CC BY
20
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 1 - P. 5-9
Раздел I
КЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА (14.01.00) Section I CLINICAL MEDICINE (14.01.00)
УДК: 616.853 DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16206
ОПРЕДЕЛЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ У БОЛЬНЫХ ФОКАЛЬНОЙ ЭПИЛЕПСИЕЙ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФИИ И ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА
P.A. ЗОРИН, Ю.И. МЕДВЕДЕВА, В.А. ЖАДНОВ, М.М. ЛАПКИН, О.В. ЕВДОКИМОВА
Рязанский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова ФГБОУ ВО РязГМУ Минздрава России, ул. Высоковольтная, д. 9, каб. 317, Рязань, Рязанская область, 390026, Россия, e-mail: [email protected]
Аннотация. Исследование посвящено изучению механизмов целенаправленной деятельности у больных фокальной эпилепсией на основе анализа показателей электроэнцефалографии, вариабельности сердечного ритма и технологии искусственных нейронных сетей. В исследование включено 75 практически здоровых лиц (контрольная группа) и 153 больных с фокальной эпилепсией сопоставимых по полу и возрасту. У пациентов с эпилепсией оценены ретроспективно (в течение 1 года) и проспективно (4 месяца) тип и частота приступов, форма заболевания, когнитивные и эмоциональные нарушения. Целенаправленной деятельность моделировалась при помощи теста Шульте. До выполнения теста у пациентов регистрировалась 19-канальная электроэнцефалограмма со спектральным анализом и анализом кросскорреляционной функции, а также исследовалась вариабельность сердечного ритма. Разделение пациентов на подгруппы основывалось на результатах кластерного анализа, сравнительный анализ проводился при помощи критерия Краскелла-Уоллиса и Манна-Уитни. Создавались, обучались и тестировались искусственные нейронные сети для решения задачи классификации пациентов с эпилепсией на группы на основе физиологических показателей. Методом кластерного анализа группа больных эпилепсией разделена на результативную и низко результативную группу. Низко результативная группа пациентов с эпилепсией характеризовалась большим уровнем эмоциональных нарушений, когнитивных нарушений. В данной группе преобладали пациенты с симптоматической (структурной) эпилепсией. В целом группа больных эпилепсией характеризовалась увеличением мощности тета-колебаний, увеличение внутриполушарной кросскорреляции, а также снижением вариабельности R-R интервалов и мощности спектральных составляющих вариабельности сердечного ритма. Создана искусственная нейронная сеть, с удовлетворительной эффективностью решающая задачу классификации испытуемых в группы на основе физиологических показателей. Наибольшее значение в прогнозировании результативности деятельности у больных эпилепсией имели показатели вегетативного обеспечения деятельности. Феномены избыточной активации симпатических механизмов вегетативной регуляции, увеличение кросскорреляции электроэнцефалографического сигнала при низкой результативности деятельности в соответствующей группе больных эпилепсией указывают на избыточную мобилизацию регуляторных физиологических ресурсов.
Ключевые слова: эффективность деятельности, фокальная эпилепсия, электроэнцефалография, вариабельность сердечного ритма, искусственные нейронные сети.
Актуальность. В системной физиологии результативность деятельности рассматривается как интегральный показатель адаптивности биологической системы [4,12,14]. Оценка физиологических механизмов результативности деятельности предполагает параметрирование активирующих и деак-тивирующих стволовых влияний, оценённых по характеристикам электроэнцефалографии, а также анализ механизмов вегетативного обеспечения деятельности [4,8].
Установлено вовлечение данных механизмов как в патогенез, так и системные адаптивные перестройки в ответ на возникновение эпилептического очага у пациентов с эпилепсией [5,9], что определяет их значение в оценке приспособительных возможностей больных, в том числе социальной адаптации. Вместе с тем, основой для практического применения моделей, описывающих взаимоотношения между результативностью деятельности и лежащими в основе неё физиологическими механизмами, явля-
ется ограничение числа параметров, входящих в модель, так как их избыточное количество значительно увеличивает временные затраты на реализацию решения задачи прогнозирования [7].
