Academic Journal
Статистична обробка параметрів перехідних процесів біоритмів кори головного мозку
| Τίτλος: | Статистична обробка параметрів перехідних процесів біоритмів кори головного мозку |
|---|---|
| Πηγή: | Technology audit and production reserves; Том 4, № 2(30) (2016): Information technologies. Mathematical modeling; 59-64 Technology audit and production reserves; Том 4, № 2(30) (2016): Інформаційні технології. Математичне моделювання; 59-64 Technology audit and production reserves; Том 4, № 2(30) (2016): Информационные технологии. Математическое моделирование; 59-64 |
| Στοιχεία εκδότη: | Private company "Technology Center", 2016. |
| Έτος έκδοσης: | 2016 |
| Θεματικοί όροι: | УДК 004.891:616-072.8(045), робастный метод, Монте-Карло, электроэнцефалограф, вызванные потенциалы, экспертная система, робастний метод, електроенцефалограф, викликані потенціали, експертна система, robust method, Monte Carlo, electroencephalograph, evoked potentials, expert system, 3. Good health |
| Περιγραφή: | Modern medicine is focused on the implementation of non-invasive diagnostic tools and forecasting body dysfunctions of operators in extreme activities. To evaluate psychophysical condition of operators, special software and expert systems are developed, but they have several disadvantages, the main of which are: the complexity of electroencephalographic data interpretation; imperfection of integral evaluation parameters of psychology health conditions of operators in extreme activities; usually no graphical interface designed for physician specialist. This paper presents a statistical approach to evaluating options of information and energy fields in cortex based on processing biopotentials of the cortex with accounting the psychological subgroups of operators. The present approach is a computerized expert system that provides medical-specialist to analyze quantitative parameters of stationary record signal and electroencephalogram transient, which in turn allows assessing and predicting psychophysiological cortex state of the operator. Algorithms of presented approach are based on the use of robust methods of data analysis and iterative simulation using Monte Carlo method.As a result of research it was obtained normalized values of cephalography, electroencephalography, blood tests for operators in extreme activity of a psychological subgroup, and graphical and analytical statistical regression model of tolerance, which is based on parameters of cephalography, electroencephalography and time. Due to the obtained results can not only assess the current psychophysiological state of the organism for operators in extreme activities, but also to predict its changes.The results of research can be used in the medical field of transplantology for donor selection or monitoring of the rehabilitation process after transplanting internal organs. Представлено статистический подход к оценке параметров информационно-энергетического поля коры головного мозга человека на основе обработки стационарного и переходных процессов биопотенциалов коры головного мозга человека с учетом психологической характеристики операторов экстремальных видов деятельности. Представленный подход включает в себя применение робастных методов анализа данных и имитационного моделирования по методу Монте-Карло. Представлено статистичний підхід до оцінювання параметрів інформаційно-енергетичного поля кори головного мозку людини на основі обробки стаціонарного та перехідних процесів біопотенціалів кори головного мозку людини з врахуванням психологічної характеристики операторів екстремальних видів діяльності. Представлений підхід включає в себе застосування робастних методів аналізу даних та імітаційного моделювання за методом Монте-Карло. |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Περιγραφή αρχείου: | application/pdf |
| Γλώσσα: | Ukrainian |
| ISSN: | 2226-3780 2312-8372 |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: | http://journals.uran.ua/tarp/article/view/74649 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.scientific.p..38a3878d7129c2e54d9cde61f47e5f4f |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| FullText | Text: Availability: 0 CustomLinks: – Url: https://resolver.ebsco.com/c/fiv2js/result?sid=EBSCO:edsair&genre=article&issn=22263780&ISBN=&volume=&issue=&date=20160726&spage=&pages=&title=Technology audit and production reserves&atitle=%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%B0%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BA%D0%B0%20%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D1%96%D0%B2%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D1%85%D1%96%D0%B4%D0%BD%D0%B8%D1%85%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%96%D0%B2%20%D0%B1%D1%96%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%96%D0%B2%20%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%20%D0%B3%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%BC%D0%BE%D0%B7%D0%BA%D1%83&aulast=&id=DOI: Name: Full Text Finder (for New FTF UI) (ns324271) Category: fullText Text: Full Text Finder MouseOverText: Full Text Finder |
|---|---|
| Header | DbId: edsair DbLabel: OpenAIRE An: edsair.scientific.p..38a3878d7129c2e54d9cde61f47e5f4f RelevancyScore: 788 AccessLevel: 3 PubType: Academic Journal PubTypeId: academicJournal PreciseRelevancyScore: 787.507873535156 |
| IllustrationInfo | |
