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
203 KB...
12 10 2026 13:30:14
Статья в формате PDF
114 KB...
11 10 2026 23:41:24
Статья в формате PDF
117 KB...
10 10 2026 0:16:47
Статья в формате PDF 117 KB...
08 10 2026 8:41:18
Статья в формате PDF
306 KB...
07 10 2026 14:11:35
Статья в формате PDF
124 KB...
06 10 2026 13:40:18
Статья в формате PDF
125 KB...
05 10 2026 15:16:29
Статья в формате PDF
456 KB...
03 10 2026 13:26:10
Статья в формате PDF
263 KB...
01 10 2026 11:57:38
Статья в формате PDF
459 KB...
30 09 2026 6:26:54
Статья в формате PDF
129 KB...
29 09 2026 21:42:27
Развитие интеллекта учащихся происходит эффективно, если усвоение знаний, приобретение умений и навыков из цели образования превращается в средство развития способностей. Для этого надо переосмыслить содержание образования, сконструировать и внедрить эффективные педагогические технологии, позволяющие эффективно решить поставленные задачи. "Химия для математиков" – технология интеграции естественно-математических знаний на разных уровнях. Методика проведения интегрированных уроков "химия – информатика" разработана и успешно применяется в физико-техническом лицее № 1 г. Саратова.
...
28 09 2026 1:37:38
Статья в формате PDF
206 KB...
27 09 2026 12:38:23
Статья в формате PDF
257 KB...
26 09 2026 6:23:56
Статья в формате PDF
101 KB...
25 09 2026 20:57:34
Статья в формате PDF
119 KB...
24 09 2026 13:43:45
Статья в формате PDF 312 KB...
23 09 2026 14:12:56
Изучены онтогенез и возрастная структура ценопопуляций многолетних травянистых поликарпических видов, относящихся к различным типам экобиоморф: стержнекорневых – дягиль лекарственный (Angenica archangelica L.) и цикорий обыкновенный (Cichorium intybus L.) и длиннокорневищных – вязель разноцветный (Coronilla varia L.).В онтогенезе выбранных видов выделены следующие 4 периода и 9 возрастных состояний: 1). период первичного покоя (покоящиеся семена); 2). виргинильный период (проростки, ювенильное, имматурное, виргинильное); 3). генеративный (молодое, средневозрастное, старое генеративное); 4). сенильный (сенильное).
Изучение возрастной структуры ценопопуляций данных видов было проведено в сравнительно-георафическом аспекте с учетом приуроченности к определенным типам растительных сообществ. Установлено наличие полночлeнных возрастных спектров, представленых прегенеративными, генеративными и сенильными растениями с преобладанием молодых вегетирующих особей. Преобладающим типом самоподдержания дягиля и цикория является семенное, а вязеля – вегетативное размножение.
Отмечено, что возрастные спектры ценопопуляций выбранных видов имеют адаптивный хаpaктер, заметно меняются в зависимости от условий внешней среды и антропогенного воздействия и отражают флуктуационный хаpaктер динамических процессов в фитоценозах.
...
22 09 2026 11:45:39
Статья в формате PDF
291 KB...
21 09 2026 5:31:32
Статья в формате PDF
127 KB...
19 09 2026 7:44:28
Статья в формате PDF
105 KB...
18 09 2026 4:34:33
Статья в формате PDF
110 KB...
15 09 2026 17:26:17
Статья в формате PDF
263 KB...
14 09 2026 22:23:50
Статья в формате PDF
80 KB...
13 09 2026 15:28:23
Данная статья освещает современное состояние антибактериальной терапии ревматизма,которая представляется возможной, благодаря появлению новых антибактериальных препаратов (АБП).
Затронуты способы борьбы с нарастающей резистентностью микроорганизмов к АБП.
...
12 09 2026 20:35:31
Статья в формате PDF
123 KB...
10 09 2026 20:39:53
Колючки ежа на самом деле являются измененными волосами...
09 09 2026 0:50:58
Статья в формате PDF
544 KB...
08 09 2026 5:12:41
Статья в формате PDF
312 KB...
07 09 2026 3:11:29
Статья в формате PDF
101 KB...
05 09 2026 3:11:17
Статья в формате PDF
185 KB...
04 09 2026 19:43:27
Статья в формате PDF
106 KB...
03 09 2026 21:10:31
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 ::
