ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МГНОВЕННОЙ ЧАСТОТЫ РИТМОВ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ СКРЫТОГО ЭПИЛЕПТИФОРМНОГО ПРОЦЕССА
Аннотация
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.
Об авторах
А. П. Клюев
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Республика Беларусь
Беларусь
Беларусь
И. С. Азаров
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Республика Беларусь
Беларусь
Беларусь
Н. Н. Мисюк
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Республика Беларусь
Беларусь
Беларусь
А. Н. Осипов
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Республика Беларусь
Беларусь
Беларусь
Список литературы
1. Громов С.А. Контролируемая эпилепсия. Санкт-Петербург, 2004. 302 с.
2. Pillai J., Sperling M.R. Interictal EEG and the diagnosis of epilepsy // Epilepsia. 2006. Vol. 47. P. 12-14.
3. Зенков Л.Р., Клиническая эпилептология. М.: Медицинское информационное агенство, 2010. 408 с.
4. Особенности биоэлектрической активности головного мозга больных эпилепсией пожилого и старческого возраста / О.Н. Кирилловских [и др.] // Функциональная диагностика. 2011. № 2. С. 46-54.
5. Докукина Т.В., Мисюк Н.Н. Визуальная и компьютерная ЭЭГ в клинической практике. Минск: Кнiгазбор, 2011. 188 с.
6. Докукина Т.В., Мисюк Н.Н., Клюев А.П. Картирование показателей Когерентности ЭЭГ при эпилепсии // Вестник клинической нейрофизиологии. 2015. № 3. С. 6-14
7. 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.
8. 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.
9. Shalev-Shwartz S., Ben-David S. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. - Cambridge university press, 2014. 400 p.
10. Tom M. Mitchell. Machine learning. McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997. 432 p.
Рецензия
Для цитирования:
Клюев А.П., Азаров И.С., Мисюк Н.Н., Осипов А.Н. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МГНОВЕННОЙ ЧАСТОТЫ РИТМОВ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ СКРЫТОГО ЭПИЛЕПТИФОРМНОГО ПРОЦЕССА. Доклады БГУИР. 2018;(7):155-158.
For citation:
Kluev A.P., Azarov I.S., Misuk N.N., Osipov A.N. The use of the instantaneous frequency of electroencephalogram rhythms for the detection of latent epileptiform process. Doklady BGUIR. 2018;(7):155-158. (In Russ.)
Просмотров: 366
Послать статью по эл. почте 