Разработка из России поможет выявить болезни головного мозга
Разработка из России поможет выявить болезни головного мозга - РИА Новости, 13.07.2022
Разработка из России поможет выявить болезни головного мозга
Новый математический метод обработки данных о состоянии головного мозга разработали ученые БФУ им. И. Канта и Университета Иннополис. По их словам, предложенный РИА Новости, 13.07.2022
МОСКВА, 13 июл — РИА Новости. Новый математический метод обработки данных о состоянии головного мозга разработали ученые БФУ им. И. Канта и Университета Иннополис. По их словам, предложенный подход позволит быстро диагностировать неврологические проблемы без утомительных для пациентов испытаний. Результаты опубликованы в журнале Chaos, Solitons & Fractals.Точная диагностика проблем головного мозга с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ), по словам ученых, сегодня, как правило, требует длительных тестов, которые могут быть затруднительны для людей пожилого возраста.Ученые Балтийского федерального университета им. И. Канта в составе научной группы разработали новый подход к обработке показателей ЭЭГ, который позволяет проводить точную диагностику даже на основе небольшого объема данных.По словам ученых, предложенный метод представляет собой вариацию вейвлет-анализа — математического подхода, позволяющего изучать различные частотные компоненты данных во временном распределении."Вейвлет-анализ — мощное средство диагностики поведения живых систем, включая мозг человека, требующий, однако, довольно большого массива данных, то есть длительных разнообразных тестов. В медицине же часто необходимо соблюдать ограничения на нагрузку пациентов, особенно когда мы имеем дело с пожилыми людьми".По его словам, исследователи работали с двумя группами взрослых добровольцев молодого и пожилого возраста, регистрируя сигналы ЭЭГ при выполнении задач на мелкую моторику. Ограничив себя этими данными, ученые усовершенствовали алгоритм обработки так, чтобы получить эффективный результат."Мы предложили использовать новый метод — кумулянтный анализ в вейвлет-пространстве. Для диагностики мы используем параметры двумерных распределений высокого порядка, асимметрию и эксцесс. Анализ ограниченных данных новым методом повысил точность и детализацию описания процессов старения в нейронах головного мозга, связанных с моторной функцией", — рассказал Храмов.Полученные в ходе исследования данные о возрастной динамике изменений нейронов, как полагают ученые, могут выступать также маркерами некоторых неврологических заболеваний.Исследование проводилось совместно со специалистами Университета Иннополис и Саратовского государственного университета. На следующем этапе авторы исследования намерены разработать методы ранней диагностики нейродегенеративных заболеваний у пожилых людей по результатам простых тестов.Исследование ведется в рамках стратегического проекта БФУ им. И. Канта "Когнитивное долголетие" при поддержке программы Минобрнауки России "Приоритет 2030" (нацпроект "Наука и университеты").
наука, саратовский государственный университет, балтийский федеральный университет, навигатор абитуриента, университетская наука, головной мозг, здоровье - общество, россия, калининград, открытия - риа наука
Наука, Наука, Саратовский государственный университет, Балтийский федеральный университет, Навигатор абитуриента, Университетская наука, Головной мозг, Здоровье - Общество, Россия, Калининград, Открытия - РИА Наука
Разработка из России поможет выявить болезни головного мозга
МОСКВА, 13 июл — РИА Новости. Новый математический метод обработки данных о состоянии головного мозга разработали ученые БФУ им. И. Канта и Университета Иннополис. По их словам, предложенный подход позволит быстро диагностировать неврологические проблемы без утомительных для пациентов испытаний. Результаты опубликованы в журнале Chaos, Solitons & Fractals.
Точная диагностика проблем головного мозга с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ), по словам ученых, сегодня, как правило, требует длительных тестов, которые могут быть затруднительны для людей пожилого возраста.
Ученые Балтийского федерального университета им. И. Канта в составе научной группы разработали новый подход к обработке показателей ЭЭГ, который позволяет проводить точную диагностику даже на основе небольшого объема данных.
Сотрудники Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта за работой
По словам ученых, предложенный метод представляет собой вариацию вейвлет-анализа — математического подхода, позволяющего изучать различные частотные компоненты данных во временном распределении.
«
"Вейвлет-анализ — мощное средство диагностики поведения живых систем, включая мозг человека, требующий, однако, довольно большого массива данных, то есть длительных разнообразных тестов. В медицине же часто необходимо соблюдать ограничения на нагрузку пациентов, особенно когда мы имеем дело с пожилыми людьми".
Александр Храмов
руководитель лаборатории нейронауки и когнитивных технологий университета Иннополис, главный научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта
По его словам, исследователи работали с двумя группами взрослых добровольцев молодого и пожилого возраста, регистрируя сигналы ЭЭГ при выполнении задач на мелкую моторику. Ограничив себя этими данными, ученые усовершенствовали алгоритм обработки так, чтобы получить эффективный результат.
"Мы предложили использовать новый метод — кумулянтный анализ в вейвлет-пространстве. Для диагностики мы используем параметры двумерных распределений высокого порядка, асимметрию и эксцесс. Анализ ограниченных данных новым методом повысил точность и детализацию описания процессов старения в нейронах головного мозга, связанных с моторной функцией", — рассказал Храмов.
Полученные в ходе исследования данные о возрастной динамике изменений нейронов, как полагают ученые, могут выступать также маркерами некоторых неврологических заболеваний.
Исследование проводилось совместно со специалистами Университета Иннополис и Саратовского государственного университета. На следующем этапе авторы исследования намерены разработать методы ранней диагностики нейродегенеративных заболеваний у пожилых людей по результатам простых тестов.
Исследование ведется в рамках стратегического проекта БФУ им. И. Канта "Когнитивное долголетие" при поддержке программы Минобрнауки России "Приоритет 2030" (нацпроект "Наука и университеты").
Доступ к чату заблокирован за нарушение правил.
Вы сможете вновь принимать участие через: ∞.
Если вы не согласны с блокировкой, воспользуйтесь формой обратной связи
Обсуждение закрыто. Участвовать в дискуссии можно в течение 24 часов после выпуска статьи.
