The use of the instantaneous frequency of electroencephalogram rhythms for the detection of latent epileptiform process
Abstract
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.
About the Authors
A. P. Kluev
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Республика Беларусь
Belarus
Belarus
I. S. Azarov
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Республика Беларусь
Belarus
Belarus
N. N. Misuk
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Республика Беларусь
Belarus
Belarus
A. N. Osipov
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Республика Беларусь
Belarus
Belarus
References
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.
Review
For citations:
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.)
Views: 380
Email this article 