DOI
10.34229/KCA2522-9664.26.1.12
УДК 519.63; 519.64
М.Р. ПЕТРИК
Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя,
Тернопіль, Україна,
mykhaylo_petryk@tntu.edu.ua
М.В. БАЧИНСЬКИЙ
Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя,
Тернопіль, Україна,
mbachynskyi@gmail.com
О.М. ХІМІЧ
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
khimich505@gmail.com
Д.С. БІЩАК
Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя,
Тернопіль, Україна,
dmytro_bishchak2806@tntu.edu.ua
А.-П. ЛЕГРАНД
Дослідницький університет Парижу (Universite l’ESPCI Paris-PSL), Париж, Франція,
andre-pierre.legrand@espci.fr
ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ЦИФРОВОГО АНАЛІЗУ
МУЛЬТИСЕНСОРНИХ КОГНІТИВНИХ ВПЛИВІВ EEG-СИГНАЛІВ
У ВИПАДКУ НЕВРОЛОГІЧНИХ РОЗЛАДІВ ОРГАНІЗМУ ЛЮДИНИ
Анотація. Розроблено нову методологію — гібридну математичну модель цифрового аналізу когнітивних впливів мультисенсорної мережі ЕЕG-нейросигналів вузлів кори головного мозку (КГМ) на анормальні неврологчні стани поведінки людини. Реалізовано матричний алгоритм для визначення показників мультисенсорного впливу EEG-нейросигналів на амплітудно-частотні характеристики тремору кінцівки руки пацієнта. Розроблено програмний комплекс цифрової діагностики нейропсихічних розладів, що дає змогу здіснювати швидку уточнену комп’ютерну діагностику нейророзладів, отриманих унаслідок бойових і техногенних травм, неврозахворювань, а також виявляти уражені ділянки КГМ та підбирати ефективні своєчасні методи лікування для відновлення нормального неврологічного стану пацієнта.
Ключові слова: тремор, анормальні неврологічні рухи, архітектура програмного забезпечення, комп’ютерне моделювання, математична модель, цифрова медична діагностика, комп’ютерна діагностика, мультисенсорний зворотний невровплив когнітивних сигналів, електроенцефалографія, електроенцефалографічний сигнал, інформаційна система, набори даних, часові ряди, алгоритм, об’єктно-орієнтоване програмне забезпечення, адаптивна система, цифрова платформа.
повний текст
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- 1. Global, regional, and national burden of 12 mental disorders in 204 countries and territories, 1990–2019: А systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. The Lancet Psychiatry. 2022. Vol. 9, N 2. Р. 137–150. https://doi.org/10.1016/S2215-0366(21)00395-3.
- 2. Matzilevich E.U., Daniel P.L., Little S. Towards therapeutic electrophysiological neurofeedback in Parkinson’s disease. Parkinsonism & Related Disorders. 2024. Vol. 121. Article number 106010. https://doi.org/10.1016/j.parkreldis.2024.106010.
- 3. Jenei A.Z., SztahЛ D., Valїlik I. Recognition analysis of spiral and straight-line drawings in tremor assessment. Biomedical Engineering/Biomedizinische Technik. 2025. Vol. 70, N 2. Р. 147–156. https://doi.org/10.1515/bmt-2023-0080.
- 4. Bichsel O., Imbach L., Gassert R. Opportunities and challenges for deep brain stimulation electrode-guided neurofeedback for symptom mitigation in neurological and psychiatric disorders. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 2025. Vol. 22, N 1. Article number 166. https://doi.org/10.1186/s12984-025-01701-0.
- 5. Owolabi M.O., Leonardi M., Bassetti C. et al. Global synergistic actions to improve brain health for human development. Nature Reviews Neurology. 2023. Vol. 19, N 6. Р. 371–383. https://doi.org/10.1038/s41582-023-00808-z.
- 6. Grnder G., Brand M., Mertens L.J. et al. Treatment with psychedelics is psychotherapy: beyond reductionism. The Lancet Psychiatry. 2024. Vol. 11, N 3. Р. 231–236. https://doi.org/10.1016/S2215-0366(23)00363-2.
- 7. Kohl S.H., Mehler D.M., Lhrs M. et al. Corrigendum: The potential of functional near-infrared spectroscopy-based neurofeedback — a systematic review and recommendations for best practice. Frontiers in Neuroscience. 2022. Vol. 16. Article number 907941. https://doi.org/10.3389/fnins.2022.907941.
- 8. Klein F., Kohl S.H., Lhrs M., Mehler D.M., Sorger B. From lab to life: challenges and perspectives of fNIRS for haemodynamic-based neurofeedback in real-world environments. Philosophical Transactions of the Royal Society B. 2024. Vol. 379, N 1915. Article number 20230087. https://doi.org/10.1098/rstb.2023.0087.
- 9. Abdulbaki A., El Masri J., Ghazi M. et al. Efficacy of deep brain stimulation for obsessive-compulsive disorder: Umbrella review and updated meta-analysis. Psychiatry Research. 2025. Vol. 351. Article number 116651. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2025.116651.
