О.Ю. Панищев1, С.А. Дёмин2, И.М. Лернер3, Р.Р. Латыпов4

1,2,4 Казанский (Приволжский) федеральный университет (г. Казань, Россия)

3 Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ (г. Казань, Россия)

1 opanischev@gmail.com; 2 serge_demin@mail.ru; 3 aviap@mail.ru; 4 rlatmail@gmail.com

Постановка проблемы. В настоящее время радиотехнические методы анализа электрических сигналов биологической природы активно применяются при диагностики широкого спектра заболеваний и для оценки физиологических состояний человека. Среди большого числа социально-значимых патологий центральной нервной системы человека особое место занимает эпилепсия, характеризующаяся внезапно возникающими судорожными приступами. Так как подобные приступы характерны для множества различных патологий, возникает проблема более точной диагностики эпилепсии. Одна из актуальных задач при выявлении эпилепсии заключается в поиске диагностически значимых критериев во время интериктального периода, т.е. в промежутке времени между приступами. На сегодняшний день клинические методы диагностики эпилепсии в течение интериктального периода отсутствуют, хотя в ряде исследований было установлено, что данная патология может быть обнаружена на основе анализа взаимодействия различных областей коры головного мозга. В ранее проведенных исследованиях авторами данной работы были продемонстрированы возможности формализма функций памяти в поиске диагностических критериев эпилепсии в интериктальный период посредством использования электроэнцефалографии как на основе анализа отдельных сигналов, так и при изучении их перекрестных корреляций.

Цель. Выполнить дополнительное исследование релаксационных характеристик сигналов, полученных с помощью электроэнцефалографии, применительно к диагностике эпилепсии в интериктальный период.

Результаты. Введен новый диагностический маркер эпилепсии на основе релаксационного параметра в рамках формализма функций памяти для случая перекрестных корреляций. Показано, что в дополнение к ранее полученным результатам данный параметр может определять диагностически значимые точки и комбинации сенсоров. Предложен новый подход для диагностики эпилепсии посредством анализа сигналов электроэнцефалографии.

Практическая значимость. Представленный подход позволяет получить более разносторонние диагностические критерии для диагностики эпилепсии во время интериктального периода.

Работа подготовлена в рамках выполнения работ по приоритету-2030.

Панищев О.Ю., Дёмин С.А., Лернер И.М., Латыпов Р.Р. Маркеры эпилепсии на базе анализа релаксационных параметров биомедицинских сигналов // Радиотехника. 2024. Т. 89. № 1. С. 80−86. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202501-07

1. Брусиловский Л.И., Брюховецкий А.С., Кожин С.П. и др. Метод регистрации нетеплового микроволнового излучения головного мозга человека // Электромагнитные волны и электронные системы. 2020. Т. 25. № 3. С. 37-56. DOI: 10.18127/j15604128-202003-05.
2. Дахва М.С. Алгоритм с адаптивным обнаружением признаков QRS-комплекса ЭКГ-сигнала на основе вейвлет-преобразо-вания // Электромагнитные волны и электронные системы. 2020. Т. 25. № 4. С. 37-45. DOI: 10.18127/j15604128-202004-05.
3. Алдонин Г.М., Черепанов В.В. Вейвлет-интроскопия Биосистем организма человека // Цифровая обработка сигналов.
   2022. № 3. С. 72-76.
4. Грузевич Ю.К., Ачильдиев В.М., Евсеева Ю.Н., Бедро Н.А. Исследование пиков кардиосигналов различной природы // Биомедицинская радиоэлектроника. 2021. Т. 24. № 6. С. 5-16. DOI: 10.18127/j15604136-202106-01.
5. Берловская Е.Е., Черкасова О.П., Ожередов И.А. и др. Новый подход к терагерцевой диагностике психоэмоционального состояния человека // Квантовая электроника. 2019. Т. 49. № 1. С. 70-77.
6. Щербакова Т.Ф., Горохов С.Н. Спектральный метод обнаружения и различения желудочковых видов аритмий на основе анализа спектра электрокардиосигнала // Вестник Казанского гос. технич. ун-та им. А.Н. Туполева. 2021. Т. 77. № 1. С. 118-121.
7. Горохов С.Н., Щербакова Т.Ф., Коробков А.А. и др. Телеметрическая система мониторинга состояния водителей транспортных средств на основе анализа электрокардиосигнала // Вестник Казанского гос. технич. ун-та им. А.Н. Туполева. 2019. Т. 75. № 3. С. 140-143.
8. Щербакова Т.Ф., Седов С.С., Горохов С.Н. и др. Спектральный анализ электрокардиосигнала с целью обнаружения желудочковых аритмий // Вестник Казанского гос. технич. ун-та им. А.Н. Туполева. 2018. Т. 74. № 3. С. 101-106.
9. Брутян А.Г., Максимова М.Ю., Шалиманова Е.В., Белякова-Бодина А.И. Физиологические и патологические ЭЭГ-паттерны сна и бодрствования у пациентов в отдаленном периоде ишемического инсульта // Нервные болезни. 2020. Т. 3. С. 32-38.
10. Максимова М.Ю., Брутян А.Г., Шалиманова Е.В. Эпилепсия в структуре пароксизмальных состояний после ишемического инсульта // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2020. Т. 14. № 3. С. 11–20.
11. Дик О.Е., Ноздрачев А.Д. Динамика паттернов электрической активности мозга при нарушениях его функционального состояния // Успехи физиологических наук. 2020. Т. 51. № 2. С. 68-87. – DOI: 0.31857/S0301179820020046.
12. Грищенко А.А., Сысоева М.В., Сысоев И.В. Определение основного временного масштаба эволюции информационных свойств сигнала локальных потенциалов мозга при абсансной эпилепсии // Известия вузов. ПНД. 2020. Т. 28. С. 98-110.
13. Гуляев С.А., Климанов С.Г., Г. А. Гермашев Г.А., Ханухова Л.М., Гармаш А.А. Вопрос сохранения интериктальной активности в длительных ЭЭГ-исследованиях эпилепсии // Медицина экстремальных ситуаций. 2024. Т. 2. С. 140-150.
14. Chang B.S., Lowenstein D.H. Epilepsy // The New England Journal of Medicine. 2003. V. 349. P. 1257-1266.
15. Sander J.W., O’Donoghue M.F. Epilepsy: getting the diagnosis right // British Medical Journal. 1997. V. 314. P. 158-1-9.
16. Mormann F., Lehnertz K., David P., Elger C.E. Mean phase coherence as a measure for phase synchronization and its application to the EEG of epilepsy patients // Physica D. 2000. V. 144. P. 358-369.
17. Bhattacharya J. Reduced degree of long-range phase synchrony in pathological human brain // Acta Neurobiologiae Experimentalis. 2001. V. 61. P. 309-318.
18. Demin S.A., Panischev O.Yu., Timashev S.F., Latypov R.R. Analysis of Interictal EEG Signal Correlations for Diagnostics of Epilepsy // Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics. 2020. V. 84. № 11. Р. 1349–1353.
19. Panischev O.Yu., Demin S.A., Bhattacharya J. Cross-correlation markers in stochastic dynamics of complex systems // Physica A. 2010. V. 389. P. 4958-4969.