Исследование пространственной синхронности вызванной биоэлектрической активности мозга человека на акустические стимулы методом вейвлет-анализа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.03.01, кандидат биологических наук Романов, Андрей Сергеевич

• Романов, Андрей Сергеевич
• кандидат биологических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат биологических наук Романов, Андрей Сергеевич

Список сокращений.

Введение.

Актуальность проблемы.

Цели и задачи исследования.

Научная новизна.

Теоретическая и практическая значимость.

Апробация работы.

Публикации.

Объем и структура диссертации.

Глава 1. Обзор литературы.

1.1 Вызванные потенциалы мозга человека.

1.1.1 Сущность метода синхронного накопления и усреднения.

1.1.2 Классификации ВП.

1.1.3 Акустические (слуховые) ВП или АВП.

1.1.4 Эндогенные ВП.

1.1.5 Когнитивные ВП, методика oddball paradigm, выделение ВП на значимые опознаваемые события.

1.1.6 "Пассивная" модификация методики oddball paradigm.

1.1.7 Компонент N100.

1.1.8 Компонент N200.

1.1.9 Компонент Р300.

1.1.10 Локализация источника компонента РЗОО.

1.2 Традиционные методы оценки ВП.

1.2.1 Амплитудно-временной анализ ВП.

1.2.2 Топографическое картирование.

1.2.3 Синхронность биопотенциалов.

1.2.4 Корреляционный анализ.

1.2.5 Фазовая синхронизация.

1.2.5 Когерентный анализ.

1.3 Применение вейвлет анализа в оценке характеристик биопотенциаловЗЗ

1.3 Основы вейвлет-анализа и его преимущества в оценке коротких реактивный изменений биопотенциалов.

1.3.1 Основные положения вейвлет-анализа.

1.3.2 Примеры базисных вейвлетов.

1.3.3 Вейвлет Морле.

1.3.4 Интегральный коэффициент вейвлет-синхронности.

1.3.5 Вейвлет-мощность.

1.3.6 Вейвлет-когерентность.

1.4 Обоснование целей задачи.

Глава 2. Материалы и методы исследования.

2.1 Характеристика испытуемых.

2.2 Разработка методов оценки и анализа АВП на простые звуковые стимулы.

2.2.1 Предобработка сигналов. Улучшение соотношения сигнал/шум.

2.2.2 Определение временных интервалов для покомпонентного анализа АВП на простые звуковые стимулы.

2.2.3 Расчет и отображение ИКВС.

2.2.4 Модификация метода расчета ИКВС и его суть.

2.2.5 Сравнение показателя ИКВС со стандартными методами оценки сходства сигналов.

2.2.6 Определение случайной величины синхронности.

2.2.7 Статистические внутри- и межгрупповые сопоставления ИКВС.

2.2.8 и-критерий Манна-Уитни.

2.2.9 Множественная проверка гипотез.

2.3 Разработка методики расчета ИКВС фона.

2.4 Методы оценки и анализа компонентов АВП в исследованиях эффектов ритмической транскраниальной магнитной стимуляции в норме.

2.5 Оценки и анализ биоэлектрических ответов на простые звуковые стимулы при малом числе усреднений.

2.6 Методы оценки и анализа биоэлектрических ответов на сложные звуковые стимулы.

РЕЗУЛЬТАТЫ ПРИМЕНЕНИЯ РАЗРАБОТАННОГО АЛГОРИТМА К ИССЛЕДОВАНИЮ БИОЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ И ИХ

ОБСУЖДЕНИЕ.

Глава 3. Анализ синхронности усредненных АВП на простые стимулы.

3.1 Покомпонентная оценка ИКВС АВП у здоровых испытуемых.

3.2 Покомпонентная оценка ИКВС АВП у пациентов с посттравматическим угнетением сознания.

Глава 4. Анализ возможных перспективных направлений применения разработанною метода в изучении биоэлектрических реакций головного мозга.;.

4.1 Использование ИКВС длиннолатентных компонентов АВП в исследованиях эффектов ритмической трапскраниальнсй магнитной стимуляции.

4.2 Анализ синхронности вызванной биоэлектрической активности при малом числе усреднений.

