Скринингующая система диагностики неврологических нарушений на основе самонастраивающегося фильтра тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат наук Индюхин, Алексей Алексеевич

  • Индюхин, Алексей Алексеевич
  • кандидат науккандидат наук
  • 2013, Тула
  • Специальность ВАК РФ05.11.17
  • Количество страниц 122
Индюхин, Алексей Алексеевич. Скринингующая система диагностики неврологических нарушений на основе самонастраивающегося фильтра: дис. кандидат наук: 05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения. Тула. 2013. 122 с.

Оглавление диссертации кандидат наук Индюхин, Алексей Алексеевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Диагностические системы (обзор литературы)

1.1. Диагностические возможности метода электроэнцефалографии

1.2. Скринингующие обследования и системы диагностики

1.3. Методы обработки электроэнцефалографических сигналов

1.4. Возможности существующих систем компьютерной ЭЭГ

1.5. Выводы по главе 1 36 ГЛАВА 2. Структура и порядок взаимодействия элементов системы

2.1. Порядок работы с системой

2.2. Структура скринингующей системы диагностики

2.3. Визуализация регистрируемых сигналов

2.4. Диагностика грубой патологии нервной системы

2.5. Выводы по главе 2 55 ГЛАВА 3. Разработка способа диагностики НН

3.1. Динамический анализ ЭЭГ 5

3.2. Математическая модель СНФ

3.3. Анализ устойчивости процесса самонастройки

3.4. Устройство расчета параметров синхронизации

3.5. Способ диагностики неврологических нарушений

3.6. Выводы по главе 3 69 ГЛАВА 4. Экспериментальные исследования системы диагностики

4.1. Поиск электрофизиологических маркеров НН

4.2. Алгоритм диагностики и прогноза развития

4.3. Возможности анализа вызванной активности мозга

4.4. Выводы по главе 4 103 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 104 СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ 105 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 106 ПРИЛОЖЕНИЕ

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», 05.11.17 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Скринингующая система диагностики неврологических нарушений на основе самонастраивающегося фильтра»

ВВЕДЕНИЕ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

В настоящее время внушает серьезное опасение состояние здоровья подрастающего поколения. За последние тридцать лет количество детей-инвалидов выросло более чем в 10 раз: с 50 тыс. в начале 80-х годов прошлого столетия до более 500 тыс. в 2010 году, причем на протяжении последних десяти лет этот показатель менялся незначительно (материалы доклада Минздравсоцразвития РФ, 2012 год). Немалую долю (52,45 %) в этом числе составляют дети с неврологическими нарушениями (НН) - нарушениями центральной нервной и сенсорных систем, наличие которых обуславливает тяжелые последствия: высокий уровень смертности и инвалидности, трудности социальной адаптации. Диагностика таких нарушений опирается прежде всего на электрофизиологические и психофизиологические исследования -электроэнцефалографию (ЭЭГ), вызванные потенциалы (ВП), различные сенсомоторные реакции. При этом остается актуальной задача разработки новых технологий диагностики детей с ограниченными возможностями [63, 108, 99, 31, 39,98].

Степень разработанности темы исследования. Рассматривая болезнь как состояние, обусловленное нарушениями функций организма, нарушениями его гомеостазиса, т.е. уравновешивания всех жизненных процессов и его отношений с внешней средой, следует иметь в виду такой ее исход, как адаптация - новое состояние «нормы» - приспособления к изменившимся условиям [39]. Функциональное состояние, механизмы регуляции и управления деятельностью физиологических систем в первую очередь отражаются в характеристиках динамических образований центральной нервной системы (ЦНС), их изучение является фундаментальным условием для понимания функций мозга и механизмов его интегративной деятельности [128, 109].

С момента возникновения теории биотехнических систем (БТС) [104, 91, 92] приоритетным направлением ее развития было исследование и разработка

методов и приборов медицинской диагностики. Большой опыт внедрения автоматизированных систем профилактических осмотров детей накоплен в Научно-исследовательском и конструкторско-технологическом институте биотехнических систем (НИКТИ БТС) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» под руководством В.М. Ахутина. Для проведения массовых обследований детей целесообразно использовать специальные стандартизированные технологии. Развитие современных медицинских технологий, в том числе в сфере первичного медицинского скрининга, позволяет исключить участие высококвалифицированных врачей-специалистов в медицинских осмотрах. В условиях проводимой модернизации здравоохранения и оснащения его высокотехнологичным оборудованием важнейшим аргументом в пользу необходимости применения скринингующих систем является не только высокая медицинская эффективность, но и прямой экономический эффект [88].

Обязательным элементом системы неврологической диагностики должна быть подсистема выявления грубой патологии (прежде всего — эпилепсии), поскольку это, с медицинской точки зрения, главная задача ЭЭГ [44, 35, 114], а поиск признаков других нарушений на фоне высокоамплитудных эпифеноменов не имеет смысла. До 80 % ЭЭГ - обследований направлены на выявление эпилептиформной активности. Задача автоматизации обнаружения спайков, замедления основного ритма и комплекса «острая - медленная волна» (KOMB) может быть решена применением периодометрических методов в реальном времени [53, 54].

Негрубые нарушения центральной нервной и сенсорных систем (зрения, слуха, минимальная мозговая дисфункция (ММД)) [117] с клинической точки зрения - это, прежде всего, неадекватность взаимосвязей в коре головного мозга. Физиологические исследования М.Н. Ливанова и его последователей ставят синхронизацию электрической активности соответствующих участков коры основным условием осознания, принятия решения, ассоциативного мышления [68, 38, 9, 31]. Применяемые для оценки уровней синхронизации ЭЭГ функции когерентности не пригодны для использования в скринингующей системе как

ввиду отсутствия унифицированного набора параметров их расчета и необходимости задавать параметры вручную [37], так и ввиду сильной зависимости от выбора этих параметров результатов расчета, особенно частот синхронизации [60].

Вместе с тем, электрофизиологические исследования никогда не были массовыми - как ввиду сложности применяемой аппаратуры, так и вследствие неоднозначности интерпретации их результатов. Представляется актуальной разработка сравнительно компактной, доступной для массового медицинского применения регистрирующей аппаратуры и метода обработки результатов исследования, позволяющего автоматически, без участия врача формировать заключение о наличии у обследуемого ребенка как грубой патологии, так и НН -снижения слуха, зрения, ММД.

