Нелінійна динаміка як інструмент прогнозування патологічних змін на електроенцефалограмі

Автор(и)

  • Оксана Костянтинівна Білошицька Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056, Ukraine

Ключові слова:

нелінійна динаміка, ЕЕГ, R/S-аналіз, показник Херста, фазовий портрет

Анотація

Розглядаються методи нелінійної динаміки аналізу діяльності електричної активності головного мозку, зокрема, при патологічних змінах. Для аналізу ЕЕГ-сигналів використовувалися метод R/S-аналізу, показник Херста та фазовий портрет. За допомогою методів нелінійної динаміки можна говорити про системні процеси, які відбуваються в головному мозку, та прогнозувати своєчасне виявлення епілептичних нападів.

Біографія автора

Оксана Костянтинівна Білошицька, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056

Асистент,

Кафедра біомедичної інженерії

Посилання

Biloshytska, O. K. (2015). Vykorystannia metodiv neliniinoi dynamiky ta klitynno-avtomatnoho modeliuvannia dlia doslidzhennia dynamichnykh osoblyvostei neironnoi merezhi holovnoho mozku. Problemy informatsiinykh tekhnolohii, 1 (17), 173–180.

Mekler, A. A. (2006). Programmnyj kompleks dlja analiza jelektrojencefalogramm metodami teorii dinamicheskogo haosa. Saint Petersburg, 168.

Aristov, A. V. (2010). Fraktal'nyj analiz jelektricheskoj aktivnosti golovnogo mozga pri generalizovannoj jepilepsii. Moscow, 156.

Tsoutsouras, V., Sirakoulis, G. Ch., Pavlos, G. P. Iliopoulos, A. C. (2012). Simulation of healthy and epileptiform brain activity using cellular automata. International Journal of Bifurcation and Chaos, 22 (9), 23–36. doi: 10.1142/s021812741250229x

Acedo, L. (2009). A cellular automaton model for collective neural dynamics. Mathematical and Computer Modelling, 50 (5-6), 717–725. doi: 10.1016/j.mcm.2008.12.018

Gnezdickij, V. V. (2004). Obratnaja zadacha JeJeG i klinicheskaja jelektrojencefalografija (kartirovanie i lokalizacija istochnikov jelektricheskoj aktivnosti mozga). Moscow: «MEDpress-inform», 624.

Mirowski, P., Madhavan, D., LeCun, Y., Kuzniecky, R. (2009). Classification of patterns of EEG synchronization for seizure prediction. Clinical Neurophysiology, 120 (11), 1927–1940. doi: 10.1016/j.clinph.2009.09.002

Majorov, O. Ju., Fenchenko, V. N. (2008). Issledovanie biojelektricheskoj aktivnosti mozga s pozicij mnogorazmernogo linejnogo i nelinejnogo analiza JeJeG. Klinicheskaja informatika i telemedicina, 4 (5) 12–20.

Beloshickaja, O. K. (2015). Issledovanie povedenija nejronnoj seti golovnogo mozga pri razlichnyh patologijah s pomoshh'ju metodov nelinejnoj dinamiki. Sistemnyj analiz i informacionnye tehnologi, 48–49.

Dolia, V. K., Enhlezi, I. P., Afanasieva, I. A. (2011). Vplyv informatsiinoho navantazhennia na parametry osnovnoi diialnosti vodiiv (zbudzhuvalni protsesy). Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (2 (49)), 65–68. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/1887/1782

Nicolaou, N., Georgiou, J. (2012). Detection of epileptic electroencephalogram based on Permutation Entropy and Support Vector Machines. Expert Systems with Applications, 39 (1), 202–209. doi: 10.1016/j.eswa.2011.07.008

Malineckij, G. G., Potapov, A. B. (2002). Sovremennye problemy nelinejnoj dinamiki. Moscow, 360.

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-04-24

Номер

Том 50 (2016)

Розділ

Автоматизація та управління механіко-технологічними системами та комплексами

Ліцензія

Авторське право (c) 2017 Оксана Костянтинівна Білошицька

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.