RU2611922C1 - Method of activity efficiency prediction for almost healthy individuals based on set of electrophysiological parameters - Google Patents
Method of activity efficiency prediction for almost healthy individuals based on set of electrophysiological parameters Download PDFInfo
- Publication number
- RU2611922C1 RU2611922C1 RU2015148991A RU2015148991A RU2611922C1 RU 2611922 C1 RU2611922 C1 RU 2611922C1 RU 2015148991 A RU2015148991 A RU 2015148991A RU 2015148991 A RU2015148991 A RU 2015148991A RU 2611922 C1 RU2611922 C1 RU 2611922C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- lead
- eeg
- component
- pair
- hrv
- Prior art date
Links
- 230000000694 effects Effects 0.000 title claims abstract description 16
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 9
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 230000000763 evoking effect Effects 0.000 claims abstract description 11
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 5
- 210000002364 input neuron Anatomy 0.000 claims abstract description 4
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 claims abstract description 3
- 210000004205 output neuron Anatomy 0.000 claims abstract description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 19
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 claims description 3
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims 2
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 abstract description 7
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 3
- 230000036541 health Effects 0.000 abstract description 3
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 abstract 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 3
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 2
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 2
- IYLGZMTXKJYONK-ACLXAEORSA-N (12s,15r)-15-hydroxy-11,16-dioxo-15,20-dihydrosenecionan-12-yl acetate Chemical compound O1C(=O)[C@](CC)(O)C[C@@H](C)[C@](C)(OC(C)=O)C(=O)OCC2=CCN3[C@H]2[C@H]1CC3 IYLGZMTXKJYONK-ACLXAEORSA-N 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 210000003710 cerebral cortex Anatomy 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 1
- 230000001054 cortical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008482 dysregulation Effects 0.000 description 1
- 210000005069 ears Anatomy 0.000 description 1
- 230000001037 epileptic effect Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 1
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 1
- 230000036403 neuro physiology Effects 0.000 description 1
- 230000008285 neurophysiological mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 1
- 230000008288 physiological mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000008430 psychophysiology Effects 0.000 description 1
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- IYLGZMTXKJYONK-UHFFFAOYSA-N ruwenine Natural products O1C(=O)C(CC)(O)CC(C)C(C)(OC(C)=O)C(=O)OCC2=CCN3C2C1CC3 IYLGZMTXKJYONK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 230000000946 synaptic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
- A61B5/377—Electroencephalography [EEG] using evoked responses
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Psychology (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области медицины, а именно к физиологии и гигиене труда.The invention relates to medicine, namely to physiology and occupational health.
Одним из факторов, определяющих результативность целенаправленной деятельности человека, является взаимодействие физиологических механизмов, таких как деятельность неспецифических модулирующих стволовых структур головного мозга [5, 7, 9], функционирование ассоциативных корковых структур, обеспечивающее распознавание и дифференцированный ответ на стимул [1, 2], а также вегетативное обеспечение деятельности [3, 6]. Функционирование механизмов, определяющих результативность деятельности у практически здоровых лиц с позиции системной физиологии, связано со «структурой» и «физиологической стоимостью» результата деятельности [5, 8], как одной из сторон эффективности деятельности.One of the factors determining the effectiveness of targeted human activity is the interaction of physiological mechanisms, such as the activity of nonspecific modulating stem structures of the brain [5, 7, 9], the functioning of associative cortical structures, providing recognition and differentiated response to the stimulus [1, 2], and also vegetative support of activity [3, 6]. The functioning of the mechanisms that determine the performance of practically healthy individuals from the perspective of systemic physiology is associated with the “structure” and “physiological value” of the result of the activity [5, 8], as one of the aspects of performance.
