Вейвлет-анализ электроэнцефалограмм пациентов с эпилепсией

Резюме: Изучение вейвлетных характеристик сигнала позволяет выявлять характерные закономерности в паттернах физиологических ритмов здорового человека и определять изменения в динамической сложности паттернов при возникновении различных патологических состояний. В работе показана возможность применения вейвлетных характеристик паттернов ЭЭГ (электроэнцефалограмма) для автоматического выявления эпилептиформных разрядов. Предложен метод определения частот ЭЭГ, относящихся к шумовым. Показаны возможности сжатия и фильтрации сигналов ЭЭГ. Разработана вычислительная методика анализа сигналов ЭЭГ применительно к эпилепсии.

Ключевые слова: эпилепсия, сигнал ЭЭГ, вейвлет-анализ сигналов, вейвлет Добеши, сжатие сигнала, удаление шума.

A.V. Medievsky, S.V. Kirillova, K.A. Kirillov, A.G. Zotin, K.V. Simonov

Wavelet analysis of electroencephalograms of patients with epilepsy

Summary: The study of the wavelet characteristics of the signal makes it possible to identify characteristic patterns in the patterns of physiological rhythms of a healthy person and determine changes in the dynamic complexity of the patterns in the event of various pathological conditions. The paper shows the possibility of using the wavelet characteristics of EEG patterns (electroencephalogram) for automatic detection of epileptiform discharges. A method is proposed for determining EEG frequencies related to noise. The possibilities of compression and filtering of EEG signals are shown. A computational technique for analyzing EEG signals in relation to epilepsy has been developed.

Keywords: epilepsy, EEG signal, wavelet signal analysis, Daubechies wavelet, signal compression, noise removal.

DOI: 10.34219/2078-8320-2023-14-3-13-21