Вы здесь

Главная

Полиномы дискретной переменной в стохастическом анализе данных магнитной энцефалографии

ID_Статьи: 
31.00

Спонтанная и вызванная активность головного мозга, зарегистрированная в виде магнитоэнцефалограмм (МЭГ), не всегда может быть однозначно идентифицирована. Одним из методов обработки МЭГ является выделение пространственной компоненты путем построения базиса с размерностью, совпадающей с количеством измерительных датчиков. В результате зависимость от времени коэффициентов разложения по такому базису становится простран­ственно независимой. Применение классических ортогональных полиномов на этапе экстраполяции поля в промежутках между измерительными катушками датчиков позволяет сделать вычисления эффективнее и быстрее. Отмечена возможность пространственной локализации источников магнитного поля путем решения обратной задачи в пространстве коэффициентов разложения по базису.

Реализован алгоритм решения обратной задачи для однодипольной модели. Его тестирование показало преимущества обобщенного спектрально-аналитичес­кого метода для определения пространственных и временных особенностей в сигнале. Достоверность результатов была проверена на материале от нескольких пациентов, страдающих различными заболеваниями. Проведенное сравнение с контрольными данными от здоровых испытуемых позволяет сделать предположение о том, что в различных построенных базисах возможно устойчивое определение особенностей, коррелирующих с характерными признаками конкретной болезни. Адаптивная фильтрация, позволяет нейтрализовать медленный дрейф регистриремых параметров интенсивности МЭГ. Применение одного из методов теории стохастических процессов - метода нормальной аппроксимации -позволяет линеаризовать стохастическую составляющую сигнала и, тем самым, разделить случайный процесс на линейную и нелинейную составляющую.

 

Сухарев В.И.

Институт математических проблем биологии РАН, Пущино