Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect
The paper describes the method for electroencephalogram (EEG) analysis based on the stochastic resonance (SR) effect. The numerical computation has provided the separation of low frequency components that fall within the δ-rhythm band. This is currently central in the neuropathology diagnostics, bec...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Вопросы атомной науки и техники |
|---|---|
| Datum: | 2021 |
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України
2021
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/195271 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect / O.I. Kharchenko, Yu.F. Lonin, L.P. Zabrodina , V.M. Kartashov // Problems of Atomic Science and Technology. — 2021. — № 4. — С. 135-137. — Бібліогр.: ХХ назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862752525792313344 |
|---|---|
| author | Kharchenko, O.I. Lonin, Yu.F. Zabrodina, L.P. Kartashov, V.M. |
| author_facet | Kharchenko, O.I. Lonin, Yu.F. Zabrodina, L.P. Kartashov, V.M. |
| citation_txt | Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect / O.I. Kharchenko, Yu.F. Lonin, L.P. Zabrodina , V.M. Kartashov // Problems of Atomic Science and Technology. — 2021. — № 4. — С. 135-137. — Бібліогр.: ХХ назв. — англ. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Вопросы атомной науки и техники |
| description | The paper describes the method for electroencephalogram (EEG) analysis based on the stochastic resonance (SR) effect. The numerical computation has provided the separation of low frequency components that fall within the δ-rhythm band. This is currently central in the neuropathology diagnostics, because the presence of low frequencies in the EEG is abnormal and bears witness to the disease. For verification, the data obtained with the use of the SR effect have been compared with the computations based on the autocorrelation function (ACF) processing. The comparison has shown their good agreement.
Наведено метод аналізу електроенцефалограм (ЕЕГ) на основі ефекту стохастичного резонансу. Чисельний розрахунок дозволив виділити низькочастотні складові, які потрапляють у смугу δ-ритму, що є актуальним у діагностиці нервових хвороб, оскільки низькі частоти в ЕЕГ є патологічними і свідчать про захворювання. Для верифікації отриманих результатів було проведено порівняльний аналіз численних розрахунків на основі ефекту стохастичного резонансу та розрахунків на основі автокореляційної функції, який показав їх гарний збіг.
Приведен метод анализа электроэнцефалограмм (ЭЭГ) на основе эффекта стохастического резонанса. Численный расчет позволил выделить низкочастотные составляющие, которые попадают в полосу δ-ритма, что является актуальным в диагностике нервных болезней, поскольку низкие частоты в ЭЭГ являются патологичными и свидетельствуют о заболевании. Для верификации полученных результатов был проведен сравнительный анализ численных расчетов на основе эффекта стохастического резонанса и расчетов на основе автокорреляционной функции, который показал их хорошее совпадение.
|
| first_indexed | 2025-12-07T21:17:06Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-195271 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1562-6016 |
| language | English |
| last_indexed | 2025-12-07T21:17:06Z |
| publishDate | 2021 |
| publisher | Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Kharchenko, O.I. Lonin, Yu.F. Zabrodina, L.P. Kartashov, V.M. 2023-12-03T16:34:40Z 2023-12-03T16:34:40Z 2021 Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect / O.I. Kharchenko, Yu.F. Lonin, L.P. Zabrodina , V.M. Kartashov // Problems of Atomic Science and Technology. — 2021. — № 4. — С. 135-137. — Бібліогр.: ХХ назв. — англ. 1562-6016 PACS: 05.45 DOI: https://doi.org/10.46813/2021-134-135 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/195271 The paper describes the method for electroencephalogram (EEG) analysis based on the stochastic resonance (SR) effect. The numerical computation has provided the separation of low frequency components that fall within the δ-rhythm band. This is currently central in the neuropathology diagnostics, because the presence of low frequencies in the EEG is abnormal and bears witness to the disease. For verification, the data obtained with the use of the SR effect have been compared with the computations based on the autocorrelation function (ACF) processing. The comparison has shown their good agreement. Наведено метод аналізу електроенцефалограм (ЕЕГ) на основі ефекту стохастичного резонансу. Чисельний розрахунок дозволив виділити низькочастотні складові, які потрапляють у смугу δ-ритму, що є актуальним у діагностиці нервових хвороб, оскільки низькі частоти в ЕЕГ є патологічними і свідчать про захворювання. Для верифікації отриманих результатів було проведено порівняльний аналіз численних розрахунків на основі ефекту стохастичного резонансу та розрахунків на основі автокореляційної функції, який показав їх гарний збіг. Приведен метод анализа электроэнцефалограмм (ЭЭГ) на основе эффекта стохастического резонанса. Численный расчет позволил выделить низкочастотные составляющие, которые попадают в полосу δ-ритма, что является актуальным в диагностике нервных болезней, поскольку низкие частоты в ЭЭГ являются патологичными и свидетельствуют о заболевании. Для верификации полученных результатов был проведен сравнительный анализ численных расчетов на основе эффекта стохастического резонанса и расчетов на основе автокорреляционной функции, который показал их хорошее совпадение. en Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України Вопросы атомной науки и техники Nonlinear processes Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect Виділення низькочастотних складових електроенцефалограми на основі ефекту стохастичного резонансу Выделение низкочастотных составляющих электроэнцефалограммы на основе эффекта стохастического резонанса Article published earlier |
| spellingShingle | Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect Kharchenko, O.I. Lonin, Yu.F. Zabrodina, L.P. Kartashov, V.M. Nonlinear processes |
| title | Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect |
| title_alt | Виділення низькочастотних складових електроенцефалограми на основі ефекту стохастичного резонансу Выделение низкочастотных составляющих электроэнцефалограммы на основе эффекта стохастического резонанса |
| title_full | Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect |
| title_fullStr | Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect |
| title_full_unstemmed | Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect |
| title_short | Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect |
| title_sort | separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect |
| topic | Nonlinear processes |
| topic_facet | Nonlinear processes |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/195271 |
| work_keys_str_mv | AT kharchenkooi separationofelectroencephalogramlowfrequencycomponentsonthebasisofthestochasticresonanceeffect AT loninyuf separationofelectroencephalogramlowfrequencycomponentsonthebasisofthestochasticresonanceeffect AT zabrodinalp separationofelectroencephalogramlowfrequencycomponentsonthebasisofthestochasticresonanceeffect AT kartashovvm separationofelectroencephalogramlowfrequencycomponentsonthebasisofthestochasticresonanceeffect AT kharchenkooi vidílennânizʹkočastotnihskladovihelektroencefalograminaosnovíefektustohastičnogorezonansu AT loninyuf vidílennânizʹkočastotnihskladovihelektroencefalograminaosnovíefektustohastičnogorezonansu AT zabrodinalp vidílennânizʹkočastotnihskladovihelektroencefalograminaosnovíefektustohastičnogorezonansu AT kartashovvm vidílennânizʹkočastotnihskladovihelektroencefalograminaosnovíefektustohastičnogorezonansu AT kharchenkooi vydelenienizkočastotnyhsostavlâûŝihélektroéncefalogrammynaosnoveéffektastohastičeskogorezonansa AT loninyuf vydelenienizkočastotnyhsostavlâûŝihélektroéncefalogrammynaosnoveéffektastohastičeskogorezonansa AT zabrodinalp vydelenienizkočastotnyhsostavlâûŝihélektroéncefalogrammynaosnoveéffektastohastičeskogorezonansa AT kartashovvm vydelenienizkočastotnyhsostavlâûŝihélektroéncefalogrammynaosnoveéffektastohastičeskogorezonansa |