СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К КОМПЬЮТЕРНОМУ МОНИТОРИНГУ В КЛИНИЧЕСКОЙ НЕЙРОФИЗИОЛОГИИ

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.
Статья в формате PDF
154 KB...
12 06 2026 19:38:58
Статья в формате PDF
286 KB...
11 06 2026 21:37:12
Статья в формате PDF
126 KB...
10 06 2026 8:21:31
Явная неопределенность поведения сферы образования вызывает значимые риски. Во многом они связаны с самими экспертами и их группами, имеющими свои корпоративные интересы. Факторы риска промоделированы по статистическим данным идентификацией устойчивых закономерностей в виде тенденций (трендов) и показана методика анализа. Даны рейтинговые места экспертным оценкам. Анализ закономерностей показал, что в России нужно повышать чувствительность экспертов к реальной действительности, а также к адекватному представлению сценариев долгосрочной перспективы развития. Пока не будет результатов в реформах образования, нечего ждать и формирования инновационной экономики. Ведь из мировой пpaктики известно, цикл пассионарной активности опережает цикл экономического возрождения на 3–5 лет.
...
09 06 2026 3:27:25
Статья в формате PDF
266 KB...
08 06 2026 4:33:14
Статья в формате PDF
113 KB...
07 06 2026 12:31:12
Статья в формате PDF
107 KB...
06 06 2026 22:42:51
Статья в формате PDF
104 KB...
05 06 2026 4:53:26
Статья в формате PDF
120 KB...
04 06 2026 8:36:57
Статья в формате PDF
132 KB...
03 06 2026 21:43:37
Статья в формате PDF
197 KB...
02 06 2026 20:34:20
Статья в формате PDF
294 KB...
01 06 2026 10:48:53
Статья в формате PDF
105 KB...
31 05 2026 1:49:43
Статья в формате PDF
117 KB...
28 05 2026 4:12:27
Система дополнительного экологического образования, базирующаяся на использовании современных педагогических моделей личностно-ориентированного обучения; применении передовых образовательных технологий, активных методов и форм полевой экологии, проектной деятельности, вовлечении в общественно-значимую исследовательскую и пpaктическую работу, создает оптимальные условия для развития креативных способностей одаренных детей в естественнонаучной области.
...
26 05 2026 20:44:14
Статья в формате PDF
100 KB...
25 05 2026 10:41:45
Статья в формате PDF
109 KB...
24 05 2026 9:36:35
Статья в формате PDF
119 KB...
22 05 2026 20:52:42
Статья в формате PDF
119 KB...
21 05 2026 22:57:31
Статья в формате PDF
115 KB...
19 05 2026 15:55:32
Статья в формате PDF
242 KB...
18 05 2026 16:53:44
Статья в формате PDF
122 KB...
17 05 2026 19:46:27
Статья в формате PDF
109 KB...
16 05 2026 22:46:23
Статья в формате PDF
109 KB...
15 05 2026 4:43:40
Статья в формате PDF
207 KB...
14 05 2026 13:52:56
Статья в формате PDF
120 KB...
12 05 2026 11:44:20
Статья в формате PDF
137 KB...
11 05 2026 4:26:53
Статья в формате PDF
114 KB...
10 05 2026 9:12:44
Статья в формате PDF
198 KB...
09 05 2026 12:53:17
Статья в формате PDF
119 KB...
07 05 2026 21:35:22
Статья в формате PDF
119 KB...
06 05 2026 0:48:39
Статья в формате PDF
121 KB...
05 05 2026 20:12:21
Статья в формате PDF
105 KB...
04 05 2026 3:49:46
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 ::