КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


Номер 17-71-20029

НазваниеПоиск скрытых паттернов пограничных психических расстройств и разработка системы экспресс оценки состояния психического здоровья человека

РуководительТычков Александр Юрьевич, Доктор технических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пензенский государственный университет", Пензенская обл

Период выполнения при поддержке РНФ 07.2017 - 06.2020 

Конкурс№24 - Конкурс 2017 года по мероприятию «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными.

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах, 01-213 - Обработка и анализ изображений и сигналов

Ключевые словаМедицинские электрические и акустические сигналы; скрытые паттерны; пограничные психические расстройства; экспресс-оценка

Код ГРНТИ76.03.59


СтатусУспешно завершен


 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ


Аннотация
Ежедневно на каждого человека оказывает воздействие целая сумма различных факторов, имеющих стрессовый характер, что приводит к появлению пограничных психических расстройств. Оценка психического здоровья с использованием неинвазивных и объективно точных способов и средств является важной социально-экономической задачей. Использование новых способов и средств диагностики пограничных психических расстройств позволят выявить новые индикаторы физиологических и патологических процессов, протекающих в организме. Несмотря на обилие существующих в медико-биологической практике индикаторов пограничных психических расстройств, отображаемых в различных временных, частотных и энергетических представлениях медицинских электрических и акустических сигналов, существует потребность в поиске новых видов паттернов, позволяющих повысить эффективность диагностики и лечения пограничных психических расстройств. В литературе широко отмечается актуальность обнаружения паттернов пограничных психических расстройств на электрокардио (ЭКС), энцефалографических (ЭЭС) и речевых (РС) сигналах (Gaetano V., 2016; Wigman V., 2015; Williamson J., 2014; McLoughlin G., 2013; Van de Limput I., 2013; Sturim D., 2011; Lu-Shih Alex Low, 2009; Georglev S., 2008; и др.). В то же время, на этапе предварительной обработки обозначенных сигналов существует множество проблем, связанных с воздействием высокого уровня помех (Калиниченко А.Н., 2010; Немирко А.П., 2002; Shen Z., 2008; Huang N., 2002; и др). Другой проблемой является точность обнаружения правильных для клинических целей паттернов пограничных психических расстройств (Morshed B.I., 2016; Mandic D.P., 2015; Лобанов Б.М., 2006; Каплан А.Я., 2005; и др.). Развитие диагностической психиатрии не может быть успешным без системного анализа и синтеза подходов клинической и инструментальной диагностики. Введение в медицинскую практику новых диагностических методов и средств позволит оперативнее и эффективнее проводить обследование. Между врачом, пациентом и диагностическими системами необходимо создание четкого алгоритма работы с измерительными данными и результатами их обработки. Целью проведения исследований является повышение достоверности экспресс-оценки пограничных психических расстройств за счет разработки новых способов и реальных средств предварительной обработки и определения скрытых паттернов пограничных психических расстройств на медицинских электрических и акустических сигналах в условиях интенсивных помех различного вида и свободной двигательной активности человека. Научный коллектив, подобранный для реализации проекта представляет собой высококвалифицированные кадры способные творчески решать поставленные задачи проекта и включает 7 научных работников: 1 доктора наук, 4 кандидатов наук в т.ч. 2 докторантов, 1 студента и 1 аспиранта. Кадровый состав имеет наработки в области руководства и реализации научно-исследовательских проектов на региональном и федеральном уровне. За последние 5 лет научным коллективом в соавторстве и единолично опубликовано более 90 научных трудов в различных научно-технических журналах индексируемых РИНЦ и более 30 публикаций индексируемых в международных базах Scopus и Web of Science. Научный задел, имеющийся у коллектива, базируется на опыте реализации комплексных проектов в области исследования, поддержанных Грантом Президента РФ для государственной поддержки молодых российских ученых - кандидатов наук и Российским фондом фундаментальных исследований. Для выполнения проекта у научного коллектива имеется необходимое оборудование, расположенное на площадках лаборатории биомедицинских и когнитивных технологий Пензенского государственного университета, начальником которой является руководитель проекта. Все результаты по реализации проекта будут опубликованы и пройдут апробацию на форумах и выставках международного и всероссийского уровня, а также будут опубликованы в более 30 статьях журналов индексируемых РИНЦ (ВАК) и 12 статьях в Scopus и WoS. Оригинальные решения буду защищены патентами на изобретения, программами для ЭВМ и базами данных и будут соответствовать международному уровню исследований.

Ожидаемые результаты
1 Новые способы предварительной обработки и сегментации медицинских электрических и акустических сигналов для обнаружения скрытых паттернов пограничных психических расстройств в условиях интенсивных помех и свободной двигательной активности пациентов. 2 Усовершенствованная система критериев оценки эффективности способов обработки медицинских электрических и акустических сигналов для обнаружения скрытых паттернов пограничных психических расстройств. 3 Электронно-цифровая верифицированная база медицинских электрических и акустических сигналов (более 10 000 сигналов), зарегистрированная с использованием сертифицированного оборудования со специально отобранных групп здоровых пациентов и пациентов с пограничными психическими расстройствами, используемая при проведении корреляционных исследований разработанных способов обнаружения скрытых паттернов пограничных психических расстройств. 4 Результаты исследований, используемые для изучения взаимосвязи клинически значимых параметров ЭКС, ЭЭС и РС сигналов у здоровых пациентов и пациентов с пограничными психическими расстройствами. 5 Новые способы обнаружения скрытых паттернов различных заболеваний группы пограничных психических расстройств: расстройство приспособительных реакций (F43.2); смешанное тревожное и депрессивное расстройство (F41.2), как наиболее часто диагностируемые заболевания в группе пограничных психических расстройств. 6. Разработка новой клинической методики диагностики психических заболеваний и внедрение ее в клиническую практику ОПБ им. К. Р. Евграфова. 7. Проект технического задания и система экспресс-оценки пограничных психических расстройств человека, позволяющая на основе запатентованных способов и программ обработки ЭКС, ЭЭС и РС сигналов регистрировать исследуемые сигналы, выявлять и определять скрытые паттерны пограничных психических расстройств пограничных психических расстройств, и оповещать пользователей о возможном наступлении критических состояний психического здоровья. 8 Статьи в журналах индексируемых в международных базах данных Scopus и Web of Science (12 статей): IET Biometrics (IF 1.2, Q3); Measurement Techniques (IF 0.5, Q4); Biomedical Signal Processing and Control (IF 1.9, Q3); Human Resources for Health (IF 1.193, Q1) и Biomedical engineering (IF 0.5, Q4) и др. 9 Статьи в журналах ВАК РИНЦ (20 статей): Медицинская техника; Психологическое здоровье; Измерительная техника; Биотехносфера; Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки; Инженерные и научные приложения на базе технологий NIDays; Перспективные информационные технологии; Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе; Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. и др. 10 Заявки на регистрацию РИД: - изобретение: "Способ обнаружения скрытых паттернов пограничных психических расстройств"; - изобретение: "Способ адаптивной обработки и обнаружения сигнальных биомаркеров пограничных психических расстройств на медицинских электрических и акустических сигналах"; - изобретение: "Система экспресс-оценки состояния психического здоровья человека"; - изобретение: "Мульти-нейроинтерфейс оценки психического здоровья"; - программа для ЭВМ: "Программа анализа ритмов ЭЭС для оценки психического здоровья человека"; - программа для ЭВМ: "Программа корреляционной обработки медицинских электрических и акустических сигналов"; - база данных: "Медицинские электрические и акустические сигналы. Расширенная версия" (более 10 000 сигналов). Все запланированные результаты проекта будут соответствовать мировому уровню исследований и могут быть практически использованы в социальной сфере и медицинской промышленности при проектировании нового поколения изделий медицинского назначения.


