УДК: 616.8/831.2-072

 

Задача распознавания образов для диагностики болезни Паркинсона по данным ЭЭГ

 

Ф. Н. Григорьев, Н. А. Кузнецов

Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН

 

Получена 26 января 2012 г.

 

Аннотация.  Для диагностики болезни Паркинсона определяется вектор оценок нормированной корреляционной последовательности сигнала О2-А2 ЭЭГ пациента. Построено линейное решающее правило – гиперплоскость, разделяющая множество векторов, соответствующих больным и здоровым пациентам. Проведено моделирование диагностики заболеваний по реальным данным.

Ключевые слова: диагностика, болезнь Паркинсона, оценка, нормированная корреляционная последовательность, линейное решающее правило, разделяющая гиперплоскость.

Abstarct. The vector of estimates of normalized correlation sequence for signal O2-A2 EEG patient was defined for the diagnosis of Parkinson's disease.  The linear decision rule - a hyperplane separating the sets of vectors corresponding to the patients and healthy individuals was created. The simulation of disease diagnosis in the real data was made.

Keywords: diagnosis, Parkinson’s disease, estimate, normalized correlation sequence, linear decision rule, decomposable hyperplane.