Наиболее близким способом того же назначения к заявленному изобретению по совокупности признаков является способ, описанный в статье Зорина Р.А., Жаднова В.А., Лапкина М.М. Опыт практического использования технологии искусственных нейронных сетей в физиологии и клинической неврологии (Материалы ежегодной научной конференции, посвященной 70-летию основания Рязанского государственного медицинского университета имени академика И.П. Павлова. - Рязань: РИО Ряз-ГМУ, 2013. - С. 25-28) (ПРОТОТИП) [4], в котором на основе электроэнцефалографических (ЭЭГ) показателей, характеристик вариабельности сердечного ритма (ВСР) при помощи технологии искусственных нейронных сетей распределяют испытуемых на подгруппы с различной результативностью деятельности по показателям теста «количественные отношения», а на основе показателей зрительных вызванных потенциалов, когнитивных вызванных потенциалов и ВСР распределяют испытуемых на подгруппы с различной результативностью деятельности по показателям «Физиотеста».The closest method of the same purpose to the claimed invention in terms of features is the method described in the article Zorina R.A., Zhadnova V.A., Lapkina M.M. Experience in the practical use of artificial neural network technology in physiology and clinical neurology (Materials of the annual scientific conference dedicated to the 70th anniversary of the founding of Ryazan State Medical University named after Academician IP Pavlov. - Ryazan: RIO Ryaz-GMU, 2013. - P. 25- 28) (PROTOTYPE) [4], in which, on the basis of electroencephalographic (EEG) indicators, characteristics of heart rate variability (HRV) using the technology of artificial neural networks, subjects are divided into subgroups with different res ltativnostyu activity in terms of test "quantitative relationships" and on the basis of indicators of visual evoked potentials, evoked potentials and cognitive HRV allocate subjects into subgroups with different activities in terms of effectiveness "Fiziotesta".
К причинам, препятствующим достижению результата при использовании известного способа, принятого за прототип, относится небольшой объем выборки, используемой как для обучения нейронной сети, так для ее тестирования; ограниченный набор показателей (ЭЭГ и ВСР показатели или характеристики вызванных потенциалов и ВСР как отдельные наборы параметров), используемый для создания отдельных нейронных сетей, специфический характер моделируемой тестом «количественные отношения» деятельности.The reasons that impede the achievement of the result when using the known method adopted as a prototype include a small sample size used both for training a neural network and for testing it; a limited set of indicators (EEG and HRV indicators or characteristics of evoked potentials and HRV as separate sets of parameters) used to create separate neural networks, the specific nature of the activity “quantitative relations” modeled by the test.
Целью изобретения является прогнозирование результативности целенаправленной деятельности у практически здоровых лиц на основе показателей ЭЭГ, когнитивного вызванного потенциала Р300 и характеристик ВСР путем распределения исследуемых в подгруппы, выделенные исходно методом кластерного анализа по показателям результативности теста Горбова-Шульте.The aim of the invention is to predict the effectiveness of targeted activities in practically healthy individuals based on EEG indicators, cognitive evoked potential of P300 and characteristics of HRV by distributing the subjects into subgroups, selected initially by cluster analysis by the performance indicators of the Gorbov-Schulte test.
Цель достигается тем, что на основе показателей моделируемой при помощи теста Горбова-Шульте целенаправленной деятельности испытуемые распределяются на подгруппы с различной результативностью методом кластерного анализа. На основе данных спектрального анализа, исследования функции когерентности и кросскорреляционного анализа ЭЭГ, показателей когнитивного вызванного потенциала Р300, а также характеристик ВСР программным путем создается искусственная нейронная сеть, реализующая решение задачи распределения испытуемых на соответствующие кластеры.The goal is achieved by the fact that on the basis of the indicators of purposeful activity modeled by the Gorbov-Schult test, the subjects are divided into subgroups with different effectiveness by the method of cluster analysis. Based on the data of spectral analysis, studies of the coherence function and cross-correlation analysis of EEG, indicators of the cognitive evoked potential of P300, as well as characteristics of HRV, an artificial neural network is created programmatically that implements the solution of the problem of distributing subjects to the corresponding clusters.
