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

Abstract

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.

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 corvariation average power increasing compared to time moments without epilepsy. Therefore, estimates of corvariators 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.