Ви є тут

Научное обоснование выбора оптимального математического обеспечения для анализа биоэлектрической активности мозга в норме и патологии

Автор: 
Сереженко Николай Петрович
Тип роботи: 
кандидатская
Рік: 
2009
Кількість сторінок: 
157
Артикул:
25698
179 грн
Додати в кошик

Вміст

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ НЕИНВАЗИВНОЙ
ЭЛЕКТРОФИЗИОЛОГИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ ГОЛОВНОГО МОЗГА НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАНЕ ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ.
1.1. Электроэнцефалография, ее место среди методов нейровизуализации и изучения функционального состояния головного
мозга в норме и патологии
1.2. Классические методики визуального и количественного анализа ЭЭГ.
1.3. ЭЭГ и современные методики математического анализа сигнала
1.4. Изменения ЭЭГ при некоторых патологических состояниях
Выводы первой главы.
ГЛАВА 2. МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО АНАЛИЗА ЭЭГ И ДАННЫЕ ТРАДИЦИОННЫХ МЕТОДОВ ИЗУЧЕИЯ НЕЙРОФИЗИОЛОГИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ
2.1. Характеристика обследованных групп и методики исследования
2.2. Методы статистического анализа данных.
2.3. Данные классического визуального и компьютерного анализа электроэнцефалограмм в группе больных с эпилепсией.
2.4. Данные классического визуального и компьютерного анализа электроэнцефалограмм в группе больных с синкопальными состояниями.
2.5. Данные классического визуального и компьютерного анализа электроэнцефалограмм в группе больных с черепномозговыми травмами в анамнезе.
2.6. Данные классического визуального и компьютерного анализа электроэнцефалограмм в группе больных с черепномозговыми травмами в анамнезе.
Выводы второй главы.
ГЛАВА 3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРИЗНАКОВОГО РАСПОЗНАВАНИЯ В АВТОМАТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ ПАТОЛОГИЧЕСКИХ
ПАТТЕРНОВ ЭЭГ.
3.1. Принципы компьютерной диагностики патологичесюгх
паттернов ЭЭГ с использованием теории распознавания образов
3.2 Использование аппарата теории вероятности и кластерного анализа для определения числа весовых коэффициентов признаков
3.3 Программная реализация алгоритма и результаты ее испытания.
Выводы третьей главы
ГЛАВА 4. ПРИМЕНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ
ДИАГНОСТИКИ ПАТОЛОГИЧЕСКИХ ПАТТЕРНОВ ЭЭГ.
4.1. Основные характеристики вейвлетпреобразования
4.2. Применение вейвлетпреобразования к анализу ЭЭГ.
4.3. Описание программного обеспечения.
4.4. Распознавание патологических паттернов типа пик.
4.5 Распознавание патологических паттернов типа медленная волна
Выводы четвертой главы.
ГЛАВА 5 ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ ФРАКТАЛОВ В ЭЛЕКТРОФИЗИОЛОГИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ НЕВРОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ.
5.1. Основы теории фракталов и их применение в диагностики нейрофизиологических нарушений.
5.2. Фрактальная диагностика изменений ЭЭГ у больных эпилепсией
5.3. Принципы и математический аппарат фрактального анализа ЭЭГ
5.4. Программная реализация метода фрактального анализа электроэнцефалограмм.
5.5 Исследование влияния сглаживании на получаемые результаты
5.6. Изменения спектрального индекса и фрактальной размерности у
пациентов различных клинических групп
Выводы пятой главы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА