WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 |
374 НЕРВНЫЕ БОЛЕЗНИ 3. Shen F. H., Smartzis D., Andersson G. B. Nonsurgical jeksperimental’nogo opyta): ruk-vo dlja vrachej. SPb.: SpecLit, management of acute and cronic low back pain // J. Am. Acad. 2009. 367 s.

Orthop. Surg. 2006. Vol. 8. P. 477 – 487. 2. Haldeman S., Dagenais S. What have we learned about 4. For the COST B13 Working Group on European Guidelines the avidance-informed management of chronic low back pain // for Prevention in Low Back Pain: How to prevent low back pain The Spine J. 2008. Vol. 8. P. 266 – 277.

/ A. K. Burton, F. Balague, G. Cardon [et al.] // Best Pract. Res. 3. Shen F. H., Smartzis D., Andersson G. B. Nonsurgical Clin. Rheumatol. 2005. Vol. 19. P. 541 – 555. management of acute and cronic low back pain // J. Am. Acad.

5. Russo R. B. Diagnosis of low back pain: role of imaging Orthop. Surg. 2006. Vol. 8. P. 477 – 487.

studies // Clin. Occup. Environ. Med. 2006. Vol. 5. P. 571 – 589.

4. For the COST B13 Working Group on European Guidelines 6. Visual analogue scale (VAS): Scales and scores in for Prevention in Low Back Pain: How to prevent low back pain neurology // Quantification of neurological deficits in research / A. K. Burton, F. Balague, G. Cardon [et al.] // Best Pract. Res.

and practice / H. Masur, K. Papke, S. Althoff [et al.]. Thieme Clin. Rheumatol. 2005. Vol. 19. P. 541 – 555.

Stuttgart; New York, 2004. P. 94.

5. Russo R. B. Diagnosis of low back pain: role of imaging 7. Андреева Г. О. Комплексная терапия невротических studies // Clin. Occup. Environ. Med. 2006. Vol. 5. P. 571 – 589.

нарушений у больных с хроническими компрессионно-ише- 6. Visual analogue scale (VAS): Scales and scores in мическими невропатиями // Ежегодные Давиденковские чте- neurology // Quantification of neurological deficits in research ния: Всерос. науч.-практ. конф. «Сосудистые заболевания and practice / H. Masur, K. Papke, S. Althoff [et al.]. Thieme нервной системы»: сб. материалов конф. СПб.: Человек и Stuttgart; New York, 2004. P. 94.

его здоровье, 2011. С. 184 – 185.

7. Andreeva G. O. Kompleksnaja terapija nevroticheskih 8. Ханин Ю. Л. Краткое руководство к применению шкалы narushenij u bol’nyh s hronicheskimi kompressionnoреактивной и личностной тревожности Ч. Д. Спилбергера. Л.:

ishemicheskimi nevropatijami // Ezhegodnye Davidenkovskie ЛНИИ ФК, 1976. 18 с.

chtenija: Vseros. nauch.-prakt. konf. «Sosudistye zabolevanija 9. An inventory for measuring depression / A. T. Beck, nervnoj sistemy»: sb. materialov konf. SPb.: Chelovek i ego C. H. Ward, M. Mendelson [et al.] // Archives of general psychiatry.

zdorov’e, 2011. S. 184 – 185.

1961. Vol. 4. P. 561 – 571.

8. Hanin Ju. L. Kratkoe rukovodstvo k primeneniju shkaly 10. The multidimensional fatigue inventory (MFI) reaktivnoj i lichnostnoj trevozhnosti Ch. D. Spilbergera. L.: LNII psychometric qualities of an instrument to assess fatigue / FK, 1976. 18 s.

E. M. Smets, B. Garssen [et al.] // J. Psychosom. Res. 1995.

9. An inventory for measuring depression / A. T. Beck, Vol. 39. P. 315 – 325.

C. H. Ward, M. Mendelson [et al.] // Archives of general psychiatry.

11. Василенко А. М. Нейроэндокриноиммунология боли 1961. Vol. 4. P. 561 – 571.

и рефлексотерапия // Рефлексотерапия. 2004. № 1 (08).

10. The multidimensional fatigue inventory (MFI) С. 7 – 19.

psychometric qualities of an instrument to assess fatigue / 12. Игнатов Ю. Д., Качан А. Т., Васильев Ю. Н. АкупунктурE. M. Smets, B. Garssen [et al.] // J. Psychosom. Res. 1995. Vol.

ная аналгезия: эксперим.-клин. аспекты. Л.: Наука, 1990. 256 с.

39. P. 315 – 325.

13. Табеева Д. М. Практическое руководство по иглореф11. Vasilenko A. M. Nejrojendokrinoimmunologija boli i лексотерапии: учебн. пособие. 2-е изд., испр. и доп. М.: МЕДrefleksoterapija // Refleksoterapija. 2004. № 1 (08). S. 7 – 19.

пресс-информ, 2004. 440 с.

12. Ignatov Ju. D., Kachan A. T., Vasil’ev Ju. N. Akupunkturnaja analgezija: jeksperim.-klin. aspekty. L.: Nauka, 1990. 256 s.

Translit 13. Tabeeva D. M. Prakticheskoe rukovodstvo po 1. Odinak M. M., Zhivolupov S. A. Zabolevanija i travmy iglorefleksoterapii: uchebn. posobie. 2-e izd., ispr. i dop. M.:

perifericheskoj nervnoj sistemy (obobwenie klinicheskogo i MEDpress-inform, 2004. 440 s.

УДК 621.3.082.9 Оригинальная статья ВОЗМОЖНОСТИ РАЗЛИЧНЫХ МЕТОДОВ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ СТАДИЙ СНА О. И. Антипов — ФГБОУ ВПО Поволжский гос. ун-т телекоммуникаций и информатики, старший научный сотрудник кафедры основ конструирования и технологий радиотехнических систем, доктор технических наук; А. В. Захаров — ГБОУ ВПО Самарский ГМУ Минздравсоцразвития России, ассистент кафедры неврологии и нейрохирургии, кандидат медицинских наук; И. Е. Повереннова — ГБОУ ВПО Самарский ГМУ Минздравсоцразвития России, заведующая кафедрой неврологии и нейрохирургии, профессор, доктор медицинских наук; В. А. Неганов — ФГБОУ ВПО Поволжский гос. ун-т телекоммуникаций и информатики, заведующий кафедрой основ конструирования и технологий радиотехнических систем, профессор, доктор технических наук; А. Е. Ерофеев — Самарская областная клиническая больница им. М. И. Калинина.

FEATURES OF DIFFERENT METHODS OF AUTOMATIC RECOGNITION OF SLEEP STAGES O. I. Antipov — Povolzhskiy State University of Telecommunication and Information Technology, Department of Radio Systems Design and Technology, Senior Researcher, Doctor of Technical Science; A. V. Zakharov — Samara State Medical University, Department of Neurology and Neurosurgery, Teaching Assistant, Candidate of Medical Science; I. E. Poverennova — Samara State Medical University, Head of the Department of Neurology and Neurosurgery, Professor, Doctor of Medical Science; V. A. Neganov — Povolzhskiy State University of Telecommunication and Information Technology, Head of the Department of Fundamentals of Radio Systems Design and Technology, Professor, Doctor of Technical Science; A. E. Yerofeyev — Samara Regional Clinical Hospital n.a.M. I. Kalinin.

Дата поступления — 25.05.2012 г. Дата принятия в печать — 28.05.2012 г.

Антипов И. Е., Захаров А. В., Повереннова О. И., Неганов В. А., Ерофеев А. Е. Возможности различных методов автоматического распознавания стадий сна // Саратовский научно-медицинский журнал. 2012. Т. 8, № 2. С. 374–379.