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


Аннотация результатов, полученных в 2017 году
В рамках выполнения проекта были решены все запланированные задачи. В рамках выполнения проекта проведен критический литературный анализ и клинические исследования известных паттернов пограничных психических расстройств (ППР) и способов их обнаружения. Исследования проводились на базе ГБУЗ ОПБ им. К.Р. Евграфова и медицинского центра «Здоровье» (г. Пенза). В работе представлена специфика и проблемы оценки ППР. Представлена классификация факторов развития пограничных психических расстройств. Выделены типы психотравмирующих ситуаций влияющих на формирование и развитие психических расстройств. Проведена оценка эффективности известных способов и средств диагностики ППР. Подробно рассмотрены психометрические (тестовые) методы. Рассмотрены биологические сигнальные систем: сердечно-сосудистая, центральная нервная и система органов речевого аппарата, являющиеся прямыми индикаторами психического здоровья. Рассмотрены характеристики и параметры исследуемых медицинских сигналов (ЭКС, ЭЭС, РС) и их значимость для целей функциональной диагностики. Для повышения достоверности диагностики ППР предложен комплексный подход к анализу медицинских сигналов. Для обследования пациентов с ППР предложен принцип комбинированной регистрации и обработки сразу трех видов сигналов ЭКС, ЭЭС и РС, позволяющий на доклинических и ранних клинических стадиях определять паттерны ППР, выявлять признаки заболеваний и оперативно принимать меры для профилактики и лечения пациентов. По результатам проведенного обзора и собственных исследований, систематизированы основные изменения, возникающие в работе биологических сигнальных система и регистрируемые на исследуемых медицинских сигналах в амплитудно-временной области. На ЭКС регистрируется потеря способности стабилизации артериального давления (АД) и частоты сердечных сокращений (ЧСС), синусовая аритмия, бради- и тахикардия, желудочковые экстрасистолы, увеличение сегмента ST и изменения зубца T. Изменения на ЭЭС связаны с усилением медленноволновой и гамма активности и специфическом изменении альфа- и бета-ритмов. Основными изменениями РС являются: скорость речи, спектральные характеристики, интенсивность основного тона и динамика ее изменения. При ППР у пациентов наблюдается замедление речи, нарушение вокализации и модуляция голоса. Представленные изменения медицинских сигналов не всегда врач способен визуально обнаружить в амплитудно-временной области. Это связано прежде всего с индивидуальными особенностями функционирования биологических сигнальных системы. В рамках выполнения проекта по результатам проведенных исследований сформирована база пациентов совместно с ГБУЗ ОПБ им. К.Р. Евграфова и медицинского центра «Здоровье» (г. Пенза). При поддержке ГБУЗ ОПБ им. К. Р. Евграфова, медицинского центра «Здоровье» (г. Пенза), Медицинского и Политехнического институтов Пензенского государственного университета сформирована группа пациентов из числа поступивших на обследование с предварительным диагнозом по МКБ-10 F40-F48 «Невротические, связанные со стрессом и соматоформные расстройства». Для формирования экспериментальной группы пациентов с ППР отобрано 420 впервые обратившихся пациентов из различных по гендерным (мужчина, женщина) и возрастным группам (у подростков, трудоспособного населения с высокой психоэмоциональной нагрузкой (военнослужащие, учителя, врачи), пожилых людей) от 18 до 60 лет признакам, поступившие на обследование с ярко выраженной симптоматикой. В большем количестве 840 человек сформирована контрольная (сравнительная) группа пациентов без признаков и клинических проявлений психических заболеваний. По клиническим признакам состав каждой группы пациентов с пограничными психическими расстройствами представлен преимущественно четырьмя диагностическими категориями: F48.0 – неврастения; F45.3 – соматоформная дисфункция вегетативной нервной системы; F43.2 – расстройство приспособительных реакций; F41.2 – смешанное тревожное и депрессивное расстройство. В рамках выполнения проекта разработана унифицированная база исследуемых медицинских сигналов пациентов с ППР, состоящая из 15200 исследуемых сигналов (ЭКС, ЭЭС, РС). Сверх плана работ первого года реализации проекта РНФ разработан технологический процесс обнаружения паттернов ППР, а также обоснована и разработана концепция теории обработки исследуемых медицинских сигналов. Представленный технологический процесс дает основу для разработки способов и систем оценки психофизического состояния здоровья пациентов. Все основные научные результаты проекта опубликованы в следующих работах: 1. Tychkov А.Yu., Churakov P.P., Alimuradov A.K., Tychkova A.N., Ageykin A.V., GorbunovV.N., Vishnevskaya G.V. EEG Analysis Based on the Empirical Mode Decomposition for Detection of Mental Activity. IVth International Conference on Engineering and Telecommunication (EnT), Nov. 29 - 30, 2017, Russia, Moscow, pp. 130 – 134 DOI: 10.1109/ICEnT.2017.35 2. Tychkov A.Yu., Churakov P.P., Alimuradov A.K., Ageykin A.V., Tychkova A.N. New signal markers of borderline mental disorders in EEG / Advanced Trends in Radioelecrtronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET). 20-24 Feb. 2018. Lviv-Slavske, Ukraine, Ukraine. DOI: 10.1109/TCSET.2018.8336295 3. Mitrokhin M., Kuzmin A., Dyatlov N., Rakhmatullov F., Mitrokhina N., Alimuradov A., Tychkov A. Investigation of Models for Prognosis of Critical Values of Non-Invasive Electrophysiological Parameters of Pregnant Women with Abnormalities of Heart Rate. Proceedings of the 21st Conference of Open Innovations Association FRUCT. Helsinki, Finland, 6-10 November 2017, Helsinki, Finland: FRUCT Oy, ISSN 2305-7254, pp. 238-243 DOI: 10.23919/FRUCT.2017.8250188 4. Alimuradov A., Tychkov A., Kuzmin A., Churakov P., Ageykin A., Vishnevskaya G. Measurement of Speech Signal Patterns under Borderline Mental Disorders. Proceedings of the 21st Conference of Open Innovations Association FRUCT. Helsinki, Finland, 6-10 November 2017, Helsinki, Finland: FRUCT Oy, ISSN 2305-7254, pp. 26-33 DOI: 10.23919/FRUCT.2017.8250161 5. Alimuradov A., Tychkov A., Kuzmin A., Churakov P., Ageykin A., Vishnevskaya G. Improved CEEMDAN based speech signal analyzis algorythm for mental disorders diagnostic system. Pitch frequency detection and measurement / Volume 10, Issue 1 (принята к публикации). 6. Алимурадов А.К. , А.Ю. Тычков, А.П. Зарецкий, А.П. Кулешов Способ определения кепстральных маркеров речевых сигналов при психогенных расстройствах / ТРУДЫ МФТИ. 2017. Том 9, № 4. С. 201-214 7. Тычков А.Ю., Тычкова А.Н. Информационно-измерительная система оценки психического здоровья человека / Труды XVI Всероссийской конференции DICR-2017, Новосибирск, 4-7 декабря 2017 года С. 260-266 8. Агейкин А.В., Колесова Е.В., Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Косова С.Н., Калистратов В.Б., Илларионов И.И. Особенности клинического течения, диагностики и лечения затяжных невротических расстройств / Медицина и здравоохранение: VI Междунар. науч. конф. (г. Самара, март 2018 г.). – Самара : ООО «Издательство АСГАРД», 2018. С. 6-9 9. Митрохин М.А., А.В. Кузьмин, М.И. Сафронов, А.Ю. Тычков Особенности обработки электрокардиосигналов в системах мобильного мониторинга / Известия высших учебных заведения. Поволжский регион. Технические науки. № 1. (принята к публикации). 10. Тычков А.Ю. Анализ эмпирических мод ЭКГ сигналов при пограничных психических расстройствах / Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2018. № 2. (принята к публикации). 11. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018612835 Программа обнаружения энергетических маркеров стрессовых ситуаций на ЭЭГ / Правообладатель: ФГБОУ ВО Пензенский государственный университет. Авторы: Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Чураков П.П. 12. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018613122 Программа определения активности долей головного мозга / Правообладатель: ФГБОУ ВО Пензенский государственный университет. Авторы: Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Чураков П.П., Агейкин А.В., Колесова Е.В., Митрошина С.Ю., Калистратов В.Б. 13. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018613229 Программа анализа ритмов ЭЭГ в период стрессовых ситуаций / Правообладатель: ФГБОУ ВО Пензенский государственный университет. Авторы: Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Чураков П.П., Агейкин А.В. Основные результаты научных исследований представлялись на следующих международных научных конференциях: 1. Приглашенный доклад "Measurement of Speech Signal Patterns under Borderline Mental Disorders" - Conference of Open Innovation Association, FRUCT (e-health), Helsinki, Finland, 5-7 ноября 2017 г. Докладчик: Кузьмин А.В. (исполнитель проекта). 2. "EEG Analysis Based on the Empirical Mode Decomposition" - International Conference on Engineering and Telecommunication, EnT 2017, Москва, 29-30 ноября 2017 г. Докладчик: Тычков А.Ю. (руководитель проекта). 3. "Информационно-измерительная система оценки психического здоровья человека" - XVI Всероссийская конференция DICR-2017, Новосибирск, 4-7 декабря 2017 г. Докладчик: Тычков А.Ю. (руководитель проекта). 4. "Особенности клинического течения, диагностики и лечения затяжных невротических расстройств" - VI Международная научная конференция г. Самара, 12 марта 2018 г. Докладчик: Агейкин А.В. (исполнитель проекта). 5. Приглашенный доклад "A Method to Determine Cepstral Markers of Speech Signals under Psychogenic Disorders" - Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), Екатеринбург, 6-10 мая 2018 г. Докладчик: Алимурадов А.К. (исполнитель проекта). 6. Приглашенный доклад "Measurement of informative parameters of EEG signals for interference suppression caused by eye movements" - XXI Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям, Санкт-Петербург, 23-25 мая 2018 г. Докладчик: Тычков А.Ю. (руководитель проекта).