Цель работы - создание скринингующей системы диагностики неврологических нарушений у детей на основе регистрации электроэнцефалограммы, обеспечивающей в ходе диспансеризации сокращение времени, проведение обследования силами среднего медицинского персонала и формирование заключения о необходимости обращения к врачу-специалисту.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- разработать состав и структуру скринингующей системы диагностики, обеспечивающей регистрацию, обработку, анализ ЭЭГ и формирование заключения о наличии НН;

разработать структуру и математическую модель цифрового фазочувствительного самонастраивающегося фильтра (СНФ), обеспечивающего полосовую фильтрацию с автоматической настройкой на доминирующую частоту ЭЭГ;

- разработать методику расчета параметров СНФ на основе теории регулирования и построения аппроксимирующей модели по результатам математического моделирования;

- разработать метод количественной оценки параметров синхронизации биоэлектрической активности головного мозга на основе обработки сигналов ЭЭГ с использованием СНФ;

- выявить достоверные признаки НН по параметрам синхронизации на основе обработки ЭЭГ детей с известным диагнозом;

- разработать алгоритмы диагностики НН и грубой патологии ЦНС у

детей;

- разработать программное обеспечение скринингующей системы диагностики;

- разработать макетный образец системы на основе процессора ARM.

Объект исследования. Биотехническая скринингующая система

диагностики неврологических нарушений.

Предмет исследования. Метод, модели и алгоритм работы системы диагностики неврологических нарушений.

Содержание диссертации соответствует п. 1 «Исследование, разработка и создание медицинской техники, изделий, инструментов, методов и способов диагностики и лечения человека, которые рассматриваются как средства восстановления нарушенной поливариантной системы, представление которой возможно математической, физико- и биотехнической, механической моделью, а также энергетической, физико-химической, химической, электрохимической моделью и т.д.» паспорта специальности 05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения.

Методы исследования. Теория автоматического управления, математическое моделирование, цифровые методы обработки сигналов, методы математической статистики (корреляционный анализ, оценки достоверности), математическая логика, алгоритмическое программирование. При разработке диагностической системы в качестве языка программирования использовалась среда VisualBasic-б. В качестве экспериментального материала использовались записи ЭЭГ 103 детей, осуществленные в ГУЗ Тульской области «Тульская областная детская психоневрологическая больница».

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- математическая модель самонастраивающегося фильтра в виде рекуррентного уравнения, коэффициенты которого уточняются на каждом шаге решения в зависимости от скорости изменения фазовых сдвигов между входным и выходным сигналами, что позволяет в реальном времени определять частоту синхронизации биоэлектрической активности головного мозга между точками регистрации ЭЭГ;

- методика проектирования самонастраивающегося фильтра на основе анализа методами теории автоматического управления контура самонастройки, включающего модель связи фазового сдвига фильтра с рассогласованием частоты настройки и частоты входного сигнала, позволяющая обоснованно выбрать коэффициенты фильтра для обеспечения минимального времени настройки;

- метод обработки сигналов ЭЭГ, количественно оценивающий параметры синхронизации биоэлектрической активности - уровни и частоты синхронизации, определяемые в результате настройки самонастраивающегося фильтра на мультипликативный сигнал, что позволяет получить для отдельного пациента уникальный набор признаков, а для группы детей с известным диагнозом -эмпирические законы распределения этих признаков;

- топология связей между отведениями регистрации ЭЭГ, для которых параметры синхронизации по результатам статистической оценки эмпирических распределений значений в группах детей с известным диагнозом (нарушения слуха, зрения, ММД) достоверно отличаются от распределений в группах нормальных детей, позволяющих отнести конкретного ребенка к определенной группе;

- алгоритмы идентификации обследуемого пациента с конкретной группой НН по его параметрам синхронизации, оценки вероятности и прогноза ближайшего развития, позволяющие формулировать заключение и рекомендации для направления к врачу-специалисту.

Практическая значимость работы. Разработанные метод, методика, модели, алгоритмы и соответствующее программное обеспечение составили основу построения скринингующей системы диагностики НН, опытная эксплуатация которой позволяет рекомендовать ее к применению при проведении массовой диспансеризации силами среднего медицинского персонала.

Результаты теоретических и экспериментальных исследований использовались при выполнении госбюджетной НТР «Исследование и проектирование электромеханических и электронных приборов, систем и комплексов. Моделирование БТС диагностики» (шифр 03-10).

Основные теоретические и практические результаты работы используются в клинической практике ГУЗ Тульской области «Тульская областная детская психоневрологическая больница» и в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Тульский государственный университет» при подготовке студентов по направлению 201000 «Биотехнические системы и технологии», специальностям «Биотехнические и медицинские аппараты и системы», «Инженерное дело в медико-биологической практике» (дисциплины «Моделирование биологических процессов и систем», «Диагностическая и терапевтическая медицинская техника», «Теория биотехнических систем»), что подтверждено соответствующими актами.

Апробация работы. Результаты исследования докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Международной конференции по биомедицинскому приборостроению «Биомедприбор-2000» (г. Москва, 2000 г.), Международной российско-американской научно-практической конференции «Актуальные проблемы охраны материнства и детства» (г. Тула, 2005 г.), 4-й Российско-Баварской конференции по биомедицинской инженерии (г. Москва, 2008 г.). Всероссийской научно-технической конференции «Перспективы фундаментальной и прикладной науки в сфере медицинского приборостроения» (г. Таганрог, 2009 г.), научно-практической конференции «Современные технологии здравоохранения в охране нервно-психического здоровья детей» (г. Тула, 2009 г.), Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Медицинские информационные системы» (г.

Таганрог, 2010 г.), Всероссийской научно-практической конференции студентов, магистрантов, аспирантов и молодых ученых «Техника XXI века глазами молодых ученых и специалистов» (г. Тула, 2010 г., 2011 г.), XXIII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (г. Рязань, 2010 г.), Всероссийском конкурсе научных работ «Биосовместимые материалы и покрытия» (г. Саратов, 2010 г.), Научной школе для молодежи «Нейробиология и новые подходы к искусственному интеллекту и к науке о мозге» (г. Таганрог, 2010 г., 2011 г.), VI Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Физическая культура и спорт студенческой молодежи в современных условиях: проблемы и перспективы развития» (г. Тула, 2010 г.), VII Форуме «Здоровье нации - основа процветания России» (г. Москва, 2011 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Приоритетные направления охраны здоровья ребенка в неврологии и психиатрии» (г. Тула, 2011 г.), а также на ежегодных научно-практических конференциях профессорско-преподавательского состава ТулГУ (2009 - 2012 гг.).

Публикации. По теме диссертации опубликованы 31 научная работа, в том числе 5 работ в рецензируемых научных журналах, получены 1 патент и 1 положительное решение на выдачу патента.

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту результаты получены лично автором. Соискателем лично разработаны структура и модель системы регистрации когнитивных вызванных потенциалов; модель самонастраивающегося фильтра; методика расчета параметров СНФ; методика обработки ЭЭГ. За научные достижения в области приоритетных направлений модернизации и технологического развития российской экономики автор работы был удостоен в 2011/2012 учебном году стипендии Президента Российской Федерации для аспирантов.

