Аннотация:
Создан новый метод для вычисления спектральных характеристик различных отделов головного мозга. Этот метод объединяет два типа пространственных данных: 1) функциональную томограмму, представляющую собой трехмерное распределение мощности электрических источников, и 2) анатомическую структуру мозга, представленную магнитно-резонансной томограммой. В данной работе функциональная томограмма рассчитывается по данным многоканальной магнитной энцефалографии. В функциональной томограмме каждой элементарной осцилляции сопоставлено ее пространственное положение на дискретной сетке. Пространственная структура отдела мозга определяется с помощью аннотированной сегментации магнитно-резонансной томограммы. Парциальный спектр отдела головного мозга формируется из частот, локализованных в этом отделе. Разработано программное обеспечение, реализующее этот метод. Выполнен анализ парциальных спектров альфа-ритма.
Ключевые слова:
магнитная энцефалография, преобразование Фурье, анализ данных в пространстве «частота-паттерн», функциональная томограмма, магнитно-резонансная томограмма, парциальный спектр.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проекты 16-07-00937, 16-07-01000, 14-07-00636), Программы фундаментальных исследований Президиума РАН № I.33П и Фонда гражданских исследований и разработок США (гранты CRDF RB1-2027 и RUB-7095-MO-13).
Материал поступил в редакцию 03.05.2016, опубликован 10.06.2016
Тип публикации:
Статья
УДК:
612.825.5+004.925
Образец цитирования:
С. Д. Рыкунов, М. Н. Устинин, А. Г. Полянин, В. В. Сычев, Р. Р. Линас, “Комплекс программ для расчета парциальных спектров головного мозга человека”, Матем. биология и биоинформ., 11:1 (2016), 127–140
\RBibitem{RykUstPol16}
\by С.~Д.~Рыкунов, М.~Н.~Устинин, А.~Г.~Полянин, В.~В.~Сычев, Р.~Р.~Линас
\paper Комплекс программ для расчета парциальных спектров головного мозга человека
\jour Матем. биология и биоинформ.
\yr 2016
\vol 11
\issue 1
\pages 127--140
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mbb255}
\crossref{https://doi.org/10.17537/2016.11.127}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/mbb255
https://www.mathnet.ru/rus/mbb/v11/i1/p127
Эта публикация цитируется в следующих 14 статьяx:
S. D. Rykunov, A. I. Boyko, M. N. Ustinin, “Reconstruction of the Electrical Structure of the Human Body Using Spectral Functional Tomography”, Pattern Recognit. Image Anal., 33:4 (2023), 1315
M. N. Ustinin, A. I. Boyko, S. D. Rykunov, “Functional Tomography of Complex Systems Using Spectral Analysis of Multichannel Measurement Data”, Pattern Recognit. Image Anal., 33:4 (2023), 1344
Rodolfo R. Llinás, Stanislav Rykunov, Kerry D. Walton, Anna Boyko, Mikhail Ustinin, “Splitting of the magnetic encephalogram into «brain» and «non-brain» physiological signals based on the joint analysis of frequency-pattern functional tomograms and magnetic resonance images”, Front. Neural Circuits, 16 (2022)
М. Н. Устинин, С. Д. Рыкунов, А. И. Бойко, О. А. Маслова, Н. М. Панкратова, “Изучение синдрома дефицита внимания и гиперактивности методом функциональной томографии по данным магнитной энцефалографии”, Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2019, 116, 24 с.
С. Д. Рыкунов, Е. Д. Рыкунова, А. И. Бойко, М. Н. Устинин, “Программный комплекс “ВиртЭл” для анализа данных магнитной энцефалографии методом виртуальных электродов”, Матем. биология и биоинформ., 14:1 (2019), 340–354
М. Н. Устинин, С. Д. Рыкунов, А. И. Бойко, О. А. Маслова, Н. М. Панкратова, “Изучение синдрома дефицита внимания и гиперактивности методом функциональной томографии по данным магнитной энцефалографии”, Матем. биология и биоинформ., 14:2 (2019), 517–532
Н. М. Панкратова, С. Д. Рыкунов, М. Н. Устинин, “Локализация спектральных особенностей энцефалограмм при психических расстройствах”, Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2018, 138, 20 с.
А. В. Коршаков, “Системы интерфейсов мозг–компьютер на основе спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона”, Матем. биология и биоинформ., 13:1 (2018), 84–129
Н. М. Панкратова, С. Д. Рыкунов, А. И. Бойко, Д. А. Молчанова, М. Н. Устинин, “Локализация спектральных особенностей энцефалограмм при психических расстройствах”, Матем. биология и биоинформ., 13:2 (2018), 322–336
М. Н. Устинин, С. Д. Рыкунов, А. И. Бойко, О. А. Маслова, К. Д. Волтон, Р. Р. Линас, “Оценка направлений элементарных источников альфа-ритма методом функциональной томографии мозга человека по данным магнитной энцефалографии”, Матем. биология и биоинформ., 13:2 (2018), 426–436
N.M. Pankratova, S.D. Rykunov, M.N. Ustinin, Proceedings of the International Conference “Mathematical Biology and Bioinformatics”, 7, Proceedings of the International Conference “Mathematical Biology and Bioinformatics”, 2018
M.N. Ustinin, S.D. Rykunov, N.M. Pankratova, A.I. Boyko, D.A. Molchanova, Proceedings of the International Conference “Mathematical Biology and Bioinformatics”, 7, Proceedings of the International Conference “Mathematical Biology and Bioinformatics”, 2018
E.D. Rykunova, S.D. Rykunov, A.I. Boyko, M.N. Ustinin, Proceedings of the International Conference “Mathematical Biology and Bioinformatics”, 7, Proceedings of the International Conference “Mathematical Biology and Bioinformatics”, 2018
S. D. Rykunov, E. S. Oplachko, M. N. Ustinin, R. R. Llinás, “Методы анализа данных магнитной энцефалографии в облачном сервисе MathBrain”, Матем. биология и биоинформ., 12:1 (2017), 176–185
Цитирование в формате AMSBIB
Обратная связь: