Определение Степени Синхронности Перемежающейся Фазовой Синхронизации По Данным Электроэнцефалограмм Человека

Abstract

Обнаружена перемежающаяся фазовая синхронизация при развитии эпилептической активности человека. Показано наличие фаз синхронного поведения как во время пик-волновых разрядов, так и в областях фоновой активности головного мозга. Определена степень синхронности режима перемежающейся фазовой синхронизации в обоих случаях и установлено, что пик-волновые разряды характеризуются более высокой степенью синхронности по сравнению с участками фоновой активности головного мозга. Для оценки степени синхронизации предложена модификация метода оценки величины нулевого условного показателя Ляпунова по временному ряду. DOI: 10.21883/PJTF.2017.10.44627.16701

Самоподобие Процесса Десинхронизации В Сети Обобщенных Осцилляторов Курамото

“…19.45081.16901 Исследование динамики сложных сетей фазовых осцилляторов поз-воляет описать поведение большого числа реальных систем, таких как нейроны головного мозга, клетки сердечной мышцы, электро-сети и т. д. [1,2]. Явление синхронизации играет ключевую роль в коллективной динамике узловых элементов сети, при этом переходы между асинхронным и синхронным режимами имеют важное значение для понимания основных механизмов поведения взаимодействующих осцилляторов [3,4] и сложных сетей [5][6][7].…”

Распознавание Движений Руки По Сигналам Электроэнцефалограммы На Основе Флуктуационного Анализа

“…Наибольший интерес вызывают неинвазивные ИМК, которые не предусматривают вживления микроэлектродов в ткань мозга, но они требуют и более совершенных методов цифровой обработки сигналов для распознавания мысленных намерений. Основным источником информации при разработке ИМК являются сигналы ЭЭГ, однако их анализ и выявление особенностей электрической активности мозга по-прежнему представляют собой сложную задачу [10][11][12][13][14][15]. Целью проводимого исследования является изучение возможности распознавания реальных и воображаемых движений руки человека по сигналам ЭЭГ, которые могли бы использоваться при создании неинвазивных нейроинтерфейсов различного назначения.…”

Использование Вейвлетов Для Распознавания Типа Движения По Данным Электрической Активности Головного Мозга

“…Существующие в настоящее время ИМК обеспечивают возможность парализованным людям управлять движением курсора на экране монитора, синтезировать голосовые сообщения, регулировать движения и т. д. Ключевую роль при создании ИМК выполняет программное обеспечение для детектирования и распознавания паттернов, соответствующих разным мысленным намерениям. Оно должно осуществлять быстрое выявление характерных признаков паттернов по коротким фрагментам сигналов с учетом их вариабельности, что является сложной задачей и требует привлечения специальных методов [10][11][12][13][14][15]. С этой целью могут применяться, например, подходы на основе вейвлет-анализа [16,17] или флуктуационного анализа [18,19].…”