Способы и системы определения сигнальных маркеров психогенных психических расстройств тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, доктор наук Тычков Александр Юрьевич

• Тычков Александр Юрьевич
• доктор наук
• 2019

Оглавление диссертации доктор наук Тычков Александр Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СПЕЦИФИКА И ПРОБЛЕМЫ ДИАГНОСТИКИ ПСИХОГЕННЫХ ПСИХИЧЕСКИХ РАССТРОЙСТВ

Вводные замечания

1.1. Актуальность диагностики психического здоровья

1.2. Классификация факторов развития психических расстройств

1.3. Основные приоритеты развития науки в области сохранения психического здоровья

1.4. Оценка эффективности известных способов и систем

диагностики психических расстройств

1.5. Анализ биологических сигнальных систем

1.6. Анализ помех в исследуемых медицинских сигналах

1.7. Систематизация методов предварительной обработки и обнаружения информативно-значимых параметров исследуемых сигналов

1.8. Выводы по главе

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДИКИ КОМПЛЕКСНОЙ ОБРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ СИГНАЛОВ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ПСИХОФИЗИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ

Вводные замечания

2.1. Разработка протокола исследования

2.2. Формирование экспериментальной и контрольной групп пациентов

2.3. Разработка верифицированных баз данных исследуемых медицинских сигналов

2.4. Методика комплексной обработки исследуемых

медицинских сигналов

2.5. Обоснование выбора метода обработки для исследования психофизического состояния здоровья человека

2.6. Критический анализ модификаций преобразования

Гильберта-Хуанга, обоснование достоинств и недостатков

2.7. Система оценок функционирования разрабатываемых способов

и систем исследования психофизического состояния здоровья

2.8. Выводы по главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СПОСОБОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СИГНАЛЬНЫХ МАРКЕРОВ ПСИХОГЕННЫХ ПСИХИЧЕСКИХ РАССТРОЙСТВ

Вводные замечания

3.1. Совершенствование преобразования Гильберта-Хуанга с адаптивной множественной декомпозицией по частоте дискретизации сигнала и шума

3.2. Способ подавления высокочастотных и низкочастотных помех

на электрокардиосигналах

3.3. Способ определения начала возникновения психотравмирующей ситуации на электрокардиосигналах

3.4. Способ подавления помех от моргания глаз

на электроэнцефалографических сигналах

3.5. Обнаружение сигнальных маркеров психогенных психических расстройств на электроэнцефалографических сигналах

3.5.1. Способ принятия решений о наличии признаков психогенных психических расстройств по конечному числу амплитудно-временных составляющих сигнала

3.5.2. Способ принятия решений о наличии признаков психогенных психических расстройств по среднему значению энергии ритмов

3.6. Способ сегментации речевого сигнала при психогенных психических расстройствах

3.7. Способ определения частоты основного тона речевого сигнала

3.8. Выводы по главе

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ СПОСОБОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СИГНАЛЬНЫХ МАРКЕРОВ ПСИХОГЕННЫХ ПСИХИЧЕСКИХ РАССТРОЙСТВ

Вводные замечания

4.1. Формирование данных исследования

4.2. Выбор программной среды разработки

4.3. Исследование усовершенствованного

преобразования Гильберта-Хуанга

4.4. Исследование амплитудно-временных составляющих электрокардиосигналов в период психотравмирующей ситуации

4.5. Спектральное представление информации о психическом

здоровье человека на электрокардиосигналах

4.6. Анализ электроэнцефалографических сигналов у пациентов

с психогенными психическими расстройствами

4.7. Исследование усовершенствованного преобразования Гильберта-Хуанга в задачах разделения сигнала на ритмы

4.8. Корреляционная зависимость частоты основного тона от периода возникновения психотравмирующей ситуации

4.9. Исследование достоверности определения психогенных психических расстройств на исследуемых медицинских сигналах

4.10. Выводы по главе

ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ МЕДИЦИНСКИХ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Вводные замечания

5.1. Актуальность разработки имитационных моделей медицинских диагностических систем

5.2. Применение приложения Biomedical Toolkit для разработки имитационных моделей

5.3. Имитационная модель системы измерения параметров электрокардиосигналов и сигналов пульсовой волны

5.4. Имитационная модель системы измерения ритмов

электроэнцефалографических сигналов

5.5. Имитационная модель системы обработки речевых сигналов

5.6. Выводы по главе

ГЛАВА 6. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ОБСЛЕДОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА

Вводные замечания

6.1. Обоснование разработки системы предварительного

обследования состояния здоровья человека

6.2. Критический анализ известных систем диагностики

состояния здоровья

6.3. Концепция и структура системы предварительного

обследования состояния здоровья человека «Терминал здоровья»

6.3.1. Узел измерения артериального давления

6.3.2. Узел вычисления индекса массы тела

6.3.3. Узел биоимпедансного анализа состава тела

6.3.4. Узел бесконтактного измерения температуры тела

6.4. Пользовательский интерфейс системы предварительного обследования состояния здоровья человека

6.5. Обоснование функциональных узлов системы «Терминал здоровья»

6.6. Выводы по главе

ГЛАВА 7. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПСИХОФИЗИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА

Вводные замечания

7.1. Обзор и анализ известных систем - нейроинтерфейсов

7.2. Патентный анализ систем исследования психофизического

состояния здоровья человека

7.3. Основы построения системы исследования психофизического состояния здоровья человека

7.4. Разработка структуры и формирование технических требований

к системе

7.5. Разработка функциональных узлов и пользовательского

интерфейса системы

7.6. Выводы по главе

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. ИНФОРМАЦИОННЫЙ ЛИСТ И СОГЛАСИЕ ПАЦИЕНТА НА ПРОВЕДЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. ЛИСТИНГ ПРОГРАММЫ СИСТЕМЫ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ОБСЛЕДОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ В. ГРАФИЧЕСКИЙ ИНТЕРФЕЙС СИСТЕМЫ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ОБСЛЕДОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. ГРАФИЧЕСКИЙ ПРОМЫШЛЕННЫЙ ДИЗАЙН СИСТЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПСИХОФИЗИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ Д. ЛИСТИНГ ПРОГРАММЫ УСОВЕРШЕНСТВОВАННОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

ГИЛЬБЕРТА-ХУАНГА

ПРИЛОЖЕНИЕ Е. ДОКУМЕНТЫ, ПОДТВЕРЖДАЮЩИЕ ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Способы и системы определения сигнальных маркеров психогенных психических расстройств»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. В России и мире в настоящее время сложилась весьма тревожная ситуация: в структуре патологий и смертности населения доминируют сердечно-сосудистые и онкологические заболевания, при которых каждый человек либо перенес, либо подвержен развитию психических расстройств. Ежедневно на каждого человека оказывает воздействие сумма различных факторов, имеющих стрессовый характер, что приводит к появлению психогенных психических расстройств (ППР). Установлено, что до 50 % психических расстройств не регистрируется в условиях первичного медицинского осмотра. Причинами этому, как правило, становятся настороженность пациентов к самооценке здоровья и непризнание ими наличия психического расстройства. Подтверждением данного факта является массовая стрельба подростков в образовательных учреждениях, последняя произошла в г. Керчи в 2018 г.

Диагностика психического здоровья человека является междисциплинарным направлением исследования, находящимся на стыке медицинских, психологических, социальных и инженерных наук. При определении ППР необходимо учитывать значение сложившегося взаимодействия различных биологических сигнальных систем: сердечно-сосудистой, центральной нервной и системы органов речевого аппарата, являющихся индикаторами психического здоровья человека. Носителями полезной информации рассматриваемых биологических сигнальных систем являются электрокардиосигнал (ЭКС), электроэнцефалографический (ЭЭС) и речевой сигнал (РС).

F. Agrafioti, И. А. Лапин и другие ученые исследовали влияние психотравмирующих факторов на работу сердечно-сосудистой системы. S. Olbrish, М. В. Угрюмов и другие исследователи оценивали работу центральной нервной системы по анализу ЭЭС. L. Low, О. О. Кислова и другие разработчики проводили исследования РС для диагностики психофизического состояния человека. Отмечая высокую значимость трудов известных ученых и

наличие разработанных подходов к рассмотрению отдельных вопросов в области оценки физиологических и патологических процессов, протекающих в организме, до настоящего времени отсутствует комплексный подход обработки медицинских сигналов разной природы. Кроме того, представление полной информации о психическом здоровье пациента и постановка диагноза путем анализа только одного вида сигнала в ряде случаев не дают достоверного результата.

Важным этапом разработки методики обработки медицинских сигналов является определение и выбор сигнальных маркеров ППР. Известны различные маркеры, регистрируемые на ЭКС, ЭЭС и РС, позволяющие повысить достоверность постановки диагностического заключения. Однако информация о них ограничена пациентами одной группы нозологии и у многих авторов противоречива. Маркеры различаются в зависимости от клинической картины и индивидуальных параметров пациента.

Совершенствование и разработка новых способов и систем диагностики психофизического состояния здоровья человека являются актуальными задачами современной клинической медицины и медицинского приборостроения, национального проекта «Наука» и «Здравоохранение», соответствуют направлению Стратегии научно-технологического развития РФ «Переход к персонализированной медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов». Указанные причины обусловили актуальность темы диссертационной работы.

Степень разработанности темы исследований. Современный уровень развития вычислительной техники обеспечил широкое применение методов цифровой обработки сигналов в медико-биологической практике. Значительный вклад в развитие направления внесен такими учеными, как T. Horrell, S. Olbrish, V. Sakkalis, W. Tompkins, R. Williamson, Ю. А. Александровский, О. Н. Бодин, Т. В. Истомина, А. Н. Калиниченко, А. Я. Каплан, Н. Б. Костюнина, Л. Ю. Кривоногов, И. А. Лапин, А. А. Михеев, О. В. Мельник, А. П. Немирко,

В. Г. Никитаев, Л. Т. Сушкова, С. В. Фролов и др. Решением вопросов цифровой обработки медицинских сигналов занимаются отечественные научные школы: ВлГУ (г. Владимир), МФТИ (г. Долгопрудный), МГУ им. М. В. Ломоносова (г. Москва), НИЯУ МИФИ (г. Москва), ПГУ (г. Пенза), РГРТУ (г. Рязань), НМИЦ ПН им. В. М. Бехтерева (г. Санкт-Петербург), СПбГЭТУ «ЛЭТИ» (г. Санкт-Петербург), ТГТУ (г. Тамбов) и др.

Несмотря на значительные успехи развития методов цифровой обработки медицинских сигналов, существует проблема их эффективной реализации, связанная с нелинейностью и нестационарностью исследуемых сигналов, что не позволяет описать сигнал четкой аналитической функцией в различных временных, частотных и энергетических представлениях и затрудняет выявление маркеров ППР.

Кроме того, на сегодняшний день известно огромное количество разнообразных систем диагностики состояния здоровья человека: проводные и беспроводные, суточного мониторирования и экспресс-диагностики. Однако до настоящего времени отсутствуют системы объективной диагностики психофизического состояния здоровья, особенно в условиях длительного удаленного мониторинга и свободной двигательной активности человека.

Целью диссертационного исследования являются решение важной научно-технической проблемы развития теории обработки медицинских сигналов на основе использования усовершенствованного преобразования Гильберта-Хуанга и разработка новых способов определения сигнальных маркеров наличия психогенных психических расстройств для совершенствования медицинских систем диагностики психофизического состояния здоровья человека.

Задачи исследования:

1. Систематизация современных достижений в области решения проблем исследования психофизического состояния здоровья и требований к разработке способов и алгоритмов, инструментальных и программных средств предварительной обработки медицинских сигналов и обнаружения неспецифических патологических изменений психического здоровья.

2. Разработка методики комплексной обработки разнообразных медицинских сигналов для исследования психофизического состояния здоровья человека, обеспечивающей повышение достоверности диагностики ППР в условиях свободной двигательной активности.

3. Создание электронно-цифровой базы исследуемых медицинских сигналов, обеспечивающей репрезентативную выборку сигналов пациентов с ППР (МКБ-10 «Невротические, связанные со стрессом расстройства») для проведения исследований способов и систем определения сигнальных маркеров ППР.

4. Усовершенствование преобразования Гильберта-Хуанга, обеспечивающего повышение достоверности адаптивного обнаружения существующих, выявление новых сигнальных маркеров ППР и создание систем исследования психофизического состояния здоровья человека.

5. Разработка и исследование способов предварительной обработки и обнаружения изменений амплитудно-временных, частотных и энергетических характеристик медицинских сигналов, обеспечивающих высокий уровень подавления помех и идентификацию сигнальных маркеров ППР.

6. Определение новых, неспецифических сигнальных маркеров ППР на исследуемых медицинских сигналах, позволяющих систематизировать пациентов по нозологическим группам, что обеспечит оперативность принятия диагностических решений врачом.

7. Разработка имитационных моделей медицинских диагностических систем (ИММДС) цифровой обработки медицинских сигналов для исследования психофизического состояния здоровья человека и обучения персонала.

8. Разработка систем исследования психофизического состояния здоровья человека, позволяющих регистрировать медицинские сигналы (ЭКС, ЭЭС, РС), определять сигнальные маркеры ППР и оповещать пациента и врача о возможном наступлении критического состояния здоровья.

Объектом исследования являются системы диагностики психофизического состояния здоровья человека и определения ППР.

Предмет исследования: способы и алгоритмы, инструментальные и программные средства обработки и определения маркеров исследуемых медицинских сигналов при ППР.

Методы исследования. Использованы современные математические методы цифровой обработки медицинских сигналов (преобразование Фурье, вейвлет-преобразование, декомпозиция на эмпирические моды, спектральный анализ Гильберта), программирование в средах математического моделирования ЫайаЪ и графического проектирования LabView. Для обработки регистрируемых данных использовалась среда программирования ЯБшШв.

Научная новизна:

1. Впервые разработана методика комплексной обработки медицинских сигналов для исследования психофизического состояния здоровья человека, включающая этапы регистрации, адаптивной обработки и определения неспецифических сигнальных патологических маркеров по трем видам медицинских сигналов (ЭКС, ЭЭС, РС) пациентов с ППР, обеспечивающая оперативность принятия диагностических решений.

2. Впервые создана электронно-цифровая база исследуемых медицинских сигналов экспериментальной и контрольной групп пациентов с ППР (МКБ-10 F40-48 «Невротические, связанные со стрессом расстройства») с представлением результатов измерений по нозологическим группам, возрасту и полу пациента.

3. Усовершенствовано преобразование Гильберта-Хуанга, отличающееся использованием адаптивной множественной декомпозиции по частоте дискретизации сигнала и шума, позволяющее снизить уровень частотного смешивания амплитудно-временных составляющих и повысить достоверность обнаружения сигнальных маркеров ППР.

4. Разработаны способы предварительной обработки исследуемых медицинских сигналов, позволяющие снизить уровень помех в ЭКС, ЭЭС и РС за счет использования классического преобразования Гильберта-Хуанга с адаптивной двумерной и трехмерной пороговой обработкой амплитудно-временных составляющих и поверхности энергетической плотности сигналов.

5. Разработаны способы определения сигнальных маркеров ППР с использованием усовершенствованного преобразования Гильберта-Хуанга, обеспечивающие обнаружение характерных неспецифических маркеров исследуемых медицинских сигналов, регистрируемых в различных частотных и энергетических представлениях.

6. Разработаны имитационные модели медицинских диагностических систем, отличающиеся введением дополнительно этапов пороговой обработки, фильтрации и измерения информативно-значимых параметров ЭКС, ЭЭС и РС и обеспечивающие проведение исследования психофизического состояния здоровья человека и совершенствование систем функциональной диагностики.

7. Предложена новая концепция разработки системы исследования психофизического состояния здоровья человека, позволяющая регистрировать физиологические и психометрические показатели и оповещать пациента и врача о возможном наступлении критического состояния здоровья.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

1. Разработана методика комплексной обработки медицинских сигналов, заключающаяся в регистрации и анализе трех видов сигналов (ЭКС, ЭЭС, РС) и определении сигнальных маркеров ППР, реализующая методологический подход исследования психофизического состояния здоровья человека в клиническую практику врача-психиатра с целью оперативности принятия диагностических решений.

2. Создана электронно-цифровая база сигналов (ЭКС, ЭЭС, РС) пациентов экспериментальной (420 человек) и контрольной (470 человек) групп, предназначенная для использования в исследовательских задачах цифровой обработки медицинских сигналов и обеспечения доступа специалистов к зарегистрированным физиологическим сигналам.

3. Разработаны программные средства предварительной обработки и обнаружения информативно-значимых параметров исследуемых медицинских сигналов в средах ЫайаЪ и ЕБЫйю для использования в системах исследования психофизического состояния здоровья человека.

4. Дифференцирован процесс обработки исследуемых медицинских сигналов путем применения классического и усовершенствованного преобразования Гильберта-Хуанга для решения задач предварительной обработки и определения сигнальных маркеров ППР соответственно.

5. Разработаны имитационные модели медицинских диагностических систем в среде LabView, предназначенные для визуализации и обработки исследуемых медицинских сигналов, а также для использования в качестве симуляторов диагностических устройств в исследовательских целях и повышения квалификации технических специалистов и медицинских работников.

6. Создан макетный образец системы предварительного обследования состояния физиологического здоровья человека «Терминал здоровья», предназначенный для регистрации основных показателей жизнедеятельности и повышения достоверности диагностики ППР.

7. Создан и испытан макетный образец системы исследования психофизического состояния здоровья человека «Мультинейроинтерфейс», позволяющий регистрировать и осуществлять анализ медицинских сигналов в режиме реального времени и свободной двигательной активности, и оповещать пациента и врача о возможном наступлении критического состояния здоровья.

Положения, выносимые на защиту:

1. Методика комплексной обработки сигналов для исследования психофизического состояния здоровья человека, заключающаяся в регистрации, предварительной обработке и анализе исследуемых сигналов посредством классического и усовершенствованного преобразования Гильберта-Хуанга, повышающая достоверность определения сигнальных маркеров ППР.

2. Электронно-цифровая база медицинских сигналов, применяемая для исследования способов определения сигнальных маркеров ППР, состоящая из 7120 ЭЭС, 5340 ЭКС, 1780 речевых предложений пациентов различных возрастных, гендерных и нозологических групп.

3. Усовершенствованное преобразование Гильберта-Хуанга с адаптивной множественной декомпозицией по частоте дискретизации сигнала и шума, позволяющее снизить уровень частотного смешивания амплитудно-временных составляющих для ЭКС до 3 %, для ЭЭС до 5 %, для РС до 1 % и предназначенное для повышения достоверности определения сигнальных маркеров ППР.

4. Способы предварительной обработки и определения сигнальных маркеров ППР, обеспечивающие снижение уровня наиболее характерных помех для исследуемых сигналов и определение неспецифических сигнальных маркеров ППР: энергия амплитудно-временных составляющих и поверхности энергетической плотности ЭКС; среднее значение амплитуды ЭКС; количество амплитудно-временных составляющих ЭКС; среднее значение амплитуды ЭЭС для первого и второго отведений; значение амплитуды альфа-ритма в затылочной области, дельта-ритма в лобной области; значение частоты основного тона; значение продолжительности произношения гласных звуков; значение ЧСС; значение амплитуды сегмента БТ; значение амплитуды зубца Т.

5. Имитационные модели медицинских диагностических систем, обеспечивающие адекватные виртуальные исследования способов цифровой обработки медицинских сигналов и построение методологического подхода исследования психофизического состояния здоровья человека.

6. Аппаратная реализация системы предварительного обследования состояния здоровья человека, позволяющей регистрировать основные показатели жизнедеятельности: артериальное давление, частоту сердечных сокращений, температуру и вес тела, частоту основного тона.

7. Схемотехническая реализация системы исследования психофизического состояния здоровья человека, позволяющей беспроводным путем регистрировать медицинские сигналы (ЭКС, ЭЭС, РС), определять маркеры ППР и оповещать пользователя и врача о возможном наступлении критического состояния психического здоровья.

Реализация результатов исследования. Результаты диссертационного исследования использованы и внедрены в виде:

1) верифицированной базы медицинских сигналов и способов их обработки для определения паттернов ППР ГБУЗ ОПБ им. К. Р. Евграфова;

2) способов и программ предварительной обработки медицинских сигналов, виртуальных и программных систем обработки и анализа сигналов: речевых и электрокардиосигналов МСЧ МВД России по Пензенской области;

3) способов и программ обработки медицинских сигналов и данных в средах ЫайаЬ и LabView ООО «Здоровье»;

4) способов функционирования аппаратных и программных средств системы «Терминал здоровья» ООО «Экспертная кардиологическая система»;

5) способов и программных средств цифровой обработки речевых сигналов для целей функциональной диагностики ООО «Центр коммерциализации речевых технологий»;

6) теоретических и практических выводов при подготовке студентов технических специальностей Пензенского государственного университета по направлению 12.03.01 и 12.04.01 «Приборостроение»; магистрантов, аспирантов и научных работников; при переподготовке специалистов ряда промышленных предприятий и научных организаций.

Основные результаты диссертационной работы получены при выполнении следующих НИОКР:

1. «Поиск скрытых паттернов пограничных психических расстройств и разработка системы экспресс-оценки состояния психического здоровья человека», Российский научный фонд, № 17-71-20029, 2017-2020 гг.

2. «Разработка способов и виртуальных средств адаптивной помехозащищенной обработки и обнаружения клинически значимых параметров медицинских электрических и акустических сигналов у пациентов с пограничными психическими расстройствами», грант Президента РФ для государственной поддержки российских ученых - кандидатов наук, № МК-250.2017.8, 2017-2018 гг.

3. «Определение маркеров речевых и ЭЭГ-сигналов и исследование их взаимосвязи для экспресс-диагностики психогенных состояний», Российский фонд фундаментальных исследований «Мой первый грант», № 00194 мол_а, 2016-2017 гг.

4. «Разработка и исследование медицинского многофункционального программно-аппаратного комплекса», Фонд содействия инновациям, № 0015902, 2015-2016 гг.

5. «Исследование методов, способов и средств эффективной обработки речевых сигналов при патологических отклонениях в работе системы органов дыхания и разработка программного модуля оценки и прогнозирования патологических отклонений органов дыхания для терминала здоровья "Health Point"», Фонд содействия инновациям, № 20963, 2013-2014 гг.

6. «Разработка и исследование аппаратно-программного комплекса контроля и коррекции состояния здоровья», стипендия Президента РФ в 2013-2015 гг. для молодых ученых и аспирантов, осуществляющих перспективные научные исследования и разработки по приоритетным направлениям модернизации российской экономики, № СП-5329.2013.4, 20132015 гг.

Документы о внедрении представлены в приложении Е.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских конференциях, выставках и форумах: FRUCT Conference (г. Хельсинки, Финляндия, 2017-2018); XX Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (г. Санкт-Петербург, 2017-2018); International Russian Automation Conference (г. Сочи, 2018); Конференции грантополучателей Российского научного фонда «Лидеры науки» (г. Москва, 2018); XVI Российской конференции «Распределенные информационно-вычислительные ресурсы. Наука - цифровой экономике» (г. Новосибирск, 2017); Международной конференции «Инжиниринг & Телекоммуникации - En&T» (г. Москва, 2016-2017); Международной научно-технической конференции «Методы, средства и технологии получения и

обработки измерительной информации (г. Самара, 2014-2017); Международной научно-технической конференции «Шляндинские чтения» (г. Пенза, 2014-2018); Российско-китайском молодежном форуме (г. Чэнду, Китай, 2015); Всероссийском форуме «Эффективные модели внедрения инноваций в медицинскую промышленность и здравоохранение» INNOMED (г. Пенза, 2013, 2017, 2018); Зимней школе открытого университета Сколково (г. Москва, 2014); Межрегиональной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов «Датчики и системы» (г. Пенза, 2012-2013).

Проблемы и задачи, решенные в диссертации, соответствуют областям исследования специальности 05.11.17 - «Приборы, системы и изделия медицинского назначения»:

Пункт паспорта специальности Соответствие диссертации пункту паспорта специальности

П. 1 - исследование, разработка и создание медицинской техники, изделий, инструментов, методов и способов диагностики и лечения человека П. 1.1 - предложен методологический подход исследования способов диагностики психофизического состояния человека, представленный имитационными моделями систем обработки медицинских сигналов; П. 1.2 - предложены оригинальные способы предварительной обработки и определения сигнальных маркеров ППР с использованием классического и усовершенствованного преобразования Гильберта-Хуанга

П. 2 - создание высокоэффективных инструментов, приборов, оборудования, изделий, систем, комплектов, технического и программного обеспечения средств и методов воздействия на человека П. 2.1 - создана система диагностики ППР на основе комплексной регистраии совокупности электрокардиографических, энцефалографических и речевых сигналов и принятия решения; П. 2.2 - создано программное обеспечение функционирования медицинской системы исследования психофизического состояния здоровья человека и цифровой обработки сигналов для задач персонализированной медицины

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 100 печатных трудов, из них 1 монография, 35 статей - в журналах ВАК РФ, 30 статей -в журналах, индексируемых в базах данных Scopus и Web of Science, 30 патентов на изобретения, промышленные образцы, свидетельства на программы для ЭВМ и базы данных.

Личный вклад. Все теоретические и практические результаты, основанные на разработанных способах обработки и анализа медицинских сигналов и системах исследования психофизического состояния здоровья человека, выполнены непосредственно автором или под его руководством. Автору принадлежат содержащиеся в диссертационной работе исследования усовершенствованного преобразования Гильберта-Хуанга, его практическое применение в решении задач определения амплитудно-временных, частотных и энергетических параметров медицинских сигналов. Также автору принадлежат концепция создания систем исследования психофизического состояния здоровья человека и разработанные на ее основе программные средства и имитационные модели обработки исследуемых сигналов. Единолично опубликовано шесть научных статей в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, и одна статья в журнале из международной базы данных Scopus. Автор обладает опытом руководства шестью научными проектами (НИР и ОКР) в 2013-2018 гг. при поддержке научных фондов государственной поддержки. В представленных проектах диссертант принял непосредственное участие в постановке задач и проведении теоретических и экспериментальных исследований. За высокие достижения в развитии науки, техники и образования Пензенской области А. Ю. Тычков удостоен звания «Молодой ученый года - 2018».

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 7 глав, выводов, библиографического списка из 342 наименований и 6 приложений. Общий объем работы - 316 страниц, включая 136 рисунков и 12 таблиц.

ГЛАВА 1. СПЕЦИФИКА И ПРОБЛЕМЫ ДИАГНОСТИКИ ПСИХОГЕННЫХ ПСИХИЧЕСКИХ РАССТРОЙСТВ

Вводные замечания

Для обеспечения эффективной диагностики психогенных психических расстройств необходимы совершенствование и разработка новых способов и систем регистрации и обработки информативно-значимых параметров медицинских сигналов, являющихся носителями различных биологических сигнальных систем человека. Одним из важнейших этапов создания систем функциональной диагностики является адекватный выбор сигнальных систем, обеспечивающих неинвазивную, в условиях удаленного доступа, регистрацию измерительной информации о состоянии исследуемой биологической системы.

Условия свободной двигательной активности человека также требуют создания помехозащищенных способов обработки исследуемых медицинских сигналов, обеспечивающих устойчивость к внешним артефактам и определение неспецифических сигнальных маркеров психогенных психических расстройств, и верного обоснования методов обработки исследуемых медицинских сигналов, способных приспособиться к индивидуальным особенностям и параметрам человека в условиях различных психотравмирующих воздействий.