I

Положения, выносимые на защиту

1. Динамический анализ ЭЭГ как процесс непрерывного слежения за доминирующей частотой, реализуемый решением в реальном времени уравнений СНФ.

2. Метод обработки сигналов ЭЭГ, количественно оценивающий параметры синхронизации биоэлектрической активности - уровни и частоты синхронизации.

3. Алгоритм автоматической диагностики неврологических нарушений на основе определения электрофизиологических маркеров - связей между точками регистрации ЭЭГ в группах детей с НН, для которых параметры синхронизации достоверно отличаются от нормы.

Достоверность результатов определяется следующими факторами:

- проверка алгоритма диагностики на записях ЭЭГ 103 детей с известными неврологическими диагнозами показала полное совпадение с заключениями врачей-специалистов;

- при поиске ЭМ используются общепринятые в мировой практике методики оценки достоверности отличий выборочных данных и параметров эмпирических распределений;

- полученные данные о преобладании между группами НН отличий в частотах синхронизации согласуются с ранее опубликованными данными других исследователей.

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (132 наименования) и приложения (2 акта внедрения), содержит 122 страницы, 32 рисунков и 15 таблиц.

ГЛАВА 1. Диагностические системы (обзор литературы)

Нервная система человека, подразделяемая на центральную (ЦНС) и периферическую, обеспечивает регуляцию деятельности всех систем организма и реакцию на изменение условий внутренней и внешней среды. Особенно отметим интегративную роль ЦНС, обеспечивающую объединение в психомоторном акте чувствительности, сознания и двигательной активности [67].

Неврологические нарушения (нарушения в работе нервной системы) могут иметь место на любом этапе перечисленной триады. При этом они могут быть как причиной, так и следствием неврологических заболеваний [27, 80].

Неврологические заболевания у детей могут возникать вследствие родовых травм, а также влияния внешних факторов в процессе жизни, к которым относятся инфекционные заболевания, ушибы головы, неправильное воспитание, стрессы, нервные перенапряжения. Все виды патологических процессов нервной системы сопровождаются головными болями, головокружениями, иногда состояниями беспричинного волнения и страха [24, 80].

В задачу медицины в первую очередь входит диагностика заболевания, то есть формирование заключения о сущности болезни и состоянии пациента, выраженное в принятой медицинской терминологии.

Среди многочисленных способов и средств диагностики выделим инструментальную диагностику.

Основными инструментальными методами, применяемыми в том числе и для диагностики неврологических нарушений, являются электроэнцефалография, вызванные потенциалы (ВП), электромиография (ЭМГ), рентгенографические, магниторезонансные и ультразвуковые исследования [73, 19, 119, 52,100, 51].

Одним из основных инструментальных способов изучения работы мозга и нервной системы является регистрация и анализ изменений биопотенциалов, снимаемых с электродов, размещенных на теле пациента. Практически все технические средства для электрофизиологических измерений в настоящее время имеют в своем составе персональный компьютер. В зависимости от

спектрального состава регистрируемого сигнала, организации воздействия на пациента, количества каналов регистрации и применяемых методов обработки в клинической практике различают диагностические системы для регистрации электроэнцефалограмм, вызванных потенциалов и электронейромиограмм [94].

1.1. Диагностические возможности метода электроэнцефалографии

Головной мозг, компактно размещенный в черепной коробке, представляет собой единый орган благодаря огромному количеству внутренних взаимосвязей, по сложности которых он не имеет ничего равного в природе. В то же время имеется множество научно установленных фактов о функциональной специализации отдельных его структур. Существуют также интегративные механизмы мозга, обеспечивающие функциональное объединение элементов нервной системы на разных уровнях сложности. В колебаниях биопотенциального поля коры больших полушарий отражаются процессы вовлечения в системную деятельность нейрофизиологических механизмов, обеспечивающих межцентральные взаимодействия. Каждая функциональная единица мозга, принимая участие в общей активности, испытывает координирующее воздействие целого [49, 50, 46].

Научная школа акад. М.Н. Ливанова, основоположника применения методов математического анализа в исследованиях ЭЭГ, базируется на положениях о том, что целостность мозга как системы обеспечивается синхронизмом, когерентностью циркулирующих в нем потоков сигналов, распространяющихся по нервным сетям. Нейроны образуют целостные формирования лишь благодаря когерентной структуризации под влиянием интерференционного усиления удачных структур и организуемых в них коллективных процессов [68, 118].

Электрическую активность мозга в функциональном отношении принято делить на спонтанную (фоновую), наблюдаемую при отсутствии специальных внешних раздражений, и активную, появляющуюся на фоне спонтанной

активности при прямом раздражении нервных клеток мозга (элементов) или поступлении импульсов по афферентным путям.

Принято считать, что ЭЭГ формируется суммой постсинаптических потенциалов (ПСП), а не импульсных разрядов клеток. С технической точки зрения ЭЭГ представляет собой непрерывную запись величин разности потенциалов между двумя точками мозга, которые могут быть расположены как на поверхности мозга, так и в глубине его [72, 57].

В динамике развития метода регистрации ЭЭГ применялось различное число регистрирующих электродов и зон регистрации, в настоящее время подход во многом стандартизирован, электроды накладываются на симметричные участки обоих гемисфер. Самой распространенной является международная система отведений «Ю-20%», предложенная Джаспером в 1958 г. Она состоит из 16-ти электродов, топографически симметрично располагаемых относительно всех долей конечного мозга [10].

Рисунок 1.1. Схема стандартного расположения и аббревиатура названий электродов относительно зон их крепления по системе «Ю-20%»

В представленной схеме размещения электродов «Ю-20%» следующая аббревиатура электродов: Ррь Бр2 - соответственно левый и правый лоб (четные индексы соответствуют правому полушарию, нечетные - левому), Р3, Б4 — задние лбы, Б7, Р8 - передние виски, С3, С4 - центральные отведения, Т3, Т4 - средние

виски, Р3, Р4 - теменные (париетальные) отведения, Т5, Те - задние виски, Оь 02 -затылочные (окципитальные) отведения.

При всех разнообразных методиках регистрации ЭЭГ необходимо соблюдать определенные условия: неподвижность глазных яблок, отсутствие значительных изменений кардиоритма и дыхательного паттерна, мышечных сокращений. Эти артефакты исключаются при закрывании глаз, без напряжения мускулатуры исследуемого и после его адаптации к экспериментальной обстановке, при этом фоновая ЭЭГ подразумевает договоренность с испытуемым находиться в состоянии бодрствования без развернутой мыслительной нагрузки [38].

