RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Journal of Computational and Engineering Mathematics // Архив

J. Comp. Eng. Math., 2018, том 5, выпуск 1, страницы 23–30 (Mi jcem110)

Computational Mathematics

Modeling of multifactor regression of the synchronization period for an individual pattern of the human brain neural network

[Моделирование многофакторной регрессии периода синхронизации головного мозга человека]

Yu. I. Koryukalova, N. S. Sof'inab, D. V. Sof'inb, N. A. Lebedevab

a LLC Neurotechnology, Chelyabinsk, Russian Federation
b South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation

Аннотация: В статье рассмотрена многофакторная модель синхронизации головного мозга человека в зависимости от внешних факторов (частота альфа-ритма, индекс альфа-ритма, межполушарная асимметрия и тип нейросети головного мозга). Все статистические данные получены при помощи прибора Нейрон-Спектр (Нейрософт, Россия) осуществляли многоканальную регистрацию ЭЭГ (электроэнцефалограмма) с 8 чашечных электродов, соединенных с ушными электродами и локализованных в соответствии с системой 10–-20. В рассмотрение были взяты 2 группы испытуемых: люди, регулярно практикующие психофизическую релаксацию (медитация), возраста 22–34 года, и люди, не практикующие психорегуляцию, возраста 22–38 лет. При тестировании построенных моделей для группы Контроль была доказана значимость всех исследуемых факторов и достигнута средняя ошибка аппроксимации 0,53%, а коэффициент детерминации показал, что 99,9% дисперсии исследуемого признака объясняется взятыми внешними факторами. Для группы ПФР (психофизическая релаксация) доказана значимость только одного из исследуемых факторов (частота альфа-ритма), поэтому для данной группы требуются дополнительные исследования для поиска более значимых внешних факторов.

Ключевые слова: многофакторная модель, синхронизации головного мозга, межполушарная асимметрия, тип нейросети головного мозга, частота альфа-ритма, индекс альфа-ритма, моделирование, электроэнцефалограмма.

УДК: 57.087

MSC: 97M10

Поступила в редакцию: 15.02.2018

Язык публикации: английский

DOI: 10.14529/jcem180103



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2026