Цель исследования - прогнозирование результативности моделируемой деятельности у больных эпилепсией на основе показателей электроэнцефалографии и вариабельности сердечного ритма с применением технологии искусственных нейронных сетей.
Материалы и методы исследования. В исследование включено 75 практически здоровых лиц (42 мужчины и 32 женщины) и 153 пациента с фокальной эпилепсией (79 мужчин и 74 женщины). Средний возраст практических здоровых лиц составил 33 года, стандартная ошибка средней 0,5; средний возраст больных эпилепсией 35 года, стандартная ошибка средней 1,1 лет. Проводилось одномоментное исследование физиологических показателей с ретроспективной (в течение 1 года) и проспективной (в течение 4 месяцев) оценкой динамики заболевания.
В группу практически здоровых лиц включались лица в возрасте старше 18 лет, подписавшие договор информированного согласия, способные после предварительной инструкции выполнять тестовые задания исследования. К критериям исключения относились беременность, наличие заболеваний или травм нервной системы, эпилептических приступов в анамнезе, приём нейротропных препаратов в течение 3 месяцев до включения в исследование; заболевания дыхательной и сердечно-сосудистой системы в стадии декомпенсации. В группу больных эпилепсией включались пациенты с фокальной эпилепсией, имеющие как минимум 1 приступ в течение 1 года, предшествующего обследованию, подписавшие договор информированного согласия, способные после предварительного инструктирования выполнить протокол обследования; критериями исключения являлись беременность, заболевания дыхательной и сердечно-сосудистой системы в стадии декомпенсации. Исследование одобрено локальным этическим комитетом ФГБОУ ВО РязГМУ Минздрава России (2014 г.).
Для больных эпилепсией оценивался тип приступов и их частота, форма заболевания [1], а также балльная оценка уровня эмоциональных и когнитивных нарушений [6].
Для моделирования целенаправленной деятельности испытуемым было предложено выполнить тест Шульте, используемый для оценки умственной работоспособности: необходимо было осуществить максимально быстрый выбор чисел в порядке возрастания на экране монитора [11]. Показатели среднего интервала выбора числа, среднего числа ошибок, среднего интервала выбора до ошибки и после ошибки являлись основой для характеристики результативности деятельности.
Регистрация электроэнцефалограмм осуществлена при помощи 19-канального электроэнцефалографа «Нейрон-спектр-3» (ООО «Нейрософт», Россия). Оценивались показатели спектрального анализа ЭЭГ в основных частотных диапазонах с вычислением мощности и средней частоты; характеристики кросскорреляционной функции ЭЭГ (межполушар-ная и внуриполушарная кросскорреляция, частота кросскорреляционной функции) [15].
В качестве показателей вегетативного обеспечения деятельности использовались характеристики вариабельности сердечного ритма (ВСР). Запись электрокардиограмм осуществлялась в I стандартном отведении при положении испытуемых сидя в течение 5 минут при помощи прибора «Варикард 2.1» (фирма «Рамена», Россия) и программы «ИСКИМ 6.0» с последующим распознаванием зубцов Я-Я, статистическим анализом ВСР (определение частоты сердечных сокращений, среднего квадратичного отклонения (СКО), мс; ЯМБББ, мс; индекса напряжения (ИН) регуляторных систем (стресс-индекс - Б1 у.е.) и спектральным анализом динамического ряда кар-диоинтервалов (определение мощности спектра ВСР в диапазоне дыхательных волн (№), мс2; низкочастотном диапазоне (Ц), мс2, очень низкочастотном диапазоне (УЬБ) мс2, общей мощности (ТР), мс2) [16].
Регистрация ЭЭГ и ВСР осуществлялась перед выполнением теста Шульте.
