38-50

УДК 621.391
DOI: 10.15350/2306-2819.2017.1.38

ФОРМИРОВАНИЕ ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ
ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ
ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММ

Я. А. Фурман¹, В. В. Севастьянов^1,2, К. О. Иванов¹
¹Поволжский государственный технологический университет,
Российская Федерация, 424000, Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3
E-mail: krtmbs@ volgatech.net
²Центр патологии речи и нейрореабилитации нейросенсорных и двигательных нарушений
Министерства здравоохранения Республики Марий Эл,
Российская Федерация, 424031, Йошкар-Ола, ул. Пролетарская, 65
E-mail: cpr@mari-el.ru

АННОТАЦИЯ

Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) рассмотрена как изображение, ограниченное полигональным контуром. В качестве её математической модели принята последовательность заданных в аналитическом виде элементарных векторов. Предложен подход к анализу сигнала, заключающийся в оценке параметров каждой отдельной волны. Разработаны алгоритмы вычисления информативных признаков форм волн, достаточные для их классификации. Показаны преимущества контурной модели при определении информативных признаков волн и использования предложенных алгоритмов вычисления информативных признаков форм при обработке реальных ЭЭГ.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

дискретное преобразование Фурье; контурный согласованный фильтр; математическая модель ЭЭГ; скалярное произведение; элементарный вектор; элементарный контур; электроэнцефалограмма

ПОЛНЫЙ ТЕКСТ (pdf)

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Зенков Л.Р. Клиническая электроэнцефалография. М: МЕДпресс-информ, 2013. 356 с.

2. Кропотов Ю.Д. Количественная ЭЭГ, когнитивные вызванные потенциалы мозга человека и нейротерапия. Донецк: Издатель Заславский АЮ, 2010. 512 с.

3. Кулаичев А. П. Об информативности когерентного анализа в исследованиях ЭЭГ // Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2009. Т. 59. № 6. С. 757-767.

4. Контурная математическая модель электроэнцефалограммы / Я. А. Фурман, В. В. Севастьянов и др. // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2015. № 2 (26). С. 50-61.

5. Furman Ya. A., Sevastyanov V. V., Ivanov K. O. Contour analysis of a fine structure in an electroencephalogram // Pattern Recognition and Image Analysis. 2016. Issue 4. Vol. 26. Pp. 758-772.

6. Жирминская Е. А. Клиническая электроэнцефалография. М.: Мэйби, 1991. 78 с.

7. Цыган В.Н., Богословский М.М., Миролюбов А.В. Электроэнцефалография / под ред. М.М. Дьяконова. СПб.: Наука, 2008. 192 с.

8. Сегментация тонкой структуры электроэнцефалограммы / Я. А. Фурман, В. В. Севастьянов, К. О. Иванов и др. // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2015. № 54. Часть 2. С. 56-67.

9. Фурман Я. А., Севастьянов В. В., Иванов К. О. Локальный анализ электроэнцефалограмм по их контурным моделям // Материалы VII Всероссийской научной конференции «Радиофизические методы в дистанционном зондировании сред». Муром, 2016. С. 377-383.

10. Введение в контурный анализ и его приложения к обработке изображений и сигналов / Я.А. Фурман, А.В. Кревецкий, А.К. Передреев и др. М.: Физматлит, 2002. 592 с.

Для цитирования: Фурман Я. А., Севастьянов В. В., Иванов К. О. Формирование информативных признаков для автоматической классификации электроэнцефалограмм // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2017. № 1 (33). С. 38-50. DOI: 10.15350/2306-2819.2017.1.38