1.1. Актуальность диагностики психического здоровья

Современная наука представляет процесс сохранения здоровья граждан как совершенствование и развитие физиологических, биологических, психических и социальных функций человека.

В настоящее время в РФ сложилась крайне тревожная ситуация: ежегодно умирают свыше двух миллионов человек, из которых 600 тысяч -трудоспособные люди до 60 лет. В структуре заболеваемости и смертности населения доминируют сердечно-сосудистые, онкологические и психические заболевания [13]. По данным Росстата [44] и Минздрава РФ [40] за период 2011-2016 гг. количество зарегистрированных пациентов с психическими

заболеваниями (психическими расстройствами, расстройствами поведения и алкогольными психозами) составило 2,3 млн человек, что на 300 тыс. человек больше, по сравнению с суммарным количеством больных сердечнососудистыми и онкологическими заболеваниями за тот же период времени (рисунок 1.1). Каждый пациент в группе сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний, как правило, либо перенес, либо подвержен пролонгированию психических расстройств в период госпитализации и лечения.

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Тычков Александр Юрьевич, 2019 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Адамов, А. П. Способ надежного питания элементов сенсорной сети от беспроводного интерфейса / А. П. Адамов, С. Г. Семенцов // Надежность и качество сложных систем. - 2018. - № 1 (21). - С. 79-83.

2. Акулов, В. А. Мехатронные системы генерации искусственной силы тяжести наземного и космического применения : монография / В. А. Акулов под ред. Г. П. Аншакова. - М., 2011. - 161 с.

3. Акулов, В. А. Модель пульсовой волны и её реализация в среде EXCEL / В. А. Акулов // Математическое моделирование и краевые задачи : тр. Третьей Всерос. науч. конф. - Самара, 2006. - С. 13-16.

4. Акулов, В. А. Непараметрический анализ в задачах охраны здоровья / В. А. Акулов // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2001. - Т. 3, № 1. - С. 147-151.

5. Алдошина, И. А. Связь акустических параметров с эмоциональной выразительностью речи и пения / И. А. Алдошина // Звукорежиссер. - 2003. - № 2.

6. Алимурадов, А. К. Алгоритмы и узлы обработки речевых команд подсистем голосового управления информационно-измерительных и управляющих систем : дис. ... канд. техн. наук: 05.11.16 / Алимурадов А. К. -Пенза, 2015. - 222 с.

7. Анализ и визуализация данных на языке R. - URL: http://kek. ksu.ru/eos/WM/kabacoff2014ru.pdf (дата обращения: 21.06.2018).

8. Антюшин, А. О. Использование технологий виртуальной реальности для определения профессиональной пригодности и подготовки кадров опасных профессий / А. О. Антюшин // Виртуальная и дополненная реальность-2016: состояние и перспективы : сб. науч. -метод. материалов, тез. и ст. конф. / под общ. ред. д-ра техн. наук, проф. Д. И. Попова. - М., 2016. - 386 с.

9. Аш, Ж. Датчики измерительных систем / Ж. Аш. - М. : Мир, 1992. -Кн.1. - 480 с.

10. База данных электрокардиосигналов. - URL: http://www.physionet.org (дата обращения: 01.03.2015).

11. Березовский, В. А. Биофизические характеристики тканей человека /

B. А. Березовский, Н. Н. Колотилов. - Киев : Наукова думка, 1990. - 48 с.

12. Борисов, С. В. Структурная организация альфа-активности ЭЭГ подростков, страдающих расстройствами шизофренического спектра /

C. В. Борисов, А. Я. Каплан, Н. Л. Горбачевская, И. А. Козлова // Журнал высшей нервной деятельности. - 2005. - № 55 (3). - С. 351-357.

13. Всемирная организация здравоохранения. - URL: http://www.who.int/ topics/depression/ru/ (дата обращения: 01.06.2016).

14. Галалу, В. Г. Методы подавления сетевых и импульсных помех в медицинской аппаратуре / В. Г. Галалу // Известия Южно-Федерального университета. Технические науки. Тематический вып.: Перспективы медицинского приборостроения. - 2009. - № 9 (98). - 259 с.

15. Гамбург, А. Л. Актуальные вопросы психиатрии / А. Л. Гамбург. -СПб. : СГУ, 1973. - 219 с.

16. Голубинский, А. Н. Выявление эмоционального состояния человека по речевому сигналу на основе вейвлет-анализа / А. Н. Голубинский // Вестник Воронежского института МВД России. - 2011. - № 3. - С. 144-153.

17. Горшков, М. Д. Классификация симуляционного оборудования / М. Д. Горшков, А. В. Федоров // Виртуальные технологии в медицине. - 2012. -№ 2 (8). - С. 23-35.

18. ГОСТ 24375-80. Радиосвязь. Термины и определения. - М. : Изд-во стандартов, 1980. - 12 с.

19. ГОСТ 30372-95. Совместимость технических средств электромагнитная. Термины и определения. - М. : Изд-во стандартов, 1997. -10 с.

20. Давыдов, В. А. Эмпирическая модовая декомпозиция сигналов с управлением по частотам разложения / В. А. Давыдов, А. В. Давыдов. -URL: http: //www.prodav.narod.ru/program.htm

21. Дарховский, Б. С. Подход к оценке сложности кривых на примере электроэнцефалограммы (ЭЭГ) / Б. С. Дарховский, А. Я. Каплан, С. Л. Шишкин // Автоматика и телемеханика. - 2002. - № 3. - С. 134-140.

22. Добеши, И. Десять лекций по вейвлетам / И. Добеши. - Ижевск : НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. - 115 с.

23. Дружкин, А. А. Моделирование сердечно-сосудистой системы в программе Simulink / А.А. Дружкин, А.А. Коробов, С.В. Фролов // Актуальные проблемы энергосбережения и эффективности в технических системах. -Тамбов, 2016. - С. 390-391.

24. Дроздов, Д. В. Автоматический анализ ЭКГ: проблемы и перспективы / Д. В. Дроздов // Здравоохранение и медицинская техника. - 2004. - № 1. -С. 48-56.

25. Дьяконов, В. П. Вейвлеты. От теории к практике / В. П. Дьяконов. -М. : СОЛОН-Р, 2002. - 423 с.

26. Заболеева-Зотова, А. В. Задача создания системы автоматизированного распознавания эмоций / А. В. Заболеева-Зотова, Ю. А. Орлова, В. Л. Розалиев, А. С. Бобков // 0STIS-2012 : материалы Междунар. науч.-техн. конф. - Минск, 2012. - С. 347-350.

27. Иванов, С. Ю. Точность измерения артериального давления по тонам Короткова / С. Ю. Иванов, Н. И. Лившиц // Вестник аритмологии. - 2005. -№ 40.

28. Информационный портал «Постановление РФ № 218». - URL: http:// p218.ru (дата обращения: 01.08.2017).

29. Информационный портал BrainLink Pro. - URL: http://o.macrotellect.com/ (дата обращения: 29.03.2018).

30. Информационный портал EMOTIV. - URL: www.emotiv.com (дата обращения: 10.04.2017).

31. Информационный портал Health Kiosk. - URL: http://www. healthkiosk.us (дата обращения: 01.08.2016).

32. Информационный портал Healthspot. - URL: https://www. healthspot.net (дата обращения: 20.11.2017).

33. Информационный портал Higi. - URL: https://higi.com (дата обращения: 23.10.2016).

34. Информационный портал Muse. - URL: http://www.choosemuse.com/ (дата обращения: 24.12.2017).

35. Информационный портал NeuroSky. - URL: http://store.neurosky.com/ products/mindset-research-tools (дата обращения 23.12.2017).

36. Информационный портал Skinvision. - URL: https://skinvision.com (дата обращения: 20.12.2018).

37. Информационный портал Stayhealthy. - URL: www.stayhealthy. com (дата обращения: 18.09.2015).

38. Информационный портал ГБУЗ «Областная психиатрическая больница им. К. Р. Евграфова». - URL: http://www.evgrafova.com (дата обращения: 21.10.2018).

39. Информационный портал компании «Нейрософт». - URL: http:// www.NeuroSoft.ru. (дата обращения: 24.02.2015).

40. Информационный портал Министерства здравоохранения РФ. - URL: https://www.rosminzdrav.ru (дата обращения: 04.06.2016).

41. Информационный портал ООО НПК фирма «Медиком МТД». - URL: http://www/medicom-mtd.com (дата обращения: 23.02.2015).

42. Информационный портал Российского научного фонда. - URL: http://рнф.рф (дата обращения: 14.11.2018).

43. Информационный портал Российского фонда фундаментальных и прикладных исследований. - URL: http://www.rfbr.ru (дата обращения: 20.01.2019).

44. Информационный портал Росстата. - URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 04.06.2016).

45. Информационный портал ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет». - URL: http://pnzgu.ru (дата обращения: 02.02.2019).

46. Информационный портал Федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы». - URL: http://fcpir.ru (дата обращения: 23.01.2019).

47. Информационный портал Федеральных государственных образовательных стандартов. - URL: http://fgosvo.ru/fgosvpo/7/6/1 (дата обращения: 29.06.2018).

48. Информационный портал Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Фонд содействия инновациям). -URL: http://www.fasie.ru (дата обращения: 09.11.2016).

49. Истомина, Т. В. Вопросы измерения параметров биологических сигналов / Т. В. Истомина, Л. Ю. Кривоногов // Информационно-измерительная техника : межвуз. сб. науч. тр. - Пенза : Изд-во ПГУ, 1998. - Вып. 23. - С. 53-59.

50. Каллан, Р. П. Основные концепции нейронных сетей / Р. П. Каллан. -М. : Мослит, 2001. - С. 288.

51. Калистратов, В. Б. Психогенные расстройства у осужденных мужчин

в исправительных колониях : дис..... канд. мед. наук / Калистратов В. Б. - М.,

2003. - 145 с.

52. Каплан, А. Я. Вариабельность ритма сердца и характер обратной связи по результату операторской деятельности у человека / А. Я. Каплан // Журнал высшей нервной деятельности. - 1999. - № 48 (6). - С. 345-350.

53. Каплан, А. Я. Динамика сегментных характеристик альфа-активности ЭЭГ человека в покое и при когнитивных нагрузках / А. Я. Каплан, С. В. Борисов // Журнал высшей нервной деятельности. - 2003. - № 53 (1). -С. 22-32.

54. Кислова, О. О. Уровни когерентности ЭЭГ человека: связь с успешностью распознавания эмоций в голосе / О. О. Кислова, М. Н. Русалова // Российский физиологический журнал. - 2008. - Т. 94, № 6. - С. 650-660.

55. Коновалова, К. Н. Математическая модель функционирования сердечно-сосудистой системы виртуальное моделирование, прототипирование и

промышленный дизайн / К. Н. Коновалова, С. В. Фролов // Материалы III Междунар. науч.-практ. конф. - Тамбов, 2016. - С. 200-204.

56. Концепция симуляционного обучения в системе медицинского образования в Российской Федерации. - М. : Изд-во Первого Московского государственного медицинского университета им. И. М. Сеченова, 2013. - 38 с.

57. Костюнина, Н. Б. Частотные характеристики спектров ЭЭГ при эмоциях / Н. Б. Костюнина, В. Г. Куликов // Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова. - 1995. - Т. 45, № 3. - С. 453-457.

58. Краснов, В. Н. Проблемы современной диагностики депрессии /

B. Н. Краснов // Неврология и психиатрия. - 2012. - № 11. - С. 3-10.

59. Кривоногов, Л. Ю. Система электрокардиографической диагностики критических состояний в условиях свободной активности пациента : дис. ... д-ра техн. наук: 05.11.17 / Кривоногов Л. Ю. - Пенза, 2017. - 412 с.

60. Куликов, Е. И. Вопросы оценки параметров сигналов при наличии помех / Е. И. Куликов. - М. : Сов. радио, 1969. - 244 с.

61. Ланнэ, А. А. Синтез систем нелинейной цифровой обработки сигналов / А. А. Ланнэ // Известия вузов. Сер.: Радиоэлектроника. - 1985. -Т. 28, № 8. - С. 7-17.

62. Лапин, И. А. ЭЭГ-маркеры депрессивных состояний / И. А. Лапин, М. В. Алфимова // Социальная и клиническая психиатрия. - 2014. - Т. 24, № 4. -

C. 340-345.

63. Лапшина, Т. Н. Психофизиологическая диагностика эмоций человека по показателям ЭЭГ : дис. ... канд. психол. наук: 19.00.02 / Лапшина Т. Н. - М. : МГУ, 2007. - 190 с.

64. Леонтьев, А. А. Психофизиологические механизмы речи / А. А. Леонтьев. - М. : Наука, 1970. - 370 с.

65. Ли, У. А. Методы автоматического распознавания речи : в 2 кн. : пер. с англ. / У. А. Ли, Э. П. Нейбург, Т. Б. Мартин, Дж. Р. Уэлч, В. У. Зу ; под ред. У. Ли. - М. : Мир, 1983. - Кн. 1. - 328 с.

66. Линдваль, В. Р. LabVIEW для радиоинженера. От виртуальной модели до реального прибора / В. Р. Линдваль, Г. И. Щербаков, Ю. К. Евдокимов. - М. : ДМК Пресс, 2007. - 400 с.

67. Лукьянов, Д. И. Система оценки психоэмоционального состояния пациента при удаленном общении / Д. И. Лукьянов // Биомедсистемы-2014. -Рязань, 2014. - С. 104-105.

68. Масяго, А. В. Чувствительность и специфичность качественных методов диагностики / А. В. Масяго // Информационный бюллетень «Новости "Вектор-Бест"». - 1997. - № 1 (3). - С. 82-85.

69. Материкин, С. В. Автоматизация физических исследований и эксперимента: компьютерные измерения и виртуальные приборы на основе LabVIEW 7 / С. В. Материкин, В. В. Каратаев, Т. А. Васьковская, П. А. Бутырин. -М. : ДМК Пресс, 2005. - 264 с.

