Медицинская Техника / Медицинская техника №1, 2021 / с. 14-17

Методы анализа вейвлет-спектров биомедицинских сигналов для извлечения диагностической информации о некоторых патологиях головного мозга

О.С. Сушкова, А.В. Габова, Л.А. Жаворонкова, А.В. Карабанов, И.А. Кершнер, А.А. Морозов, М.В. Синкин, Р.А. Толмачева, Л.А. Чигалейчик, Ю.В. Обухов

Аннотация

Описаны впервые предложенные подходы к анализу вейвлет-спектров Морле электроэнцефалограмм, электромиограмм и акселерометрических сигналов, основанные на анализе частотно-временных распределений локальных экстремумов и хребтов вейвлет-спектрограмм. Представлены полученные результаты в диагностике ранней стадии болезни Паркинсона и эссенциального тремора, мониторинга послеоперационных пациентов с эпилепсией, оценке нарушений межканальной фазовой связанности ЭЭГ при когнитивных тестах пациентов после черепно-мозговой травмы.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Ольга Сергеевна Сушкова, канд. техн. наук, ст. научный сотрудник, ФГБУН «Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН»,

Александра Васильевна Габова, канд. биолог. наук, ст. научный сотрудник,

Людмила Алексеевна Жаворонкова, д-р биолог. наук, ведущ. научный сотрудник, ФГБУН «Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН»,

Алексей Вячеславович Карабанов, канд. мед. наук, врач-невролог, ФГБНУ «Научный центр неврологии»,

Иван Андреевич Кершнер, мл. научный сотрудник,

Алексей Александрович Морозов, канд. физ.-мат. наук, ст. научный сотрудник, ФГБУН «Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН»,

Михаил Владимирович Синкин, канд. мед. наук, врач-невролог, ГБУЗ города Москвы «Научно- исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского Департамента здравоохранения г. Москвы»,

Рената Алексеевна Толмачева, мл. научный сотрудник, ФГБУН «Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН»,

Лариса Анатольевна Чигалейчик, канд. мед. наук, ст. научный сотрудник, врач-невролог, ФГБНУ «Научный центр неврологии»,

Юрий Владимирович Обухов, д-р физ.-мат. наук, гл. научный сотрудник, ФГБУН «Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН», г. Москва,

e-mail: o.sushkova@mail.ru

Список литературы

1. Сушкова О.С., Габова А.В., Карабанов А.В., Кершнер И.А., Обухов К.Ю., Обухов Ю.В. Метод частотно-временного анализа совместных измерений электроэнцефалограмм, электромиограмм и механического тремора при болезни Паркинсона // Радиотехника и электроника. 2015. Т. 60. № 10. С. 1064-1072.

2. Sushkova O.S., Morozov A.A., Gabova A.V., Karabanov A.V. Investigation of Surface EMG and Acceleration Signals of Limbs’ Tremor in Parkinson’s Disease Patients Using the Method of Electrical Activity Analysis Based on Wave Trains / Advances in Artificial Intelligence: IBERAMIA 2018 / G.R. Simari, F. Eduardo, F. Gutierrez Segura, J.A. Rodriguez Melquiades (Eds.). – Springer, 2018. Vol. 11238 LNAI. PP. 253-264.

3. Сушкова О.С., Морозов А.А., Габова А.В., Карабанов А.В., Чигалейчик Л.А. Исследование электромиографических и акселерометрических сигналов в низкочастотном диапазоне 0,5-4 Гц у пациентов с болезнью Паркинсона и эссенциальным тремором / Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии (ФРЭМЭ). Доклады 14-й Международной научной конференции. 1-3 июля 2020 г. Владимир-Суздаль: Владимирский государственный университет, 2020. Кн. 1. С. 267-271.

4. Толмачева Р.А., Обухов Ю.В., Полупанов А.Ф., Жаворонкова Л.А. Новый подход к оценке межканальной фазовой связанности электроэнцефалограмм // Радиотехника и электроника. 2018. Т. 63. № 9. С. 1009-1014.

5. Guilleemain P., Kronland-Martinet R. Characterization of Acoustic Signals Through Continuous Linear Time-Frequency Representations // Proceedings of the IEEE. April 1996. Vol. 84. № 4. РP. 561-585.

6. Obukhov K., Kershner I., Komoltsev I., Obukhov Y. Metric Classification of Traumatic Brain Injury Epileptiform Activity from Electroencephalography Data // Journal of Physics: Conference Series. 2019. Vol. 1096. Suppl. 1. PP. 1-11.

7. Кершнер И.А., Синкин М.В., Обухов Ю.В. Новый подход к детектированию эпилептиформной активности в сигналах ЭЭГ и способы дифференциации эпилептических приступов от артефактов жевания // Радиоэлектроника. Наносистемы. Информационные технологии. 2019. Т. 11. № 2. C. 237-242.

8. Кершнер И.А., Обухов Ю.В., Синкин М.В. Сегментация областей интереса в данных длительного мониторинга ЭЭГ послеоперационных больных эпилепсией / Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии (ФРЭМЭ): Доклады 14-й Международной научной конференции. 1-3 июля 2020 г. Владимир-Суздаль: Владимирский государственный университет, 2020. Кн. 1. С. 253-256.

9. Nolte G., Bai O., Wheaton L., Mari Z., Vorbach S., Hallett M. Identifying true brain interaction from EEG data using the imaginary part of coherency // Clin. Neurophysiol. 2004. Vol. 115. № 10. PР. 2292-2307.

10. Tass P., Rosenblum M.G., Weule J., Kurths J., Pikovsky A., Volkmann J., Schnitzler A., Freund H.-J. Detection of n:m Phase Locking from Noisy Data: Application to Magnetoencephalography // Physical Review Letters. 1998. Vol. 81. № 15. РP. 3291-3294.

11. Жаворонкова Л.А., Шевцова Т.П., Максакова О.А. Как мозг человека одновременно решает две задачи? – Саарбрюкен: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2017. С. 68.

12. Толмачева Р.А., Обухов Ю.В., Жаворонкова Л.А. Межканальная фазовая синхронизация ЭЭГ у пациентов с черепно-мозговой травмой до и после реабилитации / Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии (ФРЭМЭ): Доклады 14-й Международной научной конференции. 1-3 июля 2020 г. Владимир-Суздаль: Владимирский государственный университет, 2020. Кн. 1. С. 130-133