 

Публикации

1. Агейкин А.В., Колесова Е.В., Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Косова С.Н., Калистратов В.Б., Илларионов И.И. Особенности клинического течения, диагностики и лечения затяжных невротических расстройств Издательство АСГАРД: медицина и здравоохранение, C. 6-9 (год публикации - 2018)

2. Алимурадов А.К., Тычков А.Ю., Зарецкий А.П., Кулешов А.П. Способ определения кепстральных маркеров речевых сигналов при психогенных расстройствах ТРУДЫ МФТИ, Том 9, № 4, С. 201-214 (год публикации - 2017)

3. Алимурадов А.К., Тычков А.Ю., кузьмин А.В., Чураков П.П., Агейкин А.В., Вишневская Г.В. Improved CEEMDAN based speech signal analyzis algorythm for mental disorders diagnostic system. Pitch frequency detection and measurement IGI Global Publishing, USA: International Journal of Embedded and Real-Time Communication Systems, Volume 10, Issue 1 (год публикации - 2018)

4. Митрохин М.А., Кузьмин А.В., Дятлов Н., Рахматулов Ф.К., Митрохина Н.А., Алимурадов А.К., Тычков А.Ю. Investigation of Models for Prognosis of Critical Values of Non-Invasive Electrophysiological Parameters of Pregnant Women with Abnormalities of Heart Rate Helsinki, Finland: FRUCT Oy (e-health), 2017, p. 238-243 (год публикации - 2018) https://doi.org/10.23919/FRUCT.2017.8250188

5. Митрохин М.А., Кузьмин А.В., Сафронов М.И., Тычков А.Ю. Особенности обработки электрокардиосигналов в системах мобильного мониторинга Известия высших учебных заведения. Поволжский регион. Технические науки., № 1 (год публикации - 2018)

6. Тычков А.Ю. Анализ эмпирических мод ЭКГ сигналов при пограничных психических расстройствах Пензенский государственный университет: Измерение. Управление. Метрология. Контроль., № 2, С. 12-18 (год публикации - 2018)

7. Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Кузьмин А.В., Агйкин А.В., Вишневская Г.В. Measurement of Speech Signal Patterns under Borderline Mental Disorders Helsinki, Finland: FRUCT Oy (e-health), 2017, p. 26-33 (год публикации - 2018) https://doi.org/10.23919/FRUCT.2017.8250161

8. Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Чураков П.П., Агйкин А.В., Тычкова А.Н. New signal markers of borderline mental disorders in EEG Advanced Trends in Radioelecrtronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), - (год публикации - 2018) https://doi.org/10.1109/TCSET.2018.8336295

9. Тычков А.Ю., Тычкова А.Н. Информационно-измерительная система оценки психического здоровья человека Труды XVI Всероссийской конференции DICR-2017, С. 260-266 (год публикации - 2017)

10. Тычков А.Ю., Чураков П.П., Алимурадов А.К., Тычкова А.Н., Агейкин А.В., Горбунов В.Н., Вишневская Г.В. EEG Analysis Based on the Empirical Mode Decomposition for Detection of Mental Activity IEEE_IVth International Conference on Engineering and Telecommunication (EnT), pp. 130 - 134 (год публикации - 2017) https://doi.org/10.1109/ICEnT.2017.35

11. Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Чураков П.П. Программа обнаружения энергетических маркеров стрессовых ситуаций на ЭЭГ -, - (год публикации - )

12. Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Чураков П.П., Агейкин А.В. Программа анализа ритмов ЭЭГ в период стрессовых ситуаций -, - (год публикации - )

13. Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Чураков П.П., Агейкин А.В., Колесова Е.В., Митрошина С.Ю., Калистратов В.Б. Программа определения активности долей головного мозга -, - (год публикации - )

14. - Представитель НИИ ФиПИ ПГУ принял участие в международной конференции СМИ Пензенского государственного университета, EEG Analysis Based on the Empirical Mode Decomposition (2017 International Conference on Engineering and Telecommunication, EnT 2017) (год публикации - )

15. - Докторант и магистрант ПГУ приняли участие в работе международной конференции в Финляндии СМИ Пензенского государственного университета, Measurement of Speech Signal Patterns under Borderline Mental Disorders (2017 Conference of Open Innovation Association, FRUCT) (год публикации - )

16. - Цифровая экономика. Цифровые знания. Цифровой человек СМИ Пензенского государственного университета, Информационно-измерительная система оценки психического здоровья человека (2017 XVI Российская конференция «Распределенные информационно-вычислительные ресурсы. Наука – цифровой экономике» (DICR-2017) (год публикации - )

17. - Сотрудники университета приняли участие в Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology СМИ Пензенского государственного университета, Detection of Borderline Mental Disorder On Electrocardiosignals Using EMD (год публикации - )


Аннотация результатов, полученных в 2018 году
В рамках выполнения проекта были решены все запланированные задачи. Представленные научные результаты работы являются новыми и оригинальными и полностью соответствуют тематике работы. Исследована предложенная теория с адаптивной множественной декомпозицией и адаптивным по частоте дискретизации сигнала шумом с использованием верифицированной базы исследуемых медицинских сигналов для решения задач предварительной обработки и определения неспецифических характерных паттернов пограничных психических расстройств. Усовершенствованная в рамках научного исследования теория HHTAMDANSB позволяет снизить уровень частотного смешивания амплитудно-временных составляющих для сигналов ЭКС до 3 %, для ЭЭС – до 5 %, для РС – до 1 %, тем самым повысить точность обработки и обнаружения сигнальных маркеров психогенных психических расстройств. Разработаны оригинальные способы предварительной обработки (подавления помех и сегментации) и определения (обнаружения и распознавания) паттернов на ЭКС, ЭЭС и РС сигналах за счет применения усовершенствованной теории HHTAMDANSB и устранения недостатков известных способов и применения новых комбинаций методов обработки сигналов. Главной целью исследования являлось поиск новых информативных компонент исследуемых медицинских сигналов, отражающих нарушения функционирования биологических сигнальных систем в период психотравмирующих ситуаций. Разработан оригинальный способ подавления помех на ЭКС, основанный на выделении сегмента TP кардиоцикла ЭКС, его декомпозиции на амплитудно-временные составляющие и построении поверхности энергетической плотности с использованием классической теории HHT. Разработан способ определения начала возникновения психотравмирующей ситуации на ЭКС. Особенностями данного способа являются декомпозиция сигнала на амплитудно-временные составляющие с использованием усовершенствованной теории HHTAMDANSB, выделение отдельных составляющих путем анализа сигнала скользящим окном и их пороговая обработка. Разработан способ подавления помех от моргания глаз на ЭЭС, основанный на декомпозиции сигнала с использованием классической теории HHT, проверке конечной огибающей сигнала на нелинейность и удалении отдельных амплитудно-временных составляющих. Для обнаружения сигнальных маркеров ППР на ЭЭС разработаны: способ принятия решений о наличии признаков ППР по конечному числу составляющих на ЭЭС; способ принятия решений о наличии признаков ППР по среднему значению энергии ритмов ЭЭС. Выделение ритмов ЭЭС осуществляется с использованием усовершенствованной теории HHTAMDANSB. Благодаря ее применению, разработанный способ позволяет с высокой точностью разделить исследуемый ЭЭС на ритмы, тем самым повысить точность вычисления средних значений энергии амплитуд альфа (α)-, дельта (δ)-, тетта (θ)-ритмов. Разработан новый способ сегментации сигнал/пауза на основе декомпозиции РС с использованием усовершенствованной теории HHTAMDANSB и разделения отдельных составляющих РС на информативные участки. В рамках проведенных исследований показано, что классическая теория HHT нашла применение в задачах предварительной обработки (подавления помех) исследуемых медицинских сигналов, а усовершенствованная теория HHTAMDANSB - в задачах определения сигнальных маркеров ППР. Такое разделение позволило дифференцировать процесс обработки и повысить быстродействие работы предложенных способов. Проведены корреляционные исследования разработанных способов предварительной обработки (подавления помех и сегментации) и определения (обнаружения и распознавания) паттернов на ЭКС, ЭЭС и РС сигналах для здоровых пациентов и пациентов с ППР различных возрастных и половых групп. Корреляционные исследование разработанного способа определения начала возникновения психотравмирующей ситуации на ЭКС показало, что на амплитудно-временных составляющих и поверхности энергетической плотности ЭКС четко выделяется начало возникновения психотравмирующей ситуации. Так, среднее значение амплитуды ЭКС на третьей и четвертой составляющей экспериментальной и контрольной групп пациентов в период начала психотравмирующей ситуации в 3,5 раза выше значения амплитуды до ее возникновения и находится в интервале для третьей от 20 до 70 мВ и для четвертой – от 30 до 90 мВ. При объемной пороговой обработке ЭКС выделяются значения энергии сигнала пациентов экспериментальной и контрольной групп в момент появления психотравмирующей ситуации, превышающие в 2,5 раза энергию ЭКС до времени ее возникновения и находящиеся в интервале от 1200 до 1900 мкВ2. Корреляционные исследования спектральных характеристик ЭКС пациентов экспериментальной и контрольной групп показали, что сумма значений амплитуд ЭКС у пациентов экспериментальной группы составляет 36 мВ, что почти в 1,5 раза выше значения того же показателя у пациентов контрольной группы и составляет 22 мВ. Результаты анализа способа принятия решений о наличии признаков ППР по конечному числу амплитудно-временных составляющих на ЭЭС выявили корреляционную зависимость фиксированного количества ATC ЭЭС от времени возникновения психотравмирующей ситуации. Количество составляющих первого и второго отведений ЭЭС для испытуемых обеих групп в период ППР составляет от 10 до 12, при отсутствии психотравмирующей ситуации число составляющих сигнала составляет от 9 до 10. Выявлено, что значение амплитуды ЭЭС в первом и втором отведениях в период психотравмирующей ситуации в 3 раза выше в сравнении с тем же показателем в период отсутствия психогенных психических расстройств и составляет 16 мкВ для пациентов экспериментальной группы и 5 мкВ – для пациентов контрольной группы. Результаты корреляционных исследований разработанного способа анализа ритмов ЭЭС показали, что у пациентов различных групп в период ППР изменения ритмов ЭЭС носят переменный характер: разброс амплитудных и частотных составляющих сигнала на всем промежутке времени. При возникновении психотравмирующей ситуации у пациентов регистрируется увеличение амплитуды альфа-ритма в затылочной области от 7 до 12 мкВ. У пациентов экспериментальной группы регистрируется увеличение амплитуды дельта-ритма в лобной области от 25 до 40 мкВ. Корреляционные исследования способов определения сигнальных маркеров ППР на РС выявили, что значение ЧОТ у пациентов контрольной группы составляет от 170 до 200 Гц. У некоторых пациентов данной группы наблюдаются выбросы значений от 130 до 290 Гц. Однако у большинства пациентов экспериментальной группы значение ЧОТ находится в диапазоне от 110 до 140 Гц и только у 13 % пациентов значение ЧОТ в данной группе перекрывает крайний предел значений пациентов экспериментальной группы. В рамках проведенных исследований сформирован набор паттернов пациентов с ППР: значение амплитуды ATC ЭКС находится в интервале для ATC3 от 20 до 70 мВ, для ATC4 – от 30 до 90 мВ; значение энергии SED ЭКС находится в интервале от 1200 до 1900 мкВ2; сумма значений амплитуды ЭКС составляет не менее 36 мВ; количество ATC для первого и второго отведений ЭЭС – в интервале от 10 до 12; среднее значение амплитуды для первого и второго отведений ЭЭС составляет не менее 16 мкВ; значение амплитуды ЭЭС альфа-ритма в затылочной области – в интервале от 7 до 12 мкВ, дельта-ритма в лобной области – от 25 до 40 мкВ; значение ЧОТ – в интервале от 110 до 140 Гц; значение продолжительности произношения гласных звуков увеличивается до 1 мс; значение ЧСС увеличивается в 1,7 раза до 210 уд/мин; значение амплитуды сегмента ST увеличивается в 1,8 раза до 1 мВ; значение амплитуды зубца T увеличивается в 2,3 раза до 1 мВ. В период второго года выполнения проекта по гранту РНФ руководителем и исполнителями проекта, основные результаты научных исследований представлены на следующих международных научных мероприятиях: Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radio Electronics and Information Technology; Siberian Conference on Control and Communications; Conference of Open Innovation Association; International Russian Automation Conference; Международный форум в сфере медицинской промышленности и здравоохранения. В СМИ, на федеральном уровне, представлены следующие публикации о реализации проекта: 1. Разработаны новые способы диагностики психических расстройств https://indicator.ru/news/2018/12/11/sposoby-diagnostiki-psihicheskij-rasstrojstv/ 2. Ученые придумали, как диагностировать психические расстройства по речи https://www.gazeta.ru/science/news/2018/12/11/n_12400705.shtml 3. Российские ученые могут выявлять пограничные состояния психики по речи и работе сердца https://tass.ru/nauka/5897479 4. Психические расстройства начнут выявлять по работе сердца и мозга https://mir24.tv/news/16339092/psihicheskie-rasstroistva-nachnut-vyyavlyat-po-rabote-serdca-i-mozga 5. Российские ученые могут выявлять пограничные состояния психики по речи и работе сердца https://pnzgu.ru/news/2018/12/11/15504366 6. Пензенские ученые выявили пограничные состояния психики по работе сердца http://rscf.ru/ru/node/penzenskie-uchenye-vyyavili-pogranichnye-sostoyaniya-psikhiki-po-rabote-serdtsa 7. Пензенские ученые выявили пограничные состояния психики по работе сердца https://rg.ru/2018/12/11/reg-pfo/penzenskie-uchenye-vyiavili-pogranichnye-sostoianiia-psihiki-po-rabote-serdca.html За высокие достижения в развитии науки, техники и образования Пензенской области руководитель гранта РНФ А.Ю.Тычков удостоен звания «Молодой ученый года – 2018».

 

Публикации

1. А. Агейкин, Е. Колесова, А. Тычков, А. Алимурадов, С. Косова, В. Калистратов, И. Илларионов Анализ изменений ЭЭГ у больных с невротическими расстройствами Психическое здоровье, №5. 2018. С. 51-55 (год публикации - 2018) https://doi.org/10.25557/2074-014X.2018.05.51-55

2. А. Алимурадов, А. Тычков, А. Агейкин, П. Чураков A Method to Determine Cepstral Markers of Speech Signals under Psychogenic Disorders Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radio Electronics and Information Technology, pp 128-131 (год публикации - 2018) https://doi.org/10.1109/usbereit.2018.8384568

3. А. Алимурадов, А. Тычков, П. Чураков,А. Агейкин, Г. Вишневская Improved CEEMDAN based speech signal analysis algorithm for mental disorders diagnostic system. Pitch frequency detection and measurement International Journal of Embedded and Real-Time Communication Systems, USA, Volume 10, Issue 1, pp 22-47 (год публикации - 2019) https://doi.org/10.4018/IJERTCS.2019010102

4. А. Тычков, А. Алимурадов, П. Чураков, А. Агейкин Detection of Borderline Mental Disorder On Electrocardiosignals Using EMD Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radio Electronics and Information Technology, pp 124-127 (год публикации - 2018) https://doi.org/10.1109/usbereit.2018.8384567

5. А. Тычков, А.Кузьмин, А. Алимурадов, А. Агейкин, В. Калистратов, С. Митрошина HHT based analysis of ECG signals in patients under borderline mental disorders Conference of open innovation association, Fruct, USA, Volume 22, pp 257-262 (год публикации - 2018)

6. Алимурадов А.К., Тычков А.Ю., Чураков П.П. Способ адаптивного измерения просодических характеристик речевых сигналов Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям, Том: 1, 107-110 с. (год публикации - 2018)

7. Горячев Н.В., Тычков А.Ю., Кочегаров И.И. Протоколы связи для беспроводного нейроинтерфейса Труды международного симпозиума «Надежность и качество», № 2, 2018. С. 366-368 (год публикации - 2018)

8. Кузьмин А.В. Исследование влияния геометрических параметров модели на ошибку определения параметров электрической активности сердца Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе, №4. - C. 103-112 (год публикации - 2018)

9. Кузьмин А.В., Сафронов М.И., Чувыкин Б.В., Ровнягин М.М. Алгоритм обработки данных пульсовой волны для интеллектуальных систем измерения артериального давления на базе осциллометрического метода Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям, Том: 2, 170-173 с. (год публикации - 2018)

10. Тычков А.Ю. Частотно-временной анализ электроэнцефалографических сигналов с использованием преобразования Гильберта-Хуанга Медицинская техника, №2, 18-22 с. (год публикации - 2019)

11. Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Горячев Н.В. Multi-Neural Interface as an Automated Device for Recording Medical Signals IEEE, 2018 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), 5 p. (год публикации - 2018) https://doi.org/10.1109/rusautocon.2018.8501690

12. Тычков А.Ю., Горбунов В.Н., АлимурадовА.К., Чураков П.П. Модифицированное преобразование Гильберта-Хуанга -, 2019615225 (год публикации - )

13. - Разработаны новые способы диагностики психических расстройств Индикатор.ру, Improved CEEMDAN based speech signal analysis algorithm for mental disorders diagnostic system. Pitch frequency detection and measurement (год публикации - )

14. - Ученые придумали, как диагностировать психические расстройства по речи Газета.ру, Improved CEEMDAN based speech signal analysis algorithm for mental disorders diagnostic system. Pitch frequency detection and measurement (год публикации - )

15. - Российские ученые могут выявлять пограничные состояния психики по речи и работе сердца ТАСС, Improved CEEMDAN based speech signal analysis algorithm for mental disorders diagnostic system. Pitch frequency detection and measurement (год публикации - )

16. - Психические расстройства начнут выявлять по работе сердца и мозга Мир24, Improved CEEMDAN based speech signal analysis algorithm for mental disorders diagnostic system. Pitch frequency detection and measurement (год публикации - )

17. - ТАСС: Российские ученые могут выявлять пограничные состояния психики по речи и работе сердца СМИ Пензенского государственного университета, Improved CEEMDAN based speech signal analysis algorithm for mental disorders diagnostic system. Pitch frequency detection and measurement (год публикации - )

18. - Пензенские ученые выявили пограничные состояния психики по работе сердца РНФ, Improved CEEMDAN based speech signal analysis algorithm for mental disorders diagnostic system. Pitch frequency detection and measurement (год публикации - )

19. - Пензенские ученые выявили пограничные состояния психики по работе сердца Российская газета, Improved CEEMDAN based speech signal analysis algorithm for mental disorders diagnostic system. Pitch frequency detection and measurement (год публикации - )

20. - Сотрудник НИИ ФиПИ принял участие в международной IEEE-сибирской конференции по управлению и связи (SIBCON-2019) СМИ Пензенского государственного университета, A method to Determine Speech Intelligibility for Estimating Psycho-Emotional State of Control System Operators with a High Degree of Responsibility (год публикации - )

21. - Сотрудник ПГУ выступил на международной конференции в Москве СМИ Пензенского государственного университета, Мобильная система регистрации и обработки электрокардиографических сигналов (год публикации - )

22. - Молодые ученые ПГУ — участники конференции «Лидеры науки» СМИ Пензенского государственного университета, Поиск скрытых паттернов пограничных психических расстройств и разработка системы экспресс оценки состояния психического здоровья человека (год публикации - )

23. - Докторант ПГУ выступил на международной конференции в Финляндии СМИ Пензенского государственного университета, HHT based analysis of ECG signals in patients under borderline mental disorders (год публикации - )