70. Медицинские датчики и сенсоры. - URL http://www.nida.cn:37001/ pdfNL001.pdf

71. Мельник, О. В. Анализ зависимости показателей вариабельности дыхательного ритма от психоэмоционального состояния человека / О. В. Мельник, С. Ю. Панфилова // Современные технологии в науке и образовании - СТН0-2017 : сб. тр. II Междунар. науч.-техн. и науч.-метод. конф. : в 8 т. - Рязань, 2017. - С. 33-38.

72. Мельник, О. В. Выявление признаков ишемических нарушений в работе сердечно-сосудистой системы в условиях повседневной деятельности человека / О. В. Мельник // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2016. - № 6. -С. 14-20.

73. Мельник, О. В. Методы обработки и анализа электрокардиосигнала в режиме реального времени / О. В. Мельник, А. А. Михеев // Рязань : Сервис, 2010. - 128 с.

74. Методика определения стрессоустойчивости и социальной адаптации Холмса-Раге. - URL: http://vsetesti.ru/237/ (дата обращения: 09.04.2016).

75. Михайлов, В. Г. Измерение параметров речи / В. Г. Михайлов, Л. В. Златоусова. - М. : Радио и связь, 1987. - 168 с.

76. Михайлов, Е. В. Помехозащищенность информационно-измерительных систем / Е. В. Михайлов. - М. : Энергия, 1975. - 312 с.

77. Мясникова, Н. В. Обработка сигналов в системе диагностики : монография / Н. В. Мясникова, М. П. Берестень ; под ред. Е. П. Осадчего. -Пенза : Изд-во ПГУ, 1997. - 119 с.

78. Мясникова, Н. В. Подход к экспресс-вейвлет-анализу на основе адаптивной фильтрации / Н. В. Мясникова, М. П. Берестень // Приборы и системы управления. - 2004. - № 2. - С. 16-21.

79. Научно-технологическая инфраструктура Российской Федерации. Центры коллективного пользования научным оборудованием и уникальные научные установки. - URL: http://www.ckp-rf.ru/ckp/352884 (дата обращения: 12.12.2017).

80. Немирко, А. П. Обработка и автоматический анализ электрокардиосигналов / А. П. Немирко. - СПб. : Питер, 2002. - Вып. 1. -С. 34-36.

81. Нестеренко, А. К. Цифровая обработка сигналов в LabVIEW / А. К. Нестеренко, В. П. Федосов. - М. : ДМК Пресс, 2007. - 472 с.

82. Николаев, Д. В. Биоимпедансный анализ состава тела человека / Д. В. Николаев, А. В. Смирнов, И. Г. Бобринская. - М. : Наука, 2009. - 68 с.

83. Обухов, С. Г. Психиатрия / С. Г. Обухов. - М. : ГЭОТАР-Медиа, 2007. - 347 с.

84. Огнев, А. С. О возможности использования айтрекинга для инструментальной диагностики субъектных характеристик личности / А. С. Огнев, Э. В. Лихачева // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2015. - № 8-1. - С. 176-180.

85. Орлов, В. Н. Руководство по электрокардиографии / В. Н. Орлов. -М. : Медицина, 1984. - 528 с.

86. Отставнов, С. С. Исследование рынка высокотехнологичного медицинского оборудования в России: социально-экономические аспекты / С. С. Отставнов // Современные исследования социальных проблем. - 2013. -№ 1 (21). - С. 29.

87. Пат. 2003/0083583 US. Low distortion ECG filter / Kovtun E. ; опубл. 01.05.2003.

88. Пат. 2006/0235321 US. ECG filtering / Stiven Simake ; опубл. 19.10.2006.

89. Пат. 2008/0064971 US. ECG signal processor and method / Heanry R. ; опубл. 13.05.2008.

90. Пат. 20090240115 A1 US Automated profiler system for providing medical information to patients / Comp. Screening, Inc. ; опубл. 14.09.2005.

91. Пат. 2013115307 US. Kim H. Method and Apparatus for Producing a Stabilized Antimicrobial Non-toxic Electrolyzed Saline Solution Exhibiting Potential as a Therapeutic ; опубл. 10.10.2014.

92. Пат. 6,139,027 US. Method of filtering an analog ECG signal / Kai Lindecrauts ; опубл. 18.08.2006.

93. Пат. 6,381,559 US. Empirical mode decomposition apparatus, method and article of manufacture for analyzing biological signal and performing curve fitting / Norden E. Huang ; опубл. 30.04.2002.

94. Пат. 6403897 US Biosensory ergonomic chair / Comp. Screening, Inc. ; опубл. 11.06.2002.

95. Пат. 7,384,146 US. Health care kiosk having automated diagnostic eye examination and fulfillment remedy based thereon / Carestream Health, Inc. ; опубл. 10.06.2008.

96. Пат. 7580742 B2 US. Using electroencephalograph signals for task classification and activity recognition / Anjum Gupta ; опубл 17.10.2007.

97. Пат. 8289172 B2 US. Method and system of aircraft pilot assessment and for remedial action upon pilot impairment / Andrievsky B. R. ; опубл. 21.05.2007.

98. Пат. 8562951 B2 US. Methods for classifying and treating physiologic brain imbalances using quantitative EEG / James J., Ajeet S. C. ; опубл. 10.12.2013.

99. Пат. 8706241 B2 US. System for interactive neural stimulation with robotic facilitation of limb movement / Advanced Neuromodulation Systems, Inc. ; опубл. 22.12.2014.

100. Пат. 8821242 B2 US. Systems and methods for enhancing cognition / Bostrom N. ; опубл. 12.11.2014.

101. Пат. CA 2751173 US. Electronic device / Mobile NewMedia ltd. ; опубл. 29.02.2012.

102. Пат. на изобретение 2294139 Российская Федерация. Способ выделения начала кардиоцикла и устройство для его осуществления / Митрошин А. Н., Бодин О. Н., Логинов Д. С., Жулев И. О., Прошкин В. В. ; опубл. 27.02.2007, Бюл. № 6. - 22 с.

103. Пат. на изобретение 2415642 Российская Федерация. Способ классификации электроэнцефалографических сигналов в интерфейсе мозг -компьютер / Владимирский Б. М. ; опубл. 10.04.2011.

104. Пат. на изобретение 2440022 С2 Российская Федерация. Способ подавления шумов в электрокардиосигнале / Бодин О. Н., Кривоногов Л. Ю., Тычков А. Ю., Чураков П. П. - № 2010105366/14 ; заявл. 17.02.2010 ; опубл. 20.01.2012.

105. Пат. на изобретение 2452364 Российская Федерация. Устройство для регистрации электрокардиосигналов / Тычков А. Ю., Чураков П. П., Бодин О. Н., Кривоногов Л. Ю. ; опубл. 10.06.2012.

106. Пат. на изобретение 2011147031 Российская Федерация. Способ адаптивного подавления помех в электрокардиосигналах / Тычков А. Ю., Чураков П. П., Бодин О. Н., Кривоногов Л. Ю. ; опубл. 10.07.2013.

107. Пат. на изобретение 2582050 Российская Федерация. Способ адаптивной обработки речевых сигналов в условиях нестабильной работы речевого аппарата / Тычков А. Ю., Чураков П. П., Алимурадов А. К. ; опубл. 01.02.2017.

108. Пат. на промышленный образец 92990 Российская Федерация. Терминал здоровья «Health point» / Тычков А. Ю., Безбородов А. В., Лушникова Д. А. ; заявл. 09.10.2013 ; опубл. 16.05.2015.

109. Пат. на полезную модель Российская Федерация. Мобильный терминал комплексной оценки состояния здоровья / Тычков А. Ю., Алимурадов А. К., Шакурский А. В., Акчурин Р. Р., Чураков П. П. ; опубл. 20.07.2017.

110. Пащенко, И. О. Фрактальный анализ процессов, структур и сигналов : коллективная монография / И. О. Пащенко. - Харьков : Перспектива, 2006. - 348 с.

111. Портативная система для самостоятельного контроля состояния здоровья «Омега-Хоум».- URL: https://docplayer.ru/30364158-Portativnaya-sistema-dlya-samostoyatelnogo-kontrolya-sostoyaniya-zdorovya-omega-houm.html (дата обращения: 11.10.2016).

112. Психические расстройства и расстройства поведения (F00-F99) (Класс V МКБ-10, адаптированный для использования в Российской Федерации) / под ред. Б. А. Казаковцева, В. Б. Голланда. - М. : Минздрав России, 1998. - 420 с.

113. Пучкин, Б. И. Приклеиваемые тензодатчики сопротивления. Библиотека по автоматике / Б. И. Пучкин. - М. : Энергия, 1966. - Вып. 207. - 88 с.

114. Рангайян, Р. М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход : пер. с англ. / Р. М. Рангайян ; под ред. А. П. Немирко. - М. : Физматлит, 2007. - 440 с.

115. Ребрун, И. А. Биотехническая система для исследования когнитивной деятельности в различных эмоциональных состояниях испытуемого / И. А. Ребрун, К. В. Сидоров, С. А. Терехин, Н. Н. Филатова, П. Д. Шемаев // Нейроинформатика-2015 : сб. науч. тр. Всерос. науч.-техн. конф. : в 3 ч. -Долгопрудный, 2015. - Ч. 1. - С. 19-29.

116. Иванов, Л. Б. Распознавание артефактов и некоторые сложности практического анализа компьютерной ЭЭГ / Л. Б. Иванов, В. С. Шалыгин. - М. : Научно-медицинская фирма МБН, 2007. - 105 с.

117. Сапожков, М. А. Речевой сигнал в кибернетике и связи / М. А. Сапожков. - М. : Радио и связь, 1983. - 248 с.

118. Свидетельство о государственной регистрации базы данных 2013621400 Российская Федерация. Верифицированная база речевых сигналов / Тычков А. Ю., Алимурадов А. К., Квитка Ю. С., Ярославцева Д. А. ; заявл. 13.09.2013.; опубл. 06.11.2013.

119. Свидетельство о государственной регистрации базы данных 2017620266 Российская Федерация. База данных медицинских электрических и акустических сигналов / Тычков А. Ю., Агейкин А. В., Алимурадов А. К., Квитка Ю. С., Чураков П. П., Тычкова А. Н., Митрошина С. Ю., Калистратов В. Б. ; опубл. 02.03.2017.

120. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2016663609 Российская Федерация. Виртуальный аудиометр / Тычков А. Ю., Алимурадов А. К., Тычкова А. Н. ; заявл. 25.10.2016 ; опубл. 13.12.2016.

121. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2016663694 Российская Федерация. Виртуальный симулятор диагностики внутренних органов дыхания по речи говорящего / Тычков А. Ю., Алимурадов А. К., Квитка Ю. С. ; опубл. 13.12.2016.

122. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2016663605 Российская Федерация. Виртуальный симулятор регистрации энцефалографических сигналов / Тычков А. Ю., Алимурадов А. К., Тычкова А. Н., Кузьмин А. В., Агейин А. В. ; заявл. 25.10.2016 ; опубл. 13.12.2016.

123. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2012612692 Российская Федерация. Пик-анализ многоканальных данных / Тычков А. Ю., Кузьмин А. В., Монахов М. В. ; заявл. 16.01.2012 ; опубл. 15.03.2012, Бюл. № 6.

124. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2018613254 Российская Федерация. Программа обнаружения частотно-временных маркеров стрессовых ситуаций на ЭЭГ / Тычков А. Ю., Алимурадов А. К., Чураков П. П., Тычкова А. Н. ; опубл. 06.03.2018.

125. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2018612866 Российская Федерация. Программа принятия решений о психической активности человека по конечному числу эмпирических мод / Тычков А. Ю., Алимурадов А. К., Чураков П. П., Тычкова А. Н. ; опубл. 01.03.2018.

126. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2018613122 Российская Федерация. Программа определения активности долей головного мозга / Тычков А. Ю., Алимурадов А. К., Чураков П. П., Тычкова А. Н., Агейкин А. В., Митрошина С. Ю., Калистратов В. Б. ; опубл. 02.03.2018.

127. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2016619916 Российская Федерация. Виртуальный медицинский диагностический симулятор измерения артериального давления / Тычков А. Ю., Тычкова А. Н. ; опубл. 01.09.2016.

128. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2012612695. Программа для адаптивного подавления помех в электрокардиосигналах / Тычков А. Ю., Кривоногов Л. Ю., Егоров М. С. ; опубл. 20.06.2012.

129. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2018613229. Программа анализа ритмов ЭЭГ в период стрессовых ситуаций / Тычков А. Ю., Алимурадов А. К., Чураков П. П., Тычкова А. Н., Агейкин А. В. ; опубл. 06.03.2018.

130. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2018612835. Программа обнаружения энергетических маркеров стрессовых ситуаций на ЭЭГ / Тычков А. Ю., Алимурадов А. К., Чураков П. П., Тычкова А. Н. ; опубл. 01.03.2018.

131. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2018612760. Программа измерения просодических характеристик речевых сигналов при пограничных психических расстройствах / Тычков А. Ю., Алимурадов А. К., Чураков П. П., Тычкова А. Н., Агейкин А. В. ; опубл. 27.02.2018.

132. Севастьянов, И. Г. Получение и обработка сигналов электроэнцефалографа, реализованного в LabView / И. Г. Севастьянов // Вестник Казанского государственного экономического университета. - 2011. - С. 91-110.

133. Сергиенко, А. Б. Цифровая обработка сигналов / А. Б. Сергиенко. -СПб. : Питер, 2003. - 604 с.

134. Сорокин, С. В. Нелинейные алгоритмы цифровой обработки изображений на основе порядковых статистик и полиномиальной фильтрации : дис. ... канд. техн. наук: 05.13.17 / Сорокин С. В. - Пенза, 2008. - 158 с.

135. Статистическая среда R. - URL: http://herba.msu.ru/shipunov/software/r/ r-ru.htm (дата обращения: 09.11.2018).

136. Тарумов, Д. А. Диагностика депрессивных расстройств с использованием современных методов нейровизуализации : дис. ... канд. мед. наук / Тарумов Д. А. - СПб., 2010.

137. Тимофеев, М. Е. Медицинские симуляторы: история развития, классификация, результаты применения, организация симуляционного образования / М. Е. Тимофеев, С. Г. Шаповальянц, В. Г. Полушкин // Вестник Новгородского государственного университета. - 2015. - № 2 (85).

138. Тревис, Дж. LabVIEW для всех / Дж. Тревис. - М. : ДМК Пресс, 2005. -

537 с.

139. Тычков, А. Ю. Применение преобразования Гильберта-Хуанга в задаче выделения информативных признаков речевых сигналов / А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов // Research Journal of International Studies : Международный научно-исследовательский журнал. - 2013. - № 5-1 (12). -С. 56-57.

140. Тычков, А. Ю. Development of the ways and means of medical signais processing for early diagnostics of prepathology psychogenic conditions / А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов, П. П. Чураков, В. Б. Калистратов, Г. В. Вишневская // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе : сб. тр. Всерос. науч.-практ. конф. студентов и молодых ученых. -Пенза : Изд-во ПГУ, 2015. - № 2 (14). - С. 31-35.

141. Тычков, А. Ю. The development of the arterial pressure registration device with the increased efficiency of work / А. Ю. Тычков // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2015. - № 1. -C. 112-118.

142. Тычков, А. Ю. The software solution of the problems of the biomedical information processing / А. Ю. Тычков // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе : сб. тр. Всерос. науч.-практ. конф. студентов и молодых ученых. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2013. - № 1 (4). - С. 51-54.

143. Тычков, А. Ю. Адаптивные методы подавления помех в электрокардиосигнале / А. Ю. Тычков, О. Н. Бодин, Л. Ю. Кривоногов, П. П. Чураков // Проблемы автоматизации и управления в технических системах. -Пенза, 2009. - С. 395-397.

144. Тычков, А. Ю. Актуальность развития теории параллельной обработки и синхронизации сигналов для целей медицинской диагностики / А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов, П. П. Чураков, В. Б. Калистратов // Университетское образование (МКУО-2015) : сб. ст. XIX Междунар. науч.-метод. конф. / под ред. А. Д. Гулякова, Р. М. Печерской. - Пенза, 2015. -С. 77-82.

145. Тычков, А. Ю. Алгоритм адаптивной субполосной фильтрации акустических эхо-сигналов на основе комплементарной множественной декомпозиции на эмпирические моды / А. Ю. Тычков, Ю. С. Квитка, А. К. Алимурадов, П. П. Чураков // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2016. - № 4. - C. 39-43.

146. Тычков, А. Ю. Алгоритм подавления помех в электрокардиосигналах на основе технологии EMD / А. Ю. Тычков, Л. Ю. Кривоногов // Медико-экологические информационные технологии. - Курск : Юго-Зап. гос. ун-т, 2010. - С. 67-74.

147. Тычков, А. Ю. Анализ и оценка сигнальных систем диагностики / А. Ю. Тычков, А. В. Агейкин, А. К. Алимурадов, П. П. Чураков, А. Н. Тычкова // Биотехносфера. - 2017. - № 1.

148. Тычков, А. Ю. Анализ изменений ЭЭГ у больных с невротическими расстройствами / А. Ю. Тычков, А. В. Агейкин, Е. В. Колесова, А. К. Алимурадов, С. Н. Косова, В. Б. Калистратов, И. И. Илларионов // Психическое здоровье. - 2018. - № 5. - С. 51-55.

149. Тычков, А. Ю. Анализ многоканальных биомедицинских сигналов / А. Ю. Тычков // Актуальные проблемы науки и образования : V Науч. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. - Пенза, 2012. - С. 166-169.

150. Тычков, А. Ю. Анализ ЭКГ-сигналов пациентов с пограничными психическими расстройствами на основе HHT / А. Ю. Тычков // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2018. -№ 1. - С. 64-74.

151. Тычков, А. Ю. Анализ эмпирических мод ЭКГ-сигналов при пограничных психических расстройствах / А. Ю. Тычков // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2018. - № 2. - С. 50-57.

152. Тычков, А. Ю. Аналитический обзор устройств и методов регистрации артериального давления / А. Ю. Тычков, О. В. Абросимова // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2014. - № 2 (4). - С. 98-106.

153. Тычков, А. Ю. Вопросы адаптивной обработки электрокардиосигнала / А. Ю. Тычков, Л. Ю. Кривоногов // Биомедсистемы-2009 : Междунар. конф. с элементами научной школы для молодежи. - Рязань, 2009. - С. 458-460.

154. Тычков, А. Ю. Идентификация личности на основе анализа речевых сигналов / А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов // Актуальные проблемы науки и образования : VI Науч. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. -Пенза, 2012. - С. 13-17.

155. Тычков, А. Ю. Изучение методов анализа и обработки сигналов. Современные методы обработки речевых сигналов : учеб. пособие : в 2 ч. / А. Ю. Тычков, П. П. Чураков, А. К. Алимурадов. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2014. -Ч. 1. - 72 с.

156. Тычков, А. Ю. Интеллектуальная обработка речевых сигналов в системах автоматического управления / А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов //

Известия Кабардино-Балкарского государственного университета. - 2012. - Т. 2, № 4. - С. 62-68.

157. Тычков, А. Ю. Исследование и разработка верифицированной базы звуков речи для анализа речевых сигналов / А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов, Ю. С. Квитка, Д. А. Ярославцева // Современные проблемы компьютерных наук - 2013 : сб. тр. I Междунар. науч.-практ. конф. - Пенза, 2013. - С. 156-158.

158. Тычков, А. Ю. Источники, структура и основные виды кардиографической информации / А. Ю. Тычков // Сборник тр. молодых ученых ПГУ-2012. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2012. - С. 83-89.

159. Тычков, А. Ю. Концепция помехоустойчивой обработки кардиографической информации / А. Ю. Тычков, О. Н. Бодин, Л. Ю. Кривоногов, П. П. Чураков // Датчики и системы 2011 : XXX межрегион. науч.-практ. конф. молодых ученых и специалистов. - Пенза, 2011. - С. 48-54.

160. Тычков, А. Ю. Концепция разработки новых методов адаптивной обработки медицинских сигналов и совершенствования технических средств функциональной диагностики организма / А. Ю. Тычков, П. П. Чураков, А. К. Алимурадов // Перспективные информационные технологии (ПИТ-2015). -Самара : Изд-во Самар. науч. центра РАН, 2015. - Т. 1. - С. 353-354.

161. Тычков, А. Ю. Манжета с автоматическим запястным контуром для устройства неинвазивного измерения артериального давления / А. Ю. Тычков, О. В. Абросимова, П. П. Чураков // Перспективные информационные технологии (ПИТ) : тр. Междунар. науч.-техн. конф. - Самара : СГАУ, 2014. - С. 143-146.

162. Тычков, А. Ю. Мобильное диагностическое устройство контроля и коррекции состояния здоровья / А. Ю. Тычков, А. В. Кузьмин // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе : IV Всерос. науч.-практ. конф. студентов и молодых ученых. - Пенза, 2012. - С. 201-203.

163. Тычков, А. Ю. Нейросетевой подход распознавания электрокардиографических данных / А. Ю. Тычков // Наука о человеке : Х конгресс молодых ученых и специалистов с междунар. участием. - Томск, 2009. -С. 159-162.

164. Тычков, А. Ю. Обработка речевых сигналов на основе метода декомпозиции, оценки энергии эмпирических мод и преобразования Гильберта-Хуанга / А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов // Известия Кабардино-Балкарского университета. - 2012. - Т. 2, № 4. - С. 213-217.

165. Тычков, А. Ю. Основные тенденции развития отечественных и зарубежных датчиков получения/обработки кардиографической информации / А. Ю. Тычков, П. П. Чураков // Датчики и системы 2011 : XXX межрегион. науч.-практ. конф. молодых ученых и специалистов. - Пенза, 2011. - С. 61-76.

166. Тычков, А. Ю. Особенности обработки биомедицинских сигналов / А. Ю. Тычков, А. В. Кузьмин // Исследования и инновационные разработки в сфере медицины и фармакологии : материалы регион. конф. - Пенза, 2011. -С. 95-99.

167. Тычков, А. Ю. Патофизиологические особенности механизмов развития дисбаланса системы мозг-сердце при пограничных психических расстройствах / А. Ю. Тычков, А. В. Агейкин, Е. В. Колесова, А. К. Алимурадов // Психическое здоровье. - 2017. - № 12. - С. 40-44.

168. Тычков, А. Ю. Перспективы применения метода декомпозиции на эмпирические моды для подавления помех в электрокардиосигнале / А. Ю. Тычков, Л. Ю. Кривоногов // Информационно-измерительная техника. -2010. - Вып. 35. - С.54-62.

169. Тычков, А. Ю. Перспективы применения преобразования Гильберта-Хуанга для автоматизированной обработки электрокардиосигналов / А. Ю. Тычков, Л. Ю. Кривоногов // Биотехносфера. - 2011. - № 1. - С. 73-81.

170. Тычков, А. Ю. Перспективы развития автоматизированных систем обработки кардиографической информации / А. Ю. Тычков, П. П. Чураков // Современные технологии в задачах управления автоматики и обработки информации : ХХ Междунар. науч.-техн. семинар. - Алушта, 2011. - С. 179-180.

171. Тычков, А. Ю. Перспективы создания персональных медицинских приборов / А. Ю. Тычков // Биотехнические, медицинские и экологические

системы и комплексы : Всерос. науч.-техн. конф. молодых ученых и специалистов (Биомедсистемы-2007). - Рязань : РГРТУ, 2007. - С. 18-19.

172. Тычков, А. Ю. Подавление помех в ЭКС на основе метода декомпозиции на эмпирические моды / А. Ю. Тычков, Л. Ю. Кривоногов // Известия Южно-Федерального университета. Технические науки. Тематический выпуск: Медицинские информационные системы. - 2010. - № 8 (109). -С. 127-133.

173. Тычков, А. Ю. Применение вейвлет-нейронного преобразования в вопросах интерпретации информативных участков электрокардиосигнала / А. Ю. Тычков // Проектирование инженерных и научных приложений в среде МЛТЬАВ : IV Всерос. науч. конф. - Астрахань, 2009. - С. 591-594.

174. Тычков, А. Ю. Применение метода декомпозиции на эмпирические моды в задачах обработки речевых сигналов / А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов // Современные научные исследования: инновации и опыт : VI Междунар. науч.-практ. конф. - Екатеринбург, 2014. - С. 145-148.

175. Тычков, А. Ю. Применение модифицированного преобразования Гильберта-Хуанга для решения задач цифровой обработки медицинских сигналов / А. Ю. Тычков // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2018. - № 3. - С. 70-78.

176. Тычков, А. Ю. Применение спектрального метода анализа в задачах обработки ЭЭД / А. Ю. Тычков // Методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации : сб. ст. Междунар. науч.-техн. конф. «Шляндинские чтения-2014». - Пенза, 2014. - С. 124-128.

177. Тычков, А. Ю. Применение теории Гильберта-Хуанга в задачах обработки кардиографической информации : монография / А. Ю. Тычков, П. П. Чураков, А. В. Кузьмин ; под общ. ред. П. П. Чуракова. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2015. - 150 с.

178. Тычков, А. Ю. Применение технологии ЕМВ для повышения точности получения достоверной информации об исследуемом объекте или явлении / А. Ю. Тычков // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе

и обществе : I Всерос. науч.-практ. конф. студентов и молодых ученых. - Пенза, 2011. - С. 49-56.

179. Тычков, А. Ю. Применение технологии виртуального проектирования для разработки медицинских диагностических систем / А. Ю. Тычков // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. -2016. - № 3. - а 18-26.

180. Тычков, А. Ю. Применение технологии ДЭМ для обработки кардиографической информации / А. Ю. Тычков, Л. Ю. Кривоногов, О. Н. Бодин // Информационно-измерительная техника. - 2011. - Вып. 36. - С. 50-54.

181. Тычков, А. Ю. Применение частотно-временных методов анализа в задачах обработки ЭЭД / А. Ю. Тычков, П. П. Чураков // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2015. - № 1 (11). - С. 68-72.

182. Тычков, А. Ю. Проектирование виртуальных приборов регистрации и обработки биомедицинских сигналов в среде LabVIEW : учеб. пособие / А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов, А. В. Кузьмин, П. П. Чураков, А. С. Сергеенков. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2016. - 54 с.

183. Тычков, А. Ю. Разработка алгоритма измерения частоты основного тона речевых сигналов в среде графического программирования LABVIEW / А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов, П. П. Чураков // Инженерные и научные приложения на базе технологий NIDays-2016. - М. : ДМК Пресс, 2016. -С. 208-210.

184. Тычков, А. Ю. Разработка алгоритмов анализа помех в электрокардиосигналах с использованием преобразования Гильберта-Хуанга / А. Ю. Тычков // Системы, методы и технологии обработки медиаконтента : Междунар. науч.-техн. молодежная конф. - М. : МГУП, 2011. - С. 144.

185. Тычков, А. Ю. Разработка верифицированной базы данных речевых сигналов для диагностики состояния органов дыхания / А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов // Перспективные информационные технологии (ПИТ-2013) : тр. Междунар. науч.-техн. конф. - Самара : Изд-во Самар. науч. центра РАН, 2013. - С. 147-150.

186. Тычков, А. Ю. Разработка виртуального медицинского диагностического симулятора измерения артериального давления / А. Ю. Тычков, П. П. Чураков, А. Н. Тычкова, О. В. Абросимова // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2016. - № 3. - C. 24-29.

