ПЕНЗА, 9 октября. /ТАСС/. Ученые Пензенского государственного университета (ПГУ), используя математические методы, обнаружили, что электрические сигналы в сердце у детей с синдромом дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) отличаются от показателей у их здоровых сверстников. Впоследствии это позволит создать программу, которая поможет врачам выявлять СДВГ, что в настоящее время является затруднительным, рассказал ТАСС доктор технических наук, заведующий лабораторией биомедицинских и когнитивных технологий ПГУ Александр Тычков.
Проект реализуется в сотрудничестве с Институтом возрастной физиологии Российской академии образования (РАО) и является участником созданного в рамках нацпроекта научно-образовательного центра "Инженерия будущего".
"До сегодняшнего дня никто не занимался адаптивной автоматизированной обработкой сигналов работы сердца у детей и подростков для оценки их гиперактивности. Мы получили первые результаты при обработке электрокардиосигнала у детей с СДВГ и без него. Мы видим всплески по энергии, амплитуде, количеству эмпирических мод (метод разложения сигналов на функции - прим. ТАСС)", - отметил собеседник агентства.
Проблема определения СДВГ у ребенка
По разным данным, СДВГ страдают около 5-10% детей школьного возраста. У большинства из них характерные симптомы - невнимательность, гиперактивность и импульсивность - сохраняются в подростковом и зрелом возрасте. В настоящее время врачи ставят диагноз, используя оценочные шкалы из руководства по диагностике и статистике психических расстройств и Международной классификации болезней, это делает диагностику трудоемким процессом для врачей.
В своей работе пензенские ученые использовали данные ЭКГ, взятые у школьников одной из московских школ, а также показатели движения их глаз при чтении текста. "Выборка состояла из более чем 50 детей младшего школьного возраста. Мы декомпозировали результаты ЭКГ, разложили их на составляющие с разными частотами и амплитудами", - пояснил ТАСС студент шестого курса кафедры "Радиотехника, радиоэлектронные системы и комплексы" Артем Назарычев, занятый в проекте.
В дальнейшем исследователи планируют увеличить выборку пациентов, чтобы подтвердить свои выводы, а также использовать искусственный интеллект для анализа данных ЭКГ. "Врач и физиолог видят лишь сам сигнал - синусоиду, но не могут знать, что скрывается в частотных или энергетических областях, если этот сигнал разложить на внутренние составляющие. Благодаря математике мы можем увидеть новые скрытые параметры, которые можно обрабатывать автоматически и получать цифровые значения, они могут быть посчитаны на каждом сигнале работы сердца у каждого испытуемого", - отметил Тычков.
По его словам, итогом проекта станет программное решение, которое можно будет использовать на компьютере врача или детского физиолога для дополнительной оценки состояния ребенка при принятии врачебного решения.