В ЭЭГ здорового человека выделяют несколько основных ритмов. Каждый из них диагностируется и выявляется по двум ведущим электрофизиологическим характеристикам - частоте и амплитуде, которые представлены в соответствующих диапазонах и взаимосвязи. Основные диапазоны ритмов могут делиться на поддиапазоны - см. таблицу 1.1.

Таблица 1.1.

Параметры основных ритмов ЭЭГ

Параметр 8 - ритм 9 - ритм а - ритм Рг ритм Рг- ритм у- ритм

Частота, Гц 0,5-4 4 -8 8-13 13-20 20-40 40 - 100

Амплитуда, мкВ 40-300 140-250 50-100 5-40 5-40 5-50

Основной и наиболее легко выделяемый ритм ЭЭГ - альфа-ритм (а-ритм). Он доминирует в ЭЭГ здоровых людей (85-95 %) старше 9-ти лет в спокойном физическом, интеллектуальном и эмоциональном состоянии при бодрствовании и закрытых глазах, тогда ЭЭГ рассматривается как синхронизированная [75]. Обычно амплитуда альфа-ритма испытывает определенную модуляцию, периодически то увеличиваясь, то уменьшаясь. В результате этого альфа-волны представляют собой своеобразные «веретена», длительность которых колеблется от 0,5 до 8 с. Альфа-ритм лучше всего выражен в затылочных областях мозга, в передних (центральной и лобной) часто сочетается с бета-ритмом. Любая активация (усиление внимания и т.д.) ведет к угнетению, блокаде альфа-ритма. В

состоянии естественного сна альфа-ритм также исчезает [83]. Альфа-ритм представляет собой своеобразную «фоновую» характеристику бодрствования, определенного уровня активности коры больших полушарий [126].

Более высокочастотный бета-ритм ((3-ритм)_характеризуется частотами в интервале от 13 до 30 Гц, то есть он представлен широким диапазоном, поэтому его подразделяют на низкий (до 20 Гц - рг ритм) и высокий (свыше 20 Гц - (32-ритм). Смена альфа-ритма бета-ритмом называется десинхронизацией ЭЭГ, однако причины этого процесса могут возникать в разном функциональном состоянии. Самый распространенный экспериментальный случай десинхронизации - возникновение бета-ритма при открывании глаз. Кроме того, бета-ритм появляется при напряженной умственной работе, а также деятельности в быстро изменяющихся условиях, как в случае постоянной смены заданий, поэтому чаще всего бета-ритм называют ритмом «интеллектуальной» деятельности. Высокочастотный бета-ритм в ЭЭГ преобладает у испытуемых в состоянии физиологического стресса и, возможно, отражает в этом случае облегченное взаимодействие высших мозговых центров с вегетативной нервной системой.

Тета-ритм (Э-ритм) - частотный диапазон от 4 до 8 Гц при амплитуде около 100 мкВ, его функциональное значение трактуется широко и разнообразно. Чаще всего его рассматривают как характеристику состояний засыпания и развития фаз медленноволнового сна. Кроме того, у бодрствующего человека тета-ритм регистрируется обычно в передних областях мозга при длительном эмоциональном напряжении, его выраженность коррелирует с отсутствием субъективного контроля. Синхронизация активности коры в диапазоне тета-ритма благоприятствует возникновению временных связей. Об этом свидетельствует облегченное запоминание информации в состоянии легкого наркоза или засыпания [26, 123].

Дельта-ритм (5-ритм) - частота от 0,5 до 3,5 Гц при амплитуде около 300 мкВ, стабильно фиксируется в состоянии глубокого медленноволнового сна. Появление этого ритма у бодрствующего человека свидетельствует о снижении

)

у

функциональной активности мозга. Дельта-ритм характерен и для нозологических состояний ЦНС.

В процессе индивидуального развития электрическая активность различных областей коры претерпевает ряд существенных изменений, обусловленных гетерохронностью созревания коры и подкорковых образований и различной степенью участия этих структур мозга в формировании ЭЭГ [11,31].

Фактически ЭЭГ и вызванные потенциалы являются единственным доступным для исследования показателем работы здорового мозга человека [75].

Л.Р. Зенков отмечает парадоксальность ЭЭГ: «Являясь почти идеальным методом отражения функционирования ЦНС, она на протяжении более полувека решает вопросы диагностики органических поражений мозга» (Зенков Л.Р. Клиническая электроэнцефалография. - Таганрог: Издательство ТРТУ. - 1996. -С. 7 - 8).

В паттерне ЭЭГ находят отражение все неврологические заболевания человека, изменения в функциональном состоянии головного мозга: эпилепсия, коматозное состояние, фокальные поражения мозга, нарушения сна, состояние медитации, наркотическое опьянение, деменция и паркинсонизм, болезнь Альцгеймера, состояние мозговой гипоксии, нарушения семантической и эпизодической памяти, различия в темпераменте, селективное внимание к тактильным и слуховым стимулам, патологические сексуальные влечения, переживание эмоционально окрашенной ситуации, опознание световых буквенных стимулов [48, 45, 65, 66, 26, 29, 13, 14, 20, 21, 36, 25, 28, 64].

Похожие диссертационные работы по специальности «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», 05.11.17 шифр ВАК

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Индюхин, Алексей Алексеевич, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Айдаркин Е.К. Механизмы формирования и управления функциональным состоянием человека// Нейробиология и новые подходы к искусственному интеллекту и к науке о мозге. Тезисы трудов научной школы для молодежи. — Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. - С. 12 - 34.

2. Айфичер Э.С., Джервис Б.У. Цифровая обработка сигналов: практический подход. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 992 с.

3. Андерсон Д.А. Дискретная математика и комбинаторика. Пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильяме». - 2003. - 960 с.

4. Анохин П.К. Узловые вопросы теории функциональной системы. М.: Наука, 1980.- 196 с.

5. Бабкин Н.Ф., Котин В.В. Использование анализа независимых компонент для обработки данных ЭЭГ-исследований // Биомедицинская радиоэлектроника, 2007г., №10. С. 15-19.

6. Белов Д.Р., Колодяжный С.Ф., Смит Н.Ю. Проявление межполушарной асимметрии и психотипа в динамике «бегущей волны» ЭЭГ // Физиология человека, 2004. - Т. 30. - № 1. - С. 5 - 19.

7. Бесекерский В.А. Цифровые автоматические системы / Бесекерский В.А. -М.: Наука, 1976.-576 с.

8. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического управления. М.: Профессия, 2007. - 752 с.

9. Бетелева Т.А., Фарбер Д.А. Роль лобных областей коры в произвольном и непроизвольном анализе зрительных стимулов // Физиология человека, 2002. -Т. 28.-№5.-С. 5-14.

