Аннотация результатов, полученных в 2025 году
(1) Проведен с помощью рекуррентного анализа расчет степени синхронизации между физиологическими сигналами (электрокардиограммы (ЭКГ/ECG), фотоплетизмограммы (ФПГ/PPG) и ритм дыхания (РД/RR)). Анализ осуществлялся с помощью подсчета кросс-рекуррентного и совместного рекуррентного показателя. У кросс-рекуррентных и совместных рекуррентных диаграмм принципиально разный смысл. Так, значение кросс-рекуррентного показателя увеличивается, если в некоторые моменты времени значения двух сигналов оказываются в одной ε-окрестности. Для роста значения совместного рекуррентного показателя необходимо, чтобы были близки (в пределах той же ε-окрестности) пары значений сигнала. При этом сами значения сигналов могут сильно отличаться между собой. Для оценки рекуррентных показателей в данной работе рассматривался диапазон частот от 0.01 до 1 Гц, такой выбор был обусловлен тем, что наибольшее влияние на синхронизацию сигналов кардиоваскулярной системы оказывает диапазон вблизи 0.1 Гц. Для контрольной группы U-критерий Манна–Уитни не выделил строгого разделения между выборками. Аналогична картина для пациентов из группы I до начала лечения. Таким образом, группа пациентов изначально не имела каких-либо статистически значимых отклонений, по сравнению с контрольной группой, и последующее сравнение показателей является корректным. (2) Изучено изменение когнитивных функций в ходе мониторинга и записи сигналов ЭЭГ пациентов, выполняющих когнитивные тесты, с помощью оценки вызванных потенциалов и процента верных/ошибочных решений. Вследствие технических проблем, возникших при анализе большого объема данных (разнообразные по дизайну когнитивные тесты, искажение, вызванное протеканием лечения, неоднозначности в некоторых тестах верного/ошибочного решения) было решено несколько изменить подход. Для пациентов, проходящих ортодонтическое лечение, и пациентов без лечения были рассчитаны отклонения от среднего значения для вызванных потенциалов и среднее время между нажатиями кнопок на пульте на протяжении всего времени лечения. Хорошо заметно, что для пациентов без лечения изучаемые величины практически не изменяются. Тогда как у пациентов, проходящих лечение, и реакция на стимул в виде вызванного потенциала, и время, затрачиваемое на принятие решения, сильно отличаются от записи к записи. Это говорит о том, что стресс от ортодонтического вмешательства сильно влияет на когнитивные функции пациентов. В случае длительного лечения повышенное значение характеристик сохраняется, и можно сделать вывод о накоплении стрессового воздействия от ортодонтического лечения, из-за которого курс лечения необходимо скорректировать. (3) Рассмотрены две метрики рекуррентного анализа, основанные на подсчете вертикальных линий на рекуррентной диаграмме LAM, TT. Данные метрики были рассчитаны на разных этапах лечения у пациентов из группы I и схожих промежутках у контрольной группы II. На таблицах хорошо заметно, что для группы I метрики изменяются, тогда как для группы II остаются почти без изменений. Кроме того, в таблицах можно заметить два основных паттерна изменения метрик. При первом, более распространенном, метрики LAM и TT возрастают сразу после проведения ортодонтической операции, а затем возвращается к норме. То есть, стресс от ортодонтического воздействия приводит к повышению ламинарности рекуррентной матрицы, после чего в процессе лечения показатель нормализуется. При втором паттерне метрики почти не изменяются после проведения ортодонтической операции, зато заметно уменьшаются в дальнейшем. В этих случаях, похоже, стресс от длительного лечения оказывает большее воздействие, чем стресс от самого ортодонтического вмешательства. (4) Проведена объемная работа по классификации большого массива данных, полученного за время выполнения проекта. При работе с клиническими данными учитывались: степень тяжести аномалии; метод ортодонтического лечения; динамика и скорость изменений при основном лечении; выявленные проблемы в функционировании кардиоваскулярной системы; особенности психоэмоционального состояния и когнитивного статуса. Кроме того, для полученных данных о метриках рекуррентного анализа, связанных с подсчетом вертикальных и диагональных линий на рекуррентной диаграмме, была проведена кластеризация с разделением группы пациентов, проходящих ортодонтическое лечение, на кластеры по текущему моменту лечения. Кластеризация проводилась с помощью алгоритма к-средних по различным наборам признаков. Отдельно для многомерного пространства признаков метрик рекуррентного анализа, отдельно для многомерного пространства когнитивных тестов, которые были использованы в записи. (5) В ходе работы было рассмотрено большое число методов анализа физиологических сигналов. Для всех методов хорошо заметно, что для пациентов без лечения и контрольной группы с течением времени сохраняется статистическая однородность показателей, в то время как для пациентов, проходящих ортодонтическое лечение, статистическая однородность характеристик по сравнению с записями, сделанными до начала лечения, нарушается. По паттернам нарушения статистической однородности часто можно сделать вывод о том, насколько сильно влияет на пациента сама ортодонтическая операция, насколько последующая адаптация к ортодонтическому аппарату. Учет всего комплекса параметров позволит оценить и скорректировать протекание лечения, для повышения эффективности, снижения стресса, сохранения когнитивного статуса пациента. В результате выполнения данных работ были подготовлены две публикации в рецензируемых научных журналах. В течение отчётного периода члены коллектива представили доклады на XIX Всероссийской конференции молодых ученых «Наноэлектроника, нанофотоника и нелинейная физика» и X Международной конференции по когнитивной науке.