis of the patients with vertebrobasilar transient ischemic vertigo, disponibil la http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17882969

6041. www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox 42. Laterza F., Olmo G., Analysis of EMG signals by means of the matched wavelet transform, Electronics Letters, 1997;33(5):357–359. 43. Grap, A., An Introduction to Wavelets, IEEE Comp. Sc. And Eng.,Vol. 2, No. 2, 1995. 44. Pattichis C.S., Pattichis M.S., Time-scale analysis of motor unit action potentials. IEEE Trans Biomed Eng. 1999; 46(11):1320–1329. doi: 10.1109/10.797992. [PubMed] 45. Kumar D.K, Pah N.D., Bradley A., Wavelet analysis of surface electromyography to determine muscle fatigue. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2003;11(4):400–406. doi: 10.1109/TNSRE.2003.819901. [PubMed] 46.del Boca, A., Park, D.C., Myoelectric signal recognition using fuzzy clustering and artificial neural networks in real time, IEEE International Conference on Neural Networks and IEEE World Congress on Computational Intelligence 1994; 5:3098-3103. 47. Cheron G, Leurs, F. , Bengoetxea, A. et.al., A dynamic recurrent neural network for multiple muscles electromyographic mapping to elevation angles of the lower limb in human locomotion, Journal of Neuroscience Methods 129 (2003) 95_/104 48. Chan F.H.Y., Yang Y-S., Lam F.K., Zhang Y-T., Parker P.A., Fuzzy EMG classification for prosthesis control. IEEE Transactions Rehabilitation Engineering. 2000;8(3):305–311. [PubMed] 49. Belouchrani, A., Abed-Meraim, K., Amin, MG., Zoubir, A. , Joint-antidiagonalization for blind source separation, Procedures in ICASSP 2001; pp. 2789-2792. 50. Farina D., Fevotte C., Doncarli C., Merletti R., Blind separation of linear instantaneous mixtures of nonstationary surface myoelectric signal, IEEE Trans Biomed Eng. 2004;51(9):1555–1567. [PubMed] 51. St-Amant, Y., Rancourt, D. and Clancy, E.A.- Influence of Smoothing Window Length on Electromyogram Amplitude Estimates, IEEE Transactions On Biomedical Engineering, Vol. 45, No. 6, June 1998. 52. Redfern, M. S., R. E. Hughes and D. B. Chaffin, High-pass filtering to remove electrocardiographic interference from torso EMG recordings, Clin. Biomech, vol. 8, pp. 44-48, 1993, disponibil la http://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/31029/1/0000706.pdf 53. http://ece.wpi.edu/~ted/ 54. Clancy, E. A. and N. Hogan, Relating agonist-antagonist electromyograms to joint torque during isometric, quasi-isotonic, nonfatiguing contractions, IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 44, pp.1024-1028, 1997. 55. Gatti, C. J., Doro, L. C., Langenderfer, J. E., Mell, A. G., Maratt, J. D., Carpenter, J. E., Hughes,R. E., Evaluation of three methods for determining EMG-muscle force parameters estimates for the shoulder muscles. Clin. Biomech. 23, 166–174.

61

56. Motor Unit Recruitment in EMG Definition of Motor Unit Recruitment and Overview, disponibil la http://emedicine.medscape.com/article/1141359-overview#aw2aab6b3

57. Enoka RM, Fuglevand AJ, Motor unit physiology: some unresolved issues. Muscle Nerve , 2001, 24:4–17. 58. Mottram, C. J., Jakobi, J. M., Semmler, J. G. & Enoka, R. M. , Motor-unit activity differs with load type during a fatiguing contraction. J. Neurophysiol. 93, 2005, 1381–1392. 59. Keenan, K. G. & Valero-Cuevas, F. J., Experimentally valid predictions of muscle force and EMG in models of motor-unit function are most sensitive to neural properties. J. Neurophysiol. 98, 2007, 1581–1590. 60. Keenan, K. G., Santos, V. J., Venkadesan, M. & Valero-Cuevas, F. J. Maximal voluntary fingertip force production is not limited by movement speed in combined motion and force tasks. J. Neurosci. 29, 2009, 8784–8789. 61. Allen, D. G., Lamb G. D. & Westerblad H. , Skeletal muscle fatigue: cellular mechanisms. Physiol. Rev. 88, 2008, 287–332. 62. Stănescu, M., Electromagnetismul si viata-un curs optional, Revista Naţională de Fizică “Evrika”-martie 2002, pag.23-26, ISSN 1220-4935

63. Lateva, Z.C., McGill, K.C., Johanson, M., The innervation and organization of motor units in a series-fibered human muscle: the brachioradialis, Journal of Applied Physiology June 2010, vol. 108 no. 6 1530-1541

64. www.wikipedia.com 65. Boland, M.R., Spigelman T., Uhl ,T.L.- The function of brachioradialis, Journal of Hand Surgery Am. ,2008 , Dec;33(10):1853-9.

