И.И. Титова1

1 Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (Санкт-Петербург, Россия)
1 iititova@etu.ru

Постановка проблемы. Эпилепсия – одно из наиболее распространенных неврологических заболеваний, характеризующихся внезапными и непредсказуемыми приступами, что создает высокие риски травматизации и даже вероятности летальных случаев. Существующие методы мониторинга (видео-ЭЭГ-анализ) неприменимы для длительного использования в повседневной жизни, а носимые устройства ограничены мономодальным анализом и не обеспечивают достаточной точности детекции, особенно немоторных форм приступов.

Цель. Разработать метод мультимодального анализа электрофизиологических сигналов (электроэнцефалограммы, фотоплетизмограммы/электрокардиограммы) для раннего выявления эпизодов эпилептических приступов в условиях мониторинга с помощью носимого устройства.

Результаты. Проведен систематический анализ патофизиологии эпилептических приступов, подтвердивший закономерную связь корковых разрядов с вегетативными реакциями, причем последние часто опережают проявления на электроэнцефалограмме. Определен набор информативных признаков для каждого типа сигнала (спектральные компоненты ЭЭГ, параметры вариабельности сердечного ритма, морфология пульсовой волны), пригодных для автоматизированного анализа в режиме реального времени. Выполнен обзор современных носимых технологий, показывающий отсутствие интегральных решений, совмещающих несколько объективных методов выявления эпиприступов на основе электрофизиологических сигналов в удобном форм-факторе. На основе полученных данных сформулирована концепция гибридного носимого устройства и обоснованы требования к его архитектуре.

Практическая значимость. Предложенный и описанный в работе подход закладывает теоретическую и алгоритмическую базу для создания отечественного аппаратно-программного комплекса персонализированного мониторинга эпилептических приступов, способного повысить достоверность и своевременность их детекции, снизить риск внезапной смерти и улучшить качество жизни пациентов.

Титова И.И. Метод мониторинга эпилептических приступов с помощью мультимодального анализа электрофизиологических показателей человека // Биомедицинская радиоэлектроника. 2026. T. 29. № 3. С. 131−135. DOI: https:// doi.org/10.18127/ j156 04136-202603-23

1. Fisher R.S. et al. Epileptic seizures and epilepsy: definitions proposed by the International League Against Epilepsy (ILAE). Epilepsia. 2005. V. 46. № 4. P. 470–472.
2. Ryvlin P. et al. Incidence and mechanisms of cardiorespiratory arrests in epilepsy monitoring units (MORTEMUS). The Lancet Neurology. 2013. V. 12. № 10. P. 966–977.
3. Baumgartner C., Koren J.P., Rothmayer M. Automatic Computer-Based Detection of Epileptic Seizures. Frontiers in Neurology. 2018. V. 9. P. 639.
4. Onorati F. et al. Multicenter clinical assessment of improved wearable multimodal convulsive seizure detectors. Epilepsia. 2017. V. 58. № 11. P. 1870–1879.
5. Beniczky S. et al. Automated seizure detection with noninvasive wearable devices: A systematic review and meta-analysis. Epilepsia. 2022. V. 63. № 8. P. 1930–1941.
6. Guerrero-Aranda A. et al. Bridging the Gap in Tonic Seizure Detection: A Systematic Review and Meta-Analysis of Automatic Detection Systems. Journal of Clinical Neurophysiology. 2025. V. Publish Ahead of Print.
7. Devinsky O. et al. Epilepsy and the autonomic nervous system. Epilepsy & Behavior. 2019. V. 101. Pt B. P. 106511.
8. Leutmezer F. et al. Electrocardiographic changes at the onset of epileptic seizures. Epilepsia. 2003. V. 44. № 3. P. 348–354.
9. Zijlmans M. et al. Heart rate changes and ECG abnormalities during epileptic seizures: prevalence and definition of an objective clinical sign. Epilepsia. 2002. V. 43. № 8. P. 847–854.
10. Leung H. et al. Ictal tachycardia: The head–heart connection. Seizure. 2014. V. 23. № 7. P. 496–505.
11. Cheung F., Pearl P.L., Stamoulis C. Novel Seizure Biomarkers in Continuous Electrocardiograms from Pediatric Epilepsy Patients. Conference Proceedings. 2026.
12. Persson H. et al. Changes in heart rate variability during tonic-clonic seizures. Epilepsy Research. 2012. V. 100. № 1–2. P. 109–113.