Цель: рассмотреть информативность применения различных фрактальных методов детерминированного хаоса к автоматизированному распознанию фаз сна по компьютерным электроэнцефалограммам (ЭЭГ). Методы. Использован метод нормированного размаха Хёрста, метод расчета корреляционного интеграла Грассбергера — Прокаччиа и метод аппроксимационной энтропии. Результаты. Показано, что, используя данные методы, при соответствующем подборе параметров самих методов, с помощью необходимой нормировки исходных данных и усреднения результатов можно получить гипнограмму, имеющую полное совпадение определяемых фаз сна для половины эпох, регистрируемых на ЭЭГ. Заключение. Современные методики автоматического распознавания стадий сна на основе детерминированного хаоса позволяют значительно сократить время ин Саратовский научно-медицинский журнал. 2012. Т. 8, № 2, приложение (нервные болезни) NEUROLOGY терпретации полисомнографической записи и уменьшить количество каналов, по которым производится регистрация параметров сна.

Ключевые слова: детерминированный хаос, полисомнография, электроэнцефалография.

Antipov O. I., Zakharov A. V., Poverennova I. E., Neganov V. A., Erofeev A. E. Facilities of different methods of automatic recognition of sleep stages // Saratov Journal of Medical Scientific Research. 2012. Vol. 8, № 2. P. 374–379.

The gole of the research is to consider the information content in application of different fractal methods of deterministic chaos to the automated recognition of sleep phases in computer electroencephalogram (EEG). The Hurst normalized range method, the method of calculating of Grassberger — Procaccia correlation integral and the approximated entropy method are used during the research. The research reveals that a hypnogram can be obtained. It’s possible if appropriate parameters of the methods indicated above are used, as well as the necessary normalization of the original data and averaging the results. A hypnogram has a total coincidence of defined sleep phases for half of the epochs which are recorded on EEG.

Current methods of automatic recognition of sleep stages based on the deterministic chaos allow to reduce significantly the time of interpretation of polysomnographic recording and reduce the number of channels through which parameters of sleep are registrated.

Key words: determined chaos, polysomnography, electroencephalography.

1Введение. Состояние сна является неотъемле- порой к значительным расхождениям показателей одмой частью человеческого существования, и его рас- ной и той же гипнограммы при расшифровке двумя стройства отражаются на всех сферах деятельности разными специалистами. Допустимый предел расхожчеловека — социальной и физической активности, дения на данный момент принято считать не более познавательной деятельности и др. [1]. Сон занима- 20 % в 8-часовой записи. Поэтому в настоящее время ет более трети времени человеческой жизни. Физио- существует необходимость в разработке объективных логически сон неоднороден и имеет характерную автоматизированных методов распознавания стадий структуру [2]. Он включает в себя различные функ- сна, которые в совокупности с прибором для регициональные состояния — фазы и стадии, чередую- страции электрофизиологических сигналов образуют щиеся в определенной последовательности и обра- систему для доступной диагностики расстройств сна.

зующие циклы сна. Нарушение естественных циклов Данная задача решалась отдельными авторами сна является признаком расстройств сна, которые, [3, 4], однако фрактальные меры детерминированнов свою очередь, могут иметь серьезные негатив- го хаоса использовались ими только лишь для сегные последствия для организма, такие, как снижен- ментации ЭЭГ на стационарные участки по методу ная работоспособность, утомляемость, нарушения расчета фрактальной размерности Хигучи [5, 6, 7].

деятельности сердечно-сосудистой и центральной Сама же задача распознания стадий сна решалась с нервной систем. Своевременное диагностирование помощью исследования фаз сна по ЭЭГ человека на расстройств сна может выявить и предупредить раз- основе скрытых моделей Маркова [5, 8].

витие многих серьезных заболеваний. Во время сна Цель: определение стадий сна по фрактальному могут зарождаться или, наоборот, облегчаться мно- анализу биоэлектрической активности, регистрируегие патологические процессы, поэтому в последние мой по ЭЭГ-каналу.

годы значительное развитие получила медицина Методы. Метод нормированного размаха Хёрсна, изучающая особенности патогенеза, клиники и ста и его применение к расчету временной выборлечения патологических состояний, возникающих в ки ЭЭГ-сигнала. На первом этапе расчета показатепериод сна и оказывающих значительное влияние на ля Хёрста находится среднее значение напряжения функционирование организма в дневное время. U N за временных отсчетов:

N Такая патология, как инсомния, является самым распространенным нарушением сна. В популяции ин- N сомния встречается в 13 – 65 %, а для 12 – 22 % людей UN = (n).

U N n=является клинической проблемой. Для объективного изучения сна и его нарушений используется полисомнография — метод, включающий параллельную U (n) Тогда накопившееся отклонение от его средрегистрацию электрофизиологических сигналов, таU него значения определяется суммой:

N ких, как электроэнцефалограмма (ЭЭГ), электроокулограмма (ЭОГ) и электромиограмма (ЭМГ). n Общепринятая система классификации стадий X (n, N) = U ( p) - U.

{ } N сна была разработана Рехчаффеном и Кейлсом в p=1968 г. Согласно данному методу, эксперт вручную анализирует записи электрофизиологических парамеРазмах отклонений определятся как тров, длительность которых в среднем составляет часов. Для каждого тридцатисекундного отрезка запиR(N) = max X (n, N) - min X (n, N).

си последовательно рассчитываются характеристики, 1nN 1nN на основании которых принимается решение об отнесении рассматриваемого участка к той или иной стаСтандартное отклонение можно вычислить по дии сна. Метод построения гипнограмм по правилам формуле квадратного корня из дисперсии:

Рехчаффена и Кейлса является до сих пор наиболее распространенным и общепринятым, однако он имеет N ряд существенных ограничений, а именно: высокая S N = U (n) - UN ( ) { }.

трудоемкость и субъективность оценки, что приводит N n=Ответственный автор — Захаров Александр Владимирович.

Адрес: 443095, г. Самара, ул. Ташкентская, 220, кв. 141.

Как показано в работах Хёрста, для большинства Тел.: +79171620301.

временных рядов наблюдаемый нормированный E-mail: zakharov1977@mail.ru Saratov Journal of Medical Scientific Research. 2012. Vol. 8, № 2, suppl. (neurology) 376 НЕРВНЫЕ БОЛЕЗНИ к полному количеству пар точек, т.е. ~N-2 (в знаменаR S размах описывается эмпирическим соотношетеле формулы стоит N(N–1), поскольку поставлено нием [9]:

условие ij). Полученные зависимости Ce(f,N) откладываются в двойном логарифмическом масштабе на R / S = ( N)H, плоскости (теоретически логарифм может быть по любому основанию, но для наглядности лучше брать по основанию 10). Затем выделяют линейные участки отгде H — показатель Хёрста, — произвольная положенных кривых и по методу наименьших квадратов стоянная. Cледует отметить, что размах называется производят поиск аппроксимирующих их прямых. Для нормированным, поскольку он должен быть раздевсех полученных кривых Ce(f,N) вычисляют первую лен на квадратный корень из дисперсии.

производную от аппроксимирующих их прямых D и Метод восстановления фазового пространства c откладывают ее как функцию от m. Теоретически прои теорема Такенса. Данный метод восстановления изводная D определяется из предела:

фазового пространства системы был предложен Такенc сом. Идея метода состоит в следующем. Любая динамическая система должна через некоторое конечное d lg Ce(, N) DC = lim lim время принимать положениея, сколь угодно близкое к.

0 N d lg исходному, о чем говорит известная теорема Пуанкаре [11]. Среднее время возврата, или цикл Пуанкаре, определяется формулой, предложенной Смолуховским:

Данный алгоритм вычисления D связан с тем, что c при сравнительно малых значениях f должен соблю даться степенной закон:

= t kPk Pk, k=1 k=DC Ce(, N), где Pk — вероятность возврата системы в исходную область за время kt.

Pages:     || 2 | 3 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.