187. Тычков, А. Ю. Разработка виртуального устройства декомпозиции на эмпирические моды для обработки биомедицинских сигналов / А. Ю. Тычков, П. П. Чураков, А. К. Алимурадов, А. В. Кузьмин // Инженерные приложения на базе технологий NI - NIDays 2014 : XIII Междунар. науч.-практ. конф. - М. : ДМК Пресс, 2014. - С. 173-176.

188. Тычков, А. Ю. Разработка виртуальных медицинских симуляторов / А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов, П. П. Чураков, А. В. Агейкин // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2018. - № 2. -С. 15-22.

189. Тычков, А. Ю. Разработка и исследование виртуального энцефалографа / А. Ю. Тычков // Медицинская техника. - 2015. - № 1. -C. 33-42.

190. Тычков, А. Ю. Разработка и моделирование «Терминала "Health Point"» / А. Ю. Тычков, О. В. Абросимова // Перспективные информационные технологии (ПИТ) : тр. Междунар. науч.-техн. конф. - Самара : СГАУ, 2014. -С. 169-171.

191. Тычков, А. Ю. Разработка информационно-измерительного устройства регистрации артериального давления с использованием манжеты с автоматическим запястным контуром / А. Ю. Тычков, О. В. Абросимова, П. П. Чураков // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2013. - № 4. - С. 61-69.

192. Тычков, А. Ю. Разработка российского аналога мультифункционального «Терминал здоровья» / А. Ю. Тычков, А. С. Баранов, С. И. Орькин // Актуальные вопросы современной науки : VI Междунар. науч. конф. - СПб., 2013. - С. 199-213.

193. Тычков, А. Ю. Разработка симуляторов медицинского назначения / А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов, П. П. Чураков, А. Н. Тычкова // Качество, инновации, образование. - 2016. - № 6. - C. 131-136.

194. Тычков, А. Ю. Системы и алгоритмы помехозащищенной обработки кардиографической информации на основе преобразования Гильберта-Хуанга : дис. ... канд. техн. наук: 05.11.17 / Тычков А. Ю. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2012. -230 с.

195. Тычков, А. Ю. Современные подходы в обработке биомедицинской информации / А. Ю. Тычков // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе : III Всерос. науч.-практ. конф. студентов и молодых ученых. - Пенза, 2012. - С. 32-35.

196. Тычков, А. Ю. Современные представления о специфике и проблемах диагностики пограничных психических расстройств / А. Ю. Тычков, А. В. Агейкин, А. К. Алимурадов, В. Б. Калистратов, С. Ю. Митрошина // Психическое здоровье. - 2017. - № 5. - С. 69-75.

197. Тычков, А. Ю. Современные тенденции и перспективы развития медицинского приборостроения в России / А. Ю. Тычков // Датчики и системы 2012 : XXXI межрегион. науч.-практ. конф. молодых ученых и специалистов. -Пенза, 2012. - С. 101-106.

198. Тычков, А. Ю. Создание концепции обработки медицинских сигналов для ранней диагностики психогенных состояний / А. Ю. Тычков, П. П. Чураков // Молодежь и XXI век - 2015 : материалы V Междунар. молодежной науч. конф. : в 3 т. / отв. ред. А. А. Горохов. - Пенза, 2015. -С. 91-93.

199. Тычков, А. Ю. Специфика и проблемы диагностики психогенных состояний / А. Ю. Тычков, П. П. Чураков, В. Б. Калистратов, А. Н. Тычкова, А. В. Агейкин // Психическое здоровье. - 2015. - № 8 (111). - C. 40-44.

200. Тычков, А. Ю. Способ определения кепстральных маркеров речевых сигналов при психогенных расстройствах / А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов,

А. П. Зарецкий, А. П. Кулешов // Труды Московского физико-технического института. - 2017. - № 4. - С. 201-214.

201. Тычков, А. Ю. Устройство измерения артериального давления / А. Ю. Тычков, А. В. Кузьмин // Измерительная техника. - 2015. - №2 9. - C. 44-51.

202. Тычков, А. Ю. Устройство измерения информативных параметров ЭЭС в сложных экстремальных условиях / А. Ю. Тычков, П. П. Чураков, А. Н. Тычкова // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2015. - № 4. - C. 64-69.

203. Тычков, А. Ю. Устройство измерения сигнала пульсовой волны / А. Ю. Тычков, О. В. Абросимова // Комплексная диагностика сложных объектов-2014 (КДСО-2014) : сб. тез. докл. I Всерос. молодежной науч. конф. -СПб., 2014. - С. 112-119.

204. Тычков, А. Ю. Фильтрация речевых сигналов с использованием метода множественной декомпозиции и оценки энергии эмпирических мод / А. Ю. Тычков, П. П. Чураков, А. К. Алимурадов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2012. - № 4. - С. 98-105.

205. Тычков, А. Ю. ЭКГ-датчик для беспроводной системы мониторинга важнейших показателей жизнедеятельности / А. Ю. Тычков, А. Е. Клебнева // Нейробиология и новые подходы к искусственному интеллекту и к науке о мозге : II Всерос. науч. шк. - Таганрог, 2011. - С. 48-51.

206. Тэйлор, Р. Шум / Р. Тэйлор ; пер. с англ. Д. И. Арнольда. - М. : Мир, 1978. - 308 с.

207. Ушаков, Г. К. Пограничные нервно-психические расстройства / Г. К. Ушаков. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Медицина, 1987. - 304 с.

208. Фролова, М. С. Выбор оптимальной модели изделия медицинской техники. Система поддержки принятия решений выбора оптимальной модели изделия медицинской техники для лечебного учреждения / М. С. Фролова, С. В. Фролов // LAP LAMBERT Academic Publishing. - 2014. - 243 с.

209. Фролов, С. В. Мировые проблемы при выборе медицинского изделия для учреждения здравоохранения / С. В. Фролов, М. С. Фролова // Менеджер здравоохранения. - 2013. - №11. - С.50-61.

210. Харатьян, Е. И. Математическая обработка сигналов в системе мониторирования электрокардиограмм : дис. ... канд. техн. наук: 05.13.01 / Харатьян Е. И. - М., 1997. - 167 с.

211. Харкевич, А. А. Борьба с помехами / А. А. Харкевич. - М. : Наука, 1965. - 144 с.

212. Хемминг, Р. В. Цифровые фильтры / Р. В. Хемминг. - М. : Сов. радио, 1980. - 224 с.

213. Шахов, Э. К. Повышение помехоустойчивости цифровых средств измерения / Э. К. Шахов. - Пенза : Изд-во 1111И, 1983. - 48 с.

214. Щербаков, М. А. Нелинейная фильтрация сигналов и изображений : учеб. пособие / М. А. Щербаков. - Пенза : Изд-во ПТУ, 1999. - 117 с.

215. Agrafioti, F. ECG in Biometric Recognition: Time Dependency and Application Challenges: Ph. D. Dissertation / F. Agrafioti. - University of Toronto, 2011. - 172 p.

216. Ahmadlou, M. H. Fractality and a wavelet-chaosneuralnetwork methodology for EEG-based diagnosis of autistic spectrum disorder / M. Ahmadlou, H. Adeli, A. Adeli // J. Clin. Neurophysiol. - 2010. - Vol. 27, № 5. - P. 328-333.

217. Akhbardeh, A. EEG Features Extraction using Neuro-Fuzzy Systems and Shift-Invariant Wavelet Transforms for epileptic Seizures Diagnosing / A. Akhbardeh, Dr. M. Farrokhi // Proceedings of the 26th Annual International Conference of the IEEE EMBS. - San Francisco, CA, USA, 2004. - September 1-5.

218. Anishenco, L. Mental stress detection using bioradar respiratory signal / L. Anishenco // Biomedical Signal Processing and Control. - 2017. - № 43. -P. 244-249.

219. Ankush, S. Objects Control through Speech Recognition Using LabVIEW / S. Ankush, P. Srinivas, D. Priya // International Journal of Electronics and Computer Science Engineering. - 2013. - Vol. 2, № 1. - P. 102-106.

220. Arce, G. Nonlinear Signal Processing A Statistical Approach / G. Arce. -New Jersey : John Wiley & Sons, Hoboken, 2005. - 45 p.

221. Bajaj, V. EEG Signal Classification Using Empirical Mode Decomposition and Support Vector Machine / V. Bajaj // Proceedings of the International Conf. on SocProS. - Calkutta, India, 2011. - AISC 131. - P. 581-592.

222. Bau, D. Numerical linear algebra / D. Bau, L. N. Trefethen. - Philadelphia : Society for Industrial and Applied Mathematics, 1997.

223. Benitez, D. The use of Hilbert Transform in ECG Signal Analysis / D. Benitez // Comput. Biol. - 2002. - № 31. - P. 399-406.

224. Bhattachary, A. Hilbert marginal spectrum analysis for automatic seizure detection in EEG signals / A. Bhattachary // 22nd International Conference on Digital Signal Processing. - London, UK, 2017. - 6 p.

225. Blanco-Velasco, M. ECG signal denoising and baseline wander

based on the empirical mode decomposition / M. Blanco-Velasco, B. Weng // Computers in Biology and Medicine. - 2008. - № 38. - P. 272-277.

226. Bosl, W. EEG complexity as a biomarker for autism spectrum disorder risk / W. Bosl, A. Tierney, C. Nelson // BMC Med. - 2011. - Feb. - Vol. 9 (1). - P. 18.

227. Boudraa, A. O. EMD-Based Signal Noise Reduction World Academy of Science, Engineering and Technology / A. O. Boudraa, J. C. Cexus // Signal Processing. - 2002. - № 1. - 394 р.

228. Carmona, R. Practical Time-Frequency Analysis: Gabor and Wavelet Transform with an Implementation in S. Academic Press / R. Carmona, W. Hwang. -New Jersey : Academic Press, 1998. - 490 p.

229. Center of the Institute for Neural Computation. - URL: https://sccn.ucsd. edu/eeglab (дата обращения: 02.02.2018).

230. Chanwimalueang, W. von Rosenberg Enabling R-peak detection in wearable ECG: Combining matched filtering and Hilbert transform / Chanwimalueang W. von Rosenberg, D. P. Mandic // IEEE Int. Conf. Digit. Signal Process. (DSP). - Calgary, Canada, 2015. - Jul. - P. 134-138.

231. Cichocki, A. EEG filtering based on blind source separation (BSS) forearly detection of Alzheimer's disease / A. Cichocki, S. L. Shishkin, T. Musha, Z. Leonowicz, T. Asada, T. Kurachi // Clin. Neurophysiol. - 2005. - Vol. 116, № 3. -P. 729-737.

232. Clarke, A. Bridging the Digital Disconnect Exploring Youth, Education, Health and Mental Health Professionals Views on Using Technology to Promote Young People's Mental Health / A. Clarke, D. Chambers // Psychology, Health & Technology. - 2016. - № 38. - P. 380-397.

233. Colhoun, V. A feature-based approach to combine functional MRI, structural MRI and EEG brain imaging data / V. Colhoun, T. Adah, J. Liu // Conference paper (EMBS), IEEE. - New Jersy, 2006. - August. - P. 3672-3675.

234. Dai, Y. Sparsity constrained differential evolution enabled feature-channel-sample hybrid selection for daily-life EEG emotion recognition / Y. Dai, X. Wang, P. Zhang, W. Zhang, J. Chen // Multimedia Tools Appl. - 2018. -Vol. 77 (17). - P. 21967- 21994.

235. Darby, J. K. Vocaland speech patterns of depressive patients / J. K. Darby, H. Hollien // Folia Phoniatrica. - 1977. - Vol. 29. - P. 279-291.

236. Data Monitor: "Telehealth spending North America" и "Telehealth spending". - URL: https://www.genewsroom.com/press-releases/ge-and-intels-telehealth-and-independent-living-company-operational-today-225700 (дата обращения: 08.07.2017).

237. Digital Plug & Play Infrared Thermometer in a TO-Can. - URL: http:// www.melexis.com/Infrared-Thermometer-Sensors/Infrared-Thermometer-Sensors/MLX 90614-615.aspx (дата обращения: 23.04.2017).

238. Donoho, D. L. Neo-classical minimax problems, thresholding, and adaptation / D. L. Donoho, I. M. Johnstone // Bernoulli. - 1996. - № 1. - P. 39-62.

239. Drzewiecki, G. Noninvasive measurement of the human brachial artery pressure-area relation in collapse and hypertension / G. Drzewiecki, J. J. Pilla // Annals of Biomedical Engineering. - 1998. - № 26 (6). - P. 965-974.

240. Duman, F. An efficient approach for EEG sleep spindles detection based on fractal dimension coupled with time frequency image / F. Duman // Expert Systems with Applications. - 2009. - № 36. - P. 9980-9985.

241. Electrochemical analysis AD5933. - URL: http://www.analog.com/media/ entechnical-documentation/data-sheets/AD5933.pdf (дата обращения: 01.08.2018).

242. France, D. Acoustical properties of speech as indicators of depression and suicidal risk / D. France, R. Shiavi // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. -2000. - Vol. 47 (7). - P. 829.

243. Frank, E. An accurate, clinically practical system for electrocardiography / E. Frank // Circulation. - 1956. - № 13 (5). - P. 737-749.

244. Gandhi, T. Expert model for detection of epileptic activity in EEG signature / T. Gandhi, B. K. Panigrahi, M. Bhatia, S. Anand // Expert System and Applications. - 2010. - Vol. 37. - P. 3513-3520.

245. Geddes, L. A. Characterization of the oscillometric method for measuring indirect blood pressure / L. A. Geddes, M. Voelz, C. Combs, D. Reiner, C. F. Babbs // Annals of Biomedical Engineering. - 1983. - Vol. 10 (6). - P. 271-280.

246. Gengir, S. Classification of seizure based on the time-frequency image of EEG signals using HHT and SVM / S. Gengir // International Journal of Applied Mathematics, Electronics and Computers. - 2017. - Special Iss. - P. 36-41.

