Методология включает в себя автоматическую детекцию межприступных разрядов, их локализацию и фондовый рынок кластеризацию, а также определение типичного шаблона активности для каждого кластера. Разработка алгоритмов и методологии решения обратной задачи ЭЭГ/МЭГ для восстановления синхронной активности источников с высоким пространственным разрешением. Кортикальные бегущие волны участвуют в координации работы удаленных друг от друга участков мозга.

Высокое пространственное разрешение является одной из наиболее привлекательных особенностей метода адаптивного бимформера. Это свойство достигается благодаря использованию для поиска весов ковариационной матрицы в пространстве сенсоров, которая передает бимформеру информацию о наборе активных источников. Эта информация используется бимформером для эффективного распределения имеющихся степеней свободы для подавления только этих наиболее активных источников. Разработан алгоритм анализа межприступных записей МЭГ пациентов с эпилепсией для поиска ирритативных зон.

Целью первой части работы является разработка такой модификации адаптивного бимформера, которая, с одной стороны, сохранит его высокое пространственное разрешение, но и с другой стороны, позволит восстанавливать синхронную активность источников головного мозга. Определены средние временные зависимости спектральной плотности мощности в исследуемых диапазонах частот. В качестве признаков, полученных на основе спектрограммы, использовалась сумма значений спектральной плотности мощности для каждой полосы частот. В качестве параметров распознавания сигналов на основе вейвлет-анализа определены отношения энергий уровней детализации вейвлет-разложения к полной энергии исследуемого сигнала дыхания. В качестве признаков мел-кепстрального анализа предлагается использовать усредненные по временным фреймам логарифмические (мел) энергии банка фильтров, а также усредненный по временным фреймам мел-частотный кепстр. Определена точность классификации сигналов дыхания для ряда классификаторов, использующих рассмотренные наборы признаков.

Таким образом, цель метода заключается в том, чтобы отстроиться от эффектов объемной проводимости и оценить истинные корреляции источников. PSIICOS использует операцию проецирования, которая применяется к кросс-спектральной матрице пространства сенсоров, представленной как элемент М2-мерного векторного пространства. Было показано 74, что PSIICOS может достаточно хорошо разделить подпространство протечки сигнала и подпространство, содержащее вклад истинно связанных источников. Известно, что в то время как для небольшого количества независимых источников, адаптивные бимформеры демонстрируют качество обратного решения, превосходящее другие методы, в случае наличия коррелирующих источников, решения получаются несостоятельными.

Поиск скриптов по запросу “band”

В то же время в работе 27 было показано, что межприступные МЭГ записи могут содержать значимую информацию, достаточную для правильной локализации эпилеп-тогенной зоны и последующего хирургического вмешательства. Легко расширен для анализа сегментов данных, относящихся к началу приступа, которые в ближайшем будущем станут более доступными, благодаря разработке новых мобильных МЭГ-установок с магнитометрами с оптической накачкой, которые пациент может носить на голове. Важно подчеркнуть, что разработанный алгоритм может быть применен не только для исследования эпилепсии, но также и в других нейрофизиологических исследованиях, изучающих активность головного мозга, которая имеет пространственно-временную структуру распространения. Например, метод может быть использован для анализа вызванных и индуцированных ответов в парадигме с многократным предъявлением стимулов. В этом случае существенно облегчается задача поиска момента начала распространения локальной волны. Для того чтобы преодолеть это ограничение, мы разработали новый подход, основанный на модификации ковариационной матрицы данных, который позволяет создавать бимформеры, поддерживающие высокое пространственное разрешение, несмотря на наличие коррелированных источников в данных 73.

Исследование особенностей звуков легких для выявления бронхита и ХОБЛ с помощью методов машинного обучения

Несмотря на разнообразие реализованных идей, все из существующих на данный момент методов имеют существенные недостатки. Методы, основанные which filter performs exactly the opposite to the band-pass filter на морфологическом анализе, сталкиваются с проблемой высокой изменчивости морфологии разряда даже для одного пациента, и, тем более, между разными пациентами. Методы поиска по шаблону предполагают предварительную разметку значительного количества записи экспертом. Методы адаптивной фильтрации оказываются неэффективными и характеризуются низкой специфичностью. Ближе всего к разрабатываемому нами подходу находятся методы, основанные на анализе независимых компонент, но даже и в этом случае анализ не является автоматическим, так как выбор нужной компоненты и интерпретация результатов должны быть произведены экспертом.

Хирургическое лечение височной фармакорезистентной эпилепсии2020 год, кандидат наук Кордонская Ольга Олеговна

1. Одновременно с этим, негладкий регуляризатор делает невозможным нахождение аналитического решения, доступного в методе минимальной нормы, и поэтому решение методом MCE находится численно.
2. В отличие от методов глобальной оптимизации, рассмотренных выше (MNE, wMNE, MCE), бимформеры, настроенные на разные участки коры, не связаны друг с другом, и не предполагается, что сумма их проекций обратно в пространство источников будет равна исходным данным X.
3. Для того чтобы преодолеть это ограничение, мы разработали новый подход, основанный на модификации ковариационной матрицы данных, который позволяет создавать бимформеры, поддерживающие высокое пространственное разрешение, несмотря на наличие коррелированных источников в данных 73.
4. Было показано, что испытуемые лучше справлялись с заданием на рабочую память, когда кортикальные шаблоны распространения активности были согласованы 53.
5. При этом ReciPSIICOS и отбеленный wReciPSIICOS показывают высокое качество решения и позволяют находить фокальные билатеральные источники со значительно большим динамическим интервалом активаций.

Одно из важнейших клинических применений ЭЭГ и МЭГ — предоперационная диагностика эпилепсии, поиск ирритативных зон и установления эпи-лептогенной зоны среди них. Эффективность диагностики напрямую зависит от количества и качества размеченных в данных межприступных разрядов. Так как обычно разметка производится вручную экспертом в результате визуального анализа, количество найденных событий ограничивается представлением о разумной трудоемкости задачи разметки и зачастую недостаточно для полного анализа.

Наиболее важным заключением из работы является наблюдение, что пациенты с успешным итогом операции демонстрировали статистически значимо более устойчивые траектории распространения межприступных разрядов. В последующей работе авторы подтвердили этот результат, также используя инвазивные данные и проводя анализ в пространстве сенсоров 62. В отличие от методов глобальной оптимизации, рассмотренных выше (MNE, wMNE, MCE), бимформеры, настроенные на разные участки коры, не связаны друг с другом, и не предполагается, что сумма их проекций обратно в пространство источников будет равна исходным данным X.

1. Определены средние временные зависимости спектральной плотности мощности в исследуемых диапазонах частот.
2. Большая латентность пика ассоциируется с вовлечением вторичных областей головного мозга, в то время как меньшая латентность связана с первичными областями.
3. Методы адаптивной фильтрации оказываются неэффективными и характеризуются низкой специфичностью.
4. Мы предлагаем такую модификацию бимформера, которая требует от пользователя только выбор ранга проекции, используемой в методе.
5. Кроме того, они требуют от исследователя выдвижения гипотез об источниках, которые коррелируют друг с другом, что может быть известно не для всех экспериментальных парадигм.

Первым этапом анализа обычно является поиск межприступных разрядов в многоканальных МЭГ или ЭЭГ записях. В большинстве эпилептологических медицинских центров анализ межприступных данных производится экспертами вручную. ЭЭГ или МЭГ запись тщательно просматривается на наличие межпри-ступных разрядов, затем найденные события размечаются и, как правило, далее к сегменту данных, содержащих межприступный разряд, подгоняется диполь-ная модель. Наш опыт показывает 31, что для надёжного обнаружения ирри-тативных зон необходимо проанализировать большое количество разрядов. Так как ручная обработка большого объема данных приводит к усталости эксперта и росту вероятности совершения ошибки, как правило, анализ прекращается на минимальном количестве обработанных событий, субъективно считающимся достаточным. Зачастую в результате такого анализа эксперт рассматривает только один итоговый кластер диполей с морфологически устойчивыми временными рядами активаций.

Как правило, вызванный потенциал невозможно увидеть при единичном предъявлении стимула, так как целевая активность обладает небольшой амплитудой и скрывается за спонтанной активностью мозга. Первые устойчивые исследования когнитивных ВП относят к 60-м годам, когда технология записи ЭЭГ, а также вычислительные возможности стали достаточными для того, чтобы провести запись и усреднение большого количества испытаний 64. Аналоги вызванных потенциалов для МЭГ называются вызванными полями (evokedfields, EF). Методы адаптивной фильтрации оказываются неэффективными и характеризуются низкой специфичностью 40, 41. Ближе всего к разрабатываемому нами подходу находятся методы, основанные на анализе независимых компонент 42, 43, 44, но даже и в этом случае анализ не является автоматическим, так как выбор нужной компоненты и интерпретация результатов должны быть произведены экспертом. Ниальной ЭЭГ и наблюдения за результатом резекции фокуса, ассоциированного с результатами МЭГ диагностики, на больших когортах пациентов.

И в случае доступности предпочтительнее, используется неинвазивная методика МЭГ 25.

Такая регуляризация позволяет получить более устойчивое решение, решая проблему корре-лированности столбцов матрицы прямого оператора G. Кроме того, мы находим самый короткий вектор, который позволяет получить достаточное качество решения с точки зрения квадратичной ошибки. Похожую оптимизационную задачу решает гребневая мультирегрессия 16. 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.

Согласно теории коммуникации через когерентность 51, на макроуровне функциональная интеграция областей мозга осуществляется за счет установления когерентных осцилляций в вовлеченных в процесс областях коры. Однако было показано, что альфа-осцилляции являются бегущими волнами 52, 53, и при этом фаза бегущей альфа-волны определяет мощность активации в гамма-диапазоне 54. Кроме того, тета-активность также распространяется в виде бегущей волны в неокортексе человека 53, и в гиппокампе 55. Дальнейшие исследования пространственно-временных характеристик распространения осцилляций позволят точнее понимать механизмы функционального взаимодействия в нейронных сетях головного мозга. Эта процедура проецирования является дополняющей к разработанной коллегами ранее в методе PSIICOS 74.