З карысцю для чалавечага здароўя

14.02.2019
Сфера навуковых інтарэсаў Святланы Уладзіміраўны Арцёменка сфарміравалася яшчэ ў студэнцкія гады, дзякуючы загадчыку кафедры інтэлектуальных інфармацыйных тэхналогій факультэта электронна-інфармацыйных сістэм БрДТУ, доктару тэхнічных навук, прафесару Уладзіміру Адамавічу Галаўко, які падахвоціў здольную дзяўчыну да праграмавання штучных нейронных сетак.
- Спачатку гэтая тэма мела тэарэтычны характар і тычылася пераважна распрацоўкі пэўных алгарытмаў, але пасля знаёмства з прафесарам кафедры неўралогіі і нейрахірургіі Беларускай медыцынскай акадэміі паслядыпломнай адукацыі доктарам медыцынскіх навук Віктарам Уладзіміравічам Еўсцігнеевым навуковая дзейнасць набыла практычную накіраванасць, - расказвае дацэнт кафедры інтэлектуальных інфармацыйных тэхналогій факультэта электронна-інфармацыйных сістэм БрДТУ кандыдат тэхнічных навук Святлана Арцёменка, якая летась абараніла дысертацыю, прысвечаную нейрасеткавым алгарытмам апрацоўкі электраэнцэфалаграм для дыягностыкі эпілепсіі.

 – Як вядома, эпілепсія – гэта хранічнае неўралагічнае захворванне рознай этыалогіі, якое характарызуецца паўторнымі прыпадкамі, што ўзнікаюць у выніку празмерных нейронных разрадаў. Эпілепсія з’яўляецца адным з найбольш распаўсюджаных нервова-псіхічных захворванняў, ад якога пакутуе каля 1% насельніцтва свету. Эфектыўнасць лячэння і прагноз залежаць ад дакладнасці і аператыўнасці выяўлення гэтага захворвання. Асноўным метадам даследавання функцыянальнай актыўнасці галаўнога мозга з’яўляецца электраэнцэфалаграфія. ЭЭГ уяўляе сабой запіс сумарнай электрычнай актыўнасці галаўнога мозга, які дазваляе меркаваць пра яго фізіялагічную спеласць, функцыянальны стан, агульнамазгавыя расстройствы і іх характар. Актыўнасць нейронаў галаўнога мозга пры эпілептычнай актыўнасці адрозніваецца ад нармальнага стану, што праяўляецца ў сігналах ЭЭГ. Але выявіць эпілептычную актыўнасць у іх даволі складана, паколькі да сённяшняга часу невядомы дакладны механізм узнікнення эпілептычных прыпадкаў.

Па словах Святланы Арцёменка, распрацавана шмат метадаў для вывучэння і аналізу сігналаў ЭЭГ з мэтай выяўлення паталагічных змен мозга ў час эпілептычных прыпадкаў. Так, для аўтаматычнага выяўлення эпілептычнай актыўнасці па сігналах ЭЭГ у асноўным выкарыстоўваюцца лінейныя (частотна-часавыя, матэматычныя і статыстычныя) метады, дзе не ўлічваецца нелінейнасць даследуемага сігналу. У медыцынскіх установах эпілепсія дыягнастуецца пераважна шляхам візуальнай інспекцыі ЭЭГ, якасць якой залежыць ад кваліфікацыі ўрача і даволі часта прыводзіць да неадэкватнага дыягназу. Пры гэтым нават вопытныя ўрачы разыходзяцца ў меркаваннях, прымаючы адзін і той жа патэрн за анамальную актыўнасць ці за артэфакт. Акрамя таго, няма аднолькавай думкі, дзе фіксаваць пачатак з’яўлення эпілептычнай актыўнасці і дзе яна завяршаецца.

- Даследаванні сігналаў ЭЭГ паказалі, што яны з’яўляюцца нестацыянарнымі і нелінейнымі, таму выкарыстанне лінейных метадаў аналізу малаэфектыўнае, - гаворыць Святлана Уладзіміраўна. – Існуе розніца ў дынамічных уласцівасцях сігналу ЭЭГ у нармальным і эпілептычным стане. Паводле сучасных уяўленняў, электраэнцэфалаграма ўяўляе сабой нелінейную хаатычную дынамічную дыссіпаціўную сістэму. Пры гэтым у хворых ЭЭГ мае больш “рэгулярны” характар, у адрозненне ад здаровых пацыентаў. Для ацэнкі такіх змен можна выкарыстоўваць тэорыю нелінейных дынамічных сістэм. Эфектыўным сродкам для аўтаматычнай дыягностыкі эпілептычнай актыўнасці з’яўляюцца нейрасеткавыя метады апрацоўкі біямедыцынскіх даных. Штучныя нейронныя сеткі дазваляюць аналізаваць нелінейныя дынамічныя сістэмы і выяўляць у іх анамаліі пры пераходзе да “рэгулярнага” характару ўчастка ЭЭГ. Дзякуючы гэтаму павышаецца якасць дыягностыкі і зніжаецца суб’ектыўнасць прымаемых рашэнняў.

У выніку праведзеных даследаванняў Святлана Арцёменка распрацавала эфектыўныя нейрасеткавыя алгарытмы аналізу сігналаў электраэнцэфалаграм для аўтаматычнага выяўлення эпілептычнай актыўнасці нейронаў галаўнога мозга. Навуковая навізна работы заключаецца ў распрацоўцы арыгінальнага падыходу для аналізу сігналаў ЭЭГ. Гэты падыход дазваляе ў аўтаматычным рэжыме без фарміравання эталонных даных класіфікаваць з дакладнасцю да 99,6% фрагменты ЭЭГ на эпілептычныя і нармальныя, а таксама вызначаць як адзінкавыя ўспышкі актыўнасці, так і эпілептычныя падзеі, якія ідуць адно за адным. Распрацаваны праграмны комплекс выяўлення эпілепсіі можна выкарыстоўваць ва ўстановах аховы здароўя для павышэння якасці дыягностыкі. Так, вынікі работы Святланы Арцёменка ўжо ўкаранёны ў дыягнастычны працэс 5-й гарадской клінічнай бальніцы Мінска. Акрамя таго, нейрасеткавыя алгарытмы даследавання хаатычных радоў выкарыстоўваюцца ў навукова-даследчай рабоце Палескага аграрнага НДІ для вывучэння даных гідралагічных характарыстык. Вынікі навуковых даследаванняў прымяняюцца і ў вучэбным працэсе на кафедры неўралогіі і нейрахірургіі Беларускай медыцынскай акадэміі паслядыпломнай адукацыі і кафедры інтэлектуальных інфармацыйных тэхналогій БрДТУ.

На рахунку Святланы Арцёменка звыш 40 навуковых публікацый і адна манаграфія. У планах – распрацоўка з Уладзімірам Галаўко і Віктарам Еўсцігнеевым праграмнага забеспячэння для выкарыстання ў клінічнай практыцы.

- Навуковая дзейнасць – гэта не толькі цудоўная магчымасць прафесійных зносін са спецыялістамі ў розных сферах, але і ўнікальная магчымасць выкарыстаць назапашаныя веды на практыцы з карысцю для здароўя людзей, - падагульняе Святлана Уладзіміраўна.

Сяргей ГРЫШКЕВІЧ.