bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИРbsuir-1061Research ArticleУГЛЕРОДОСОДЕРЖАЩИЕ ЭКРАНЫ ДЛЯ ЗАЩИТЫ ОРГАНИЗМА ЧЕЛОВЕКА ОТ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО ИЗЛУЧЕНИЯИСПОЛЬЗОВАНИЕ МГНОВЕННОЙ ЧАСТОТЫ РИТМОВ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ СКРЫТОГО ЭПИЛЕПТИФОРМНОГО ПРОЦЕССАThe use of the instantaneous frequency of electroencephalogram rhythms for the detection of latent epileptiform processКлюевА. П.KluevA. P.kluev@bsuir.byАзаровИ. С.AzarovI. S.noemail@neicon.ruМисюкН. Н.MisukN. N.noemail@neicon.ruОсиповА. Н.OsipovA. N.noemail@neicon.ruБелорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Республика БеларусьBelarus20180306201907155158Copyright © Клюев А.П., Азаров И.С., Мисюк Н.Н., Осипов А.Н., 20192019Клюев А.П., Азаров И.С., Мисюк Н.Н., Осипов А.Н.Kluev A.P., Azarov I.S., Misuk N.N., Osipov A.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/1061

В работе установлена связь между наличием скрытого эпилептиформного процесса и изменением мгновенных параметров сигналов электроэнцефалограммы. Проведен анализ статистических оценок мгновенных параметров сигналов многоканальных электроэнцефалограмм здоровых испытуемых и пациентов с эпилепсией. Определен наиболее информативный частотный диапазон ритмов энцефалограммы, предложены информационно значимые статистические оценки мгновенных параметров. Полученные практические результаты могут быть использованы для создания нового метода обнаружения скрытого эпилептиформного процесса.

The relation between the presence of latent epileptiform process and the change of the instantaneous parameters of the signals of the electroencephalogram is established in the work. The analysis of statistical estimations of instantaneous parameters of signals of multichannel electroencephalogram of healthy subjects and patients with epilepsy is carried out. The most informative frequency range of electroencephalogram rhythms is defined. Information and meaningful statistical evaluation of the instantaneous parameters areproposed. The obtained practical results can be used to create a new method for detecting a hidden epileptiform process.

электроэнцефалограммамгновенная частотаelectroencephalograminstantaneous frequencyReferencesГромов С.А. Контролируемая эпилепсия. Санкт-Петербург, 2004. 302 с.Громов С.А. Контролируемая эпилепсия. Санкт-Петербург, 2004. 302 с.Pillai J., Sperling M.R. Interictal EEG and the diagnosis of epilepsy // Epilepsia. 2006. Vol. 47. P. 12-14.Pillai J., Sperling M.R. Interictal EEG and the diagnosis of epilepsy // Epilepsia. 2006. Vol. 47. P. 12-14.Зенков Л.Р., Клиническая эпилептология. М.: Медицинское информационное агенство, 2010. 408 с.Зенков Л.Р., Клиническая эпилептология. М.: Медицинское информационное агенство, 2010. 408 с.Особенности биоэлектрической активности головного мозга больных эпилепсией пожилого и старческого возраста / О.Н. Кирилловских [и др.] // Функциональная диагностика. 2011. № 2. С. 46-54.Особенности биоэлектрической активности головного мозга больных эпилепсией пожилого и старческого возраста / О.Н. Кирилловских [и др.] // Функциональная диагностика. 2011. № 2. С. 46-54.Докукина Т.В., Мисюк Н.Н. Визуальная и компьютерная ЭЭГ в клинической практике. Минск: Кнiгазбор, 2011. 188 с.Докукина Т.В., Мисюк Н.Н. Визуальная и компьютерная ЭЭГ в клинической практике. Минск: Кнiгазбор, 2011. 188 с.Докукина Т.В., Мисюк Н.Н., Клюев А.П. Картирование показателей Когерентности ЭЭГ при эпилепсии // Вестник клинической нейрофизиологии. 2015. № 3. С. 6-14Докукина Т.В., Мисюк Н.Н., Клюев А.П. Картирование показателей Когерентности ЭЭГ при эпилепсии // Вестник клинической нейрофизиологии. 2015. № 3. С. 6-14Информационная значимость регистрации мгновенных частот альфа диапазона для оценки эмоционального состояния человека / Т.В. Докукина [и др.] // Сб. научн. статей «Проблемы регуляции висцеральных функций». Кн. 2.Информационная значимость регистрации мгновенных частот альфа диапазона для оценки эмоционального состояния человека / Т.В. Докукина [и др.] // Сб. научн. статей «Проблемы регуляции висцеральных функций». Кн. 2.Petrovsky A., Azarov E. Instantaneous harmonic analysis: techniques and applications to speech signal processing // Speech and computer, Lecture notes in computer science. Springer. 2014. Vol. 8773. P. 24-33.Petrovsky A., Azarov E. Instantaneous harmonic analysis: techniques and applications to speech signal processing // Speech and computer, Lecture notes in computer science. Springer. 2014. Vol. 8773. P. 24-33.Shalev-Shwartz S., Ben-David S. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. - Cambridge university press, 2014. 400 p.Shalev-Shwartz S., Ben-David S. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. - Cambridge university press, 2014. 400 p.Tom M. Mitchell. Machine learning. McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997. 432 p.Tom M. Mitchell. Machine learning. McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997. 432 p.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.