| Items | – Name: Title Label: Title Group: Ti Data: Статистична обробка параметрів перехідних процесів біоритмів кори головного мозку – Name: TitleSource Label: Source Group: Src Data: Technology audit and production reserves; Том 4, № 2(30) (2016): Information technologies. Mathematical modeling; 59-64<br />Technology audit and production reserves; Том 4, № 2(30) (2016): Інформаційні технології. Математичне моделювання; 59-64<br />Technology audit and production reserves; Том 4, № 2(30) (2016): Информационные технологии. Математическое моделирование; 59-64 – Name: Publisher Label: Publisher Information Group: PubInfo Data: Private company "Technology Center", 2016. – Name: DatePubCY Label: Publication Year Group: Date Data: 2016 – Name: Subject Label: Subject Terms Group: Su Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22УДК+004%2E891%3A616-072%2E8%28045%29%22">УДК 004.891:616-072.8(045)</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22робастный+метод%22">робастный метод</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Монте-Карло%22">Монте-Карло</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22электроэнцефалограф%22">электроэнцефалограф</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22вызванные+потенциалы%22">вызванные потенциалы</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22экспертная+система%22">экспертная система</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22робастний+метод%22">робастний метод</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22електроенцефалограф%22">електроенцефалограф</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22викликані+потенціали%22">викликані потенціали</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22експертна+система%22">експертна система</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22robust+method%22">robust method</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Monte+Carlo%22">Monte Carlo</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22electroencephalograph%22">electroencephalograph</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22evoked+potentials%22">evoked potentials</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22expert+system%22">expert system</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%223%2E+Good+health%22">3. Good health</searchLink> – Name: Abstract Label: Description Group: Ab Data: Modern medicine is focused on the implementation of non-invasive diagnostic tools and forecasting body dysfunctions of operators in extreme activities. To evaluate psychophysical condition of operators, special software and expert systems are developed, but they have several disadvantages, the main of which are: the complexity of electroencephalographic data interpretation; imperfection of integral evaluation parameters of psychology health conditions of operators in extreme activities; usually no graphical interface designed for physician specialist. This paper presents a statistical approach to evaluating options of information and energy fields in cortex based on processing biopotentials of the cortex with accounting the psychological subgroups of operators. The present approach is a computerized expert system that provides medical-specialist to analyze quantitative parameters of stationary record signal and electroencephalogram transient, which in turn allows assessing and predicting psychophysiological cortex state of the operator. Algorithms of presented approach are based on the use of robust methods of data analysis and iterative simulation using Monte Carlo method.As a result of research it was obtained normalized values of cephalography, electroencephalography, blood tests for operators in extreme activity of a psychological subgroup, and graphical and analytical statistical regression model of tolerance, which is based on parameters of cephalography, electroencephalography and time. Due to the obtained results can not only assess the current psychophysiological state of the organism for operators in extreme activities, but also to predict its changes.The results of research can be used in the medical field of transplantology for donor selection or monitoring of the rehabilitation process after transplanting internal organs.<br />Представлено статистический подход к оценке параметров информационно-энергетического поля коры головного мозга человека на основе обработки стационарного и переходных процессов биопотенциалов коры головного мозга человека с учетом психологической характеристики операторов экстремальных видов деятельности. Представленный подход включает в себя применение робастных методов анализа данных и имитационного моделирования по методу Монте-Карло.<br />Представлено статистичний підхід до оцінювання параметрів інформаційно-енергетичного поля кори головного мозку людини на основі обробки стаціонарного та перехідних процесів біопотенціалів кори головного мозку людини з врахуванням психологічної характеристики операторів екстремальних видів діяльності. Представлений підхід включає в себе застосування робастних методів аналізу даних та імітаційного моделювання за методом Монте-Карло. – Name: TypeDocument Label: Document Type Group: TypDoc Data: Article – Name: Format Label: File Description Group: SrcInfo Data: application/pdf – Name: Language Label: Language Group: Lang Data: Ukrainian – Name: ISSN Label: ISSN Group: ISSN Data: 2226-3780<br />2312-8372 – Name: URL Label: Access URL Group: URL Data: <link linkTarget="URL" linkTerm="http://journals.uran.ua/tarp/article/view/74649" linkWindow="_blank">http://journals.uran.ua/tarp/article/view/74649</link> – Name: Copyright Label: Rights Group: Cpyrght Data: CC BY – Name: AN Label: Accession Number Group: ID Data: edsair.scientific.p..38a3878d7129c2e54d9cde61f47e5f4f |
| PLink | https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.scientific.p..38a3878d7129c2e54d9cde61f47e5f4f |
| RecordInfo | BibRecord: BibEntity: Languages: – Text: Ukrainian Subjects: – SubjectFull: УДК 004.891:616-072.8(045) Type: general – SubjectFull: робастный метод Type: general – SubjectFull: Монте-Карло Type: general – SubjectFull: электроэнцефалограф Type: general – SubjectFull: вызванные потенциалы Type: general – SubjectFull: экспертная система Type: general – SubjectFull: робастний метод Type: general – SubjectFull: електроенцефалограф Type: general – SubjectFull: викликані потенціали Type: general – SubjectFull: експертна система Type: general – SubjectFull: robust method Type: general – SubjectFull: Monte Carlo Type: general – SubjectFull: electroencephalograph Type: general – SubjectFull: evoked potentials Type: general – SubjectFull: expert system Type: general – SubjectFull: 3. Good health Type: general Titles: – TitleFull: Статистична обробка параметрів перехідних процесів біоритмів кори головного мозку Type: main BibRelationships: IsPartOfRelationships: – BibEntity: Dates: – D: 26 M: 07 Type: published Y: 2016 Identifiers: – Type: issn-print Value: 22263780 – Type: issn-print Value: 23128372 – Type: issn-locals Value: edsair Titles: – TitleFull: Technology audit and production reserves Type: main |
| ResultId | 1 |