Эпилептическая активность, или электроэнцефалограмма, похожая на эпилептическую. Как распознать? Обзор

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В обзоре рассматриваются накопленные за последнее время клинические и экспериментальные данные по механизмам эпилептогенеза, методы наиболее приемлемой регистрации электроэнцефалограммы для выявления эпилептиформной активности. Приводится описание эпипаттернов, а также артефактов — графоэлементов, похожих на эпипаттерны. Все описания подкреплены соответствующими иллюстрациями. С целью выявления возможной эпилептиформной активности подчеркивается необходимость предварительной регистрации электроэнцефалограммы с функциональными пробами в виде ритмической фотостимуляции и гипервентиляции для человека, принимающего участие в качестве испытуемого в исследованиях, связанных с физическими и постуральными нагрузками.

Об авторах

Надежда Леонидовна Гусева

Институт экспериментальной медицины

Email: guseva_nad@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4660-3873
SPIN-код: 3322-0668
Scopus Author ID: 56711691000

кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник отдела экологической физиологии

Россия, 197022, Санкт-Петербург, ул. Академика Павлова, д. 12

Николай Борисович Суворов

Институт экспериментальной медицины

Email: nbsuvorov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2363-6012
SPIN-код: 6164-5994
Scopus Author ID: 16521673300

доктор биол. наук, профессор, ведущий научный сотрудник отдела экологической физиологии

Россия, 197022, Санкт-Петербург, ул. Академика Павлова, д. 12

Елизавета Александровна Агапова

Институт экспериментальной медицины

Автор, ответственный за переписку.
Email: agapova.ea@iemspb.ru
ORCID iD: 0000-0002-0767-2120
SPIN-код: 3383-9600
Scopus Author ID: 57215663447

научный сотрудник отдела экологической физиологии

Россия, 197022, Санкт-Петербург, ул. Академика Павлова, д. 12

Тимофей Владимирович Сергеев

"Институт экспериментальной медицины"

Email: stim9@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9088-0619
SPIN-код: 4952-5143
Scopus Author ID: 57201501819

кандидат биологических наук, заведующий лабораторией физиологии биоуправления

Россия, Санкт-Петербург, ул. Академика Павлова, д.12

Антон Юрьевич Филатов

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Email: aifilatov@etu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4298-8523
SPIN-код: 5926-7391
Scopus Author ID: 57194078312

кандидат технических наук, доцент кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ

Россия, Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, 5

Юлия Александровна Шичкина

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Email: shichkina@co-evolution.ai
ORCID iD: 0000-0001-7140-1686
SPIN-код: 5634-7858
Scopus Author ID: 57144627300
ResearcherId: K-6530-2017

доктор техн. наук, профессор, руководитель отдела Технологии искусственного интеллекта в физиологии и медицине

Россия, Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, 5

Михаил Степанович Куприянов

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Email: mskupriyanov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4695-4507
SPIN-код: 3937-5770
Scopus Author ID: 56785609900

доктор техн. наук, профессор, заведующий кафедрой вычислительной техники

Россия, Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, 5

Список литературы

  1. Физиология человека с основами патофизиологии: в 2 т. Т. 1 / под ред. Р.Ф. Шмидта, Ф. Ланга, М. Хекманна; пер. с нем. под ред. М.А. Каменской и др. Москва: Лаборатория знаний, 2019. 537 с.
  2. Зенков Л.Р. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). Руководство для врачей. 9-е изд. Москва: МЕДпресс-информ, 2018. 360 с.
  3. Неробкова Л.Н., Ткаченко С.Б. Клиническая электроэнцефалография: учебное пособие. Москва: РМАПО, 2016. 213 с.
  4. Daly D.D., Pedley T.A. Current Practice of Clinical Electroencephalography. 2nd ed. Lippincott Williams and Wilkins, 1990. 848 p.
  5. Jadhav C., Kamble P., Mundewadi S., et al. Clinical applications of EEG as an excellent tool for event related potentials in psychiatric and neurotic disorders // Int J Physiol Pathophysiol Pharmacol. 2022. Vol. 14, N 2. P. 73–83.
  6. Гусева Н.Л., Святогор И.А., Софронов Г.А., Сирбиладзе К.Т. Динамика фоновых и реактивных паттернов ЭЭГ у детей с минимальными дисфункциями мозга до и после сеансов транскраниальной микрополяризации // Медицинский академический журнал. 2015. Т. 15, № 1. С. 47–53. EDN: TOPRIV
  7. Hashemi A., Pino L.J., Moffat G., et al. Characterizing population EEG dynamics throughout adulthood // eNeuro. 2016. Vol. 3, N 6. P. ENEURO.0275-16.2016. doi: 10.1523/ENEURO.0275-16.2016
  8. Tatum W.O., Rubboli G., Kaplan P.W., et al. Clinical utility of EEG in diagnosing and monitoring epilepsy in adults // Clin Neurophysiol. 2018. Vol. 129, N 5. P. 1056–1082. doi: 10.1016/j.clinph.2018.01.019
  9. Jasper H.H. The ten twenty electrode system of the international federation // Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 1957. Vol. 28. P. 173–179.
  10. Мухин К.Ю., Петрухин А.С., Глухова Л.Ю. Эпилепсия: атлас электро-клинической диагностики. Москва: Альварес Паблишинг, 2004. 439 с.
  11. Luder H., Noachtar S. Atlas and Classification of Electroencephalography. Philadelphia: WB Saunders, 2000. 203 р.
  12. Святогор И.А., Дик О.Е., Ноздрачев А.Д., Гусева Н.Л. Анализ изменений ЭЭГ-паттернов в ответ на ритмическую фотостимуляцию при различных нарушениях функционального состояния центральной нервной системы // Физиология человека. 2015. Т. 41, № 3. С. 41–49. EDN: TQQVYX doi: 10.7868/S0131164615030170
  13. Britton J.W., Frey L.C., Hopp J.L., et al. Electroencephalography (EEG): An introductory text and atlas of normal and abnormal findings in adults, children, and infants [Электронный ресурс]. Chicago: American Epilepsy Society; 2016. Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK390354/ Дата обращения: 08.11.2023.
  14. Колягин В.В. Эпилепсия. Иркутск: ИГМАПО, 2013. 232 с. EDN: TUCJCR
  15. Святогор И.А., Дик О.Е., Гусева Н.Л., Моховикова И.А. Нейрофизиологические корреляты дезадаптационных нарушений. Санкт-Петербург: Политех-Пресс, 2022. 199 с.
  16. Goldberg E.M., Coulter D.A. Mechanisms of epileptogenesis: a convergence on neural circuit dysfunction // Nat Rev Neurosci. 2013. Vol. 14, N 5. P. 337–349. doi: 10.1038/nrn3482
  17. Синкин М.В., Кваскова Н.Е., Брутян А.Г., и др. Русскоязычный словарь терминов, используемых в клинической электроэнцефалографии // Нервные болезни. 2021. № 1. С. 83–88. EDN: UBAMSW doi: 10.24412/2226-0757-2021-12312
  18. Emmady P.D., Anilkumar A.C. EEG Abnormal Waveforms. In: StatPearls [Электронный ресурс]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2024. Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK557655/ Дата обращения: 08.11.2023.