Разделение пациентов с эпилепсией на подгруппы с различной результативностью деятельности осуществлено при помощи кластерного анализа: число кластеров выделено на основе метода иерархических деревьев, идентификация элементов кластеров осуществлена методом ^-средних.
Для описания показателей в группах использовались медиана (Ме), нижний квартиль (ЬО) и верхний квартиль (иО); данные представлены в формате Ме;ЬО;иО.
Непараметрический тест Краскелла-Уоллиса выполнен для сравнения показателей в группах здоровых и больных эпилепсией (3 группы); при попарных сравнениях групп применялся тест Манна-Уитни с поправкой на множественность сравнений при уровне ошибки р<0,05. При определении различий пациентов в группах применялись таблицы сопряженности 2*2, статистический критерий хи-квадрат при р<0,05.
Для решения задачи классификации испытуемых на группы с различной результативностью деятельности на основе физиологических показателей была применена технология искусственных нейронных сетей (ИНС). Из набора обученных ИНС отобрана сеть с оптимальными показателями производительности обучения, тестирования и контроля. Качество модели оценивалось при помощи ЯОС-кривых (площадь под кривой) и на основе верных решений задачи классификации. Дополнительно проводилась оценка чувствительности ИНС по влиянию отдельных показателей, проводилось ранжирование показателей по их вкладу в решение задачи классификации (меньшее значение ранга соответствовало большему влиянию на результат прогнозирования) [2].
Результаты и их обсуждение. Методом кластерного анализа группа больных эпилепсией была разделена на 2 подгруппы: результативную («Эпилепсия 1» - 90 человек) и низко результативную («Эпилепсия 2» - 63 человека).
Наименьшая результативность деятельности выявлена в группе 2 больных эпилепсией. Группа 1 больных эпилепсией, несмотря на больший интервал выбора числа, характеризуется сходным с контрольной группой темпом принятия решения после ошибочного ответа, а также числом ошибок.
При балльной оценке уровня эмоциональных, когнитивных нарушений выявлен больший уровень данных показателей в группе 2 больных эпилепсией: для эмоциональных нарушений и=1578; р=0,001; для когнитивных нарушений и=1719; р=0,001. Высоко значимо различие форм эпилепсии в группах: в результативной группе 48% пациентов с симптоматической (структурной) эпилепсией и 52% с криптогенной (с неустановленной причиной) эпилепсией; в низко результативной соответствующие группы пациентов составляют 75 и 25% (хи-квадрат 10,4; р=0,0013).
Спектральный анализ ЭЭГ позволяет выявить большую мощность тета-колебаний, снижение частоты альфа-колебаний у больных эпилепсией; при
этом частота альфа-колебаний имеет наименьшие значения в группе 2 больных эпилепсией (табл. 2).
Таблица 1
Показатели теста Шульте в группах исследуемых
Показатели Контрольная группа Эпилепсия 1 Эпилепсия 2 H Р
Me; LQ UQ Me; LQUQ Me; LO; UQ
Средний интервал выбора, с 1,1;1,0;1,4 1,4;1,2;1,8* 2,3;2,0;3,5*,** 105 0,0001
Интервал после ошибки, с 0,5;0,0;1,2 0,4;0,0;0,9 2,3;1,0;2,5*,** 48 0,0001
Инетрвал до ошибки, с 0,3;0,0;0,6 0,1;0,0;0,3* 0,5;0,3;1,2*,** 44 0,0001
Среднее число ошибок 0,4;0,2;1,0 0,3;0,0;0,8 1,5;0,8;4,05,55 39 0,0001
