Медицинская Техника / Медицинская техника №5, 2025 / с. 1-4

Широкополосный электроэнцефалограф высокого разрешения на наносенсорах

Д.К. Авдеева, С.И. Еньшин, М.М. Южаков, А.С. Смышляев, Г.С. Евтушенко

Аннотация

Представлен новый аппаратно-программный комплекс для записи электроэнцефалограммы высокого разрешения бесшумными наносенсорами. Разработанная система способна записывать электроэнцефалограмму с частотой дискретизации 16 кГц в частотном диапазоне от 0 до 3,5 кГц уровнем от 1 нВ. По результатам предварительных исследований психоэмоционального состояния на добровольцах выявлена зависимость энергий сигнала в различных амплитудных и временных интервалах в диапазоне от 1 до 650 нВ.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Диана Константиновна Авдеева, д-р техн. наук, зав. лабораторией,

Степан Игоревич Еньшин, аспирант, инженер,

Михаил Михайлович Южаков, канд. техн. наук, инженер,

Александр Сергеевич Смышляев, аспирант, научно-производственная лаборатория «Медицинская инженерия», ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Томский политехнический университет», г. Томск,

Геннадий Сергеевич Евтушенко, д-р техн. наук, профессор, отделение электронной инженерии, ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Томский политехнический университет», г. Томск, гл. научный сотрудник, ФГБНУ «Научно-исследовательский институт – Республиканский исследовательский научно-консультационный центр экспертизы», г. Москва,

e-mail: diana.avdeeva@mail.ru

Список литературы

1. Niedermeyer E., Lopes da Silva F. Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields. – Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins, 2005. 1332 p.

2. Berger H. Ьber das Elektrenkephalogramm des Menschen // Archiv f. Psychiatrie. 1929. Bd. 87. S. 527-570.

3. Varbu K., Muhammad N., Muhammad Y. Past, Present, and Future of EEG-Based BCI Applications // Sensors. 2022. Vol. 22. № 9. 3331 p.

4. Casson A.J. Wearable EEG and beyond // Biomed. Eng. Lett. 2019. Vol. 9. PP. 53-71.

5. Debener S., Ullsperger M., Siegel M., Engel A.K. Single-trial EEG-fMRI reveals the dynamics of cognitive function // Trends Cogn. Sci. 2006. Vol. 10. № 12. PP. 558-563.

6. Hao Y., Khoo H.M., von Ellenrieder N., Zazubovits N., Gotman J. DeepIED: An epileptic discharge detector for EEG-fMRI based on deep learning // Neuroimage Clin. 2017. Vol 17. PP. 962-975.

7. He B., Yang L., Wilke C., Yuan H. Electrophysiological imaging of brain activity and connectivity-challenges and opportunities // IEEE Trans. Biomed. Eng. 2011. Vol. 58. № 7. PP. 1918-1931.

8. Logothetis N.K. What we can do and what we cannot do with fMRI // Naturе. 2008. Vol. 453. № 7197. PP. 869-878.

9. Ganesan G., Poonkuntran S. EEG Signal Analysis Using AI Model to Track Brain Activity / Intelligent Computing and Automation (FICTA 2024). 2024. Vol. 421.

10. Cao Z. A review of artificial intelligence for EEG-based brain- computer interfaces and applications // Brain Science Advances. 2021. Vol. 6. № 3. PP. 162-170.

11. Song J., Davey C., Poulsen C., Luu P., Turovets S., Anderson E., Li K., Tucker D. EEG source localization: Sensor density and head surface coverage // J. Neurosci. Methods. 2015. Vol. 30. № 256. PP. 9-21.

12. Lantza G., Peraltaa R.G., Spinellia L., Seeckc M., Michela C.M. Epileptic source localization with high density EEG: How many electrodes are needed? // Clin. Neurophysiol. 2003. Vol. 114. PP. 63-69.

13. Kwon M., Han S., Kim K., Jun S.C. Super-Resolution for Improving EEG Spatial Resolution Using Deep Convolutional Neural Network – Feasibility Study // Sensors. 2019. Vol. 19. № 23. P. 5317.

14. Avdeeva D.K., Turushev N.V, Yuzhakov M.M., Ivanov M.L., Kornienko A.I., Enshin S.I., Maksimov I.V., Syrkina A.G. Noiseless nanosensor for non-invasive recording of biopotentials // Measurement. 2025. Vol. 242. № 116251.

15. Avdeeva D.K., Ivanov M.L., Yuzhakov M.M., Turushev N.V., Kodermyatov R.E., Maximov I.V., Zimin I.A. Novel high- resolution nanosensor-based measuring equipment for ECG recording // Measurement. 2019. Vol. 146. PP. 215-229.

16. Иванов М.Л., Авдеева Д.К., Еньшин С.И. KRD_Work / Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2025669341; дата регистрации: 24.07.2025.