- 10. Hellrung L., Kirschner M., Sulzer J. et al. Analysis of individual differences in neurofeedback training illuminates successful self-regulation of the dopaminergic midbrain. Nature: Communications Biology. 2022. Vol. 5, N 1. Article number 845. https://doi.org/10.1038/s42003-022-03756-4.
- 11. Peng Y., Ma C., Li M. et al. Intelligent devices for assessing essential tremor: a comprehensive review. Journal of Neurology. 2024. Vol. 271, N 8. Р. 4733–4750. https://doi.org/10.1007/s00415-024-12354-9.
- 12. Wolpaw J.R. Making brain-computer interfaces as reliable as muscles. Journal of Neural Engineering. 2025. Vol. 22. Article number 043001. https://doi.org/10.1088/1741-2552/addd47.
- 13. He S., Mostofi A., Syed E. et al. Subthalamic beta-targeted neurofeedback speeds up movement initiation but increases tremor in Parkinsonian patients. Elife. 2020. Vol. 9. Article number e60979. https://doi.org/10.7554/eLife.60979.
- 14. Longardner K., Satpathy Y., Litvan I., Haubenberger D. Impact of clinical neurophysiological assessment on diagnosis and management of tremor disorders. Clinical Neurophysiology Practice. 2025. Vol. 10. Р. 188–201. https://doi.org/10.1016/j.cnp.2025.05.003.
- 15. Legrand A.P., Rivals I., Richard A. et al. New insight in spiral drawing analysis methods — Application to action tremor quantification. Journal of Clinical Neurophysiology. 2017. Vol. 128, N 10. Р. 1823–1834. http://dx.doi.org/10.1016/j.clinph.2017.07.002.
- 16. Longardner K., Shen Q., Tang B. et al. An algorithm for automated measurement of kinetic tremor magnitude using digital spiral drawings. Digital Biomarkers. 2024. Vol. 8, N 1. Р. 140–148. https://doi.org/10.1159/000539529.
- 17. Mulroy E., Erro R., Bhatia K.P., Hallett M. Refining the clinical diagnosis of Parkinson’s disease. Parkinsonism & Related Disorders. 2024. Vol. 122. Article number 106041. https://doi.org/10.1016/j.parkreldis.2024.106041.
- 18. Ali S.M., Arjunan S.P., Peters J. et al. Wearable sensors during drawing tasks to measure the severity of essential tremor. Scientific Reports. 2022. Vol. 12, N 1. Article number 5242. https://doi.org/10.1038/s41598-022-08922-6.
- 19. Wang Y., Yang J., Cai M. et al. Application of optimized convolutional neural networks for early aided diagnosis of essential tremor: automatic handwriting recognition and feature analysis. Medical Engineering & Physics. 2023. Vol. 113. Article number 103962. https://doi.org/10.1016/j.medengphy.2023.103962.
- 20. Kim H.J., Jang H., Kim H.J., Na D.L., Yoon J.H. Kinematic characteristics in patients with subcortical vascular cognitive impairment: А quantitative analysis of digitized spiral drawing metrics. Scientific Reports. 2025. Vol. 15, N 1. Article number 3955. https://doi.org/10.1038/s41598-025-88604-1.
- 21. Angelini L., Paparella G., Bologna M. Distinguishing essential tremor from Parkinson’s disease: clinical and experimental tools. Expert Review of Neurotherapeutics. 2024. Vol. 24, N 8. Р. 799–814. https://doi.org/10.1080/14737175.2024.2372339.
- 22. Ishii N., Mochizuki Y., Shiomi K., Nakazato M., Mochizuki H. Spiral drawing: Quantitative analysis and artificial-intelligence-based diagnosis using a smartphone. Journal of the Neurological Sciences. 2020. Vol. 411. Article number 116723. https://doi.org/10.1016/j.jns.2020.116723.
- 23. Rajan R., Anandapadmanabhan R., Nageswaran S. et al. Automated analysis of pen-on-paper spirals for tremor detection, quantification, and differentiation. Annals of Movement Disorders. 2023. Vol. 6, N 1. Р. 17–25. https://doi.org/10.4103/aomd.aomd_50_22.
- 24. Lupenko S., Petryk M., Legrand A.P., Khimich O. High-performance technologies of modeling and identification of complex multi-component systems and processes. Studies and Monographs. z.594. OpolБ, Poland: Scientific Publishing of University Politechnika Opolska, 2024. 202 p.
- 25. Petryk M., Gancarczyk T., Khimich O. Methods of mathematical modeling and identification of complex processes and systems on the basis of high-performance calculations (neuro- and nanoporous feedback cyber systems, models with sparse structure data, parallel computations). Bielsko-Biala, Poland: Scientific Publishing University of Bielsko-Biala, 2021. 194 p.
- 26. Петрик М.Р., Чикрий А.А., Мудрик И.Я. Методы моделирования и идентификация параметров неоднородных анормальных неврологических движений в многокомпонентных нейробиосистемах с когнитивными обратными связям. Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики». 2021. № 3. С. 18–33.