Примечание: * - достоверные различия между группой здоровых и больных эпилепсией, ** - достоверные различия между группой 1 и 2 больных эпилепсией
Таблица 2
Показатели спектрального анализа ЭЭГ в группах исследуемых
Показатели Контрольная группа Эпилепсия 1 Эпилепсия2 H Р
Me; LQ UQ Me; LQ; UQ Me; LQ UQ
M тета F3 32;24;42 49;26;72* 47;34;98* 19 0,001
M тета F4 33;26;46 51;26;85* 51;33;95* 16 0,001
M альфа 01 132;48;245 121;62;266 98;36;190 2 0,403
M альфа 02 141;55;257 121;60;246 97;49;153 3 0,221
Чальфа 01 10,3;10,1;10,9 10,0;9,4;10,5* 9,7;9,3;10,05,55 40 0,001
Ч альфа 02 10,4;10,2;10,9 10,0;9,5;10,4* 9,7;9,4;10,15,55 39 0,001
Примечание: М - мощность ЭЭГ, Ч - частота, тета - тета-колебания ЭЭГ, альфа - альфа-колебания ЭЭГ; * - достоверные различия между группой здоровых и больных эпилепсией, ** - достоверные различия между группой 1 и 2 больных эпилепсией
При анализе кросскорреляционной функции ЭЭГ выявлено увеличение показателей внутриполу-шарной кросскорреляции у больных эпилепсией по сравнению с контрольной группой, при этом показатели внутриполушарной корреляции в лобно-центральных отведениях достоверно выше в группе
1 больных эпилепсией, а в височных - в группе
2 больных эпилепсией (табл. 3).
Таблица 3
Показатели кросскорреляции ЭЭГ в группах исследуемых
Примечание: М - мощность ЭЭГ, Ч - частота, тета - тета-колебания ЭЭГ, альфа - альфа-колебания ЭЭГ; * - достоверные различия между группой здоровых и больных эпилепсией, ** - достоверные различия между группой 1 и 2 больных эпилепсией
Показатели ВСР демонстрируют снижение вариабельности И-И интервалов и снижение мощности основных спектральных составляющих в группе 2 больных эпилепсией (табл. 4).
Для решения задачи прогнозирования создана ИНС - многослойный персептрон с 34 входными нейронами, 13 нейронами промежуточного слоя и 2 выходными. Производительность обучения составила 65%, контрольная производительность 66%, тестовая 67%. В таблице приведены усреднённые показатели решения задачи классификации испытуемых в группы.
Таблица 4
Показатели ВСР в группах с различной результативностью
Показатель Контрольная группа Эпилепсия 1 Эпилепсия 2 H Р
Me; LQ UQ Me; LQ UQ Me; LQ UQ
СКО ВСР 44;33;63 30;22;43* 27;20;35* 37,3 0,001
ИН ВСР 132;73;272 323;135;633* 379;264;638* 29,9 0,001
HF ВСР 654;188;1344 265;99;527* 174;69;3265,55 25,7 0,001
LF ВСР 588;332;1018 315;111;546* 193;95;3445,55 40,3 0,001
VLF ВСР 234;107;319 139;75;245* 115 ;61;194* 18,3 0,001
Примечание: * - достоверные различия между группой здоровых и больных эпилепсией, ** - достоверные различия между группой 1 и 2 больных эпилепсией
Таблица 5
Решение задачи классификации больных эпилепсией на группы при помощи ИНС
Показатель Эпилепсия 1 Эпилепсия 2
Верное решение 74% 63%
Неверное решение 26% 37%
Отведения Контрольная группа Эпилепсия 1 Эпилепсия 2 H Р
Me; LQ UQ Me; LQ UQ Me; LQ UQ
F4C4 0,83;0,76;0,87 0,85 ;0,80;0,91* 0,82;0,78;0,88** 6,7 0,035
T3T5 0,78;0,71;0,84 0,82 ;0,73;0,88* 0,85;0,79;0,905,55 15,5 0,001
T4T6 0,78;0,70;0,85 0,82 ;0,76;0,89* 0,82;0,76;0,89* 7,2 0,027
О С' 0 Î 0 4 06 '10 1.0
Рис. ROC кривая для построенной кривой
На рис. 1 представлена ROC кривая для построенной ИНС; площадь под кривой составила 0,728, что отражает удовлетворительное качество модели.
