ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПАТТЕРНОВ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММ ДЛЯ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ НЕЙРОДЕГЕНЕРАТИВНЫХ РАССТРОЙСТВ

Аннотация

В представленной научной статье проводится комплексное исследование возможностей применения методов машинного обучения для автоматизированной интерпретации данных электроэнцефалографии (ЭЭГ) с целью выявления ранних биомаркеров когнитивных нарушений. Актуальность работы обусловлена стремительным ростом распространенности нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера и болезнь Паркинсона, что требует разработки доступных и высокоточных инструментов скрининга на доклинических стадиях. В рамках статьи осуществляется глубокая декомпозиция спектральных характеристик мозговой активности, анализируются изменения в частотных диапазонах и пространственная синхронизация нейрональных ансамблей. Авторы подробно рассматривают математические модели нелинейной динамики и доказывают, что использование глубоких нейронных сетей позволяет идентифицировать специфические микросостояния коры головного мозга, недоступные для визуального анализа специалистом. В работе уделяется внимание алгоритмам подавления окулографических и миографических артефактов, что критически важно для получения достоверных результатов в условиях клинического обследования.