Способ прогнозирования результативности деятельности у практически здоровых лиц осуществляется следующим образом. Программным путем на входные нейроны созданной и обученной искусственной нейронной сети подается определенный комплекс показателей ЭЭГ, когнитивного вызванного потенциала Р300 и характеристик ВСР исследуемого, реализуется запуск работы нейронной сети для данного случая, в результате чего с выходного нейрона получаются данные о номере подгруппы, к которой относится исследуемый.A method for predicting performance in practically healthy individuals is as follows. Programmatically, a certain set of EEG indicators, cognitive evoked potential P300 and characteristics of the HRV of the studied one is fed to the input neurons of the created and trained artificial neural network, the neural network is launched for this case, as a result of which the data on the number of the subgroup to which researched.
Экспериментальное обоснование предлагаемого способа проведено на 52 практически здоровых лицах, средний возраст составил 33,1 года, из них 39 мужчин и 13 женщин. Исследуемые на основе кластерного анализа разделены на 2 группы по показателям выполненного теста Горбова-Шульте, позволяющего смоделировать целенаправленную деятельность. Характеристики выполнения теста Горбова-Шульте в подгруппах, оцененные как показатели результативности деятельности, представлены в таблице 1. В первую подгруппу вошло 29 человек, во вторую - 23 человека; группы достоверно различались по среднему числу ошибок; среднему времени выбора после ошибки и до ошибки; в связи с этим группу 1 предложено обозначить как «высокорезультативную», группу 2 как «низкорезультативную».The experimental justification of the proposed method was carried out on 52 practically healthy individuals, the average age was 33.1 years, of which 39 men and 13 women. The ones studied on the basis of cluster analysis are divided into 2 groups according to the performance of the Gorbov-Schulte test, which allows us to simulate targeted activity. The performance characteristics of the Gorbov-Schulte test in the subgroups, evaluated as indicators of performance, are presented in table 1. The first subgroup included 29 people, the second - 23 people; groups differed significantly in the average number of errors; the average selection time after an error and before an error; in this regard, it is proposed to designate group 1 as “highly productive,” group 2 as “low-productive."
Регистрировались ЭЭГ показатели по 16-каналам по монополярной схеме с референтными электродами на ушах, показатели когнитивного вызванного потенциала Р300 и показатели ВСР в положении сидя в течении 5 минут в исходном состоянии, а также показатели ВСР во время выполнения теста Горбова-Шульте. В качестве показателей оценивались данные спектрального анализа ЭЭГ, в том числе средняя мощность, средняя частота колебаний в основных частотных диапазонах (тета, альфа, бета1 и бета2), данные кросскорреляционного анализа с расчетом межполушарных и внутриполушарных показателей корреляции, а также средней частоты кросскорреляционной функции; характеристики функции когерентности с определением средней мощности и средней частоты функции когерентности в тета-, альфа-, бета-1 и бета-2 диапазонах; показатели когнитивного вызванного потенциала Р300 (латентность компонентов N2 и Р3; амплитуда компонентов, измеренная от изолинии (0N2, 0Р3), а также статистические показатели вариабельности динамического ряда кардиоинтервалов, данные спектрального анализа ВСР.EEG indicators were recorded for 16 channels in a monopolar pattern with reference electrodes on the ears, indicators of cognitive evoked potential P300 and indicators of HRV in the sitting position for 5 minutes in the initial state, as well as HRV indicators during the Gorbov-Schulte test. EEG spectral analysis data were evaluated as indicators, including average power, average oscillation frequency in the main frequency ranges (theta, alpha, beta1 and beta2), cross-correlation analysis data with calculation of interhemispheric and intrahemispheric correlation indices, as well as the average frequency of the cross-correlation function; characteristics of the coherence function with the determination of the average power and average frequency of the coherence function in the theta, alpha, beta-1 and beta-2 ranges; indicators of cognitive evoked potential P300 (latency of components N2 and P3; component amplitude measured from the isoline (0N2, 0P3), as well as statistical indicators of the variability of the dynamic range of cardio intervals, data of spectral analysis of HRV.