При усреднении рангов показателей наибольшее значение имели характеристики вегетативного обеспечения деятельности (усреднённый ранг 13), промежуточное значение занимали показатели спектрального анализа ЭЭГ (16), наименьшее значение имели показатели кросскорреляционной функции.
Установленное преобладание в группе с низкой результативностью деятельности пациентов с симптоматической (структурной) эпилепсией отражает роль дисфункции лобных и височных долей в системной организации селективного внимания [3]. При этом нарастание мощности медленно-волновой составляющей ЭЭГ и замедление основного ритма в
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 1 - P. 5-9
низко результативной группе больных характеризует снижение активации корковых зон, а увеличение показателей кросскорреляции с одной стороны указывает на патологическую синхронизацию ЭЭГ у больных эпилепсией, а с другой на увеличение напряженности взаимодействия функциональных зон коры [17]. При этом показатели ВСР демонстрируют усиление симпатических влияний (по показателям СКО и ВСР) и информационно-регуляторную недостаточность в вегетативном обеспечении целенаправленной деятельности [10]. Ранжирование физиологических показателей, используемых ИНС для прогнозирования результативности деятельности, продемонстрировало большую роль симпатических механизмов вегетативного обеспечения деятельности сердца в группе больных эпилепсией в определении результативности деятельности.
Ранее мы обращали внимание на то, что у больных эпилепсией происходит включение менее специфичных механизмов деятельности, что увеличивает её физиологическую стоимость и приводит к снижению её эффективности [6]. Вместе с тем обращает на себя внимание результативная группа больных эпилепсией: активация механизмов вегетативного обеспечения деятельности в ней сопровождается дос-
таточно высокой результативностью деятельности. Таким образом, вопрос о влиянии перманентной пейсмейкерной активности эпилептического очага на избыточную мобилизацию регуляторных физиологических ресурсов остаётся открытым [13].
Выводы:
1. Низкая результативность деятельности у больных с фокальной эпилепсией ассоциирована с преобладанием симптоматических (структурных) форм заболевания.
2. Больные фокальной эпилепсией с низкой результативностью деятельности характеризуются увеличением мощности синхронизирующих стволовых влияний, увеличением кросскорреляционной функции электроэнцефалографии и повышением регуляторных влияний симпатического отдела вегетативной нервной системы на ритм сердечных сокращений.
3. Технология искусственных нейронных сетей позволяет прогнозировать результативность деятельности у больных фокальной эпилепсией на основе физиологических показателей, при этом наибольшее прогностическое значение имеют показатели вегетативной регуляции деятельности сердца.
THE ACTIVITY PERFORMANCE DETERMINATION IN PATIENTS WITH FOCAL EPILEPSY ON THE BASIS OF ELECTROENCEPHALOGRAPHS PARAMETERS AND HEART RATE VARIABILITY
R.A. ZORIN, YU.I. MEDVEDEVA, V.A. ZHADNOV, M.M. LAPKIN, O.V. EVDOKIMOVA
Ryazan state medical University. Akad. I. P. Pavlov of Reshma Ministry of health of Russia, St. high-voltage, d. 9, office. 317, Ryazan, Ryazan region, 390026, Russia, e-mail: [email protected]
Abstract. The article is devoted to the analysis of electroencephalographic characteristics, heart rate variability parameters, artificial neural network technology and theirs role in goal directed activity in healthy people and patients with epilepsy. 75 healthy people and 153 patients with focal epilepsy matched on gender and age were included in study. We estimated retrospectively (during 1 year) and prospectively (during 4 months) seizures frequency and type, form of disease, emotional and cognitive disorders in group of patients with epilepsy. Shulte test was performed for goal directed activity's modeling. We recorded 19-chanel electroencephalograms with spectral and cross correlation analysis and electrocardiograms for heart rate variability before the Shulte test. The patients were subdivided into subgroups using cluster analysis; Kraskal-Wallis and Mann-Whitney criteria were used for analysis of differences between parameters in subgroups. We create, train and test artificial neural networks for the classification of the patients in subgroups with different activity performance on the basis of physiological parameters. The patients with epilepsy were subdivided in «high performance» and «low performance» subgroups. The patients with low activity performance had higher level of emotional and cognitive disorders; the prevalence of symptomatic (structural) epilepsy was determined in this group. The patients with epilepsy are characterized with increase of theta-activity, inter- and intra hemispheric crosscorrelation in EEG and decrease of heart rate variability. The artificial neural network with satisfactory predictive properties was trained and tested. The parameters of autonomic regulation and maintenance play the higher role in prediction of activity's performance in patients with epilepsy. We suggested that high sympathetic influences in autonomic regulation, increase of EEG crosscorrelation and low activity performance in patients with epilepsy reflect the higher mobilization of regulatory resource allocation in this group.