  19. Kasteleijn-Nolst Trenité D., Rubboli G., Hirsch E., et al. Methodology of photic stimulation revisited: updated European algorithm for visual stimulation in the EEG laboratory // Epilepsia. 2012. Vol. 53, N 1. P. 16–24. doi: 10.1111/j.1528-1167.2011.03319.x
  20. Puglia J.F., Brenner R.P., Soso M.J. Relationship between prolonged and self-limited photoparoxysmal responses and seizure incidence: study and review // J Clin Neurophysiol. 1992. Vol. 9, N 1. P. 137–144. doi: 10.1097/00004691-199201000-00015
  21. Waltz S., Christen H.J., Doose H. The different patterns of the photoparoxysmal response – a genetic study // Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 1992. Vol. 83, N 2. P. 138–145. doi: 10.1016/0013-4694(92)90027-f
  22. Kasteleijn-Nolst Trenite D.G., Guerrini R., Binnie C.D., Genton P. Visual sensitivity and epilepsy: a proposed terminology and classification for clinical and EEG phenomenology // Epilepsia. 2001. Vol. 42, N 5. P. 692–701. doi: 10.1046/j.1528-1157.2001.30600.x
  23. Гуляев С.А., Архипенко И.В. Артефакты электроэнцефалографического исследования: их выявление и дифференциальный диагноз // РМЖ. 2013. Т. 21, № 10. С. 486–491. EDN: QZYXPV
  24. Грубов В.В., Руннова А.Е., Храмов А.Е. Адаптивная фильтрация физиологических артефактов на сигналах электроэнцефалограмм человека с использованием разложения по эмпирическим модам // Журнал технической физики. 2018. Т. 88, № 5. С. 782–790. EDN: YUUYNM doi: 10.21883/JTF.2018.05.45908.2304
  25. Mari-Acevedo J., Yelvington K., Tatum W.O. Normal EEG variants // Handb Clin Neurol. 2019. Vol. 160. P. 143–160. doi: 10.1016/B978-0-444-64032-1.00009-6
  26. Peltola J., Surges R., Voges B., von Oertzen T.J. Expert opinion on diagnosis and management of epilepsy-associated comorbidities // Epilepsia Open. 2024. Vol. 9, N 1. P. 15–32. doi: 10.1002/epi4.12851
  27. Lucke-Wold B.P., Nguyen L., Turner R.C., et al. Traumatic brain injury and epilepsy: underlying mechanisms leading to seizure. 2015 // Seizure. 2015. Vol. 33. P. 13–23. doi: 10.1016/j.seizure.2015.10.002
  28. Christian C.A., Reddy D.S., Maguire J., Forcelli P.A. Sex differences in the epilepsies and associated comorbidities: implications for use and development of pharmacotherapies // Pharmacol Rev. 2020. Vol. 72, N 4. P. 767–800. doi: 10.1124/pr.119.017392
  29. McHugh J.C., Delanty N. Epidemiology and classification of epilepsy: gender comparisons // Int Rev Neurobiol. 2008. Vol. 83. P. 11–26. doi: 10.1016/S0074-7742(08)00002-0
  30. Ramantani G., Holthausen H. Epilepsy after cerebral infection: review of the literature and the potential for surgery // Epileptic Disord. 2017. Vol. 19, N 2. P. 117–136. doi: 10.1684/epd.2017.0916
  31. Fisher R.S., Acevedo C., Arzimanoglou A., et al. ILAE official report: a practical clinical definition of epilepsy // Epilepsia. 2014. Vol. 55. P. 475–482. doi: 10.1111/epi.12550
  32. Fiest K.M., Sauro K.M., Wiebe S., et al. Prevalence and incidence of epilepsy. A systematic review and meta-analysis of international studies // Neurology. 2017. Vol. 88. P. 296–303. doi: 10.1212/WNL.0000000000003509
  33. Beghi E., Giussani G., Sander J.W. The natural history and prognosis of epilepsy // Epileptic Disord. 2015. Vol. 17. P. 243–253. doi: 10.1684/epd.2015.0751
  34. Beghi E. The epidemiology of epilepsy // Neuroepidemiology. 2020. Vol. 54, N 2. P. 185–191. doi: 10.1159/000503831
  35. Åndell E., Tomson T., Åmark P., et al. Childhood-onset seizures: A long-term cohort study of use of antiepileptic drugs, and drugs for neuropsychiatric conditions // Epilepsy Res. 2020. Vol. 168. P. 106489. doi: 10.1016/j.eplepsyres.2020.106489
  36. Reddy D.S. Brain structural and neuroendocrine basis of sex differences in epilepsy // Handb Clin Neurol. 2020. Vol. 175. P. 223–233. doi: 10.1016/B978-0-444-64123-6.00016-3
  37. Zöllner J.P., Schmitt F.C., Rosenow F., et al. Seizures and epilepsy in patients with ischaemic stroke // Neurol Res Pract. 2021. Vol. 3, N 1. P. 63. doi: 10.1186/s42466-021-00161-w
  38. Gregory R.P., Oates T., Merry R.T. Electroencephalogram epileptiform abnormalities in candidates for aircrew training // Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 1993. Vol. 86. P. 75–77. doi: 10.1016/0013-4694(93)90069-8
  39. Boutros N., Mirolo H.A., Struve F. Normative data for the unquantified EEG: examination of adequacy for neuropsychiatric research // J Neuropsychiatry Clin Neurosci. 2005. Vol. 17, N 1. P. 84–90. doi: 10.1176/jnp.17.1.84
  40. Shelley B.P., Trimble M.R., Boutros N.N. Electroencephalographic cerebral dysrhythmic abnormalities in the trinity of nonepileptic general population, neuropsychiatric, and neurobehavioral disorders // J Neuropsychiatry Clin Neurosci. 2008. Vol. 20. P. 7–22. doi: 10.1176/jnp.2008.20.1.7
  41. Verrotti A., Matricardi S., Rinaldi V.E., et al. Neuropsychological impairment in childhood absence epilepsy: review of the literature // J Neurol Sci. 2015. Vol. 359, N 1–2. P. 59–66. doi: 10.1016/j.jns.2015.10.035
  42. Gil-Nagel A., Abou-Khalil B. Electroencephalography and video-electroencephalography // Handb Clin Neurol. 2012. Vol. 107. P. 343–345. doi: 10.1016/B978-0-444-52898-8.00020-3
  43. Mukherjee S., Arisi G.M., Mims K., et al. Neuroinflammatory mechanisms of posttraumatic epilepsy // J Neuroinflammation. 2020. Vol. 17. P. 193. doi: 10.1186/s12974-020-01854-w
  44. Salazar A.M., Grafman J. Post-traumatic epilepsy: clinical clues to pathogenesis and paths to prevention // Handb Clin Neurol. 2015. Vol. 128. P. 525–538. doi: 10.1016/B978-0-444-63521-1.00033-9
  45. Strauss K.I., Elisevich K.V. Brain region and epilepsy-associated differences in inflammatory mediator levels in medically refractory mesial temporal lobe epilepsy // J Neuroinflammation. 2016. Vol. 13, N 1. P. 270. doi: 10.1186/s12974-016-0727-z
  46. Coulthard L.G., Hawksworth O.A., Woodruff T.M. Complement: The emerging architect of the developing brain // Trends Neurosci. 2018. Vol. 41, N 6. P. 373–384. doi: 10.1016/j.tins.2018.03.009
  47. Webster K.M., Sun M., Crack P., et al. Inflammation in epileptogenesis after traumatic brain injury // J Neuroinflammation. 2017. Vol. 14, N 1. P. 10. doi: 10.1186/s12974-016-0786-1
  48. Dadas A., Janigro D. Breakdown of blood brain barrier as a mechanism of post-traumatic epilepsy // Neurobiol Dis. 2019. Vol. 123. P. 20–26. doi: 10.1016/j.nbd.2018.06.022
  49. van Vliet E.A., Aronica E., Gorter J.A. Blood-brain barrier dysfunction, seizures and epilepsy // Semin Cell Dev Biol. 2015. Vol. 38. P. 26–34. doi: 10.1016/j.semcdb.2014.10.003
  50. Bazhanova E.D., Kozlov A.A., Litovchenko A.V. Mechanisms of drug resistance in the pathogenesis of epilepsy: role of neuroinflammation. A literature review // Brain Sci. 2021. Vol. 11. P. 663. doi: 10.3390/brainsci11050663
  51. Липатова Л.В., Серебряная Н.Б., Сивакова Н.А. Роль нейровоспаления в патогенезе эпилепсии // Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2018. Т. 10, № S1. С. 38–45. EDN: VBGRZG doi: 10.14412/2074-2711-2018-1S-38-45
  52. Sharma R., Leung W.L., Zamani A.J., et al. Neuroinflammation in post-traumatic epilepsy: Pathophysiology and tractable therapeutic targets // Brain Sci. 2019. Vol. 9, N 11. P. 318. doi: 10.3390/brainsci9110318
  53. Uludag I.F., Bilgin S., Zorlu Y., et al. Interleukin-6, interleukin-1 beta and interleukin-1 receptor antagonist levels in epileptic seizures // Seizure. 2013. Vol. 22, N 6. P. 457–461. doi: 10.1016/j.seizure.2013.03.004
  54. Barker-Haliski M.L., Löscher W., White H.S., Galanopoulou A.S. Neuroinflammation in epileptogenesis: Insights and translational perspectives from new models of epilepsy // Epilepsia. 2017. Vol. 58, N Suppl 3. P. 39–47. doi: 10.1111/epi.13785
  55. Rana A., Musto A.E. The role of inflammation in the development of epilepsy // J Neuroinflammation. 2018. Vol. 15, N 1. P. 144. doi: 10.1186/s12974-018-1192-7
  56. Wofford K.L., Harris J.P., Browne K.D., et al. Rapid neuroinflammatory response localized to injured neurons after diffuse traumatic brain injury in swine // Exp Neurol. 2017. Vol. 290. P. 85–94. doi: 10.1016/j.expneurol.2017.01.004
  57. Yong H.Y.F., Rawji K.S., Ghorbani S., et al. The benefits of neuroinflammation for the repair of the injured central nervous system // Cell Mol Immunol. 2019. Vol. 16, N 6. P. 540–546. doi: 10.1038/s41423-019-0223-3
  58. Scheffer I.E., French J., Hirsch E., et al. Classification of the epilepsies: New concepts for discussion and debate – special report of the ILAE Classification Task Force of the Commission for Classification and Terminology // Epilepsia Open. 2016. Vol. 1, N 1–2. P. 37–44. doi: 10.1002/epi4.5
  59. Feyissa A.M., Tatum W.O. Adult EEG // Handb Clin Neurol. 2019. Vol. 160. P. 103–124. doi: 10.1016/B978-0-444-64032-1.00007-2
  60. Seneviratne U., D’Souza W.J. Ambulatory EEG // Handb Clin Neurol. 2019. Vol. 160. P. 161–170. doi: 10.1016/B978-0-444-64032-1.00010-2
  61. Котов А.С. Эпилепсия и сон // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2013. Т. 113, № 7. С. 4–10. EDN: QZUPLH
  62. Delil S., Senel G.B., Demiray D.Y., Yeni N. The role of sleep electroencephalography in patient with new onset epilepsy // Seizure. 2015. Vol. 31. P. 80–83. doi: 10.1016/j.seizure.2015.07.011
  63. Шнайдер Н.А. Видеомониторинг электроэнцефалографии при эпилепсии // Сибирское медицинское обозрение. 2016. № 2(98). С. 93–106. EDN: WEFKKN
  64. Айвазян С.О. Неэпилептические пароксизмальные состояния, имитирующие эпилепсию у детей // Эпилепсия и пароксизмальные состояния. 2016. Т. 8, № 4. С. 23. EDN: YJCHEX doi: 10.17749/2077-8333.2016.8.4.023-033
  65. Кожокару А.Б., Карлов В.А., Власов П.Н., Орлова А.С. Видео-ЭЭГ-мониторинг в диагностике и оценке эффективности терапии при впервые диагностированной генерализованной эпилепсии у взрослых // Эпилепсия и пароксизмальные состояния. 2021. Т. 13, № 1. С. 21–32. EDN: ZNCUWF doi: 17749/2077-8333/epi.par.con.2021.046
  66. Jain S.V., Dye T., Kedia P. Value of combined video EEG and polysomnography in clinical management of children with epilepsy and daytime or nocturnal spells // Seizure. 2019. Vol. 65. P. 1–5. doi: 10.1016/j.seizure.2018.12.009
  67. Bergmann M., Brandauer E., Stefani A., et al. The additional diagnostic benefits of performing both video-polysomnography and prolonged video-EEG-monitoring: When and why // Clin Neurophysiol Pract. 2022. Vol. 7. P. 98–102. doi: 10.1016/j.cnp.2022.02.002
  68. Pensel M.C., Nass R.D., Tauboll E., et al. Prevention of sudden unexpected death in epilepsy: current status and future perspectives // Expert Rev Neurother. 2020. Vol. 20, N 5. P. 497–508. doi: 10.1080/14737175.2020.1754195
