Academic Journal
Статистична обробка параметрів перехідних процесів біоритмів кори головного мозку
| Title: | Статистична обробка параметрів перехідних процесів біоритмів кори головного мозку |
|---|---|
| Source: | 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 |
| Publisher Information: | Private company "Technology Center", 2016. |
| Publication Year: | 2016 |
| Subject Terms: | 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 |
| Description: | 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. |
| Document Type: | Article |
| File Description: | application/pdf |
| Language: | Ukrainian |
| ISSN: | 2226-3780 2312-8372 |
| Access URL: | http://journals.uran.ua/tarp/article/view/74649 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.scientific.p..38a3878d7129c2e54d9cde61f47e5f4f |
| Database: | OpenAIRE |
| ISSN: | 22263780 23128372 |
|---|