Для создания, обучения и тестирования нейронных сетей нами использовался программный пакет Statistica Artificial Neural Networks 10.0. Реализовывался автоматический расширенный алгоритм создания и обучения искусственных нейронных сетей в режиме для решения задач классификации. 110 переменных, включенные в анализ, представляли собой непрерывные числовые данные. В качестве возможных типов нейронных сетей были выбраны сети, основанные на радиальных базисных функциях, многослойные персептроны. Было проанализировано 20 нейронных сетей. Оптимальными характеристиками обладала обученная нейронная сеть, представляющая собой многослойный персептрон с 21 входным нейронами, 24 нейронами в промежуточном слое и выходным нейроном, которая характеризуется определенной архитектурой и набором синаптических весов ее элементов (рис. 1).To create, train and test neural networks, we used the software package Statistica Artificial Neural Networks 10.0. An automatic advanced algorithm for creating and training artificial neural networks in the mode for solving classification problems was implemented. The 110 variables included in the analysis were continuous numerical data. As possible types of neural networks, networks based on radial basis functions, multilayer perceptrons, were chosen. Twenty neural networks were analyzed. The trained neural network possessed optimal characteristics, which was a multilayer perceptron with 21 input neurons, 24 neurons in the intermediate layer and output neuron, which is characterized by a certain architecture and a set of synaptic weights of its elements (Fig. 1).
Показатели, используемые нейронной сетью в качестве входных, представлены в таблице 2.The indicators used by the neural network as input are presented in table 2.
В таблице 3 представлены результаты работы нейронной сети на обучающей и тестирующей выборке. При решении задачи распределения пациентов по подгруппам в обучающей выборке ошибок допущено не было; обученная искусственная нейронная сеть допустила по 1 ошибке в каждой подгруппе тестирующей выборки (5,8% ошибок в подгруппе 1, 8,3% в подгруппе 2).Table 3 presents the results of the operation of a neural network in a training and testing sample. When solving the problem of distributing patients into subgroups in the training sample, no errors were made; a trained artificial neural network made 1 error in each subgroup of the test sample (5.8% of errors in subgroup 1, 8.3% in subgroup 2).
Предложенный способ позволяет определить результативность моделируемой целенаправленной деятельности, что может быть использовано в физиологии и гигиене труда.The proposed method allows to determine the effectiveness of the simulated purposeful activity, which can be used in physiology and occupational health.
Источники информацииInformation sources
1. Гнездицкий В.В. Атлас по вызванным потенциалам мозга (практическое руководство, основанное на анализе конкретных клинических наблюдений) / В.В. Гнездицкий, О.С. Корепина. - Иваново: ПресСто, 2011. - 532 с.1. Gnezditsky V.V. Atlas on evoked brain potentials (a practical guide based on the analysis of specific clinical observations) / V.V. Gnezditsky, O.S. Korepina. - Ivanovo: PresSto, 2011 .-- 532 p.
2. Данилова Н.Н. Физиология высшей нервной деятельности / Н.Н. Данилова, А.Л. Крылова. - Ростов на Дону: Феникс, 2005. - 478 с.2. Danilova N.N. Physiology of higher nervous activity / N.N. Danilova, A.L. Krylova. - Rostov on Don: Phoenix, 2005 .-- 478 p.
3. Димитриев Д.А. Вариабельность сердечного ритма и артериальное давление при ментальном стрессе / Д.А. Димитриев, Е.В. Саперов // Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. - 2015. - Т. 101, №1. - с. 98-107.3. Dimitriev D.A. Heart rate variability and blood pressure during mental stress / D.A. Dimitriev, E.V. Sappers // Russian Physiological Journal THEM. Sechenov. - 2015. - T. 101, No. 1. - from. 98-107.
4. Прототип Зорин Р.А. Опыт практического использования технологии искусственных нейронных сетей в физиологии и клинической неврологии / Р.А. Зорин, В.А. Жаднов, М.М. Лапкин // Материалы ежегодной научной конференции, посвященной 70-летию основания Рязанского государственного медицинского университетат имени академика И.П. Павлова; под общ. ред. заслуженного работника высшей школы Российской Федерации, проф. В.А. Кирюшина. - Рязань: РИО РязГМУ, 2013. - С. 25-28.4. Prototype Zorin R.A. Experience in the practical use of artificial neural network technology in physiology and clinical neurology / R.A. Zorin, V.A. Zhadnov, M.M. Lapkin // Materials of the annual scientific conference dedicated to the 70th anniversary of the founding of Ryazan State Medical University named after academician I.P. Pavlova; under the general. ed. Honored Worker of Higher School of the Russian Federation, prof. V.A. Kiryushin. - Ryazan: RIO Ryazan State Medical University, 2013 .-- S. 25-28.