10. Биопотенциалы мозга человека. Математический анализ. / Под ред. B.C. Русинова. - М., Медицина. 1987. - 256 с.

11. Благосклонова Н.К., Новикова Л.А. Детская клиническая электроэнцефалография. Руководство для врачей. М.: Медицина. 1994. - 202 с.

12. Божокин C.B., Суворов Н.Б. Вейвлет-анализ переходных процессов электроэнцефалограммы при фотостимуляции // Биомедицинская радиоэлектроника, 2008г., №3. С. 21-23.

13. Борисов C.B., Каплан А.Я., Горбачевская H.JI. и др. Анализ структурной синхронности ЭЭГ подростков, страдающих расстройствами шизофренического спектра // Физиология человека, 2005. - Т. 31. - № 3. - С. 16-23.

14. Борисов C.B., Фингелькурц A.A., Фингелькурц Ан.А., Каплан А .Я.. Новый подход к исследованию пространственно-модульной организации ЭЭГ человека при мнестической деятельности //Труды научно-практической конференции «Проблемы инструментальной оценки состояния и нарушений высших психических функций у детей и подростков с помощью компьютерных тестовых систем (развитие медико-инженерных технологий на рубеже тысячелетий)», 19-20 октября 1999 г, Москва. - С. 16 - 17.

15. Веденеева JI.C., Сороко С.И., Шеповальников А.Н.. Особенности статистической структуры взаимодействия основных компонентов ЭЭГ у детей школьного возраста //Физиология человека. 1998. - Т. 24. - № 1. - С. 5 -15.

16. Владимирский Б.М. Пути создания интерфейса «мозг - компьютер» (BCI) // Нейробиология и новые подходы к искусственному интеллекту и к науке о мозге. Тезисы трудов научной школы для молодежи. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010.-С. 46-57.

17. Выгодский М.Я. Справочник по высшей математике. М.: АОЗТ «Век», 1997. -864 с.

18. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М., Высшая школа, 2001.-479 с.

19. Гнездицкий В.В. Вызванные потенциалы мозга в клинической практике. Таганрог, из-во ТРТУ. - 1997. - 252 с.

20. Григорьева Л.П., Фильчикова Л.И., Алиева З.С. и др. Дети с проблемами в развитии (Комплексная диагностика и коррекция) / Под ред. Л.П. Григорьевой М.: ИКЦ «Академкнига», 2002. - 415 с.

21. Гриндель О.М. Электроэнцефалограмма человека при черепно-мозговой травме / Гриндель О.М. - М.: Наука, 1988. - 200 с.

22. Гублер Е.В., Генкин A.A. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях. Л., «Медицина», 1973. -142 с.

23. Гуляев Ю.В. Радиоэлектронные методы исследования функционирования мозга и экологии // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. Труды 9-й международной научно-технической конференции «ФРЭМЭ-2010» с элементами научной молодежной школы. Владимир, 29 июня - 2 июля 2010 г. - Владимир: 2010. - С. 35-43.

24. Данилова H.H. Психофизиология. М.: «Аспект-пресс» 1998. - 373 с.

25. Данько С.Г., Бехтерева Н.П., Шемякина Н.В., Антонова Л.В. Электроэнцефалографические корреляты мысленного переживания эмоциональных личных и сценических ситуаций. Сообщение II. Характеристики пространственной синхронизации // Физиология человека, 2003.-Т. 29.-№ 6.-С. 31 -40.

26. Данько С.Г., Старченко М.Г., Бехтерева Н.П. Локальная и пространственная синхронизация ЭЭГ при выполнении теста на инсайтную стратегию решения творческих вербальных задач // Физиология человека, 2003. - Т. 29. - № 4. -С. 129-132.

27. Дарофф Р., Мартин Дж. Внутренние болезни. Том 1. Раздел 3 «Неврологические нарушения» - М.: «Медицина», 2004. - 592с.

28. Дмитрова Е.Д., Дубровинская Н.В., Лукашевич И.П. и др. Особенности мозгового обеспечения вербальных процессов у детей с трудностями письма и чтения // Физиология человека, 2005. - Т. 31. - № 2. - С. 5 - 12.

29. Дунин-Барковский В.Л. Вычислительные нейроисследования на современном этапе // Нейробиология и новые подходы к искусственному интеллекту и к

науке о мозге. Тезисы трудов научной школы для молодежи. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. - С. 35 - 45.

30. Ершов Ю.А. Основы анализа биотехнических систем. Теоретические основы БТС: учебное пособие / Ю.А. Ершов, С.И. Щукин - М: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. - 526 с.

31. Жеребцова В.А. Системный анализ механизмов организации высших психических функций в онтогенезе. Дисс. ... докт. биол. наук. - Тула, 2004.

32. Жеребцова В.А., Индюхин А.Ф., Соколов Э.М., Хадарцев A.A., Васильев

B.П., Морозов В.И. Способ диагностики длиннолатентного вызванного потенциала мозга и устройство для его осуществления // Патент РФ № 2240036 от 20.11.2004 г.

33. Жирмунская Е.А., Майорчик В. Е., Иваницкий А. М. и др. Терминологический справочник: Словарь терминов, используемых в электроэнцефалографии // Физиология человека, 1978. - № 5. - С. 936 - 954.

34. Захаров С.М, Скоморохов A.A. Мониторирование ЭЭГ в клинической практике: ЭЭГ-видеомониторинг, полисомнография, нейромониторинг // Медицинский алфавит. Больница, 2009. - №3. - С. 10-14.

35. Зенков, JI.P. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). Руководство для врачей / JI.P. Зенков - 3-е изд. - М.: МЕДпрессинформ, 2004. - 368 с.

36. Зрительные и когнитивные вызванные потенциалы головного мозга у спортсменов // http://ilab.xmedtest.net/?q=node/3753

37. Иванов Л.Б. Об информативности применения когерентного анализа в клинической электроэнцефалографии // Журнал ВНД, 2011. - Т. 61. - № 4. -

C. 499-512.

38. Иванов Л.Б. Прикладная компьютерная электроэнцефалография. М.: АОЗТ «Антидор», 2000. - 256 с.

39. Избранные технологии диагностики / В.М. Еськов [и др.], под ред. A.A. Хадарцева, В.Г. Зилова, H.A. Фудина. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2008. - 296 с.

40. Индюхин А.Ф. Обработка электроэнцефалографической информации фильтром с переменными параметрами. Дисс.... канд. биол. наук. - Тула, 2006.

41. Индюхин А.Ф. Программный комплекс поиска частот синхронизации ЭЭГ // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск. «Медицинские информационные системы» - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008. - № 5. - С. 79 - 82.

42. Исайчев Е.С., Исайчев С.А., Насонов A.B., Черноризов A.M. Диагностика скрываемой информации на основе анализа когнитивных вызванных потенциалов мозга человека // Национальный психологический журнал, 2011.

- № 1(5).-С. 70-77.

43. Исаков Р.В., Сушкова JI.T. Проблемы разработки Информационно-аналитической системы комплексной экспресс-оценки здоровья студентов // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. Труды 9-й международной научно-технической конференции «ФРЭМЭ-2010» с элементами научной молодежной школы. Владимир, 29 июня - 2 июля 2010 г.

- Владимир: 2010. - С. 347 - 349.

44. Карлов В.А. Эпилепсия. М., Медицина, 1990. - 336 с.

45. Каторгина Г.И., Бойко И.П., Берсенев A.B., Мазирова A.M., Шушкевич Н. И., Корольков А.О. Изучение физиологических систем учащихся с задержкой психического и речевого развития, последствиями сотрясения головного мозга и их коррекция с помощью физического метода // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. Труды 9-й международной научно-технической конференции «ФРЭМЭ-2010» с элементами научной молодежной школы. Владимир, 29 июня - 2 июля 2010 г. - Владимир: 2010. -С. 148-151.

46. Кирой В.Н., Чораян О.Г. Нейронные ансамбли мозга // Успехи физиологических наук, 2000. - Т. 31. - № 3. - С. 23 - 38.

47. Киссин М. Я. Клиническая эпилептология. / Киссин М. Я. - изд-во ГЭОТАР-Медиа, 2009 - 258 с.

48. Ковалева A.B., Каплан А.Я., Артемова Т.А. Оценка психологических особенностей детей младшего школьного возраста по времени простой сенсомоторной реакции // Труды научно-практической конференции «Проблемы инструментальной оценки состояния и нарушений высших психических функций у детей и подростков с помощью компьютерных тестовых систем (развитие медико-инженерных технологий на рубеже тысячелетий)», 19-20 октября 1999, г. Москва. - С.52 - 54.

49. Коган А.Б. Потенциалы коры и динамика нейронных ансамблей // Материалы 6-й Всесоюзной конференции по электрофизиологии ЦНС, 1971. -С. 143 -144.

50. Коган В. Н. Электрические проявления деятельности коры головного мозга / Частная физиология нервной системы. Под ред. П. Г. Костюка и др. Д.: Наука, 1983. С. 35-39.

51. Комплекс компьютеризированный для анализа и картирования электрической активности головного мозга «НЕЙРОКАРТОГРАФ-01-МБН». Руководство пользователя. М.: Научно-медицинская фирма МБН, 2003. - 100 с.

52. Кореневский H.A. Проектирование электронной медицинской аппаратуры для диагностики и лечебных воздействий: Монография/ H.A. Кореневский, Е.П. Попечителев, С.А. Филист.- Курск, 1999. - 537с.

53. Кореневский H.A., Губанов В.В. Автоматический анализ электрофизиологических сигналов // Медицинская техника. -1995. - № 1. - С. 36-39.

54. Кореневский H.A., Попечителев Е.П., Серегин С.П. Медицинские приборы, аппараты, системы и комплексы: Учебник // Курск: ОАО «ИПП Курск», 2009. - 986 с.

55. Коржук H.JL, Индюхин A.A., Индюхин А.Ф., Савельев В.В. Способ электроэнцефалографической диагностики неврологических нарушений // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Медицинские информационные системы». -Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. - № 8 (109). -С. 121-127.

56. Королёв М.С., Габова A.B. Количественная оценка дезорганизации вейвлет-спектрограммы ЭЭГ людей с диагнозом болезнь Паркинсона // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. Труды 9-й международной научно-технической конференции «ФРЭМЭ-2010» с элементами научной молодежной школы. Владимир, 29 июня - 2 июля 2010 г. - Владимир: 2010. -С.223.

57. Крамаренко A.B. Электроэнцефалограмма. Анализ с точки зрения теории информации. - http://dx-telemedicine.com/rus/publications-rus.htm

58. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. И.: ЮНИТИ

- ДАНА, 2004. - 573 с.

59. Кулаичев А. П. Компьютерная электрофизиология и функциональная диагностика. Учебное пособие - 4 изд. М.: Инфра-М, 2010. - 640 с.

60. Кулаичев А.П. Об информативности когерентного анализа // Журнал высшей нервной деятельности, 2009. - Том 59. - № 6. - С. 766 - 775.

61. Кулаичев А.П. Современные системы программного обеспечения электрофизиологических исследований // Медицинская техника, 1995. - №2. -С. 41 45.

62. Кулаичев А.П. Метод анализа корреляционной синхронности ЭЭГ и его возможности // Журнал высшей нервной деятельности, 2011. - Том 61. - № 4. -С. 485-498.

63. Кураев Г.А., Сороколетова Л.Г. Компенсация нарушений функций в нервной системе-Изд-во Ростовского университета, 1996. - 167 с.

64. Кууз P.A., Ронкин М.А., Фирсов Г.И. Использование методов анализа нелинейной динамики позной активности человека в клинической неврологии // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. Труды 9-й международной научно-технической конференции «ФРЭМЭ-2010» с элементами научной молодежной школы. Владимир, 29 июня - 2 июля 2010 г.

- Владимир: 2010. - С. 83 - 87.

65. Лебедева H.H., Котровская Т.И., Коноплев С.П. Динамика ЭЭГ-реакций и психофизиологических показателей человека-оператора при воздействии

сложномодулированного электромагнитного излучения //

Биомедицинская радиоэлектроника, 2008г., № 8-9. С. 59-63.

66. Лебединский В.В. Нарушение психического развития в детском возрасте. Издание 2-е, исправленное. - М.: «ACADEMIA», 2004. - 144 с.

67. Леонтьев A.A. Деятельный ум (Деятельность, Знак, Личность). М.: Смысл, 2001.-392 с.

68. Ливанов М.Н. Пространственно-временная организация потенциалов и системная деятельность головного мозга. М., Наука, 1989. - 400 с.

69. Ливанов М.Н., Свидерская Н.Е. Психологические аспекты феномена пространственной синхронизации потенциалов // Психологический журнал. -1984.-Т. 5.-№5.-С. 71 -83.

70. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Пер. с франц. - М.: Мир, 1983. - Т. 1. - 312 с.

71. Матвеев Е.В., Надеждин Д.С., Васильев A.A., Алешкин Д.В., Гальетов И.В. Приборы и комплексы для психофизиологических исследований высших психических функций детей и подростков // Труды научно-практической конференции «Проблемы инструментальной оценки состояния и нарушений высших психических функций у детей и подростков с помощью компьютерных тестовых систем (развитие медико-инженерных технологий на рубеже тысячелетий)», 19-20 октября 1999 г, Москва. - С. 74 - 75.

72. Машеров Е.Л. Происхождение низкочастотной компоненты биопотенциалов мозга / В кн. Иванов Л.Б. Прикладная компьютерная электроэнцефалография. М.: АОЗТ «Антидор», 2000. - 256 с.

73. Медицинские приборы. Разработка и применение. Под ред. И.В. Камышко. -М. - Медицинская книга, 2004. - 720с.

74. Методы вычислительного анализа ЭЭГ // http://protein.bio.msu.ru/~akula/anEEG/AnEEG.htm

75. Методы исследований в психофизиологии: Учебное пособие / Дорошенко В.А., Канунников И.Е., Смирнов А.Г. и др.; Под ред. Батуева A.C. - СПб: Изд-во С.-Петербург, ун-та. 1994. - 144 с.

76. Михайлов Н.Ю., Гаркави JI.X., Жукова Г.В., Мащенко Н.М. Проблема разработки программно-аппаратного комплекса для оценки общего состояния организма человека и уровня стресса // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. Труды 9-й международной научно-технической конференции «ФРЭМЭ-2010» с элементами научной молодежной школы. Владимир, 29 июня - 2 июля 2010 г. - Владимир: 2010. - С. 416 - 417.

77. Морозов В.И. Разработка структуры и анализ динамики системы управления малогабаритным вращающимся снарядом со смещенным относительно оси вращения трассером и упрощенной бортовой аппаратурой. Дис. ...канд. техн. наук. Тула: КБ приборостроения. 1986.

78. Мухин К. Ю., Петрухин А. С., Миронов М. Б. Эпилептические синдромы. Диагностика и терапия — М.: 2008. - 224 с.

79. Мухин К.Ю. Эпилептические энцефалопатии и схожие синдромы у детей. / Мухин К.Ю., Петрухин A.C., Холин A.A. - М.: АртСервис Лтд, 2011. — 680 с.

80. Нервные болезни: Учебник / М.Н. Пузин, А.И. Степанченко, Л.Г. Турбина и др.; под ред. М.Н. Лузина. - М.: Медицина, 1997. - 336 с.

81. Нидеккер И.А., Антонов A.A. Спектральный анализ длительных записей электроэнцефалограммы // Физиология человека, 2003. - Т. 29. - № 3. - С. 129 -135.

82. Никаноров Б.А., Индюхин А.Ф. Математическое моделирование биотехнических систем: учебное пособие / Тула: Изд-во ТулГУ, 2010. - 115 с.

83. Николаев А.Р., Анохин А.П., Иваницкий Г.А., Кошеварова О.Д., Иваницкий А.М. Спектральные перестройки ЭЭГ и организация корковых связей при пространственном и вербальном мышлении. ВНД Вып.5 1996. - С. 831 -847.

84. Обухов Ю.В., Морозов A.A., Королёв М.С., Полупанов А.Ф., Иваницкий Г.А., Наумов Р. А. Метод анализа взаимодействия областей коры мозга при когнитивных исследованиях на основе фазовой синхронизации ЭЭГ // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. Труды 9-й международной научно-технической конференции «ФРЭМЭ-2010» с

элементами научной молодежной школы. Владимир, 29 июня - 2 июля 2010 г. -Владимир: 2010.-С. 182- 185.

85. Опыт применения вызванных потенциалов в клинической практике / Под ред. В.В. Гнездицкого, A.M. Шамшиновой. М.: АОЗТ «Антидор», 2001. - 480 с.

86. Основы цифровой обработки сигналов. Курс лекций / А.И. Солонина, Д.А. Улахович, С.М. Арбузов, Е.Б. Соловьева - СПб: БХВ-Петербург, 2005. - 768 с.

87. Павлов И.П. Мозг и психика. Избранные психологические труды. М. -Воронеж, 1996.-320 с.

88. Пахарьков, Г.Н. Биомедицинская инженерия: проблемы и перспективы / Г.Н. Пахарьков: Учеб. пособие. - СПб.: Политехника, 2011. - 232 с.

89. Петри А., Сэбин К. Наглядная статистика в медицине. / Пер. с англ. В.П. Леонова-М.: ГЭОТАР-МЕД, 2003. - 144 с.

90. Петрухин A.C. Эпилептология детского возраста: Руководство для врачей / Петрухин A.C. - М.: Медицина, 2000. - 624 с.

91. Попечителев Е.П. Биотехтоника - наука о синтезе биотехнических систем// Нейробиология и новые подходы к искусственному интеллекту и к науке о мозге. Тезисы трудов научной школы для молодежи. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010.-С. 136-143.

92. Попечителев, Е.П. Задачи поэтапного моделирования при синтезе биотехнических систем / Е.П. Попечителев // Известия Санкт-Петербургского электротехнического университета ЛЭТИ. - 2008. - № 4. - С. 67 - 74.

93. Сайлер Б.,Споттс Д. Использование Visual Basic 6. Специальное издание. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 832 с.

94. Сахаров В.Л. Принципы построения аппаратных и программных средств для электрофизиологии// Нейробиология и новые подходы к искусственному интеллекту и к науке о мозге. Тезисы трудов научной школы для молодежи. — Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. - С. 88 - 107.

95. Сахаров В.Л., Андреенко A.C. Методы математической обработки электроэнцефалограмм. Таганрог: «Антон», 2000. - 44 с.

96. Свидерская Н.Е., Королькова Т.А. Влияние свойств нервной системы и темперамента на пространственную организацию ЭЭГ // Журн. высш. нерв, деятельности. 1996. Т. 46. № 5. С. 849.

97. Сеченов И.М. Избранные философские и психологические произведения. М., 1947.-647 с.

98. Системные подходы в биологии и медицине (системный анализ, управление и обработка информации) / В.И. Стародубов [и др.]; под ред. A.A. Хадарцева,

B.М. Еськова, A.A. Яшина, K.M. Козырева. - Тула: ООО РИФ «ИНФРА», 2008.-372 с.

99. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть I. Внешние воздействия на биологические и медицинские системы. / Под ред. A.A. Хадарцева. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2000. - 320 с.

100. Современные медицинские инструменты. Электронные данные http://endosur.tol.ru/go/anonymous/main.html

101.Старченко И.Б., Тимошенко В.И. Стохастические и динамические модели в акустике и биомедицине. - Ростов-на-Дону, ООО «Ростиздат», 2007. - 320 с.

102.Степанов А.Б. Автоматизация процесса анализа электроэнцефалограмм методами вейвлет-анализа // Инфокоммуникационные технологии в науке, здравоохранении и образовании: сборник научных трудов IV международного научного конгресса «Нейробиотелеком-2010». - СПб.: «Теледом» ГОУВПО СПбГУТ, 2010. - С. 219 - 224.

103.Сухов А.Г. Основные тенденции современной нейробиологии// Нейробиология и новые подходы к искусственному интеллекту и к науке о мозге. Тезисы трудов научной школы для молодежи. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. -

C. 68-87.

104.Теория и проектирование диагностической электронномедицинской аппаратуры / Общ. ред. В.М. Ахутина. JL, из-во ЛГУ, 1980. - 147 с.

105.Тумашенко А. Ф. Неврологические нарушения у детей. Причины, профилактика, коррекция. - М.: «Детство-Пресс», 2011. - 154 с.

Юб.Усанов Д.А., Безручко Б.П., Скрипаль Ан.В., Усанова Т.Б., Бодров М.Б., Рытик А.П. Изменение нистограмм и электроэнцефалограмм человека при периодическом световом воздействии на глаза // Биомедицинская радиоэлектроника, 2007г.,№11. С. 11-14.

107.Фадин B.C., Исаков Р.В. Самообучающиеся интеллектуальные медицинские экспертные системы // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. Труды 9-й международной научно-технической конференции «ФРЭМЭ-2010» с элементами научной молодежной школы. Владимир, 29 июня - 2 июля 2010 г. - Владимир: 20К)! - С. 335 - 339.

Ю8.Фарбер Д.А., Безруких М.М., Дубровинская Н.В., Цехмистренко ТА. Нейрофизиологическая основа формирования когнитивных процессов в онтогенезе: сенситивные и критические периоды // Тез. докл. XVII съезда физиологов России. Ростов-на-Дону, 1998. - С. 16.

109.Федотчев А.И., Бондарь А.Т., Акоев И.Г. Ритмическая структура ЭЭГ человека: современное состояние и тенденции развития // Успехи физиологических наук, 2000. - Т. 31. - № 3. - С. 39 -53.

ПО.Федотчев А.И., Бондарь А.Т., Семенов B.C. Нейротерапия функциональных расстройств с помощью двойной обратной связи от ЭЭГ осцилляторов пациента// Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Количественная ЭЭГ и нейротерапия». - Санкт-Петербург, 2007. - С.148

Ш.Федотчев А.И., Бондарь А.Т., Семенов B.C. Способ коррекции стресс-вызванных расстройств и устройство для его осуществления. Патент РФ № 2324424 от 20.05.2008 г.

112.Фигурнов В.Э. IBM PC для пользователя. Краткий курс. М.: ИНФРА-М, 1997. -480 с.

113.Фролов М.В., Потулова JI.A., Г.Б. Милованова, Марагей P.A. Электроэнцефалографические корреляты процесса распознавания зрительных стимулов при разном уровне информационной неопределенности // Биомедицинская радиоэлектроника, 2007г., №11. С. 39-47.

114.Функциональная диагностика нервных болезней / Под ред. Л.Р.Зенков, М.А. Ронкин. М: Медпресс, 2002. - 530 с.

115.Функциональные системы организма / Под ред. К.В. Судакова. М.: Медицина, 1987.-432 с.

Пб.Хабарова М.Ю., Карнова Е.М., Химин П.В., Индюхин А.Ф. Асимметрия спектра мощности ЭЭГ как оценка биспектра // Медицинские приборы и технологии: межвузовский сборник научных трудов под ред. д-ра мед. наук А.З. Гусейнова и д-ра техн. наук В.В. Савельева. Тула: Изд-во ТулГу, 2009. -С. 80 - 84.

117.Халецкая О.В., Трошин В.М. Минимальные дисфункции мозга в детском возрасте. - Нижний Новгород , 1995. - 37с.

118.Чавчанидзе В.В. Проблемы моделирования мышления // Вопросы кибернетики. Вып. 19. - М. - 1976. - С. 82 - 116.

И9.Электрофизиологическая и фотометрическая медицинская техника. Учеб. пособие / Е.П Попечителев, Н.А. Кореневский . Под. ред. Е.П Попечителева. М.: Высш. школа, 2002. - 470 с.

120.Ahern G.L., Schwarts G.E. Differential latéralisation for positive and negative emotion in a human brain: EEG spectral analysis //Neurophychol. 1985. V. 17. № 6.-P. 745-755.

121.Cacot P., Tesolin В., Sebban C. Diurnal variations of EEC power in healthy adults // EEC Clin. Neurophysiol. 1995. - V. 94. - № 5. - P. 305-312.

122.Cantero J.L.. Atienza M., Gomez C., Solas R.M. Spectral structure and brain mapping of human alpha activities in different arousal states // Neuropsychobiology. 1999. - V. 39. - № 2. - P. 110-116.

123.Fried R. What is theta? // Biofeedback and Self-Regul. 1993. - V. 18. - № 1. - P. 5358.

124.Hilfiker P., Egli M. Detection and evolution of rhythmic components in ictal EEC using short segment spectra and discriminant analysis // EEG Clin. Neurophysiol. 1992. - V. 82. - № 4. - P. 255-265.

/

125.1ndyukhin A.F., Khabarova M.Y. Opportunities of Method of Dynamic Filtration in Allocation of Significant Markers of EEG Activity// Proceedings of the 4th Russian-Bavarian Conference of Biomedical Engineering - Moscow: MIET, 2008. P. 367-371.

126.Koeda T., Knyazeva M., Njiokiktjien C. et.al. The EEG in accolosal children. Coherence values in the resting state: left hemisphere compensatory mechanism? // EEG and Clin. Neurophysiol. 1995. - V. 95. - № 4. - P. 397.

127. Lehmann D., Koenig T. Spatio-temporal dynamics of alpha brain electric fields, and cognitive modes // Int. J. Psychophysiol. 1997. - V. 26. - № 1-3. - P. 99-112.

128.McKenna T.M., McMullen T.A., Shlesinger M.F. The brain as a dynamic physical system // Neuroscience. 1994. - V. 60. - № 3. - P. 587-605.

129.Miller J.C. Batch processing of 10000 h of truck driver EEG data // Biol. Psychol. 1995. - V. 40. - № 1-2. - P. 209- 222

130.Mishina L.M., Indyukhin A.A., Indyukhin A.F., Tarhov N.S. A subsystem for electroencephalographic diagnosis of epilepsy // Biomedical Engineering, 2012. -T. 46. -№ 1.-P. 21-24.

131.Pfurtscheller G., Neuper C., Mohl W. Event-related desynchronization during visual processing // Int. J. Psychophysiol. 1994. - V. 16. - № 2. - P. 147-153.

132.Salansky N., Fedotchev A., Bondar A. High frequency resolution EEG // Amer. J. EEG Technol., 1995. - V. 35. - № 2. - P. 98 - 112.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.