Математичне, алгоритмічне та програмне забезпечення комп’ютерної електроенцефалографічної системи для виявлення проявів епілепсії у людини

Mathematical, algorithmic and software have been developed as a part of a computer electroencephalographic system. It is based on a 24 hours processing of an EEG signal in a form of a piecewise random sequence of white noises and an additive mixture of harmonic functions with different frequencies for hidden epilepsy time zones detection. The method of epilepsy detecting is based on a procedure of covariance treatment using covariators with basic harmonic functions of frequencies in the range from f1 to f2 within the sliding window, which moves along a sample of values of the EEG signal lasting 24 hours. Based on the mathematical model and processing method, an algorithm and software have been developed for computer electroencephalographic systems using the MATLAB application package. According to the results of the EEG signal lasting 24 hours experimental data processing, it was found that at the time moments of epilepsy there is covariation average power increasing compared to time moments without epilepsy. Therefore, estimates of covariators EEG signal within 24 hours respond quantitatively to the manifestations of epilepsy. To verify the developed mathematical, algorithmic support and software there was generated a test signal in the form of the harmonic components sum in given time zones, (characteristic of the EEG signal) at the time of epilepsy, and white noise - in time zones without epilepsy. The results of the generated test signal processing confirmed the correctness of the detection of the areas of harmonic components appearance that induce the manifestation of epilepsy.Разработаны математическое, алгоритмическое и программное обеспечение в составе компьютерной электроэнцефалографической системы, основанное на обработке ЭЭГ-сигнала течение 24 часов как кусочно-случайной последовательности белых шумов и аддитивной смеси гармонических функций различной частоты для выявления скрытых временных зон проявления эпилепсии. В основе метода выявления эпилепсии у человека лежит процедура ковариационной обработки с помощью корреляторов с гармоничными базисними функциями частот диапазона от f1 до f2 в пределах скользящего окна, которое перемещается по реализации ЭЭГ-сигнала продолжительностью 24 часа. На основе математического обеспечения (математическая модель и метод обработки) разработано алгоритмическое и программное обеспечение с применением пакета прикладных программ MATLAB для компьютерных электроэнцефалографических систем. По результатам обработки экспериментальных данных ЭЭГ-сигналав течение 24 часов установлено, что во временные моменты проявления эпилепсии наблюдается увеличение показателей средней мощности корреляторов по отношению к временным моментам без проявления эпилепсии. Итак, оценки ковариаторов ЭЭГ-сигналав течение 24 часов количественно реагируют на проявления эпилепсии. Для верификации разработанного математического, алгоритмического и программного обеспечения обработки ЭЭГ-сигнала в течение 24 часов в составе компьютерной электроэнцефалографической системы сгенерирован тестовый сигнал в виде суммы гармонических компонент на заданных временных зонах, которые являются характерными для сигнала во временные моменты проявления эпилепсии, и белого шума - на временных зонах без проявления эпилепсии. Результаты обработки сгенерированного тестового сигнала подтвердили корректность обнаружения зон проявления гармонических компонент, которые индуцируют проявление эпилепсии.Розроблено математичне, алгоритмічне та програмне забезпечення у складі комп’ютерної електроенцефалографічної системи, яке базується на обробці ЕЕГ-сигналу впродовж 24 годин як кусково-випадкової послідовності білих шумів та адитивної суміші гармонічних функцій різної частоти для виявлення прихованих часових зон прояву епілепсії. В основі методу виявлення епілепсії у людини лежить процедура коваріаційної обробки за допомогою коваріаторів з базисними гармонічними функціями частот діапазону від f1 до f2 в межах ковзного вікна, яке переміщається по реалізації ЕЕГ-сигналу тривалістю 24 години. На основі математичного забезпечення (математична модель та метод обробки) розроблено алгоритмічне та програмне забезпечення із застосуванням пакету прикладних програм MATLAB для комп’ютерних електроенцефалографічних систем. За результатами обробки експериментальних даних ЕЕГ-сигналу впродовж 24 годин встановлено, що в часові моменти прояву епілепсії спостерігається збільшення показників середньої потужності коваріації по відношенню до часових моментів без прояву епілепсії. Отже, оцінки коваріаторів ЕЕГ-сигналу впродовж 24 годин кількісно реагують на прояви епілепсії. Для верифікації розробленого математичного, алгоритмічного та програмного забезпечення обробки ЕЕГ-сигналу впродовж 24 годин у складі комп’ютерної електроенцефалографічної системи згенеровано тестовий сигнал у вигляді суми гармонічних компонент на заданих часових зонах, які є характерними для ЕЕГ-сигналу в часові моменти прояву епілепсії, та білого шуму – на часових зонах без прояву епілепсії. Результати обробки згенерованого тестового сигналу підтвердили коректність виявлення зон прояву гармонічних компонент, які індукують прояв епілепсії

Метод та алгоритм обробки електроенцефалографічних сигналів у комп’ютерних медичних діагностичних системах для виявлення психоемоційних показників людини

