350 руб
Журнал «Биомедицинская радиоэлектроника» №8 за 2013 г.
Статья в номере:
Типологизация энергетических показателей локальных максимумов матрицы вейвлет-коэффициентов на электроэнцефалограмме
Ключевые слова: электроэнцефалограмма цепочка локальных максимумов вейвлет-анализ локальный спектр
Авторы:
Я.А. Туровский - к.м.н., доцент, кафедра цифровых технологий, руководитель лаборатории информационных технологий в медицине, факультет компьютерных наук, Воронежский государственный университет. E-mail: yaroslav_turovsk@mail.ru С.Д. Кургалин - д.ф.-м.н., зав. кафедрой цифровых технологий, факультет компьютерных наук,Воронежский государственный университет. E-mail: kurgalin@bk.ru А.Г. Семёнов - магистрант, кафедра цифровых технологий, факультет компьютерных наук, Воронежский государственный университет. E-mail: revolution@mail.ru
Аннотация:
Проведена типологизация динамики энергетических значений максимумов локальных спектров электроэнцефалограмм (ЭЭГ), представлены и проанализированы её результаты. Определено, что вклад в сигнал ЭЭГ активности определенных структур головного мозга и изменение этого вклада во времени можно определить по вейвлетным энергетическим диаграммам (локальным спектрам, скейлограммам), которые являются важным информативным элементом обработки ЭЭГ. Предложены алгоритмы усреднения цепочек локальных максимумов (ЦЛМ) спектров по энергии. Выявлено пять типов динамики поведения энергетических максимумов ЦЛМ. Проведено предварительное картирование выявленных типов ЦЛМ применительно к ряду задач, решаемых испытуемыми.
Страницы: 52-59
Список источников

  1. van Vugt M.K., Sederberg P.B., Kahana M.J. Comparison of spectral analysis methods for characterizing brain oscillations // Journal of Neuroscience Methods. 2007. V. 162. P. 49-63.
  2. Bruns A. Fourier-, Hilbert- and wavelet-based signal analysis: are they really different approaches - // Journal of Neuroscience Methods. 2004. V. 137. P. 321-32.
  3. Feng Zhou-Yan.Analysis of Rat Electroencephalogram during Slow Wave Sleep and Transition Sleep Using Wavelet Transform // Acta Biochimica et Biophysica Sinica. 2003. V. 35(8). P. 741-746.
  4. Суворов Н.Б., Божокин С.В. Информативность колебательных переходных процессов в электроэнцефалограмме человека// Информационно-управляющие системы. 2009. № 1. С. 66-70.
  5. Николаев А.Р., Иваницкий Г.А., Иваницкий А.М. Исследование корковых взаимодействий в коротких интервалах времени при поиске вербальных ассоциаций // Журнал высшей нервной деятельности. 2000. Т. 50. № 1. С. 44 - 61.
  6. Minchev Z., Dukov G., Georgiev S. EEG Spectral Analysis in Serious Gaming: An Ad Hoc Experimental Application // Bioautomation. 2009. V. 13 (4). P. 79-88.
  7. Гнездицкий В.В. Обратная задача ЭЭГ и клиническая электроэнцефалография. М.: МЕДпресс-информ. 2004. 626 с.
  8. Мурашко В.В., Струтынский А.В. Электрокардиография. М.: МЕДпресс-инфом. 2001. 324 с.
  9. Туровский Я.А. Программа PikWave1.0. Зарегистрирована в Российском агентстве по патентам и товарным знакам, регистрационный № 2006613500.
  10. Туровский Я.А, Семёнов А.Г., Киселева Е.В., Хороших Н.В. Программа Wavemax 1.0. Зарегистрирована в Российском агентстве по патентам и товарным знакам, регистрационный № 2012614720.
  11. Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Вахтин А.А. Обработка сигнала электроэнцефалограммы на основе анализа частотных зависимостей и вейвлет-преобразования // Биомедицинская радиоэлектроника. 2012. № 12. С. 39-45.
  12. Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Максимов А.В., Семёнов А.Г. Анализ электроэнцефалограмм на основе исследования изменяющейся во времени структуры локальных максимумов матрицы вейвлет-коэффициентов // Вестник Воронежского государственного университета. Сер. Системный анализ и информационные технологии. - 2012. № 2. С. 69-73.
  13. Гнездицкий В.В.Вызванные потенциалы мозга в клинической практике. Таганрог: ТРТУ. 1997. 252 с.
  14. Зенков Л.Р. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). М.: МЕДпресс-информ. 2011. 356 с.
  15. Основы психофизиологии: Учебник / Отв. ред. Ю.И. Александров. М.: ИНФРА-М. 1997. 349 с.