  69. Moore J.L., Carvalho D.Z., St Louis E.K., Bazil C. Sleep and epilepsy: a focused review of pathophysiology, clinical syndromes, co-morbidities, and therapy // Neurotherapeutics. 2021. Vol. 18, N 1. P. 170–180. doi: 10.1007/s13311-021-01021-w Erratum in: Neurotherapeutics. 2021. Vol. 18, N 1. P. 655. doi: 10.1007/s13311-021-01060-3
  70. Fountain N.B., Kim J.S., Lee S.I. Sleep deprivation activates epileptiform discharges independent of the activating effects of sleep // J Clin Neurophysiol. 1998. Vol. 15, N 1. P. 69–75. doi: 10.1097/00004691-199801000-00009
  71. Guerrero-Aranda A., Enríquez-Zaragoza A., López-Jiménez K., González-Garrido A.A. Yield of sleep deprivation EEG in suspected epilepsy. A retrospective study // Clin EEG Neurosci. 2024. Vol. 55, N 2. P. 235–240. doi: 10.1177/15500594221142397
  72. Dell’Aquila J.T., Soti V. Sleep deprivation: a risk for epileptic seizures // Sleep Sci. 2022. Vol. 15, N 2. P. 245–249. doi: 10.5935/1984-0063.20220046
  73. Liu X., Fu Z. A novel recognition strategy for epilepsy EEG signals based on conditional entropy of ordinal patterns // Entropy (Basel). 2020. Vol. 22, N 10. P. 1092. doi: 10.3390/e22101092
  74. Supriya S., Siuly S., Wang H., Zhang Y. Automated epilepsy detection techniques from electroencephalogram signals: a review study // Health Inf Sci Syst. 2020. Vol. 8, N 1. P. 33. doi: 10.1007/s13755-020-00129-1
  75. Kim T., Nguyen P., Pham N., et al. Epileptic seizure detection and experimental treatment: a review // Front Neurol. 2020. Vol. 11. P. 701. doi: 10.3389/fneur.2020.00701
  76. Baldini S., Pittau F., Birot G., et al. Detection of epileptic activity in presumably normal EEG // Brain Commun. 2020. Vol. 2, N 2. P. fcaa104. doi: 10.1093/braincomms/fcaa104
  77. Zhou1 D., Li X. Epilepsy EEG signal classification algorithm based on improved RBF // Front Neurosci. 2020. Vol. 14. P. 606. doi: 10.3389/fnins.2020.00606
  78. Ma M., Cheng Y., Wei X., et al. Research on epileptic EEG recognition based on improved residual networks of 1-D CNN and indRNN // BMC Med Inform Decis Mak. 2021. Vol. 21, N Suppl 2. P. 100. doi: 10.1186/s12911-021-01438-5
  79. Najafi T., Jaafar R., Remli R., et al. A classification model of EEG signals based on RNN-LSTM for diagnosing focal and generalized epilepsy // Sensors (Basel). 2022. Vol. 22, N 19. P. 7269. doi: 10.3390/s22197269
  80. Parveen S., Siva Kumar S.A., Jabakumar K., et al. Design of a dense layered network model for epileptic seizures prediction with feature representation // IJACSA. 2022. Vol. 13, N 10. P. 218–223. doi: 10.14569/IJACSA.2022.0131027
  81. Al-Salman W., Li Y., Wen P., et al. Extracting epileptic features in EEGs using a dual-tree complex wavelet transform coupled with a classification algorithm // Brain Res. 2022. Vol. 1779. P. 147777. doi: 10.1016/j.brainres.2022.147777
  82. Wang Z., Mengoni P. Seizure classification with selected frequency bands and EEG montages: a natural language processing approach // Brain Inform. 2022. Vol. 9, N 1. P. 11. doi: 10.1186/s40708-022-00159-3
  83. Lee K., Jeong H., Kim S., et al. Real-time seizure detection using EEG: a comprehensive comparison of recent approaches under a realistic setting // Proceedings of Machine Learning Research LEAVE UNSET:1-20, 2022. P. 1–26.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Пациент, 12 лет, диагноз: «Роландическая эпилепсия». Электроэнцефалограмма (биполярный монтаж), бодрствование: сгруппированные комплексы острая – медленная волна по левым лобно-височным отведениям. В отведениях Т5–F7 электрический диполь направлен позитивно (вниз), а в F7–F3 — негативно (вверх). Таким образом, определяется отрицательная реверсия фазы на электроде F7 [10]