247. Gurau, O. How useful is electroencephalography in the diagnosis of autism spectrum disorders and the delineation of subtypes: a systematic review / O. Gurau, W. J. Bosl, C. R. Newton // Front Psychiatry. - 2017. - Jul. - Vol. 8. -P. 121.

248. Hamilton, M. Development of a rating scale for primary depressive illness / M. Hamilton // British Journal of Clinical Psychology. - 1967. - Vol. 6. - P. 278-296.

249. He, P. Removal of ocular artifacts from the EEG: A comparison between time-domain regression method and adaptive filtering method using simulated data / P. He // Medical & Biological Engineering & Computing. - 2007. - Vol. 45, № 5. -P. 495-503.

250. Heymsfield, S. B. Human body composition / S. B. Heymsfield, T. G. Lohman, Z. Wan. - 2nd ed. - Champaign, IL : Human Kinetics, 2005. - 533 p.

251. Hlawatsch, F. Linear and quadratic time frequency signal representations / F. Hlawatsch // IEEE Signal Processing Magazine. - 1992. - Vol. 9 (2). - P. 21-67.

252. Horrell, T. Neurofeedback effects on evoked and induced EEG gamma band reactivity to drug-related cues in cocaine addiction / T. Horrell // Journal of Neurotherapy. - 2010. - Vol. 14 (3). - P. 195-216.

253. Hu, Y. H. Applications of artificial neural networks for ECG signal detection / Hu Y. H., W. J. Tompkins // Journal of Electrocardiology. - 1993. -P. 66-73.

254. Huang, N. E. An Introduction to Hilbert-Huang Transform: A Plea for Adaptive Data Analysis / N. Huang // Research Center for Adaptive Data Analysis. -Singapore : National Central University, 2007. - 257 р.

255. Huang, N. E. Ensemble empirical mode decomposition: a noise-assisted data analysis method / N. E. Huang // Advances in Adaptive Data Analysis. - 2009. -№ 1. - P. 1-41.

256. Huang, N. E. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis / N. E. Huang // Proceedings of the Royal Society of London, 1998. - P. 903-995.

257. Huang, N. E. The Hilbert-Huang transform and its applications / N. Huang // World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd. 5. - Singapore, 2005. - 526 р.

258. Interactive Kiosks and Retail Display Solutions. - URL: http://www. frankmayer.com/interactive-kiosk-solutions/ (дата обращения: 20.11.2017).

259. Jia, W. Design of a Wireless EEG System for Point-of-Care Applications / W. Jia // IEEE Annu Northeast Bioeng Conf. - Pittsburgh, 2013. - P. 78-79.

260. Kais, K. Speech Enhancement via EMD / K. Kais, B. Abdel-Ouahab, A. Bouchikhi, M. Turki-Hadj Alouane // Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. - 2008. - 8 p.

261. Kalinichenko, A. N. Recognition of human psychophysiologic conditions by indices of heart rate variability / A. N. Kalinichenko // The Russian academy of sciences. - St. Petersburg : Politechnica, 2010. - Vol. 2. - P. 273-276.

262. Kang, D. A Method of Denoising Multichannel EEG Signals Fast Based on PCA and DEBSS Algorithm / D. Kang, L. Zhizeng // Conference Paper (ICCSEE), IEEE. - Changha, 2012. - Vol. 3. - P. 322-326.

263. Kobayashi, K. Isolation of epileptiform discharges from unaveraged EEG by independent component analysis / K. Kobayashi, C. J. James, T. Nakahori // Clin Neurophysiol. - 1999. - Vol. 110. - P. 1755-1763.

264. Kohavi, R. Glossary of terms. Editorial for the special Issue on applications of machine learning and the knowledge discovery process / R. Kohavi, F. Provost // Machine Learning. - 1998. - Vol. 30 (2/3). - P. 271-274.

265. Krishnaveni, V. Non adaptive thresholding methods for correcting ocularartifacts in EEG / V. Krishnaveni, S. Jayaraman, N. Malmurugan, A. Kandaswamy, D. Ramadoss // Acad. Open Internet J. - 2004. - Vol. 13.

266. Lahmiri, S. An accurate system to distinguish between normal and abnormal electroencephalogram records with epileptic seizure free intervals / S. Lahmiri // Biomed Signal Process Control. - 2018. - № 40. - P. 312-317.

267. Li, M. Automatic epilepsy detection using wavelet-based nonlinear analysis and optimized SVM / M. Li, W. Chen, T. Zhang // Biocybern Biomed Eng. -2016. - Vol. 36. - P. 708-718.

268. Liew, S. H. Fuzzy-rough nearest neighbour classifier for person authentication using EEG signals / S. H. Liew // IEEE, Taipei, 2013. - P. 316-321.

269. Liu, H. S. A multistage, multimethod approach for automatic detection and classification of epileptiform EEG / H. S. Liu, T. Zhang, F. S. Yang // IEEE Trans Biomed Eng. - 2002. - Vol. 49. - P. 1557-1566.

270. Lovelace, J. Bluetooth Enabled Electroencephalograph (EEG) Platform / J. Lovelace // Midwest Symposium on Circuits and Systems. - 2013. - P. 416-418.

271. Low, L. A. Influence of acoustic low-level descriptors in the detection of clinical depression in adults / L. A. Low, T. Maddage, M. Lech, L. Sheeber, N. Allen // Proceedings of the 2010 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. - Brighton, UK, 2010. - P. 5154-5157.

272. Mahajan, R. Neuro-Monitor ambulatory EEG device: Comparativeanalysis and its application for cognitive load assessment / R. Mahajan, C. A. Majmudar, S. Khatun, B. I. Morshed, G. M. Bidelman // IEEE Healthcare Innov. Point-Care Technol. Conf., 2014. - Oct. - P. 133-136.

273. Mert, A. Real-time empirical mode decomposition for EEG signal enhancement / A. Mert // Publication in the conference proceedings of EUSIPCO, Marrakech, Morocco, 2013. - P. 5.

274. Mitrokhina, N. Y. Analysis of Electrical Activity of the Heart Using Geometrical Parameters / N. Y. Mitrokhina, A. V. Kuzmin, E. V. Petrunina // Biomedical Engineering. - 2014. - Vol. 47 (6). - P. 319-322.

275. Molla, Md. Voiced/non-voiced speech classification using adaptive thresholding with bivariate EMD / Md. Molla, I. Khademul, Keikichi Md. Hirose, H. Kamrul // Pattern Analysis and Applications. Springer-Verlag. - London, 2015. -Jan. - 6 p.

276. Moller, H. What are the most effective diagnostic and therapeutic strategies for the management of depression in specialist care? / H. Moller, V. Henkel. - URL: http: //www.euro .who .int/Document/E86602

277. Mundt, J. Detection of Depression in Speech using Gaussian Mixture Modeling with Factor Analysis / J. Mundt, P. Snyder, M. S. Cannizaro, K. Chappie, D. Geralts // Biomedical Signal Processing and Control. - 2014. - № 14. - P. 228-239.

278. Nakamura, T. In-ear EEG biometrics for feasible and readily collectable real-world person authentication / T. Nakamura, V. Goverdovsky, D. P. Mandic // IEEE Trans. Inf Forensics Secur. - 2017. - № 99 (1).

279. Noncontact Infrared Temperature Measurement. - URL: http://www. raytek.com/Raytek/en-r0/productsandaccessories (дата обращения: 20.12.2018).

280. Ocak, H. Automatic detection of epileptic seizures in EEG using discrete wavelet transform and approximate entropy / H. Ocak // Expert Syst. Appl. - 2009. -Vol. 36, № 2. - P. 2027-2036.

281. Olbrish, S. EEG biomarkers in major depressive disorder: Discriminative power and prediction of treatment response / S. Olbrish // International Review of Psychiatry. - 2013. - Vol. 25 (5). - P. 604-618.

282. Pachori, R. Analysis of normal and epileptic seizure EEG signals using empirical mode decomposition / R. Pachori, V. Bajaj // Comput Methods Programs Biomed. - 2011. - Dec. - Vol. 104 (3). - P. 373-381.

283. Pachori, S. Detection of epileptic dysfunctions in EEG signals using Hilbert vibration decomposition / S. Pachori // Annual IEEE India Conference. -Delhi, India, 2011. - 8 p.

284. Pan, J. A real-time QRS detection algorithm / J. Pan, W. Tompkins // IEEE Trans. Biomed. Eng. - 1985. - P. 230-236.

285. Parkinson's Voice Initiative. - URL: http://www.parkinsonsvoice.org (дата обращения: 11.10.2018).

286. Parks Associates. - URL: http://www.parksassociates.com/ (дата обращения: 21.11.2017).

287. Pastena, L. Communication Interface for EEG Signal Recording in Hyperbaric Chambers / L. Pastena // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. - 2015. - № 23(4). - P. 244-256.

288. Quality control with scater. - URL: https://bioconductor.org/packages/ devel/bioc/vignettes/scater/inst/doc/vignette-qc.html (дата обращения: 17.01.2019).

289. R: A language and environment for statistical computing. - URL: https:// cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/fullrefman.pdf (дата обращения: 15.10.2018).

290. Richer, R. Real-time ECG and EMG Analysis for Biking using Android-based Mobile Devices / R. Richer // 11th International Conference on Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN). - Switzerland, 2014. - P. 104-108.

291. Runnova, A. E. Dealing with noise and physiological artifacts in human EEG recordings: empirical mode methods / A. E. Runnova // Fourth International Symposium on Optics and Biophotonics. - Saratov, 2016. - 7 p.

292. Saikumar, M. Dexamethasone suppression test in depression / M. Saikumar // Indian J. Psychiatry. - 1986. - Vol. 28 (3). - P. 195-200.

293. Sakkalis, V. Review of advanced techniques for the estimation of brain connectivity measured with EEG/MEG / V. Sakkalis // Comput. Biol. Med. - 2011. -Vol. 41, № 12. - P. 1110-1117.

294. Sharpley, R. C. Analysis of the intrinsic mode Functions industrial mathematics institute / R. C. Sharpley // Department of Mathematics University of South Carolina. - South Carolina, 2004. - 32 p.

295. Shinl, J. W. Chronic Stress Evaluation using Neuro-Fuzzy / J. W. Shinl, J. S. Leel // Proceedings of the 26th Annual International Conference of the IEEE EMBS. - San Francisco, CA, USA, 2004. - 6 p.

296. Siepmann, T. Alpha-synuclein in cutaneous small nerve fibers / T. Siepmann, B. Min-Woo, M. Kristian // Neuropsychiatric Disease and Treatment. -2016. - № 12. - P. 2731-2736.

297. Simunic, D. Wireless ECG monitoring system / D. Simunic // Wireless Communication, Vehicular Technology, Information Theory and Aerospace & Electronic Systems Technology. - Aalborg, Denmark, 2009. - P. 17-20.

298. Sornmo, L. Time-Varying Digital Filtering of ECG Baseline Wander / L. Sornmo // Medical and Biological Engineering and Computing. - 1993. - Vol. 31. -P. 503-508.

299. Stiliyan, G. Time-Frequency Spectral Differences in Event-Related Potentials between Neurotic and Stable Persons in Human EEG / G. Stiliyan // International Journal Bioautomation. - 2008. - Vol. 1. - P. 57-64.

300. Suresh, R. D. Signals and systems in biomedical engineering: signal processing and physiological systems modeling / R. D. Suresh // Kluwer Academic / Plenum Publishers. - New York, 2000. - 337 p.

301. Tatum, B. A. Artifact and recording concepts in EEG / B. A. Tatum, D. L. Schomer // J. Clin. Neurophysiol. - 2011. - Vol. 28, № 3. - P. 252-263.

302. Thakor, P. Adaptive Baseline Wander Removal in the ECG: Comparative Analysis with Cubic Spline Technique / P. Thakor // IEEE proceeding Computers in Cardiology. - 1992. - P. 143-146.

303. The value of quantitative electroencephalography in clinical psychiatry: A Report by the Committee on Research of the American Neuropsychiatric Association // J. Neuropsychiatry Clin. Neurosci. - 2006. - Vol. 18. - P. 460-500.

304. The Well.Me Health Kiosk. - URL: http://www.wellpointgroup.com/ index.php/products/kiosk (дата обращения: 23.10.2016).

305. Thomas, L. Timothy Petersen Depression: treatment strategies and management / L. Thomas // Medical Psychiatry. - New York, 2009. - P. 326.

306. TIMIT Acoustic-Phonetic Continuous Speech Corpus. - URL: https:// catalog.ldc.upenn.edu/LDC93S1 (дата обращения: 15.10.2018).

307. Tiwari, H. EEG based epileptiform pattern recognition inside and outside the seizure states / H. Tiwari // Biomedical Signal Processing and Control. - 2018. -№ 10. - P. 62-68.

308. Tools for Biomedical Data Acquisition and Signal Processing. - URL: http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/ru/nid/211023 (дата обращения: 08.06.2016).

309. Trevino, A. Phonologically-Based Biomarkers for Major Depressive Disorder / A. Trevino, T. F. Quatieri, N. Malyska // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing: Special Issue on Emotion and Mental State Recognition from Speech. - 2011. - № 1. - 18 р.

310. Gromova, N. V. Antioxidant action of xymedon on morphometric parameters of erythrocytes under oxidative stress / N. V. Gromova, V. V. Revin, E. S. Revina, I. N. Solomadin // Latvia journal of biotechnology : European Biotechnology Conference. - Latvia, 2016. - Т. 231. - P. 80-80.

311. Tychkov, A. Yu. Automated system for heart contour delineation in photofluorographic images / A. Yu. Tychkov, O. N. Bodin, P. P. Churakov // Biomedical Engineering. - 2011. - Vol. 45. - P. 144-151.