66. http://www.baileybio.com/plogger/?level=picture&id=339

67. Ferdjallah, M., Wertsch, J.J., Shaker, R., Spectral analysis of surface electromyography (EMG) of upper esophageal sphincter-opening muscles during head lift exercise. J Rehabil Res Dev. , 2000. 37(3), 335-340. 68. Tarata, M.T., Mechanomyography versus electromyography, in monitoring the muscular fatigue. Biomed Eng. Online, 2003. 2:3.

69. Smoliga, J., Mzers, J., Redfern, M.,Lephart, S., Reliability and precision of EMG in leg, torso, and arm muscles during running, Journal of Electromyography and Kinesiology 20 (2010) e1–e9

70. Stănescu, M. A simplified protocol to analyse the EMG parameters in brachioradialis contraction- Romanian Reports in Physics, 2012 (art. in press)

6271. http://www.biw.kuleuven.be/aee/amc/staff/ivoh/Part2.pdf 72. Kleine,B.U., Stegeman, D., Mund, D., Anders, C., Influence of motoneuron firing synchronization on SEMG characteristics in dependence of electrode position, Journal of Applied Physiology October 2001, vol. 91 , no. 4 1588-1599 73. Sejersted O.M., Sjogaard G., Dynamics and consequences of potassium shifts in skeletal muscle and heart during exercise.,Physiol Rev 80: 1411–1481, 2000.

74. Stegeman D.F., Linssen W.H.J., Muscle fibre membrane electrophysiology and surface EMG: a simulation study, 1992, J Electromyogr Kinesiol 2:130–140.

75. Merletti R., Knaflitz M., De Luca C.J., Myoelectric manifestations of fatigue in voluntary and electrically elicited contractions.J Appl Physiol 69: 1810–1820, 1990. available at http://www.bu.edu/nmrc/files/2011/02/044.pdf

76. E A Clancy, N Hogan, Probability density of the surface electromyogram and its relation to amplitude detectors, IEEE Transactions on Biomedical Engineering 07/1999; 46(6):730-9.

77. Tugulea, L., Caltun, O.F., Vitoratos, E., STEPS TWO and Physics Education in Europe, National Conference of Physics, Iasi, 23-25 sept.2010 78. Stănescu, M., Drenea, M., Perspective în educaţia prin şi pentru ştiinţă, Sesiunea Naţională de Comunicări a Profesorilor de Ştiinţe, ed.I, Călăraşi, 2002, publicat în Buletinul G.I.I.F. nr.I, ISSN 1582-7461 79. http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTpart1.html 80. Mahmoodabadi, S. Z. , Ahmadian, A., Abolhasani, M. D., Eslami, M. , ECG Feature Extraction Based on Multiresolution Wavelet Transform , Proceedings of the 2005 IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference Shanghai, China, September 1-4, 2005 81. Sahambi J., S., Tandon, S. M. and Bhatt R. K. P., Using wavelet transforms for ECG characterization: an on-line digital signal processing system, 1997a, IEEE Eng. Med. Biol. 16 77–83 82. Rafiee, J., et al , Wavelet basis functions in biomedical signal processing. Expert Systems with Applications , 2010,doi:10.1016/j.eswa.2010.11.050 83. Mahmoodabadi, S. Z. , Ahmadian, A., Abolhasani, M. D , ECG feature extraction using daubechies wavelets, Proc. of the fifth IASTED International Conference,Benidorm, 2005 , Spain.

84. Addison, P. S., Wavelet transforms and the ECG: a review, Physiol. Meas. 26 , 2005, R155–R199

85. http://wavelets.pybytes.com/wavelet/db5/

6386. Sahambi J .S., Tandon, S. M. and Bhatt R. K. P. , Quantitative analysis of errors due to power-line interference and base-line drift in detection of onsets and offsets in ECG using wavelets, Med. Biol. Eng. Comput., 1997b, 35 747–51 87. Legarreta, I., Addison P.S., Reed, M.J., Grubb, N. R., Clegg, G.R., Robertson C. E. , Watson, J. N., Continuous wavelet transform modulus maxima analysis of the electrocardiogram: beat-to-beat characterisation and beatto-beat measurement, 2005, Int. J. Wavelets, Multiresolution Inf. Process. 3 19–42 88. Pichot V., Bourin E., Roche F., Garet M., Gaspoz J.-M., Duverney D., Antoniadis A., Lacour J.-R., Barthelemy J.-C., Quantification of cumulated physical fatigue at the workplace Plugers Arch.—Eur. J. Physiol., 2002 , 445 267–72

