Системный подход к ранней диагностике деменции с использованием компьютерного эмулятора отраженных сигналов гиппокампа

С. В. Веретехина, М. С. Смирнов, Н. Н. Смирнов, Е. В. Потехина, О. И. Киреева

---

Аннотация. В исследовании авторы приводят новый системный подход к ранней диагностике деменции как части системы первой доврачебной помощи. Основная задача – выявить на ранней стадии возникающее заболевание. Авторами проведена обработка открытых статистических медицинских данных. Разработан алгоритм эмуляции отраженных сигналов структур гиппокампа. Обоснована необходимость проведения предсказательного моделирования и разработки модуля программного обеспечения. В исследовании представлен анализ существующих зарубежных программных решений. Проведен обзор требований медицинских стандартов. Определена среда программной реализации «программного эмулятора сигналов гиппокампа». Проведено обоснование среды программной реализации. Проведен выбор средств аппаратной реализации. Представлены этапы проектирования. Проведено описание характеристик ритмов гиппокампа. Приводится краткое описание различий показателей электроэнцефалограмм больного и здорового пациентов. Представлен процесс проектирования архитектуры эмулятора, пользовательского интерфейса. Описаны подходы к тестированию и отладке модуля программного обеспечения. В исследовании представлен алгоритм эмуляции сигналов гиппокампа. Алгоритм эмулирует показания электроэнцефалограмм сигналов головного мозга гиппокампа здорового и больного человека. Обратные отраженные сигналы снимаются по медицинским стандартам с датчиков Т3-Т6 международной системы распознавания «10-20». Разработан модуль
программного обеспечения, проведено тестирование. Прилагается техническое задание на проектирование эмулятора. Разработанный эмулятор предназначен для облегчения медицинских исследований в области ранней диагностики и выявления заболеваний головного мозга. Применение эмулятора рекомендуется для коммерческих проектов, использующих отраженные сигналы гиппокамповой структуры головного мозга. Эмулятор выполнен на языке Java, является кроссплатформенным.

Ключевые слова: системный анализ, ранняя диагностика, моделирование, деменция, доврачебная помощь, гиппокамп, разработка эмулятора, отраженные сигналы

Для цитирования. Веретехина С. В., Смирнов М. С., Смирнов Н. Н., Потехина Е. В., Киреева О. И. Системный подход к ранней диагностике деменции с использованием компьютерного эмулятора отраженных сигналов гиппокампа // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 4(114). С. 11–27. DOI: 10.35330/1991-6639-2023-4-114-11-27

Информация об авторах

Веретехина Светлана Валерьевна, канд. экон. наук, доцент, Российский государственный социальный университет, докторант Финансового университета при Правительстве РФ;
129226, Россия, Москва, ул. Вильгельма Пика, 4, стр. 1;
125167, Россия, Москва, Ленинградский проспект 49/1;
Veretehinas@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3014-5027 Смирнов Максим Сергеевич, студент, Российский государственный социальный университет;
129226, Россия, Москва, ул. Вильгельма Пика, 4, стр. 1;
makcims99@gmail.com, ORCID: https://orcid.org/0009-0005-5002-753Х
Смирнов Николай Николаевич, аспирант, Российский государственный социальный университет;
129226, Россия, Москва, ул. Вильгельма Пика, 4, стр. 1;
sheshire1711@gmail.com, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8918-1650
Потехина Елена Витальевна, д-р экон. наук, профессор, Российский государственный социальный университет;
129226, Россия, Москва, ул. Вильгельма Пика, 4, стр. 1;
elengapotechina@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7995-7424
Киреева Ольга Ильинична, канд. физ.-мат. наук, доцент, Российский государственный социальный университет;
129226, Россия, Москва, ул. Вильгельма Пика, 4, стр. 1;
kireeva_oi@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6182-0868

Список литературы

1. Бозиева А. М., Дзамихова Ф. Х. Модель интеллектуальной системы, основанной на нечеткой логике, в задачах оценки деятельности высшего учебного заведения // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 1(111). С. 11–17. DOI: 10.35330/1991-6639-2023-1-111-11-17.
2. Котлярова И. О. Технологии искусственного интеллекта в образовании // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Образование. Педагогические науки. 2022. Т. 14. № 3. С. 69–82. DOI: 10.14529/ped220307.
3. Веретехина С. В. Методика расчета комплектов запасных частей и принадлежностей, экспортируемых наукоемких изделий // Russian economic bulletin. 2021. Т. 4(5). С. 108–121.
4. Dubey S., Das S., Ghosh R. et al. The Effects of SARS-CoV-2 Infection on the Cognitive Functioning of Patients with Pre-Existing Dementia // J Alzheimers Dis Rep. 2023. Vol. 14. No. 7(1). Pp. 119–128. DOI: 10.3233/ADR-220090.
5. Barzegaran E., Bosse S., J Kohler P. et al. EEGSourceSim: A framework for realistic simulation of EEG scalp data using MRI-based forward models and biologically plausible signals and noise // J Neurosci Methods. 2019. Vol. 328. P. 108377. DOI: 10.1016/j.jneumeth.2019.108377.
6. Смирнов Н. Н., Веретехина С. В. Управление размером временного хранения данных приложений под управлением операционной системы ANDROID. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 202664694, 03.08.2022. Заявка № 2022663283 от 20.07.2022.
7. Веретехина С. В., Кармицкий К. С., Лукашин Д. Д. и др. Программирование, тестирование, проектирование, нейросети, технологии аппаратно-программных средств (практические задания и способы их решения): учебник. Москва: Директ-Медиа, 2022. С. 144.
8. Makeig S., Bell A.J., Jung T.-P. et al. Independent component analysis of electroencephalographic data. In: D. Touretzky, M. Mozer and M. Hasselmo (Eds). Advances in Neural Information Processing Systems. 1996. Vol. 8. Pp. 145–151. URL: https://sccn.ucsd.edu/~scott/pdf/ICA_NIPS96.pdf
9. Niedermeyer E., Lopes da Silwa F. Electroencephalography. Basis, principles, clinical applications related fields. Philadelphia-Baltimore NY: Lippincott Williams & Wilkins, 1309 p.
10. G. Ateski F.K., Ozdel O., Oguzhanoglu N.K. et al. Involuntary integration into a social network in patients with obsessive-compulsive disorder. 2014. Vol. 55(1). Pp. 137–144. DOI: 10.1016/j.comppsych.2013.08.007.