PREDICTION METHOD OF RESPONSE TO HYPERVENTILATION STRESS IN VIRTUALLY HEALTHY PEOPLE BASED ON ELECTROENCEPHALOGRAM PARAMETERS, CHARACTERISTICS OF HEART RATE VARIABILITY AND ACTIVITY OF SEGMENTAL MOTONEURON APPARATUS
Gosudarstvennoe byudzhetnoe obrazovatelnoe uchrezhdenie vysshego professionalnogo obrazovaniya "Ryazanskij gosudarstvennyj meditsinskij universitet imeni akademika I.P. Pavlova" Ministerstva zdravookh
发明人:
Zorin Roman Aleksandrovich,Зорин Роман Александрович,Zhadnov Vladimir Alekseevich,Жаднов Владимир Алексеевич,Lapkin Mikhail Mikhajlovich,Лапкин Михаил Михайлович
申请号：
RU2016109318
公开号：
RU0002618161C1
申请日:
2016.03.15
申请国别(地区):
RU
年份:
2017
代理人:
摘要：
FIELD: medicine.SUBSTANCE: parameters of electroencephalogram (EEG), F-response from muscles of thenar eminence during stimulation of right median nerve parameters of statistical and spectral variability analysis of RR intervals dynamic range (HRV) are recorded. The following parameters are calculated: power of EEG theta vibrations in O2 lead, average frequency of EEG theta vibrations in P3 lead, power of EEG alpha vibrations in P4 lead, power of EGG alpha vibrations in T4 lead, power of maximum F-response, voltage index according to data from HRV analysis, mean square deviation of RR intervals dynamic range, power of low-frequency component of HRV spectrum. The resulting parameters are analyzed using artificial neural network constituting a multilayer perceptron with 8 input layer neurons, 4 intermediate layer neurons and 1 output neuron, previously guided to predict dynamics of carbon dioxide level in the exhaled air in subjects to hyperventilation stress.EFFECT: method enables to increase the accuracy of prediction, which is achieved by accounting the complex of studied neurophysiological parameters.3 tblИзобретение относится к области медицины, а именно к физиологии и гигиене труда, клинической медицине. Регистрируют показатели электроэнцефалограммы (ЭЭГ), F-ответа с мышц возвышения большого пальца при стимуляции правого срединного нерва показатели статистического и спектрального анализа вариабельности динамического ряда кардиринтервалов (ВСР). Рассчитывают показатели: мощность тета-колебаний ЭЭГ в отведении O2, среднюю частоту тета-колебаний ЭЭГ в отведении Р3, мощность альфа-колебаний ЭЭГ в отведении Р4, мощность альфа-колебаний ЭЭГ в отведении Т4, мощность максимального F-ответа, индекс напряжения по данным анализа ВСР, среднее квадратичное отклонение динамического ряда R-R интервалов, мощность низкочастотной составляющей спектра ВСР. Полученные показатели анализируют с помощью искусственной нейронной сети, представляющей собой многослойный персептрон с 8