Аннотация результатов, полученных в 2019 году
В рамках выполнения проекта были решены все запланированные задачи. В работе предложена новая концепция разработки системы исследования психофизического состояния здоровья обследуемого, позволяющая получать физиологические и психометрические данные пользователя и оповещать его и врача о вероятности возникновения критического состояния здоровья. Ключевой особенность разрабатываемой системы от существующих аналогов заключается в комплексной регистрации трех видов сигналов ЭКС, ЭЭС, РС и цифровой обработке регистрируемых сигналов с учетом адаптации к особенностям и параметрам физиологического, физического и психоэмоционального состояния здоровья обследуемого. Алгоритм функционирования системы представляет собой набор функциональных узлов: - узел беспроводной регистрации ЭКС, ЭЭС, РС, включающий узел из семи сухих электродов для регистрации ЭЭС, узел из трех сухих электродов для регистрации ЭКС и узел из одного микрофона для регистрации РС; - узел передачи данных в режиме реального времени, включающий узел Bluetooth 4.0 для беспроводной передачи регистрируемых сигналов и узел из двух портов Micro USB для передачи регистрируемых сигналов и подзарядки системы; - узел визуализации регистрируемых данных, включающий узел ПК, поддерживающий операционную систему Windows 2000/7/10/XP/Vista/Linux; - узел цифровой обработки и визуализации результатов исследования, включающий узел подавления помех на ЭКС, ЭЭС и РС и узел поиска сигнальных паттернов психогенных психических расстройств; - узел отображения критических состояний обследуемого, включающий узел звукового и светового оповещения неисправности и разряда аккумулятора и узел оповещения (звуковой и световой) критических состояний обследуемого в режиме реального времени и свободной двигательной активности. Для обеспечения работы системы и совместимости со смартфоном на языке программирования C# и QT разработано программное обеспечение, позволяющее провести авторизацию пользователя; осуществить соединение с внешним устройством сбора данных через Bluetooth; осуществить оценку состояния обследуемого в соответствии с разработанными и представленными в предыдущих отчетах по гранту способами; вывести на экран результаты обработки сигналов; осуществить дополнительные настройки приложения – добавить нового обследуемого, выбрать устройство сбора и хранения данных, выбрать параметры обработки данных. В рамках исследований системы для сенсоров регистрации биопотенциалов с применением чувствительных, инструментальных усилителей с полосо-пропускающими фильтрами подобрано адекватное межэлектродное расстояние для сенсоров на лбу и конечностях обследуемых. Геометрические размеры электродов не превышают 30х60 мм, что соответствует требованиям предъявляемым ГОСТ. На основе методологии построения гибких печатных плат разработана конструкция электродов-сенсоров. В качестве материала основания сенсоров использовалась композитная полиимидная пленка AP8515R стандарта IPC-4204/1. Данный материал имеет двухсторонее фольгирование горячекатанной медью. В работе изготовлено и исследовано несколько вариантов сенсоров с различными финишными покрытиями электродов. В качестве финишных покрытий испытаны - иммерсионное золочение и иммерсионное серебрение. Изготовленные иммерсионным золочением электроды имеют никелевый подслой толщиной 4 мкм. Толщина финишного слоя золота составляет около 0,1 мкм. Электроды с иммерсионным серебрением имеют толщину финишного покрытия 0,3 мкм. Дополнительно для устойчивой работы и фильтрации наводок, вызванных работой беспроводного модуля Bluetooth, применены несколько каскадов на операционных усилителях, представляющих собой фильтры 5-го порядка с Бесселевской характеристикой. В результате испытаний разработанного модуля выявлено следующее: в связи с крайне низким уровнем биоэлектрического потенциала по предложенной схеме измерения, применение электродов с финишным покрытием из материалов с хорошей электрической проводимостью оправданно; лучшую эффективность обеспечивают электроды с финишным покрытием серебром; наличие дополнительных фильтров высокого порядка позволяет эффективно бороться с внеполосным излучением встроенного беспроводного модуля Bluetooth, в том числе с внеполосными излучениями, вызванными не идеальным согласованием планарной антенно-фидерной системы; предложенный сенсор с сухими электродами чувствителен к уровню прижимной силы необходимой для устойчивого контакта с кожным покровом руки. Применение предложенной системы возможно для контроля, оценки и коррекции психического здоровья нуждающихся лиц (пациентов) в различных государственных и частных медицинских учреждениях, реабилитационных центрах, домах инвалидов и престарелых, оздоровительных центрах. В рамках реализации третьего года настоящего проекта получено положительное решение на выдачу Евразийского патента «Способ обнаружения новых маркеров пограничных психических расстройств на электроэнцефалографических сигналах» (№ 201800004, заявл. 31.07.2019.). Кроме того за третий год реализации проекта зарегистрированы четыре заявки и получены свидетельства на программы для ЭВМ в рамках разработанных и исследованных способов цифровой обработки исследуемых сигналов. Подана заявка на изобретение «Системы исследования психофизического состояния здоровья человека». Основные научные результаты проекта опубликованы в 6-и публикациях индексируемых в международных базах данных Scopus и Web of Science, и в 7-и публикациях в рецензируемых журналах в журналах ВАК РФ. Публикации относятся к области знаний из медицины, цифровой обработки информации, визуализации исследуемых данных и схемотехнической реализации устройств. Результаты научного исследования являются новыми и оригинальными и полностью соответствуют тематике проекта. Представленная в отчете работа, являются самостоятельно подготовленным результатом коллектива исполнителей. Кроме того, руководителю настоящего проекта Тычкова А.Ю. 02.12.2019 года присвоена ученая степень доктора технических наук по специальности 05.11.17 – «Приборы, системы и изделия медицинского назначения» на тему «Способы и системы определения сигнальных маркеров психогенных психических расстройств». Диссертация подготовлена при непосредственной поддержке РНФ. В период второго года выполнения проекта по гранту РНФ руководителем и исполнителями проекта, основные результаты научных исследований представлены на следующих международных научных мероприятиях: IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering; International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences; Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics. В СМИ, на федеральном уровне, представлены следующие основные публикации о реализации проекта: 1. Исследования ученых ПГУ достойно представлены на Урале https://pnzgu.ru/news/2019/10/28/9342052 2. Молодые ученые Пензенского государственного университета создали прибор для быстрого и точного определения первых сигналов нервных и психических заболеваний https://vk.com/wall-167915299_720 3. Новый российский гаджет выявляет депрессию за пять минут https://mir24.tv/news/16385421/novyi-rossiiskii-gadzhet-vyyavlyaet-depressiyu-za-pyat-minut 4. На страже здоровья. Смогут ли пензенские ученые победить депрессию https://penza.aif.ru/society/na_strazhe_zdorovya_smogut_li_uchenye_pobedit_depressiyu 5. В Пензе будут диагностировать стресс с помощью виртуальной реальности https://mir24.tv/news/16398325/v-penze-budut-diagnostirovat-stress-s-pomoshchyu-virtualnoi-realnosti

 

Публикации

1. А. Агейкин, Е. Колесова, А. Тычков, А. Алимурадов, С. Косова, В. Калистратов, Н. Макарова Влияние тревожно-депрессивных расстройств на пациентов с заболеваниями сердечно-сосудистой системы Психическое здоровье, - (год публикации - 2019)

2. А. Агейкин, Е. Колесова, А. Тычков, А. Алимурадов, С. Косова, В. Калистратов, Н. Макарова Возрастные особенности корреляции ЭЭГ-паттернов при различных формах невротических расстройств Психическое здоровье, - (год публикации - 2019)

3. А.К. Алимурадов, А.Ю. Тычков, П.П. Чураков, А.В. Агейкин Алгоритм сегментации «речь/пауза» на основе адаптивной декомпозиции и анализе энергетических характеристик эмпирических мод материалы XI Междунар. науч.-техн. конф. с элементами науч. шк. и конкурсом науч.-исслед. работ для студентов, аспирантов и молодых ученых, 2019. С 241 - 244 (год публикации - 2019)

4. Агейкин А.В., Мельников В.Л., Караваева Т.А., Васильева А.В., Колесова Е.В., Тычков А.Ю., Дмитриева Т.Н., Горбунов В.Н., Меркулова Е.А. Современные возможности для объективного скрининга факторов риска и ранней диагностики невротических расстройств Обозрение психиатрии и медицинской психологии имени В.М. Бехтерева, No 4-2, 2019, с. 52-59 (год публикации - 2019)

5. Алимурадов А.К., ТЫчков А.Ю., Чураков П.П. Noise-Robust Method to Determine Speech Prosodic Characteristics to Assess Human Psycho-Emotional State in Free Motor Activity Springer Nature Switzerland / Lecture Notes in Electrical Engineering, Volume 641, P. 833-843, 2020 (год публикации - 2020)

6. Кузьмин А.В. Определение дипольных моментов при моделировании электрической активности сердца с модификацией геометрических параметров Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль, - (год публикации - 2019)