89. Gamero, L. G., Vila, J., Palacios, F., Wavelet transform analysis of heart rate variability during myocardial ischemia, Med. Biol. Eng. Comput. 2002, 40 72–8 90. Chen, S.W., A wavelet-based heart-rate variability analysis for the study of nonsustained ventricular tachycardia, IEEE Trans. Biomed. Eng. 2002, 49 736–42 91. Al-Fahoum A. S., Howitt, I. , Combined wavelet transformation and radial basis neural networks for classifying life-threatening cardiac arrhythmias, Med. Biol. Eng. Comput. 1999, 37 566–73 92. Saritha, C. , Sukanya, V. , Narasimha Murthy, Y. , ECG Signal Analysis Using Wavelet Transforms, Bulg. J. Phys. 35 , 2008, 68–77 93. www.physionet.org/physiobank/database/incartdb/ 94. http://www.codeproject.com/Articles/309938/

95. Michaelides , A.P., Fourlas, A.C., Giannopoulos, N., Aggeli, K., Andrikopoulos ,G.K., Konstantinos,T., Massias, S., Stefanadis, C.I., Significance of QRS Duration Changes in the Evaluation of ST-Segment Depression Presenting Exclusively During the Postexercise Recovery Period Annals of Noninvasive Electrocardiology Volume 11, Issue 3, pages 241–246, July 2006

96. Strabuzyńska-Migaj E., Szyszka A., Cieśliński A., Prolonged QRS duration in patients with heart failure: relation to exercise tolerance, diastolic function and aetiology, Kardiol Pol. ,2008 Dec;66(12):1251-7 97. http://lifeinthefastlane.com/ecg-library/basics/left-ventricular-hypertrophy/ 98. Camm, A.J., Kirchhof, P., Lip, G.Y. et al. Guidelines for the management of atrial fibrillation: the Task Force for the Management of Atrial Fibrillation of the European Society of Cardiology (ESC). Eur Heart J., 2010;31: 2369-429 99. Dilaveris, P.E., Gialafos, E.J., Sideris, S.K., et al., Simple electrocardiographic markers for the prediction of paroxysmal idiopathic atrial fibrillation. Am Heart J 1998;135:733-738. 100. http://hpathy.com/homeopathy-papers/the-scope-of-ecg-in-heart-disease/

64 101. http://serc.carleton.edu/sp/library/interdisciplinary 102. Nicolescu, B. , TRANSDISCIPLINARITATE - Manifest, Editura Polirom, Iasi. 103. Stănescu, M., Ţugulea, L., Quality Of Evaluation In Teaching Physics, Conference of Balcanian Physics Union, Constanţa, 5-7 iulie 2012 ( abstracts book), transmis la Romanian Reports in Physics. 104. Stănescu, M., Cozac, F., Influenţa câmpului magnetic terestru asupra organismelor, Concursul Naţional de Proiecte Ştiinţifice “Florin Vasilescu”, Călăraşi, 2002 ,Menţiune ( coordonare proiect elevi ) 105. Stănescu, M., Cozac, F., Gândul şi telepatia, Concursul Naţional de Proiecte Ştiinţifice “Florin Vasilescu”, Călăraşi, 2001 ( coordonare proiect elevi ) 106. Stănescu, M., Descoperind Discovery, Revista Naţională de Fizică “Evrika”-octombrie 2002, pag.23-26, ISSN 1220-4935 107. Moga, V.D., Moga, M., Wavelets as methods for ECG signal processing – Annals of Noninvasive Electrocardiology, VII, 2005 108. Stănescu, M., Gheorghe, V., Interdisciplinary approach in Physics teaching at secondary school level, National Conference of Physics, Iasi, 23-25 sept.2010, Abstracts book 109. Gheorghe, V., Ţugulea, L., Experimental methods in biophysics (high scool textbook) Editura Didactică si Pedagogică , 1981 and 1983. 110. Stănescu, M., Nicula , E., Ce este MATLAB? , Sesiunea Naţională de Comunicări a Profesorilor , ed.II-a , Călăraşi, 2004, publicat în Buletinul G.I.I.F. nr.VII, pag.44, ISSN 1582-7461

111. http://www.vernier.com/experiments/hp-a/12/analyzing_the_heart_with_ekg/

112. http://education.inflpr.ro/ro/home.htm

113.http://education.inflpr.ro/res/CarteGarabet/

114. www.education.inflpr.ro/ro/proiecte.htm 115. http://www.youtube.com/watch?v=lIQXzgesdDg 116. http://www.ecgsimulator.net/demo.aspx 117. http://en.wikipedia.org/wiki/Electrocardiography 118. http://portal.edu.ro/materiale_ael/DContent/biologie/C11/BIO23/M5/index.html 119. Stănescu, M., Drenea, M., Contribuţia ştiinţelor la formarea personalităţii, Sesiunea de Comunicări a Profesorilor de ştiinţe, C.C.D. Teleorman, 2004

65 120. Stănescu, M., Anul WYP, Revista Naţională de Fizică “Evrika”-martie 2005, ISSN 1220-4935