4.3 Идентификация топографических паттернов синхронизации, специфичных для определенных видов церебральной деятельности.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование пространственной синхронности вызванной биоэлектрической активности мозга человека на акустические стимулы методом вейвлет-анализа»

Актуальность проблемы

Анализ характера и системной организации церебральных реакций на внешние воздействия способствует адекватной оценке функциональных и адаптивных возможностей человека в норме и патологии.

Общеизвестна значимость и информативность методики вызванных потенциалов (ВП). Они представляют собой кратковременные изменения электрической активности головного мозга, возникающие в ответ на сенсорную стимуляцию различной модальности. Амплитуда единичных ВП настолько мала, что они практически не выделяются из фоновой ЭЭГ. Поэтому для их выявления используется метод суммации и усреднения (когерентного накопления с синхронизацией от момента подачи стимула) ответов мозга на большое число (от десятков до сотен) стимулов с помощью специализированных приборов. Усредненный ВП представляет собой полифазный комплекс, отдельные компоненты которого имеют определенные амплитудные соотношения и значения пиковой латентности. Обычные сенсорные ВП позволяют осуществлять объективную сенсометрию, а также выявлять органические поражения разных отделов соответствующей сенсорной системы по изменениям амплитуды или латентности отдельных компонентов. Если ранние компоненты ВП (до 50 мсек) в большей мере отражают физические свойства стимула, то поздние -условия его обработки.

К числу признанных информативных индикаторов высшей нервной деятельности человека в норме и патологии относят длиннолатентные (когнитивные) компоненты акустического вызванного потенциала (АВП) с латентностью более 50 мс [Наатанен Р с соавт., 2003; Гнездицкий В.В., 1997; Голимбет В.Е. с соавт., 2010; Когсгак Р еХ а1, 2012]. При этом компонент N100 (с пиковой латентностью на интервале 70-120 мс) рассматривается преимущественно как коррелят непроизвольного внимания. N200 (200-25Оме) - как переход от непроизвольного восприятия к произвольному. А Р300 (250-500мс) - рассматривают в связи с произвольным вниманием [Гнездицкий В.В., 1997; Наатанен Р., 1998; Alho К. Et al, 1999; Gray Н.М. et al, 2004; Petel S.H. et al, 2005].

Традиционная оценка вызванных потенциалов включает выявление позитивных и негативных пиков, их амплитудно-временную характеристику, топографическое картирование и определение локализации эквивалентных дипольных источников, реже - частотный Фурье-анализ [Гнездицкий В.В. и Шамшинова A.M., 2001]. Вместе с тем в научных школах М.Н. Ливанова [Ливанов М.Н., 1972] и B.C. Русинова [Русинов B.C.,1987; Русинов B.C. с соавт., 1975] в качестве важнейшего показателя интегративной деятельности мозга была определена синхронизация биопотенциалов, оцениваемая на основе корреляционного или когерентного анализа. В ходе многочисленных исследований было установлено, что нормальное функционирование мозга здорового человека характеризуется сбалансированной структурой межцентральных отношений и оптимальным уровнем сочетанности биопотенциалов, нарушаемых при церебральной патологии [Русинов B.C., 1987; Болдырева Г.Н. с соавт., 2003; Гриндель О.М., 1980; Иванов Л.Б., 2011; Шарова Е.В. с соавт., 2009; Мисюк Н.Н., 2011 и др.].

Особого внимания заслуживает выявленная информативность показателя когерентности ЭЭГ в оценке текущего состояния и прогнозирования его динамики у пациентов с длительным угнетением сознания после тяжелой черепно-мозговой травмы [Гриндель О.М., 1985; Гриндель О.М., 1988; Иванов Л.Б. с соавт., 2009; Шарова Е.В., 2004; Шарова Е.В., с соав., 2008], лечение которых представляет актуальную медико-социальную проблему.