7. Кузьмин А.В. Расчет модификации геометрических параметров при моделировании электрической активности сердца Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль., 2019. ‒ №3. ‒ С. 69-76 (год публикации - 2019)

8. М. Сафронов, А. Кузьмин, О. Бодин, В. Баранов, А. Трофимов, А. Тычков Mobile ECG Monitoring Device with Bioimpedance Measurement and Analysis PROCEEDING OF THE 24TH CONFERENCE OF FRUCT ASSOCIATION, pp 375-380 (год публикации - 2019)

9. Тычков А.Ю. Time–Frequency Analysis of Electroencephalograph Signals Using the Hilbert–Huang Transform Biomedical Engineering, - (год публикации - 2019) https://doi.org/10.1007/s10527-019-09886-0

10. Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Чураков П.П. The Effect Of Virtual Reality On Mental Health In The Design Of Automated Control Systems IEEE, 248-250 (год публикации - 2020)

11. Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Чураков П.П. The empirical mode decomposition for ECG signal preprocessing The Third School for Young Scientists “Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics”, - (год публикации - 2019) https://doi.org/978-1-7281-2470-4

12. Тычков А.Ю., Горбунов В.Н., Чураков П.П., Алимурадов А.К. HHT modification for automatic separation of EEG rhythms Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology, - (год публикации - 2019) https://doi.org/978-1-5386-8364-4

13. Тычков А.Ю., Грачев А.В., Алимурадов А.К. Virtual Reality in Information Transfer IEEE, 826-830 (год публикации - 2020)

14. Тычков А.Ю., Кочегаров И.И., Горячев Н.В. Design Of An Instrumentation Amplifier For A Mobile Electrocardiogram Recorder With Autonomous Power Supply International Seminar on Electron Devices Design and Production, - (год публикации - 2019) https://doi.org/978-1-5386-6525-1

15. Убиенных А.Г.,Убиенных Г.Ф., Бодин О.Н., Кузьмин А.В., Тычков А.Ю., Тимохина О.А. Применение канального кодирования в распределенной системе сбора и обработки кардиографической информации Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль., 2019. ‒ №3. ‒ С. 77-86 (год публикации - 2019)

16. Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Чураков П.П. Программа определения просодических характеристик речи для оценки психоэмоционального состояния человека -, - (год публикации - )

17. Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Чураков П.П. Программа обнаружения психоэмоциональных расстройств человека на основе декомпозиции на эмпирические моды и формантного анализа речи -, - (год публикации - )

18. Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Чураков П.П. Программа автоматизированной сегментации речи для определения временных паттернов естественно выраженных психоэмоциональных состояний -, - (год публикации - )

19. Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Чураков П.П. Программа определения формантной разборчивости речи для оценки психоэмоционального состояния человека -, - (год публикации - )

20. Тычков А.Ю., Чураков П.П., Алимурадов А.К., Агейкин А.В., Тычкова А.Н., Митрошина С.Ю., Калистратов В.Б. Евразийский патент "Способ обнаружения новых маркеров пограничных психических расстройств на электроэнцефалографических сигналах" -, 201800004 (год публикации - )

21. - На страже здоровья. Смогут ли пензенские ученые победить депрессию АиФ, Поиск скрытых паттернов пограничных психических расстройств и разработка системы экспресс оценки состояния психического здоровья человека (год публикации - )

22. - Ученые из России предложили лечить психику при помощи игр в виртуальной реальности Yandex, Поиск скрытых паттернов пограничных психических расстройств и разработка системы экспресс оценки состояния психического здоровья человека (год публикации - )

23. - Игры виртуальной реальности вылечат психику военных и пострадавших в ЧП Курьер-среда, Поиск скрытых паттернов пограничных психических расстройств и разработка системы экспресс оценки состояния психического здоровья человека (год публикации - )

24. - Ученые предложили лечить психику VR-играми Российская газета, Поиск скрытых паттернов пограничных психических расстройств и разработка системы экспресс оценки состояния психического здоровья человека (год публикации - )

25. - В Пензе будут диагностировать стресс с помощью виртуальной реальности МИР 24, Поиск скрытых паттернов пограничных психических расстройств и разработка системы экспресс оценки состояния психического здоровья человека (год публикации - )

26. - Пензенские ученые разрабатывают адаптивную виртуальную реальность Russia58, Поиск скрытых паттернов пограничных психических расстройств и разработка системы экспресс оценки состояния психического здоровья человека (год публикации - )

27. - Исследования ученых ПГУ достойно представлены на Урале СМИ Пензенского государственного университета, Noise-Robust Algorithm for Determination of Prosodic Characteristics of Speech Signals in Automated Assessment System of Human Psycho-Emotional State (год публикации - )

28. - Молодые ученые Пензенского государственного университета создали прибор для быстрого и точного определения первых сигналов нервных и психических заболеваний СМИ Минобрнауки России, Прибор для быстрого и точного определения первых сигналов нервных и психических заболеваний (год публикации - )

29. - Новый российский гаджет выявляет депрессию за пять минут МИР24, Поиск скрытых паттернов пограничных психических расстройств и разработка системы экспресс оценки состояния психического здоровья человека (год публикации - )

30. - Сотрудники НИИ ФиПИ приняли участие в международной IEEE конференции DCNAIR 2019 СМИ Пензенского государственного университета, The Empirical Mode Decomposition for ECG Signal Preprocessing (год публикации - )


Возможность практического использования результатов
Все запланированные результаты проекта соответствуют мировому уровню исследований и могут быть практически использованы в социальной сфере и медицинской промышленности при проектировании нового поколения изделий медицинского назначения. Применение предложенной системы возможно для контроля, оценки и коррекции психического здоровья нуждающихся лиц (пациентов) в различных государственных и частных медицинских учреждениях, реабилитационных центрах, домах инвалидов и престарелых, оздоровительных центрах. До этапа медицинской сертификации и на этапе доклинических, клинических испытаний предложенной системы, конечный продукт настоящего проекта может быть использован в качестве носимых гаджетов (по примеру фитнес браслетов) для первичной оценки и определения жизненно-важных параметров состояния здоровья пользователей. Использование результатов проекта обеспечит рост производительности труда работников различных предприятий, устойчивое развитие общества в Российской Федерации. Настоящие решения, полученные в рамках реализации проекта на ближайшую перспективу будут ориентированы для внедрения и разработку объективных средств оценки состояния здоровья пользователей в условиях свободной двигательной активности при погружении в среду виртуальной реальности. Кроме того, разработанные в рамках настоящего проекта способы определения сигнальных маркеров пограничных психических расстройств могут быть использованы для создания адаптивных сцен виртуальной реальности с биологической обратной связью, позволяющие без вреда пользователю комфортно использовать среду и устройства виртуальной реальности.