«Мы регистрируем работу сердца – электрокардиограмма, мозга – энцефалограмма – и речевые сигналы пациента. Состояние психики человека влияет на эти показатели, и с помощью математического анализа мы можем выявить определенные признаки, свидетельствующие о психическом расстройстве. Несмотря на обилие существующих в медицинской практике индикаторов пограничных психических расстройств, все они обладают низкой точностью и подвержены воздействию помех. Мы разработали новые способы определять, какие параметры медицинских сигналов информативно значимы для диагностики психогенных состояний, и предложили методику оценки на основе трех видов сигналов. Наша методика позволила обнаружить ряд неизвестных ранее признаков, соответствующих пограничному расстройству», – рассказал заместитель директора Научно-исследовательского института фундаментальных и прикладных исследований, кандидат технических наук Александр Тычков.
Ученые выяснили, какие изменения давления, частоты сердечных сокращений, ритмов работы мозга, скорости и тона речи, а также других показателей характерны для расстройств психики. Они использовали современные математические методы цифровой обработки сигналов и программирование в средах Matlab и Labview на базе регионального центра технологий National Instruments и научно-технологической лаборатории биомедицинских и когнитивных технологий Пензенского государственного университета. При проведении исследований использовалось сертифицированное медицинское диагностическое оборудование клиник, на базе которых проведены исследования на людях: ГБУЗ ОПБ имени К.Р. Евграфова, МСЧ МВД России по Пензенской области и медицинском центре ООО «Здоровье».Метод, основанный на нескольких показателях, обеспечивает большую точность при обнаружении психических расстройств. Объективные данные, на которые смогут опираться врачи при постановке диагноза, повысят его достоверность. Также разработка позволит находить новые неспецифические признаки порогового состояния психики и тем самым улучшать диагностику. Методика уже применяется в медицинских учреждениях Пензы.В дальнейшем ученые планируют создать систему (устройство) оценки психофизического состояния здоровья человека, которая позволит регистрировать исследуемые медицинские сигналы, осуществлять их анализ и формировать предварительное заключение с последующим оповещением пациента и врача о возможном наступлении критического состояния психического здоровья.
Текст: РНФ
Improved CEEMDAN Based Speech Signal Analysis Algorithm for Mental Disorders Diagnostic System: Pitch Frequency Detection and Measurement
Alan K. Alimuradov, Alexander Yu. Tychkov, Andrey V. Kuzmin, Pyotr P. Churakov, Alexey V. Ageykin and Galina V. Vishnevskaya International Journal of Embedded and Real-Time Communication Systems (IJERTCS)DOI: 10.4018/IJERTCS.2019010102