Key words: activity efficiency, focal epilepsy, electroencephalography, heart rate variability, artificial neural networks.
Литература / References
1. Авакян Г.Н., Блинов Д.В., Лебедева А.В., Бурд С.Г., Авакян Г.Г. Классификация эпилепсии международной противоэпилептической лиги: пересмотр и обновление 2017 года // Эпилепсия и пароксизмальные состояния. 2017. Т. 9, № 1. С. 6-25 / Avakyan GN, Blinov DV, Lebedeva AV, Burd SG, Avakyan GG. Klassifikaciya ehpilepsii mezhdunarodnoj protivoehpilepticheskoj ligi: peresmotr i obnovlenie 2017 goda [Classification of epilepsy the international League against epilepsy: a revised and updated 2017]. EHpilepsiya i paroksizmal'nye sostoyaniya. 2017;9(1):6-25. Russian.
2. Боев B.M., Борщук Е.Л., Екимов A.K., Бегун Д.Н. Руководство по обеспечению решения медико-
биологических задач с применением программы Statistica 10.0. Оренбург: Южный Урал, 2004. 208 с. / Boev VM, Borsh-chuk EL, Ekimov AK, Begun DN. Rukovodstvo po obespeche-niyu resheniya mediko-biologicheskih zadach s primeneniem programmy Statistica 10.0 [Guidelines for the solution of biomedical problems using the program Statistica 10.0]. Orenburg: YUzhnyj Ural; 2004. Russian.
3. Воронкова КВ., Петрухин A.C. Нарушения когнитивных функций у больных эпилепсией, возможности профилактики и коррекций: современное состояние проблемы // Эффективная фармакотерапия. 2011. № 20. С. 46-51 / Voronkova KV, Petruhin AS. Narusheniya kognitivnyh funkcij u
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 1 - P. 5-9
bol'nyh ehpilepsiej, vozmozhnosti profilaktiki i korrekcij: so-vremennoe sostoyanie problemy [Cognitive function disorders in epilepsy patients, prevention and correction possibilities: current state of the problem]. EHf-fektivnaya farmakoterapiya. 2011;20:46-51. Russian.
4. Джебраилова Т.Д., Коробейникова И.И., Каратыгин H.A., Дудник Е.Н. Взаимосвязь параметров тета- и бета-активности ЭЭГ и вариабельности сердечного ритма при интеллектуальной деятельности человека // Физиология человека. 2017. Т.43, № 2. С. 91-105 / Dzhebrailova TD, Ko-robejnikova II, Karatygin NA, Dudnik EN. Vzaimosvyaz' para-metrov teta- i beta-aktivnosti EHEHG i variabel'nosti serdech-nogo ritma pri intellektual'noj deyatel'nosti cheloveka [The relationship between the parameters of theta and beta EEG activity and heart rate variability in human intellectual activity]. Fiziologiya cheloveka. 2017;43(2):91-105. Russian.
