Development of a neural network for diagnosing the risk of depression according to the experimental data of the stop signal paradigm

These days, the ability to predict the result of the development of the system is the guarantee of the successful functioning of the system. Improving the quality and volume of information, complicating its presentation, the need to detect hidden connections makes it ineffective, and most often impossible, to use classical statistical forecasting methods. Among the various forecasting methods, methods based on the use of artificial neural networks occupy a special place. The main objective of our work is to create a neural network that predicts the risk of depression in a person using data obtained using a motor control performance testing system. The stop-signal paradigm (SSP) is an experimental technique to assess a person’s ability to activate deliberate movements or inhibit movements that have become inadequate to external conditions. In modern medicine, the SSP is most commonly used to diagnose movement disorders such as Parkinson’s disease or the effects of stroke. We hypothesized that SSP could serve as a basis for detecting the risk of affective diseases, including depression. The neural network we are developing is supposed to combine such behavioral indicators as: the amount of missed responses, amount of correct responses, average time, the amount of correct inhibition of movements after stopsignal onset. Such a combination of indicators will provide increased accuracy in predicting the presence of depression in a person. The artificial neural network implemented in the work allows diagnosing the risk of depression on the basis of the data obtained in the stop-signal task. An architecture was developed and a system was implemented for testing motor control indicators in humans, then it was tested in real experiments. A comparison of neural network technologies and methods of mathematical statistics was carried out. A neural network was implemented to diagnose the risk of depression using stop-signal paradigm data. The efficiency of the neural network (in terms of accuracy) was demonstrated on data with an expert assessment for the presence of depression and data from the motor control testing system

Harmonized-Multinational qEEG Norms (HarMNqEEG)

This paper extends the frequency domain quantitative electroencephalography (qEEG) methods pursuing higher sensitivity to detect Brain Developmental Disorders. Prior qEEG work lacked integration of cross-spectral information omitting important functional connectivity descriptors. Lack of geographical diversity precluded accounting for site-specific variance, increasing qEEG nuisance variance. We ameliorate these weaknesses. i) Create lifespan Riemannian multinational qEEG norms for cross-spectral tensors. These norms result from the HarMNqEEG project fostered by the Global Brain Consortium. We calculate the norms with data from 9 countries, 12 devices, and 14 studies, including 1564 subjects. Instead of raw data, only anonymized metadata and EEG cross-spectral tensors were shared. After visual and automatic quality control, developmental equations for the mean and standard deviation of qEEG traditional and Riemannian DPs were calculated using additive mixed-effects models. We demonstrate qEEG "batch effects" and provide methods to calculate harmonized z-scores. ii) We also show that the multinational harmonized Riemannian norms produce z-scores with increased diagnostic accuracy to predict brain dysfunction at school-age produced by malnutrition only in the first year of life. iii) We offer open code and data to calculate different individual z-scores from the HarMNqEEG dataset. These results contribute to developing bias-free, low-cost neuroimaging technologies applicable in various health settings

Language as a multilevel system and the linguodidactic base of Ukrainian and foreign language studying

Проблематика розділу «Мова в компаративному вимірі» – компаративний аналіз міжмовних омонімів і дієслівно-іменних конструкцій. У першій його частині розглянуто питання теорії й методології контрастивної семантики, запропоновано окремий погляд на проблему багатозначності та омонімії, що закономірно підводить до логічного висновку про вірогідність походження омонімічної лексеми від полісемантичного слова; на генетичний аналіз дієслівних омонімів в українській та російській мовах з погляду їхніх віддалених і найближчих етимологічних зв’язків, фактів запозичень пізнішої та новішої доби. Через взаємодію лексичної і граматичної семантики міжмовних лексичних паралелей з акціональним компонентом визначено гомогенні й гетерогенні омонімічні структури в українській та російській мовах, подано трансформацію семантико-етимологічних тотожностей і розбіжностей омонімічних одиниць, зумовлену семантичною дивергенцією історично спільних дієслівних етимонів із залученням культурної семантики слів, які відображають специфіку архаїчного світосприймання певних понять, пов’язаних із життєвим циклом людини. Розглянуто також закономірності типологічних змін у лексико-семантичній системі конкретної мови та в контексті діапазону семантичних зрушень номінативних одиниць у близькоспоріднених мовах