?
Разработка алгоритма детектирования медленной пик-волновой активности при бессудорожных формах эпилепсии
. Цель данного исследования заключается в разработке классификатора, способного в режиме реального времени определять типичные абсансы на основе данных электроэнцефалограммы, с использованием модели опорных векторов. Методы. Для обучения модели опорных векторов использовались участки электроэнцефалограммы, предварительно помеченные специалистом как содержащие типичные абсансы. В качестве признаков для классификации выделены ключевые характеристики, такие как число пересечений нуля, кросс-корреляция между двумя последовательными окнами, спектральная мощность в различных диапазонах частот и среднеквадратическое отклонение мгновенной мощности сигнала. Результаты. Сформированы обучающая и тестировочная выборки, включающие окна электроэнцефалограммы с различными типами артефактов. Модель опорных векторов была обучена и протестирована, показав высокую эффективность (точность – 0,97; чувствительность – 0,93; специфичность – 0,98; усредненная точность по всем видам артефактов – 0,94). Разработанный алгоритм может быть интегрирован в мобильное приложение и использован совместно с носимым электроэнцефалографом на сухих электродах для детекции типичных абсансов в режиме реального времени. Заключение. Результаты исследования подтверждают перспективность применения методов машинного обучения для автоматического детектирования и протоколирования эпилептической активности. Однако для уверенного вывода требуется дальнейшее тестирование на большем объеме данных, включая данные, собранные с использованием беспроводного электроэнцефалографа на сухих электродах. Следующим этапом будет подбор подходящего устройства и создание мобильного приложения для сбора и анализа данных в режиме реального времен