МЕТОД И АЛГОРИТМЫ ЛОКАЛЬНОГО АНАЛИЗА ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММ НА БАЗЕ ИХ КОНТУРНЫХ МОДЕЛЕЙ
Я. А. Фурман, И. Л. Егошина, К.О. Иванов (ПГТУ, г. Йошкар-Ола)

Методы количественной обработки данных в клинической электроэнцефалографии в настоящее время базируются на спектральных и корреляционных видах анализа. Как следует из механизмов их действия, основные результаты компьютерной обработки носят интегральный характер. Они получаются при усреднении с теми или иными весами по эпохам всех отсчетов анализируемой ЭЭГ. В случае, если анализируемая эпоха ЭЭГ содержит набор разнородных паттернов, то часть информации о разнородных колебаниях в результате усреднения утрачивается. С целью обеспечения идентификации разнородных паттернов в ЭЭГ-сигнале в автоматическом режиме в работе предложен подход к обработке ЭЭГ-сигнала, заключающийся в его сегментации и анализе каждого отдельного колебания. Разработана математическая модель сигнала ЭЭГ в виде вектора унитарного пространства – контурная модель ЭЭГ. Модель допускает декомпозицию сигнала на отдельные информативные фрагменты и получение количественных характеристик их форм на основе математического аппарата контурного анализа. Определены информативные признаки волн ЭЭГ, достаточные для их классификации. Разработаны алгоритмы вычисления информативных характеристик. Предложен метод классификации электроэнцефалограммы, включающий процедуру ее сегментации, определение информативных признаков сегментов, сравнение информативных признаков с диапазонами значений, принятыми в клинической практике, классификацию всей электроэнцефалограммы по совокупности классов составляющих ее волн. Метод позволяет учитывать проявление единичных патологических комплексов и выявлять пограничный характер электроэнцефалограмм. Получены положительные результаты классификации пограничных состояний на реальных электроэнцефалограммах, классифицируемых как «норма» при помощи классических методов анализа.

ПРЕЗЕНТАЦИЯ ДОКЛАДА

ВИДЕО ДОКЛАДА: