Новая технология интеллектуального анализа физиологических данных для разработки медицинских приложений в психиатрии

Abstract

Предлагаем новую технологию для интеллектуального анализа сложных физиологических сигналов, генерируемых разными областями коры головного мозга человека, с целью последующей разработки медицинских приложений в психиатрии. Поиск диагностических критериев шизофрении и заболеваний шизофренического спектра осуществляется в рамках фликкер-шумовой спектроскопии из электроэнцефалограмм двух групп испытуемых: здоровых испытуемых и детей/подростков с разной степенью проявления психических отклонений. В ходе исследования динамических и спектральных характеристик, а также эффектов синхронизации электроэнцефалограмм мы установили классификационные параметры, которые могут применяться для реализации алгоритмов машинного обучения в автоматизированных системах анализа и диагностики психических расстройств. При этом данные параметры учитывают высокую степень индивидуальности, свойственную биомедицинским и физиологическим сигналам, генерируемых живыми организмами. Предлагаемое решение будет представлять интерес для специалист