5. Под ред. Ю.И. Александрова. Психофизиология. - СПб: Питер, 2007. - 464 с.5. Ed. Yu.I. Alexandrova. Psychophysiology. - St. Petersburg: Peter, 2007 .-- 464 p.
6. Пшенникова М.Г. Стресс: регуляторные системы и устойчивость к стрессорным повреждениям / М.Г. Пшенникова // Дизрегуляционная патология под ред. Г.Н. Крыжановского. - М.: Медицина, 2002. - С. 307-324.6. Pshennikova M.G. Stress: regulatory systems and resistance to stress damage / M.G. Pshennikova // Dysregulation pathology, ed. G.N. Kryzhanovsky. - M .: Medicine, 2002 .-- S. 307-324.
7. Соколова Л.С. Формирование функциональной организации коры больших полушарий в покое у детей младшего школьного возраста с различной степенью зрелости регуляторных систем мозга. Сообщение I. Анализ спектральных характеристик ЭЭГ в покое / Л.С. Соколова, Р.И. Мачинская // Физиология человека. - 2006. - Т. 15. - С. 1-15.7. Sokolova L.S. Formation of the functional organization of the cerebral cortex at rest in primary school children with varying degrees of maturity of the regulatory systems of the brain. Communication I. Analysis of the spectral characteristics of EEG at rest / L.S. Sokolova, R.I. Machinskaya // Human Physiology. - 2006. - T. 15. - S. 1-15.
8. Судаков К.В. Мотивация и подкрепление: системные нейрофизиологические механизмы / К.В. Судаков // Вестник Новгородского государственного университета. - 2006, №35. - с. 77-818. Sudakov K.V. Motivation and reinforcement: systemic neurophysiological mechanisms / K.V. Sudakov // Bulletin of Novgorod State University. - 2006, No. 35. - from. 77-81
9. Synchrony in normal and focal epileptic brain: the seizure onset zone is functionally disconnected / Warren C.P. et al. // Journal Neurophysiology. - 2010. - Vol. 104, №6. - p. 3530-3539.9. Synchrony in normal and focal epileptic brain: the seizure onset zone is functionally disconnected / Warren C.P. et al. // Journal of Neurophysiology. - 2010 .-- Vol. 104, No. 6. - p. 3530-3539.
Claims (2)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2015148991A RU2611922C1 (en) | 2015-11-13 | 2015-11-13 | Method of activity efficiency prediction for almost healthy individuals based on set of electrophysiological parameters |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2015148991A RU2611922C1 (en) | 2015-11-13 | 2015-11-13 | Method of activity efficiency prediction for almost healthy individuals based on set of electrophysiological parameters |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2611922C1 true RU2611922C1 (en) | 2017-03-01 |
Family
ID=58459124
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2015148991A RU2611922C1 (en) | 2015-11-13 | 2015-11-13 | Method of activity efficiency prediction for almost healthy individuals based on set of electrophysiological parameters |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2611922C1 (en) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU123649U1 (en) * | 2012-08-07 | 2013-01-10 | Общество с ограниченной ответственностью "Лиандри" | HEALTH INDICATOR CONTROL SYSTEM AND TELEMEDICAL SERVICES |
| WO2014147519A1 (en) * | 2013-03-20 | 2014-09-25 | Koninklijke Philips N.V. | Neurophysiological monitoring for prospective motion gating in radiological imaging |
| US20140330149A1 (en) * | 2011-08-11 | 2014-11-06 | Applied Biomedical Systems BV | Methods, Systems and Devices for Detecting Atrial Fibrillation |
-
2015
- 2015-11-13 RU RU2015148991A patent/RU2611922C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140330149A1 (en) * | 2011-08-11 | 2014-11-06 | Applied Biomedical Systems BV | Methods, Systems and Devices for Detecting Atrial Fibrillation |
| RU123649U1 (en) * | 2012-08-07 | 2013-01-10 | Общество с ограниченной ответственностью "Лиандри" | HEALTH INDICATOR CONTROL SYSTEM AND TELEMEDICAL SERVICES |
