Xl Туполевские чтения : всероссийская (с международным участием) молодежная научная конференция. Казань, 8-10 октября 2003 г., тезисы докладов. Т. 3

Построение векторной модели вызванных потенциалов головного мозга Е.А. Улитина Научный руководитель: Т.Ф. Щербакова, к.т.н., доцент Казанский государственный технический университет им. А.Н. Туполева В современной медицинской диагностике нашли применение различ­ ные методы анализа функционального состояния организма человека по электрическим сигналам, генерируемым органами. Поскольку сигналы электрической активности органов человека регистрируются на фоне по­ мех как физической, так и физиологической природы, возникает задача выделения информационных сигналов. Одним из наиболее распространенных видов электрических колеба­ ний, используемых для определения функционального состояния головно­ го мозга человека, являются вызванные потенциалы (ВП), представляющие собой электрические ответы головного мозга на предъявляемые стимулы. Основной проблемой регистрации ВП является сложность выделения низкоамплитудного (менее 10 мкВ) сигнала ВП головного мозга на фоне помех (отношение сигнал/шум для зрительных ВП составляет менее 1/5). Наиболее распространенным методом выделения сигнала ВП в настоящее время является метод когерентного усреднения. К основным недостаткам этого метода следует отнести большое время выделения сигнала (от 30 мин до I часа), что приводит к его искажению вследствие привыкания пациента к предъявляемы.м стимулам. Для устранения указанных недостатков предлагается использование метода нестационарной дискретной фильтрации с применением векторно­ го фильтра Калмана, с учетом, что реализации ВП имеют гауссово- марковский характер, а аддитивная помеха, регистрируемая вместе с сиг­ налом, является белым гауссовским шумом с нулевым математическим ожиданием. В этом случае векторная модель выделяемого сигнала, позво­ ляющая учитывать взаимосвязи между каналами регистрации ВП, описы­ вается разностными уравнениями сообщения и наблюдения. Метод векторной нестационарной фильтрации позволяет существенно уменьшить время выделения ВП благодаря синхронной обработке не­ скольких каналов. Кроме того, использование векторной модели, учиты­ вающей взаимосвязи между регистрируемыми реализациями ВП, позволя­ ет повысить достоверность выделения низкоамплитудных биопотенциалов головного мозга. 132