СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К КОМПЬЮТЕРНОМУ МОНИТОРИНГУ В КЛИНИЧЕСКОЙ НЕЙРОФИЗИОЛОГИИ > Полезные советы
Тысяча полезных мелочей    

СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К КОМПЬЮТЕРНОМУ МОНИТОРИНГУ В КЛИНИЧЕСКОЙ НЕЙРОФИЗИОЛОГИИ

СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К КОМПЬЮТЕРНОМУ МОНИТОРИНГУ В КЛИНИЧЕСКОЙ НЕЙРОФИЗИОЛОГИИ

Матуа С.П. Рудковский М.В. Простов И.К. Омельченко В.П. Статья в формате PDF 117 KB

В связи с широким внедрением компьютерной техники в клиническую нейрофизиологию, в том числе при проведении электроэнцефалографических (ЭЭГ) исследований психоневрологических больных, все более актуальной становится проблема использования для этих целей новых, более эффективных и удобных, в плане наглядности представления результатов, математических методов анализа стохастических и квазистационарных биоэлектрических процессов головного мозга.

В настоящей работе представлены результаты применения метода многомерного шкалирования (МШ), ранее не использовавшегося в клинической нейрофизиологии, в частности, при ЭЭГ мониторинге эффективности лечения психоневрологических больных. Метод МШ, по сути, представляет собой особый математический аппарат для обработки многомерных данных о попарных сходствах, связях, отношениях (входная информация) между сравниваемыми объектами (применительно к нейрофизиологии - структурами, процессами, состояниями) с целью их представления в некотором вспомогательном, найденном в процессе решения задачи, двумерном координантном прострaнcтве в виде точек (выходная информация). Динамика изменений этой выходной информации в процессе дискретного мониторинга функционального состояния (ФС) больных, в том числе по данным ЭЭГ, может наглядно иллюстрировать степень их близости к норме или на любом этапе лечения оценить эффективность применяемой фармакотерапии. В качестве оптимизирующего критерия качества метода при МШ используется просуммированная по всем парам анализируемых объектов мера отличия исходной попарной их близости от соответствующих хаpaктеристик, вычисленных в терминах искомых координат объектов. МШ имеет ряд преимуществ перед достаточно широко применяемыми при анализе ЭЭГ массивов факторным, когерентным и другими математическими методами. Например, факторный анализ требует первоначального вычисления матрицы корреляций, а анализируемые данные должны подчиняться закону многомерного нормального распределения. МШ можно применять к любым типам сходств или расстояний, при этом размерность нового прострaнcтва признаков существенно меньше размерности исходного. Этими и рядом других преимуществ и был обусловлен выбор нами метода МШ для осуществления компьютерного ЭЭГ мониторинга психоневрологических больных в процессе их лечения.

В работе проанализированы результаты мониторинга 48 больных с различными психоневрологическими расстройствами до (фон) и в динамике суточной и курсовой монофармакотерапии препаратами АУРОРИКС, ПРОДЕП и ТАНАКАН. В качестве ЭЭГ нормы были взяты данные обследования 96 здоровых испытуемых. Регистрация ЭЭГ проводилась на приборе «Энцефалан-131-1» фирмы «Медиком» (Таганрог) по восьми отведениям (лобные, височные, теменные и затылочные) симметрично с обоих полушарий мозга. Математический анализ оцифрованных ЭЭГ данных осуществляли с помощью пакета программ PARSUN. Первичной компьютерной обработке подвергались 208 признаков (векторов), формируемых из спектральных хаpaктеристик 8 отведений на частотах от одного до 26 Гц. Затем с помощью МШ они преобразовывались в двумерные вектора (точки), косвенно хаpaктеризующие дискретные ФС мозга. В качестве критерия мониторинга эффективности лечения были приняты изменения координат этих точек и их расстояния (по модулю) до ЭЭГ нормы.

Полученные результаты свидетельствуют о правомерности использования МШ для ЭЭГ мониторинга ФС психоневрологических больных и даже индивидуального прогнозирования эффективности монофармакотерапии на ее ранних этапах.



РУССКИЙ АЛФАВИТ КАК СИСТЕМА

Статья в формате PDF 142 KB...

01 05 2026 15:33:52

ВОПРОСЫ ФРАКТАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ И СЖАТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

ВОПРОСЫ ФРАКТАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ И СЖАТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ Статья в формате PDF 253 KB...

16 04 2026 20:39:12

НОВОЕ МИРОВОЗЗРЕНИЕ НА ПУТИ К ХХI ВЕКУ

Статья в формате PDF 143 KB...

12 04 2026 18:48:56

ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ СТРУКТУРНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ

ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ СТРУКТУРНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ Статья в формате PDF 121 KB...

06 04 2026 9:38:55

ХРОНОФЕНОМЕНОЛОГИЯ АРТЕРИАЛЬНОЙ ГИПЕРТЕНЗИИ

ХРОНОФЕНОМЕНОЛОГИЯ АРТЕРИАЛЬНОЙ ГИПЕРТЕНЗИИ Статья в формате PDF 181 KB...

04 04 2026 6:25:32

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ГРАДОСТРОЕНИИ

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ГРАДОСТРОЕНИИ Статья в формате PDF 254 KB...

29 03 2026 7:46:27

ОЦЕНКА КОМПОНЕНТНОГО НЕРАВНОВЕСИЯ ДРЕВОСТОЯ ПО КРИВЫМ ВЫСОТ И ДИАМЕТРОВ РАСТУЩИХ ДЕРЕВЬЕВ

ОЦЕНКА КОМПОНЕНТНОГО НЕРАВНОВЕСИЯ ДРЕВОСТОЯ ПО КРИВЫМ ВЫСОТ И ДИАМЕТРОВ РАСТУЩИХ ДЕРЕВЬЕВ Приведена методика анализа древостоя по запатентованному способу измерения растущих деревьев на пробной площадке с лентами леса 20*10 м с дополнительным расчетом коэффициента компонентного экологического неравновесия древостоя по кривым высот и диаметров. Показаны особенности применения кривых диаметров с волновыми составляющими для оценки качества проведения рубок прореживания древостоя. ...

27 03 2026 11:22:40

Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::