5. Дуберштейн С., Моше С. «Генерализованные» эпилепсии: патофизиология идиопатических и недоброкачественных форм. Современная эпилептология: проблемы и решения / под ред. Е.И. Гусева, А.Б. Гехт. М.: ООО «Буки-Веди», 2015. С. 193-198 / Dubershtejn S, Moshe S. «Generalizovannye» ehpilepsii: patofiziologiya idiopaticheskih i nedobrokachestvennyh form. Sovremennaya ehpileptologiya: problemy i resheniya / pod red. E.I. Guseva, A.B. Gekht ["Generalized" epilepsy: pathophysiol-ogy of idiopathic and substandard forms. Modern epileptology: problems and solutions. Ed. E. I. Gusev, A. B. Gekht.]. Moscow: OOO «Buki-Vedi»; 2015. Russian.
6. Зорин P.A., Жаднов B.A., Лапкин M.M. Моторно-вегетативные механизмы целенаправленной деятельности больных эпилепсией и клинические проявления заболевания // Российский медико-биологический вестник имени академика И.П. Павлова. 2017. Т. 25, № 1. С. 76-85 / Zo-rin RA, ZHadnov VA, Lapkin MM. Motorno-vegetativnye mek-hanizmy celenapravlennoj deyatel'nosti bol'nyh ehpi-lepsiej i klinicheskie proyavleniya zabolevaniya [Motor-vegetative mechanisms of purposeful activity of patients with epilepsy and clinical manifestations of the disease]. Rossijskij mediko-biologicheskij vestnik imeni akademika I.P. Pavlova. 2017;25(1):76-85. Russian.
7. Зорин P.A., Жаднов B.A., Лапкин M.M. Электрофизиологические корреляты системной организации физиологических функций у лиц с различной результативностью целенаправленной деятельности // Вестник новых медицинских технологий. 2016. Т. 23, № 2. С. 44-49. DOI: 10.12737/20423 / Zorin RA, ZHadnov VA, Lapkin MM. EHlek-trofiziologicheskie korrelyaty sistemnoj organizacii fiziologi-cheskih funkcij u lic s razlichnoj rezul'tativnost'yu celenapravlennoj deyatel'nosti [Electrophysiological correlates of the system organization of the physiological functions in people with different effectiveness of purposeful activit]. Vestnik novyh medicinskih tekhnologij. 2016;23(2):44-9. DOI: 10.12737/20423. Russian.
8. Казимирова E.A., Гришкина M.H., Лебедева H.H. Психофизиологические особенности больных депрессивным и тревожно-депрессивным расстройствами // Журнал высшей нервной деятельности. 2017. Т. 67, № 3. С. 288-298 / Kazimirova EA, Grishkina MN, Lebedeva NN. Psihofi-ziologicheskie osoben-nosti bol'nyh depressivnym i tre-vozhno-depressivnym ras-strojstvami [Psychophysiological features of patients with depressive and anxiety-depressive disorders]. ZHurnal vysshej nervnoj deyatel'nosti. 2017;67(3):288-98. Russian.
9. Карлов B.A. Эпилепсия как комплексная многоликая проблема. Конференция с международным участием «Современная эпилептология» / под общ. ред. Е.И.Гусева, А.Б. Гехт: материалы. Санкт-Петербург, 23-25 мая 2011. М.: АПКИППРО, 2011. С. 219- 231 / Karlov VA. EHpilepsiya kak kompleksnaya mnogolikaya problema. Konferenciya s mezhdu-narodnym uchastiem «Sovremennaya ehpileptologiya». Pod obshch. red. E.I.Guseva, A.B. Gekht: materialy [Epilepsy as a complex multifaceted problem. Conference with international participation "Modern epileptology". Under the General editorship of E. I. Gusev, A. B. Hecht: materials]. Sankt-Peterburg, 2325 maya 2011. Moscow: APKIPPRO; 2011. Russian.