Скачать (238KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Пациент, 9 лет, диагноз: «Криптогенная затылочная эпилепсия». Электроэнцефалограмма (монополярный монтаж), бодрствование [10]

Скачать (243KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Электроэнцефалограмма, характерная для нормы, с доминированием альфа-ритма частотой 11 колебаний в секунду и максимальной амплитудой в затылочных отведениях [12]

Скачать (252KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Фрагмент электроэнцефалограммы, демонстрирующий депрессию альфа-ритма при открытых глазах (метка ОГ) и его восстановление при закрытии глаз (метка ЗГ) [архивные данные Н.Л. Гусевой, И.А. Святогор]

Скачать (277KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Основные виды эпилептиформной активности: 1 — спайки; 2 — острые волны; 3 — острые волны в полосе β (14–20 Гц); 4 — спайк-волны; 5 — множественные спайк-волны; 6 — острая волна – медленная волна. (Значение калибровочного сигнала для спайк-волн 4 100 мкВ, для остальных записей — 50 мкВ.) [2]

Скачать (163KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Пик – медленная волна [10, 11]

Скачать (169KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Нарастающие комплексы пик – медленная волна [10, 11]

Скачать (181KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Полиспайки [10, 11]

Скачать (196KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Трехфазные волны [18]

Скачать (165KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Спайк-волна генерализованная [18]

Скачать (192KB)
Метаданные
12. Рис. 11. Электроэнцефалограмма-паттерн приступа [10, 11]

Скачать (195KB)
Метаданные
13. Рис. 12. Электроэнцефалограмма-паттерн статуса [10, 11]

Скачать (220KB)
Метаданные
14. Рис. 13. Фрагмент электроэнцефалограммы со вспышкой эпилептиформной активности во время проведения ритмической фотостимуляции на частоте 16 Гц у пациента с посттравматической энцефалопатией с судорожным синдромом [архивные данные Н.Л. Гусевой и И.А. Святогор]

Скачать (298KB)
Метаданные
15. Рис. 14. Артефакты в электроэнцефалограмме, возникающие при движениях глаз [10, 11]

Скачать (164KB)
Метаданные
16. Рис. 15. Пример артефакта электрокардиограммы [10, 11]

Скачать (175KB)
Метаданные
17. Рис. 16. Фрагмент электроэнцефалограммы с сосудистым артефактом, повторяющим кривую реограммы, зарегистрированным на канале F3 [архивные данные Н.Л. Гусевой и И.А. Святогор]

Скачать (261KB)
Метаданные
18. Рис. 17. Фрагмент электроэнцефалограммы с артефактами в виде кожно-гальванической реакции [архивные данные Н.Л. Гусевой и И.А. Святогор]

Скачать (268KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024



Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».