Следует отметить, что в ряде исследований у пациентов с посттравматическим угнетением сознания была показана значимость анализа амплитудно-временных и топографических особенностей длиннолатентных компонентов АВП (прежде всего, РЗОО) [Герит Ж.М., 1999; Окнина Л.Б. с соавт., 2006; Окнина Л.Б. с соавт, 2011; Шарова Е.В. с соавт., 1998; Шарова Е.В. с соавт., 2008; Cavinato М et al, 2012; Friedman D et al, 2011]. Вместе с тем, представляющаяся перспективной, оценка их пространственной синхронизации на основе традиционного Фурье-анализа затруднена малой длительностью процесса. Имея лучшее, по сравнению с Фурье-методом, временное разрешение, вейвлет-анализ позволяет рассчитывать разные формы синхронизации вызванной биоэлектрической активности. Исследования по оценке синхронности ВП, в особенности усредненных, единичны. Они касаются по большей части оценки кратковременных фрагментов ЭЭГ [Николаев А.Р. с соавт., 2000; Nikolaev A.R. et al, 2005; Teplan M et all. 2009]. В связи с этим развитие данного методического подхода видится перспективным и актуальным.

В настоящей работе предложен новый метод для расчета синхронности поведения коротких биологических сигналов (в частности, отдельных компонентов усредненных ВП), основанный на аппарате вейвлет-анализа, и проведен клинико-физиоло! ичсский анализ результатов применения метода. Принципиально новым является способ оценки синхронности по интегральному коэффициенту вейвлет-синхронности (ИКВС), который отображает согласованность поведения фаз двух сигналов, что в свою очередь для сигналов ВП коррелирует с величиной сдвига пиков одинаковых компонентов двух сигналов ВП в разных отведениях друг относительно друга.

Цели и задачи исследования

Цель работы состояла в разработке метода оценки синхронности кратковременных биоэлектрических сигналов мозга на основе вейвлет-анализа, а также в оценке возможностей применения такого подхода для анализа разных форм кратковременных реактивных изменений ЭЭГ на акустические стимулы разной сложности в норме и при посттравматическом угнетении сознания.

В число задач работы входили:

1) Разработка, отладка и применение программного аппарата для количественной оценки и визуализации величин показателя вейвлет-синхронности отдельных длиннолатентных компонентов АВП (методическая задача).

2) Разработка методических подходов к статистическому сопоставлению показателей вейвлет-синхронности АВП с фоновыми характеристиками, а также вейвлет-синхронности АВП при разных состояниях внимания (методическая задача).

3) Покомпонентный анализ синхронности АВП в норме и при посттравматическом угнетении сознания на основе разработанного программного аппарата ее визуализации и количественной оценки.

4) Применение разработанного подхода к анализу синхронности реактивных изменений ЭЭГ на простые и сложные акустические стимулы при малом числе усреднений.

Научная новизна

В настоящей работе пространственная синхронность оценивается на сравнительно коротких интервалах времени (-100 мс), что стало возможным благодаря привлечению метода вейвлет-анализа. Новизна предлагаемого подхода заключается в адаптации существующего метода вейвлет-анализа для оценки столь малых изменений в сигналах, как сдвиги фазы отдельных пиков. Это достигается при помощи усовершенствования формулы расчета вейвлет-фазы сигнала, что является принципиальной новизной настоящей работы.

Впервые такой подход применен к покомпонентному анализу усредненных АВП. Были впервые получены опорные нормативные показатели и выявлены их изменения при посттравматическом угнетении сознания. Принципиальные методические новации работы заключаются также 1) в сопоставлении показателей синхронности ВП с реализациями фона, усредненными в случайном порядке (как развитие идеи И.Н. Пигарева - [Levichkina E.V. et al, 2006; Pigarev I. N., 2004]; 2) в оценке случайной составляющей фоновой и реактивной синхронизации - по методу, разработанному в лаборатории А.Я.Каплана [Каплан А.Я., 1999, Kaplan A.Ya., 2005].

Теоретическая и практическая значимость

Работа вносит значимый вклад в изучение характеристики синхронности коротких реализаций биопотенциалов как информативного показателя интегративной деятельности головного мозга.

Применение разработанного в настоящей работе подхода к покомпонентному анализу синхронности АВП позволило выявить ряд новых фактов, касающихся системной организации мозга на разных этапах переработки слуховой информации в норме. Выявленные различия покомпонентной топографии паттерна синхронности при прослушивании звуков и счете значимых отражают специфику типа внимания (непроизвольное или произвольное) и могут выступать в качестве их маркеров.