10. Мартынов И.Д., Флейшман A.H. Особенности вегетативной регуляции у пациентов с обмороками, проживающих в условиях промышленного города // Медицина в Кузбассе. 2017. № 3. С. 32-37 / Martynov ID, Flejshman AN. Osobennosti vegetativnoj regulyacii u pacientov s obmorokami, prozhivayushchih v usloviyah promyshlennogo goroda [Features of vegetative regulation in patients with fainting, living in an industrial city]. Medicina v Kuzbasse. 2017;3:32-7. Russian.
11. Репина H.B., Воронцов Д.В., Юматова И.И. Основы клинической психологии. М.: Пресса, 2003. 214 с. / Repina NV, Voroncov DV, YUmatova II. Osnovy klinicheskoj psihologii [Fundamentals of clinical psychology]. Moscow: Pressa; 2003. Russian.
12. Уланова H.H. Проблема исследования моделей здоровьесберегающего поведения в рамках психологии здоровья // Наука молодых (Eruditio Juvenium). 2016. № 3. С. 45-47 / Ulanova NN. Problema issledovaniya modelej zdo-rov'esberegayushchego povedeniya v ramkah psihologii zdo-rov'ya [The problem of studying models of health-saving behavior in the framework of health psychology]. Nauka molodyh (Eruditio Juvenium). 2016;3:45-7. Russian.
13. Alteration of interictal brain activity in patients with temporal lobe epilepsy in the left dominant hemisphere: a rest-ing-state MEG study / Zhu H. [et al.] // Biomed Res Int. 2014. 171487. Doi: 10.1155/2014/171487 / Zhu H, et al. Alteration of interictal brain activity in patients with temporal lobe epilepsy in the left dominant hemisphere: a resting-state MEG study. Biomed Res Int. 2014. 171487. DOI: 10.1155/2014/171487.
14. Ansari T.L., Derakshan N. The neural correlates of cognitive effort in anxiety: effects on processing efficiency // Biological Psychology. 2011. Vol. 86, № 3. P. 337-348 / Ansari TL, Derakshan N. The neural correlates of cognitive effort in anxiety: effects on processing efficiency. Biological Psychology. 2011;86(3):337-48.
15. Electroencephalography: basic principles, clinical applications, and related fields / eds.: E. Niedermeyer, F. Lopes da Silva. London: Lippincott Williams&Wilkins, 2005. 1309 p. / Electroencephalography: basic principles, clinical applications, and related fields. Eds.: E. Niedermeyer, F. Lopes da Silva. London: Lippincott Williams&Wilkins; 2005.
16. Ernst G. Heart rate variability.London: SpringerVerlag, 2014. 336 p. / Ernst G. Heart rate variability.London: Springer-Verlag; 2014.
17. Wisniewski M.G., Thompson E.R., Lyer N. Theta- and alpha-power enchancements in the electroencephalogram as an auditory delayed match-to-sample task // Pshychophysilogy. 2017. Vol. 54, № 12. P. 1916-1928 / Wisniewski MG, Thompson ER, Lyer N. Theta- and alpha-power enchancements in the electroencephalogram as an auditory delayed match-to-sample task. Pshychophysilogy. 2017;54(12):1916-28.
Библиографическая ссылка:
Зорин P.A., Медведева Ю.И., Жаднов В.А., Лапкин М.М., Евдокимова О.В. Определение результативности деятельности у больных фокальной эпилепсией на основе данных электроэнцефалографии и вариабельности сердечного ритма // Вестник новых медицинских технологий. 2019. №1. С. 5-9. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16206.
Bibliographic reference:
Zorin RA, Medvedeva YUI, Zhadnov VA, Lapkin MM, Evdokimova OV. Opredelenie rezul'tativnosti deyatel'nosti u bol'nykh fo-kal'noy epilepsiey na osnove dannykh elektroentsefalografii i variabel'nosti serdechnogo ritma [The activity performance determination in patients with focal epilepsy on the basis of electroencephalographic parameters and heart rate variability]. Journal of New Medical Technologies. 2019;1: 5-9. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16206. Russian.
