20-38

АМПЛИТУДНО-ЧАСТОТНОЕ КАРТИРОВАНИЕ
ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ КЛИНИЦИСТА ПРИ ВИЗУАЛЬНОМ
АНАЛИЗЕ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ

Я. А. Фурман¹, В. В. Севастьянов^{1, 2}, И. Д. Стулин³, К. О. Иванов^1
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
³Московский государственный медико-стоматологический университет
им. А.И. Евдокимова Минздрава РФ,
Российская Федерация, 127473, Москва, ул. Делегатская, 20, стр. 1
E-mail: stu-clinic@mail.ru

АННОТАЦИЯ

Рассмотрено представление исходной электроэнцефалограммы (ЭЭГ) в виде, значительно облегчающем её визуальный анализ. Компьютерная предобработка осуществляет ряд операций, которые ранее врач-клиницист выполнял умозрительно, в первую очередь, спектральный анализ. Предназначенная для визуального анализа ЭЭГ содержит карту результатов анализа формы и частотную карту с характеристиками ритмов колебания. Предложенный подход обеспечивает врачу возможность более объективно, качественно и быстрее выполнить интеллектуальную часть анализа ЭЭГ.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

компьютерная электроэнцефалография; центральная нервная система; элементарный вектор; элементарный контур; электроэнцефалограмма

ПОЛНЫЙ ТЕКСТ (pdf)

ФИНАНСИРОВАНИЕ

Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ, проект RFMEFI577170254 «Система интраоперационной навигации с поддержкой технологии дополненной реальности на базе виртуальных 3D моделей органов, полученных по результатам КТ диагностики, для малоинвазивных операций».

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гнездицкий В. В. Обратная задача ЭЭГ и клиническая электроэнцефалография. М.: МЕДпресс-информ. 2004. 624 с.

2. Анализ инструкции по диагностике смерти мозга / И.Д. Стулин, А.Ш. Хубутия, Н.А. Синкин, Д.С. и др. // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2010. № 12. С. 82-90.

3. Диагностика смерти мозга: современное состояние проблемы / Стулин И.Д., Хубутия А.Ш., Готье С.В. и др. // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2012. № 3. С. 4-12.

4. Жирмунская Е. А. Клиническая электроэнцефалография. М.: Мэйби, 1991. 78 с.

5. Жадин М. Н. Биофизические механизмы формирования электроэнцефалограммы. М.: Наука, 1984. 196 с.

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

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

8. Berger H. Uber das Elektrenkephalogramm des Menschen // Psychiatr. 1929. Vol. 87. P. 527-570.

9. Gibbs F.A., Gibbs E. L. Atlas of electroencephalography - Vol.1: Methodology and controls. - 2nd Ed. New-York: Addison-Wesley Publishing Company, 1951. 324 p.

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

11. Рангайян Р. М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход / Пер. с англ. под ред. А.П. Немирко. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2010. 440 с.

12. Майоров О. Ю. Компьютерная ЭЭГ – прошлое, настоящее, будущее // Клиническая информатика и телемедицина. 2004. № 2. С. 167-171.

13. Егорова Н. С. Электроэнцефалография. М.: Медицина, 1973. 296 с.

14. Совместимость программ компьютерной обработки ЭЭГ в различных диагностических системах / Т.В. Докукина, Н.Н. Мисюк, М.Ф. Минзер и др. // Неврология и нейрохирургия в Беларуси. 2011. № 1. С. 27-34.

15. Биопотенциалы мозга человека. Математический анализ / В. С. Русинов, О. М. Гриндель, Г. Н. Болдырева и др. М.: Медицина, 1987. 253 с.

16. Нервные болезни / М. М. Одинак, Г. О. Андреева, С. Н. Базилевич и др. Под ред. Одинака М. М. СПб.:СпецЛит, 2014. 256 с.

17. Кулаичев А. П. Компьютерная электрофизиология. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2002. 640 с.

18. Фу К. С. Структурные методы в распознавании образов / Пер. с англ. Н.В. Завалишина, С.В. Петрова и Р.Л. Шейнина. Под ред. М.А. Айзермана. М.: Мир, 1977. 320 с.

19. Контурная математическая модель электроэнцефалограммы / Я. А. Фурман, В. В. Севастьянов, К. О. Иванов и др. // Вестник Поволжского государственного технологического
университета. Сер.: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2015. № 4 (28). С. 50-61.

20. 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.

21. Furman Ya. A., Sevastyanov V. V., Iva­nov K. O. Contour Analysis of a Fine Structure in an Electroencephalogram // Pattern Recognition and Image Analysis. 2016. No. 4. Vol. 26. Pp. 758-772.

22. Фурман Я. А., Егошина И. Л., Иванов К. О. Анализ и классификация элементов ЭЭГ на базе ее контурной модели // Труды Республиканского научного семинара «Методы моделирования». Казань: НАУКА, 2016. С. 52-93.

23. Ефимов Н. В., Розендорн Э. Р. Линейная алгебра и многомерная геометрия. М.: Главная редакция физико-математической литературы «Наука», 1974. 544 с.

24. 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.

25. 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 

26 Фурман Я. А., Севастьянов В. В., Иванов К. О. Локальный анализ электроэнцефалограмм по их контурным моделям // Радиофизические методы в дистанционном зондировании сред: материалы VII Всероссийской научной конференции. Муром: Изд.-полиграфический центр МИ ВлГУ, 2016. С. 377-383

Для цитирования: Фурман Я. А., Севастьянов В. В., Стулин И. Д., Иванов К. О. Амплитудно-частотное картирование для поддержки клинициста при визуальном анализе электроэнцефалограммы // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2018. № 3 (39). С. 20-38. DOI: 10.15350/2306-2819.2018.3.20