Обзор методов математической обработки электроэнцефалограмм. 

МИС-2000

Аппаратные и программные средства медицинской диагностики и терапии

анализа, а также подход, развиваемый профессором Финаевым В.И. (ТРТУ), согласно которому понятие “управляемого случайного процесса с независимыми приращениями в трехмерном пространстве” как нельзя лучше соответствует задачам аппроксимации движения центра тяжести тела человека, а также и центра давления стоп, но уже в двумерном пространстве.

Сегодня сложились предпосылки к решению вопросов обработки стабилограмм, основанные на новых принципах с использованием базовых понятий и явлений современной нелинейной динамики и синергетики, к которым можно отнести хаос, странные аттракторы, параметры порядка, нелинейные колебания, размерности пространства и т.д. Освоение новых методов обработки позволяет выйти на качественно новый уровень в методическом обеспечении компьютерной стабилографии. Так, освоение анализа векторов скоростей и ускорений центра давления в каждой точке отсчета стабилограмм позволило разработать методики интегральной оценки психофизиологического состояния человека и методики предрейсового контроля водителей транспортных средств.

Синергетический подход, развиваемый группой ученых кафедры систем автоматического управления (САУ) Таганрогского радиотехнического университета под руководством заведующего кафедрой, профессора Колесникова А. А., базируется на фундаментальной предпосылке, что “...биомеханические движения человека - это высокоскоординированные, когерентные процессы, которые возможны только в результате обмена информацией между различными частями тела и иерархическими уровнями биотехнических систем”. В новом синергетическом подходе биологические явления (в том числе и биомеханические движения) представляют собой не что иное, как различные процессы самоорганизации. По мнению Колесникова А.А., “...именно самоорганизация играет определенную роль в процессах обработки информации, протекающих в биосистемах”. При этом возникает новый тип информации, связанный с коллективными переменными -параметрами порядка биосистем. Их оценка и использование для

макроскопического описания биомеханических движений позволит обеспечить колоссальное сжатие информации, так как при этом рассматриваются не индивидуальные микродвижения, а изучаются глобальные свойства биотехнической системы в виде динамически связанных аттракторов.

УДК 615.471:616-073.97:616.831

ОБЗОР МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММ.

А.С. Андреенко

ТРТУ, пер. Некрасовский, 44, ph_anton@mail.ru, vadim@tsure.ru

Математические методы анализа ЭЭГ человека начали свое развитие, когда были сконструированы первые автоматические частотные анализаторы. В основе действия этих анализаторов лежит использование широкополосных и узкополосных фильтров в основном для выделения из ЭЭГ отдельных частотных ритмов и дальнейшего их анализа.

Одними из основных методов математической обработки электроэнцефалограмм (ЭЭГ): ручной, спектральный и картирование ЭЭГ по амплитуде. При ручном методе производится визуальный анализ ЭЭГ и расчет числовых характеристик ЭЭГ. При спектральном анализе производится вычисление спектров мощности, что позволяет получить энергию каждой из частотных составляющих данной ЭЭГ. Это дает возможность сравнивать электрические

процессы разных отделов коры головного мозга на определенном отрезке времени, проводить сравнение спектров каждой данной области в динамике при повторных исследованиях, а также сравнивать в количественных величинах ЭЭГ разных больных. При картировании (метод построения модели распределения биопотенциалов головного мозга) выбирается сигнал для картирования и происходит определение средней амплитуды ЭЭГ для каждого ритма и каждого канала. Производится вычисление спектра мощности ЭЭГ-сигнала для каждого канала. Для этого можно использовать различные алгоритмы цифровой обработки и по графику спектра выделить отдельные частотные ритмы для каждого отведения и для каждого такого ритма найти среднее значение амплитуды. Эти значения принимается как амплитудный показатель конкретного ритма для каждого отведения и используются для дальнейших расчетов.

Анализ и сравнение возможностей ручного и компьютерного анализа ЭЭГ по основным диагностическим аспектам показал, что при ручном анализе ЭЭГ данные более объективны, с более полной информацией, но с малой скоростью восприятия. При этом метод имеет достаточно слабое разрешение по частоте, по амплитуде, по времени и очень слабое по поверхностной топике и по глубине. Эффективен при органических поражениях и практически неэффективен при функциональных нарушениях. Очень большой процент распознавания артефактов. Спектральный анализ ЭЭГ эффективен при органических поражениях и особо эффективен при функциональных нарушениях. Данный метод менее объективен и уступает ручному по полноте информации, но превосходит его в скорости восприятия. Самое высокое разрешение по частоте среди методов и довольно слабое разрешение по амплитуде по поверхностной топике и по глубине. Имеет недостатки в отсутствии распознавании артефактов и в самом низком разрешении по времени. Картирование ЭЭГ по амплитуде несколько схож со спектральным анализом по диагностическим аспектам. Также имеет высокую скорость восприятия и менее объективен по полноте информации, чем ручной метод. Имеет высокое разрешение по амплитуде, по времени и по поверхностной топике, но низкое разрешение по глубине. Имеет недостатки в отсутствии распознавании артефактов и в самом низком разрешении по частоте.

В настоящее время перспективными методами считаются метод построения трехмерной топокартограммы распределения потенциалов мозга (трехмерной локализация источников), различные вероятностные и статистические оценки амплитуд и частот ЭЭГ отделов мозга. Возможно использование Wavelet-преобразования для представления ЭЭГ. Целесообразность применения и практическая ценность этих методов будет оценена позже, при реальном их использовании врачами-электроэнцефалографистами.

КЛЮЧЕВЫЕ ФАКТОРЫ НЕУСТОЙЧИВОСТИ СИСТЕМЫ КРОВООБРАЩЕНИЯ ПРИ ОРТОСТАТИЧЕСКИХ ПРОБАХ -ВОЗМОЖНОСТИ ОБЪЕКТИВНОГО АНАЛИЗА

А.Н. Рогоза, Г.И. Хеймец, А.В. Певзнер, Н.М. Пантаева, Ю.А. Пономарев, А.Л. Цегельникова, А.А. Скоморохов, Н.Н. Калиниченко, Л.А. Ноткин,

А.В. Чащин, В.В. Пивоваров

Российский кардиологический научно-производственный комплекс МЗ РФ (г. Москва), НПКФ «МЕДИКОММТД» (г. Таганрог), ИПКРО (Москва),

ООО "Интокс"

Нейрокардиогенные синкопальные состояния весьма разнообразны по ключевым механизмам исходной "провокации" и протекания. Однако общим