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
294 KB...
02 07 2026 20:12:38
Статья в формате PDF
335 KB...
30 06 2026 4:40:19
Статья в формате PDF
123 KB...
29 06 2026 0:30:21
Статья в формате PDF
109 KB...
28 06 2026 12:43:54
Статья в формате PDF
115 KB...
26 06 2026 4:22:16
Статья в формате PDF
97 KB...
24 06 2026 23:28:19
Статья в формате PDF
173 KB...
23 06 2026 11:39:28
На основе системного анализа функционирования экономической деятельности промышленного предприятия введена его теоретическая кривая прогнозирования бизнеса и разработан алгоритм выхода на данную кривую в процессе стратегического управления развитием предприятия.
...
22 06 2026 2:25:25
Статья в формате PDF
249 KB...
21 06 2026 5:49:11
Статья в формате PDF
130 KB...
19 06 2026 16:31:45
Статья в формате PDF
116 KB...
18 06 2026 5:17:23
Статья в формате PDF
225 KB...
17 06 2026 20:35:21
Статья в формате PDF
111 KB...
16 06 2026 16:52:43
Статья в формате PDF
256 KB...
15 06 2026 13:18:16
Статья в формате PDF
141 KB...
14 06 2026 16:58:19
Статья в формате PDF
249 KB...
13 06 2026 0:44:15
Статья в формате PDF
116 KB...
12 06 2026 9:43:55
Статья в формате PDF
263 KB...
10 06 2026 14:27:15
Статья в формате PDF
267 KB...
09 06 2026 7:18:45
Статья в формате PDF
110 KB...
08 06 2026 19:11:48
Рассмотрена современная классификация и номенклатура пробиотических средств. Проведен анализ по составу и форме выпуска препаратов, представленных на российском фармацевтическом рынке. Даны рекомендации по оптимальному дозированию препаратов пробиотиков и повышению их устойчивости с помощью метода иммобилизации.
...
07 06 2026 3:17:41
Статья в формате PDF
111 KB...
06 06 2026 5:54:43
Статья в формате PDF
215 KB...
05 06 2026 0:40:30
Статья в формате PDF
107 KB...
04 06 2026 3:42:41
В статье приведены результаты исследований величин защитных пленок смaзoчно-охлаждающей жидкости (СОЖ) при обработке деталей уплотненным абразивом. При исследовании толщины адсорбционной пленки адсорбцию выражали через молярно – объемные концентрации поверхностно-активных веществ (ПАВ) в растворе абразивной суспензии до и после обработки на экспериментальном стенде камерного типа. Полученные значения величин защитных пленок, необходимы для оценки интенсивности обработки поверхности детали выступами микрорельефа абразивного зерна.
...
03 06 2026 7:53:44
Статья в формате PDF
262 KB...
02 06 2026 5:51:47
Статья в формате PDF
128 KB...
31 05 2026 9:33:37
Статья в формате PDF
115 KB...
30 05 2026 4:53:31
Статья в формате PDF
249 KB...
29 05 2026 2:56:47
Статья в формате PDF
111 KB...
27 05 2026 2:11:40
Статья в формате PDF
145 KB...
26 05 2026 17:16:16
Рассмотрены корреляты как дополнительные параметры описания объектов. Рассмотрены виды коррелят. Раскрывается понятие коррелятивные показатели. Показано, как влияют корреляты на качество анализа и оценки. Для этого использовано понятие информационная модель объекта. Введено понятие коррелятивной информационной модели объекта (КИМО) Введено понятие производного коррелятивного показателя. (ПКП) Показано, что использование коррелятивного показателя позволяет создавать нелинейные экономико-математические модели. Эти нелинейные модели дают более точное описание изменения стоимости комплексов из разных объектов при существенном влиянии коньюнктурных факторов. Раскрыты основы коррелятивного подхода как инструмента описания, анализа и экономической оценки. Приведены примеры использования коррелятивного подхода. Показаны преимущества коррелятивного подхода.
...
25 05 2026 15:48:37
Статья в формате PDF
268 KB...
24 05 2026 12:40:39
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 ::