312. Tychkov, A. Yu. Development of Novel Methods for Noise Cancellation in ECS / A. Yu. Tychkov, A. K. Alimuradov, P. P. Churakov, A. V. Ageykin // International Journal of Applied Engineering Research. - 2017. - № 18. -P. 7455-7458.

313. Tychkov, A. Yu. Development of the ways and means of medical signals processing for early diagnostics of prepathology psychogenic conditions / A. Yu. Tychkov, A. K. Alimuradov, P. P. Churakov, V. B. Kalistratov, G. V. Vishnevskaya // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и

обществе : сб. тр. Всерос. науч.-практ. конф. студентов и молодых ученых. -Пенза : Изд-во ПГУ, 2015. - № 2 (14). - С. 31-35.

314. Tychkov, A. Yu. Development of virtual device for empirical modes decomposition of biomedical signals / A. Yu. Tychkov, P. P. Churakov, A. K. Alimuradov, A. V. Kuzmin // International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). - Omsk, 2015. - P. 211-215.

315. Tychkov, A. Yu. EEG Analysis Based on the Empirical Mode Decomposition for Detection of Mental Activity / A. Yu. Tychkov, A. K. Alimuradov, A. V. Ageykin, P. P. Churakov // Engineering & Telecommunication En&T 2017 : IV International Conference. - M., 2018. - P. 130-134.

316. Tychkov, A. Yu. HHT based analysis of ECG signals in patients under borderline mental disorders / A. Yu. Tychkov, A. V. Kuzmin, A. K. Alimuradov, A. V. Ageykin, V. B. Kalistratov, S. Yu. Mitroshina // 22st Conference of Open Innovations Association FRUCT. - Helsinki, 2018. - P. 257-262.

317. Tychkov, A. Yu. Improvement of the Efficiency of Voice Control Based on the Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition / A. Yu. Tychkov, P. P. Churakov, A. K. Alimuradov, A. V. Kuzmin, I. I. Artemov // International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). - M., 2016. - 6 p.

318. Tychkov, A. Yu. Measurement of speech signal patterns under borderline mental Disorders / A. Yu. Tychkov, A. K. Alimuradov, A. V. Kuzmin, P. P. Churakov // 21st Conference of Fruct (Helsinki, Finland, 2017). - Helsinki, 2017. - P. 26-33.

319. Tychkov, A. Yu. Multi-Neural Interface as an Automated Device for Recording Medical Signals / A. Yu. Tychkov, A. K. Alimuradov, N. V. Goryachev // International Russian Automation Conference. - Sochi, Russia, 2018. - 5 p.

320. Tychkov, A. Yu. Multi-neural interface of borderline mental disorders express-evaluation / A. Yu. Tychkov, A. K. Alimuradov, A. V. Ageykin, A. N. Tychkova // International Journal of Applied Engineering Research. - 2017. -№ 16. - P. 6224-6229.

321. Tychkov, A. Yu. New Signal Markers of Borderline Mental Disorders in EEG / A. Yu. Tychkov, A. K. Alimuradov, P. P. Churakov // 14th International

Conference on Advanced Trends in Radioelecrtronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET). - Lviv-Slavske, Ukraine, 2018. - P. 692-696.

322. Tychkov, A. Yu. Noise-Robust Algorithm for "Speech/Pause" Segmentation in Diagnostic Systems of Psychogenic States / A. Yu. Tychkov, P. P. Churakov, Yu. S. Kvitka // Engineering & Telecommunication En & T 2016 : III International Conference. - М., 2017. - P. 186-188.

323. Tychkov, A. Yu. Processing photofluorographic images by means of decomposition into empirical modes / A. Yu. Tychkov, P. P. Churakov // Measurement Techniques. - Springer, USA, 2011. - Vol. 53, № 10. - P. 1125-1129.

324. Gromova, N. V. Study of the structure, oxygen-transporting functions and ionic composition of erythrocytes at vascular diseases / N. V. Gromova, V. V. Revin // BioMed Research International. - 2015. - Vol. 3. - 7 p.

325. Tychkov, A. Yu. The development of effective noise biomedical signals processing method / A. Yu. Tychkov, A. V. Kuzmin, A. K. Alimuradov // International Journal of Applied Engineering. - 2015. - Vol. 10, № 3. - P. 527-531.

326. Tychkov, A. Yu. The device of registration of arterial pressure with cuff use with the automatic carpal contour / A. Yu. Tychkov, A. N. Tychkova // International Journal of Applied Engineering Research. - 2014. - № 23. - P. 422-429.

327. Tychkov, А. Yu. Design of a portable electrocardiograph and a virtual instrument for cardio signal processing / A. Yu. Tychkov, P. P. Churakov, A. K. Alimuradov, A. N. Tychkova, G. V. Vishnevskaya // Advanced Engineering Research and Applications (AERA). - 2017. - P. 43776-43778.

328. Tychkov, А. Yu. Design of The Portable Electrocardiograph on The Basis Of MDL-IDM-L35 / A. Yu. Tychkov, P. P. Churakov, A. K. Alimuradov, A. V. Kuzmin // International Journal of Applied Engineering Research. - 2015. -Vol. 10, № 23. - P. 43776-43778.

329. Tychkov, А. Yu. Development and testing of the virtual encephalograph / A. Yu. Tychkov // Meditsinskaia tekhnika. - 2015. - Vol. 49, № 1. - P. 26-29.

330. Tychkov, А. Yu. Development in the LabView Environment of a Virtual Instrument for Noninvasive Measurement of Arterial Pressure / A. Yu. Tychkov,

O. V. Abrosimova, A. V. Kuzmin // Measurement techniques. - 2015. - Vol. 58, iss. 9. - P. 1062-1065.

331. Tychkov, А. Yu. The development of the arterial pressure registration device with the increased efficiency of work / A. Yu. Tychkov // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2015. - № 1. -C. 112-118.

332. Tychkov, А. Yu. The device of registration of arterial pressure with cuff use with the automatic carpal contour / A. Yu. Tychkov, A. N. Tychkova // International Journal of Applied Engineering Research. - 2014. - Vol. 9, № 23. -P. 19729-19740.

333. Vigon, L. Quantitative evaluation of techniques for ocular artefact filtering of EEG waveforms / L. Vigon, M. R. Saatchi, J. E. W. Mayhew, R. Fernandes // IEEE Proc.-Sci. Meas. Technol. - 2000. - Vol. 147, № 5. - P. 219-228.

334. Virtumed - виртуальные медицинские симуляторы и тренажеры. -URL: http://www.virtumed.ru (дата обращения: 11.10.2016).

335. Web Bluetooth. Draft Community Group Report. - URL: https:// webbluetoothcg.github.io/web-bluetooth/ (дата обращения: 20.11.2017).

336. Williamson, R. Vocal biomarkers of depression based on motor incoordination / R. Williamson // AVEC '13 Proceedings of the 3rd ACM international workshop on Audio/visual emotion challenge. - Sydney, Australia, 2013. - P. 41-48.

337. World Health Organization. The ICD-10 Classification of Mental and Behavioural Disorders. - London, Gaskell, 1992. - 480 p.

338. Yadava, M. Analysis of EEG signals and its application to neuromarketing / M. Yadava, P. Kumar, R. Saini, P. P. Roy, D. Prosad Dogra // Multimedia Tools Appl. -2017. - Vol. 76 (18). - P. 19087-19111.

339. Yeh, J.-R. Complementary ensemble empirical mode decomposition: A novel noise enhanced data analysis method / J.-R. Yeh, J.-S. Shieh, N. E. Huang // Advances in Adaptive Data Analysis. - 2010. - Vol. 2 (2). - P. 135-156.

340. Zhang, Y. Combined feature extraction method for classification of EEG signals / Y. Zhang, X. Ji, B. Liu, D. Huang, F. Xie, Y. Zhang // Neural Comput. Applic. - 2017. - Vol. 28 (11). - P. 3153-3161.

341. Zhang, Z. M. Radiometric Temperature Measurements - II Applications. ed. / Z. M. Zhang, B. K. Tsai. - 2 ed. - Oxford : Academic Press, 2010. -393 p.

342. Zhuang, X. Evaluation of Human Sense by Biological Information Analysis / X. Zhuang, K. Sekiyama, T. Fukuda // International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science. - San Diego / USA, 2009. - 74-80 p.

ИНФОРМАЦИОННЫЙ ЛИСТ И СОГЛАСИЕ ПАЦИЕНТА НА ПРОВЕДЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

ИНФОРМАЦИОННЫЙ ЛИСТ ПАЦИЕНТА

Название исследовательской программы: «Неинвазивная регистрация медицинских сигналов»

Вы приглашены принять участие в программе/наблюдении по определению сигнальных маркеров психогенных психических расстройств на основе комплексного исследования электрокардиографических, энцефалографических и речевых данных, обеспечивающих повышение эффективности обнаружения, распознавания и измерения параметров исследуемых сигналов для повышения достоверности диагностики патологических отклонений.

Целью программы является определение сигнальных маркеров исследуемых сигналов у первично обратившихся пациентов с психогенными психическими расстройствами.

В течение нескольких минут Вам будет осуществляться параллельное наложение электроэнцефалографической шапки и конечностных электродов ЭКГ. Для регистрации речевых сигналов разработана и запатентована база эталонных слов, фраз и выражений, сформированная по принципу систематизации заболеваний органов речевого аппарата по группам звуков, образуемых определенными органами речевого аппарата. Из базы взято два предложения-скороговорки, включающие большую часть произносимых обследуемым звуков речевым аппаратом. После наложения электродов и настройки диагностического оборудования осуществляется мониторинг состояния пациента. Регистрация в спокойном состоянии без внешних факторов воздействия с открытыми и закрытыми глазами осуществляется поочередно в течение 60 с. Затем, не останавливая запись, Вам предлагается прочитать на высокочастотный диктофон впервые увиденные два предложения. Дополнительно для

систематизации зарегистрированных данных записываются следующие данные: пол, возраст, классификатор заболевания по МКБ-10.

Сроки обследования: если Вы решите принять участие в данной программе и Ваше состояние отвечает всем необходимым требованиям данного проекта, Вы пройдете безболезненное обследование в течение 10 мин. Вся информация о состоянии Вашего здоровья может быть представлена Вам в доступной форме.

Угрозы для Вашего здоровья при проведении обследования нет. В некоторых случаях после регистрации сигналов может потребоваться повторная регистрация, вследствие воздействия внешних помех или плохого контакта электрод-кожа. При появлении каких-либо жалоб во время обследования Вам необходимо обратиться к Вашему лечащему врачу.

При появлении нежелательных явлений в состоянии Вашего здоровья лечащий врач имеет право использовать необходимые лекарственные препараты либо предложить Вам оперативное лечение, направленное на купирование этого явления.

Вы имеете полное право:

1. Задавать любые интересующие Вас вопросы по настоящей программе в течение всего времени обследования.

2. Отказаться принимать участие в настоящей программе и прекратить обследование в любое время и по любой причине без ущерба для Вашего здоровья.

Ваше участие в настоящей программе будет строго конфиденциально, и любые данные о состоянии Вашего здоровья не будут предоставлены третьей стороне, за исключением органов здравоохранения или надзорных органов, ответственных за контроль в медицинских исследованиях в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации.

Вы получите идентичный экземпляр подписанного документа.

ИНФОРМИРОВАННОЕ СОГЛАСИЕ

Я, нижеподписавшийся, настоящим подтверждаю и даю согласие быть участником Программы обследования: «Неинвазивная регистрация медицинских сигналов».

Врач (психолог) полностью разъяснил цель, задачи, методы и продолжительность исследования. Я задал все вопросы по направлениям настоящего исследования и получил на них ответы. Я также получил вторую копию информационного листа и настоящего согласия.

По результатам анализа информации об исследовании я добровольно дал согласие на участие в программе, сотрудничество с врачом (психологом) об информировании его о любых изменениях в состоянии здоровья.

Я получил полную информацию о том, что для эффективной реализации программы мне будут наложены электроэнцефалографическая шапка и конечностные электроды ЭКГ. Для регистрации речевых сигналов я прочту на диктофон два предложения, которые сочетают в себе большую часть произносимых звуков речевым аппаратом. После наложения электродов и настройки диагностического оборудования в течение нескольких секунд начинается запись. Запись в спокойном состоянии без внешних факторов воздействия мне будет осуществляться с закрытыми и открытыми глазами в течение 60 с, затем, не останавливая запись, мне предлагается прочитать на высокочастотный диктофон впервые увиденные два предложения. После окончания прочтения запись данных будет остановлена и будут сняты электроды с тела.

Участие в исследовании испытуемого является строго добровольным. Я был информирован о том, что имею право по личному решению завершить участие в настоящей программе в любое удобное время и мое решение не повлияет на физиологическое и психическое состояние здоровья, а также на результаты лечения.

Мной дано согласие не ограничивать врача (специалиста) в использовании данных, являющихся результатами данного исследования, включая опубликование в научных периодических изданиях. Полученная обо мне информация является строго конфиденциальной.

Подпись пациента

Дата

Я подтверждаю, что объяснил все вышеуказанное пациенту и пациент согласился принять участие в исследовании.

Подпись врача (психолога)

Дата

ЛИСТИНГ ПРОГРАММЫ СИСТЕМЫ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ОБСЛЕДОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ

# - *- coding: utf- 8 - *-

_author_= 'Myriad Corporation'

import sys import random

from PyQt4 import QtCore, QtGui, QtDeclarative

class Facade(QtCore.QObject):

def_init_(self):

QtCore.QObject._init_(self)

@QtCore.pyqtSlot(result=QtCore.QVariant, name='get_weight') def get_weight(self):

return str(random.uniform(60, 90))

@QtCore.pyqtSlot(result=QtCore.QVariant, name='get_height') def get_height(self):

return str(random.uniform(160, 190))

@QtCore.pyqtSlot(result=QtCore.QVariant, name='get_temperature') def get_temperature(self):

return str(random.uniform(36.5, 36.7))