Аннотация результатов, полученных в 2024 году
Задача 1 «Разработка метода диагностики меняющихся во времени взаимодействий ритмов ЭЭГ в рамках концепции сложных сетей», подзадача «Выполнение сравнительного анализа методов изучения взаимодействий ритмов ЭЭГ для выбора приоритетного направления решения задачи диагностики соответствующих взаимодействий в условиях нестационарной динамики. Проведение исследований, направленных на разработку нового метода диагностики меняющихся во времени взаимодействий ритмов ЭЭГ в рамках концепции сложных сетей». Протестирована модификация расширенного метода взаимного корреляционного анализа нестационарных процессов, которая обладает более высокой устойчивостью при наличии «нетипичных» участков записи. Предложен метод, совмещающий полосовую фильтрацию сигналов электрической активности головного мозга в диапазонах различных волн с проведением кросс-корреляционного анализа на основе DCCA. Особенностью метода является акцент на анализ взаимодействия нестационарных ритмических процессов в существенно различных частотных диапазонах. После тестирования метода на модельных сигналах, его эффективность продемонстрирована при анализе экспериментальных данных (электрокортикограмм мышей в состояниях до и после однодневной депривации сна). Задача 2 «Разработка метода исследования функций связей в сложных сетях с использованием вейвлетов», подзадача «Проведение поисковых исследований, направленных на формирование теоретического задела для разработки метода исследования функций связей в сложных сетях с использованием вейвлетов». Исследованы возможности применения вейвлетов при анализе экспериментальных данных для изучения функций связи в сигналах модельных систем и электрической активности головного мозга. Рассмотрены перспективные варианты решения задачи по разработке метода изучения связей в сложных сетях с использованием вейвлетов. Проведено тестирование метода, объединяющего многомасштабный вейвлет-анализ, использующий ортогональные базисы семейства Добеши, и кросс-корреляционный анализ коэффициентов разложения по вейвлетам на разных уровнях разрешения, для анализа сигналов электрической активности головного мозга в разных функциональных состояниях. Задача 3 «Применение разработанных методов для получения новых знаний о сетевых взаимодействиях физиологически значимых корковых ритмов на примере переходов сон-бодрствование». Получены новые знания о сетевых взаимодействиях физиологически значимых корковых ритмов и их временной реорганизации в разных состояниях. С применением кросс-корреляционного анализа нестационарных процессов и его предложенных модификаций были получены результаты исследований переходов сон-бодрствование, которые свидетельствуют о диагностическом потенциале применяемых подходов при рассмотрении задач смены функционального состояния организма. Полученные результаты находится в русле современных работ, направленных на улучшение диагностических возможностей вычислительных методов в физиологических исследованиях. Показано, что недавно предложенная концепция координации ритмов представляет дополнительные возможности анализа сложной динамики электрической активности головного мозга.

Аннотация результатов, полученных в 2025 году
Задача 1 «Разработка метода диагностики меняющихся во времени взаимодействий ритмов ЭЭГ в рамках концепции сложных сетей», подзадача «Доработка метода диагностики меняющихся во времени взаимодействий ритмов ЭЭГ в рамках концепции сложных сетей с учетом результатов анализа переходов сон-бодрствование». Доработан метод диагностики меняющихся во времени взаимодействий ритмов ЭЭГ в рамках концепции сложных сетей. Предложен упрощенный подход, основанный на сопоставлении средних значений нормированной спектральной плотности мощности индивидуальных ритмов ЭЭГ в состоянии бодрствования и разных стадий сна, который предполагает моделирование переходов между стадиями сна в терминах относительной спектральной плотности мощности с помощью ступенчатой функции и анализ типа корреляций разных пар ритмов. Выявлены пары ритмов с преимущественно положительными корреляциями, анти-корреляциями и слабыми корреляциями (или их отсутствием). Продемонстрирована эффективность предложенного метода при анализе экспериментальных данных на примере ночных записей ЭЭГ здоровых испытуемых. Задача 2 «Разработка метода исследования функций связей в сложных сетях с использованием вейвлетов», подзадача «Доработка метода исследования функций связей в сложных сетях с использованием вейвлетов с учетом результатов анализа тестовых данных». Предложен и протестирован метод исследования связей в сложных сетях, использующий концепцию динамического сетевого взаимодействия ритмов электрической активности головного мозга и дополнительно включающий многомасштабный вейвлет-анализ выделенных ритмов ЭЭГ с автоматическим выбором уровня разрешения и кросс-корреляционный анализ нормированных усредненных модулей коэффициентов разложения на выбранном уровне. Метод позволяет проводить диагностику изменений в координации ритмов при смене функционального состояния организма (в частности, при переходах между бодрствованием и разными фазами сна) и может повысить качество анализа экспериментальных данных, зарегистрированных в условиях повышенного уровня шума. Задача 4 «Верификация предложенных методов в ходе анализа обширных баз данных записей ЭЭГ в различных состояниях организма». На основе анализа баз данных ЭЭГ относительно здоровых людей и ЭКоГ лабораторных животных в разных функциональных состояниях проведена оценка диагностического потенциала предложенных подходов и их ограничений. В частности, с применением подходов, разработанных при решении задач 1 и 2 данного проекта, проведено изучение влияния здорового старения на электрическую активность мозга в рамках концепции динамических сетевых взаимодействий физиологически значимых ритмов ЭЭГ на разных стадиях цикла сон–бодрствование. Верифицирован подход к описанию координации ритмов мозга, основанный на количественной характеристике изменений нормированной спектральной плотности мощности отдельных ритмов и сравнительном анализе координации пар ритмов. Несмотря на простоту этого подхода, он является информативным с точки зрения описания эффектов координации ритмов мозга в зависимости от состояния организма.