The method and algorithm for electroencephalographic signals processing during psychoemotional stress are developed to increase the informativeness of computer medical diagnostic systems in order to detect temporal transitions between various psychoemotional states in people. The method and algorithm for electroencephalographic signals processing is based on a mathematical model in the form of a periodically correlated random process and the synphase processing method without taking into account the relationship between correlation components as psycho-emotional indicators of a human. Such the model and method provide detection of the appearance of changes in the temporal structure of the electroencephalographic signal based on the data of changes in the periodic component in the form of averaged correlation components obtained within time-shift windows, which quantitatively reflect psycho-emotional changes in a humanin stressful situations.It is found that during the period of background exposure, there is a gradual decrease in the power level of the averaged correlation components of the electroencephalographic signal, during the period of negative influence, there is an increase in power, and during the recovery period, there is a decrease in the power of the components in relation to the two previous impacts.Software are developed based on the synphase method for electroencephalographic signals processing during psycho-emotional stress in the Matlab software environment.Розроблено метод та алгоритм обробки електроенцефалографічних сигналів при психоемоційному навантаженні для підвищення інформативності комп’ютерних медичних діагностичних систем з метою виявлення часових переходів між різними психоемоційними станами у людей. Метод та алгоритм обробки електроенцефалографічних сигналів базується на математичній моделі у вигляді періодично корельованого випадкового процесу та синфазному методі обробки без урахування взаємозв’язку між кореляційними компонентами як психоемоційними показниками людини. Така модель та метод забезпечують виявлення появи змін у часовій структурі електроенцефалографічного сигналу за даними зміни періодичної складової у вигляді усереднених кореляційних компонент отриманих в межах часо-зсувних вікон, які кількісно відображають психоемоційні зміни у людини при стресових ситуаціях. Встановлено, що в період фонового впливу спостерігається поступове зниження рівня потужності усереднених кореляційних компонент електроенцефалографічного сигналу, в період негативного впливу спостерігається приріст потужності та в період відновлення відбувається зменшення потужності компонент по відношенню до двох попередніх впливів. Розроблено програмне забезпечення на основі синфазного методу для обробки електроенцефалографічних сигналів при психоемоційному навантаженні в програмному середовищі Matlab

Mathematical, algorithmic and software support of synphase detection of radio signals in electronic communication networks with noises

Реалізовано математичне (модель радіосигналу у вигляді періодично корельованого випадкового процесу та синфазний метод його обробки) та алгоритмічне забезпечення синфазного виявлення стохастично-періодичних радіосигналів в електронних комунікаційних мережах із завадами шляхом обчислення нових показників виявлення у вигляді 3D кореляційних компонент, які забезпечують ефективне прийняття рішення щодо присутності/відсутності корисного радіосигналу у завадах різної потужності. Математичне забезпечення обробки забезпечує поєднання у своїй структурі властивості періодичності (модуляційні процеси в процесі передавання радіосигналів в електронних комунікаційних мережах) та стохастичності (вплив різного роду завад) досліджуваних радіосигналів, що є їх конструктивною особливістю в реальних умовах. Для більш детального оцінювання обчислених показників виявлення радіосигналів у вигляді 3D кореляційних компонент використано їх усереднені статистичні оцінки. На основі алгоритмічного забезпечення в середовищі Matlab при використанні утиліти Guide реалізовано програмне забезпечення з графічним інтерфейсом користувача для автоматизованого синфазного виявлення радіосигналів в електронних комунікаційних мережах. Досліджено процес синфазного виявлення радіосигналів із завадами різної потужності та констатовано ефективність застосування нових показників виявлення (3D кореляційних компонент та їх усереднених оцінок), які чітко відображають як кількісно так і візуально локалізацію та рівень корисного радіосигналу замаскованого завадами. Встановлено, що запропоновані нові показники виявлення (кореляційні компоненти) стохастично-періодичних радіосигналів в електронних комунікаційних мережах із завадами на базі математичного забезпечення обробки з ядром математичної моделі у вигляді періодично корельованого випадкового процесу за своєю інформативністю є ефективнішими на відміну від показників стаціонарної моделі через кількісне відображення факту присутності/відсутності корисних радіосигналів спотворених завадами різної потужності.Mathematical (radio signal model as a periodically correlated stochastic process and synphase method of its processing) and algorithmic support for synphase detection of stochastic-periodic radio signals in electronic communication networks with noise by calculating new detection indicators in the form of correlation components, which ensure effective making a decision regarding the presence or the absence of a useful radio signal in obstacles of different power. For a more detailed assessment of the calculated indicators of radio signal detection in the form of correlation components, were used averaged estimates. Software for synphase detection of radio signals in electronic communication networks with a graphical user interface is implemented in the Matlab environment. The process of synphase detection of radio signals in electronic communication networks with noise was investigated and the effectiveness of the application of new detection indicators was ascertained