| WO2014147519A1 (en) * | 2013-03-20 | 2014-09-25 | Koninklijke Philips N.V. | Neurophysiological monitoring for prospective motion gating in radiological imaging |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| MOLNAR B. et al. Medical use of artificial neural networks. Orv Hetil. 1998 Jan 4;139(1):3-9. * |
| Зорин Р.А. и др. Опыт практического использования технологии искусственных нейронных сетей в физиологии и клинической неврологии. Материалы конференции Рязанского государственного медицинского университета имени академика И.П. Павлова. - Рязань: РИО Ряз-ГМУ, 2013. - с. 25-28. * |
| КОТИН В.В. Прогнозирование заболеваемости: динамические модели и временные ряды. Биотехносфера. 2014, 3, с. 45-47. * |
| КОТИН В.В. Прогнозирование заболеваемости: динамические модели и временные ряды. Биотехносфера. 2014, 3, с. 45-47. MOLNAR B. et al. Medical use of artificial neural networks. Orv Hetil. 1998 Jan 4;139(1):3-9. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Nagendra et al. | Cognitive behavior evaluation based on physiological parameters among young healthy subjects with yoga as intervention | |
| Lean et al. | Brief review on physiological and biochemical evaluations of human mental workload | |
| Krusienski et al. | Control of a visual keyboard using an electrocorticographic brain–computer interface | |
| Vögele et al. | Cardiac autonomic regulation and anger coping in adolescents | |
| AU2017252517A1 (en) | Protocol and signatures for the multimodal physiological stimulation and assessment of traumatic brain injury | |
| Bălan et al. | A machine learning approach to automatic phobia therapy with virtual reality | |
| Boman | Heart rate variability: A possible measure of subjective wellbeing? | |
| RU2611922C1 (en) | Method of activity efficiency prediction for almost healthy individuals based on set of electrophysiological parameters | |
| Wang et al. | Experienced Meditators Show Enhanced Interaction Between Brain and Heart Functioning | |
| Seth et al. | Brain computer interfacing: A spectrum estimation based neurophysiological signal interpretation | |
| Imani et al. | In older adults resting-state alpha power is associated with stronger effects of anodal tDCS over prefrontal cortex on dynamic balance | |
| Papageorgiou et al. | Brain oscillations elicited by the cold pressor test: a putative index of untreated essential hypertension | |
| RU2618161C1 (en) | Prediction method of response to hyperventilation stress in virtually healthy people based on electroencephalogram parameters, characteristics of heart rate variability and activity of segmental motoneuron apparatus | |
| Rechichi | Habit and neural fatigue: A study finalised to the development of a BCI for locked-in subjects based on single trial EEG | |
| Cavaleri | Exploring early corticomotor reorganisation | |
| Cornes | Dynamic Changes In Heart Rate Variability Under Threat: Exploring The Effects Of Emotion Regulation On The Parasympathetic Nervous System | |
| Stoupi et al. | Heartbeat-evoked potentials following voluntary hyperventilation in epilepsy patients: respiratory influences on cardiac interoception | |
| Derosiere et al. | Overlapping influences shape motor activity during hasty sensorimotor decisions | |
| Espenhahn | The relationship between cortical beta oscillations and motor learning | |
| Corniani | Classification of EEG and fNIRS signals from Completely Locked-in State Patients for a Brain-Computer Interface communication system | |
| Perrey | Psychophysiological Techniques Applied to Sports and Exercise | |
| Oswald et al. | Exploring aperiodic, complexity and entropic brain changes during non-ordinary states of consciousness | |
| Fung | The Influence of Emotion Regulation Strategies and Goals on Physiological Outcomes | |
| Marks | Objective Tracking of Signs & Symptoms in Epilepsy | |
| Rowe et al. | Altered Sensorimotor Neuroplasticity in the Subacute Period Following Burn Injury |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20171114 |