Выявлены выраженные и статистически значимые отличия от нормы покомпонентной топографии ИКВС АВП у пациентов с посттравматическим угнетением сознания в форме мутизма. Причем, обнаруженные различия между пациентами с обратимой и хронической формами угнетенного состояния, могут иметь важное диагностическое значение.

Показана также эффективность применения нашего подхода для анализа покомпонентной синхронности АВП при различных лечебных воздействиях - на примере ритмической транскраниальной магнитной стимуляции.

Выявленные специфические особенности топографии синхронности ЭЭГ, сопровождающие разные формы оценки информации (логической или эмоциональной) указывает на возможную перспективность привлечения метода к задачам "интерфейс мозг-компьютер".

Апробация работы

Результаты работы были доложены на Конференциях Молодых ученых в ИВНД и НФ РАН (Москва, 2008, 2009 и 2010 г.г.); II Всероссийской научно-практической конференции «Количественная ЭЭГ и нейротерапия» (Санкт-Петербург, 2009 г.); XXI съезде Физиологического общества им. Павлова (Калуга, 2010 г.); Научной сессии НИЯУ МИФИ-2011 (Москва); XIX международной конференции "Новые информационные технологии в медицине, биологии, фармакологии и экологии" (Украина, Гурзуф, 2011 г.); Всероссийской конференции "Функциональная диагностика-2011" (Москва); IV Европейском Конгрессе по клинической нейрофизиологии (Италия, Рим, 2011 г.); IX Всемирном Конгрессе по нейротравме (Великобритания, Эдинбург, 2012г.); на Третьей Международной Конференции "Фундаментальные и прикладные аспекты восстановления сознания после травмы мозга: междисциплинарный подход (Москва, 2012); на 16 Всемирном Конгрессе по Психофизиологии (ЮР), (Пиза, Италия , 2012).

Публикации

Основное содержание диссертации отражено в 13 печатных работах, в их числе 5 статей в рецензируемых журналах из списка ВАК.

Объем и структура диссертации

Заключение диссертации по теме «Физиология», Романов, Андрей Сергеевич

Выводы

1) Разработан информативный метод сравнительной статистической оценки изменений вейвлет-синхронности длиннолатентных компонентов АВП по сравнению с фоном или разными состояниями внимания на основе непараметрического критерия Манна-Уитни с визуализацией результатов.

2) В группе здоровых испытуемых показано достоверное (р < 0,01) увеличение ИКВС всех длиннолатентных компонентов АВП по сравнению с фоном, а также при счете по сравнению с прослушиванием звуков. Выявлены специфические особенности топографии ИКВС АВП при разных состояниях внимания: переход латерализации ИКВС с право (N100) - на левополушарную (N200 и Р300), а также усиление межполушарной синхронности компонента N200, связанного с осознанием, при счете относительно прослушивания.

3) Показана эффективность применения этого метода при оценке усредненных ответов на фоне применения лечебных воздействиях, таких как транскарниальная ритмическая магнитная стимуляция лечебной направленности.

4) Применение метода для анализа динамики формирования суммарного ответа (малое число усреднений) позволяет проследить последовательность включения определенных отделов полушария в процессе переработки слуховой информации.

5) Покомпонентная оценка ИКВС усредненного АВП у пациентов с посттравматическим угнетением сознания в форме мутизма выявило характерные для этого состояния особенности пространственной синхронности компонента N200: наблюдаемое в норме усиление межполушарной вейвлет-синхронности и преимущественное снижение при бессознательном состоянии. Т.к. N200 связывают с осознанием стимула, то, возможно, этот феномен может выступать в качестве маркера процесса осознания.

6) Выявленные покомпонентные особенности направленности изменений и топографии ИКВС усредненного АВП в группах с обратимым и хроническим постгравматическим угнетением сознания могут иметь прогностическое значение.

7) Показана информативность оценки ИКВС усредненной вызванной активности на сложные музыкальные стимулы. Паттерны топографии изменений ИКВС отличаются в ситуациях логического и эмоционального восприятия: узнавание (неузнавание) песни или инструментальной мелодии сопряжено с изменениями связей правой височной области и задневисочной областей, в то время как отношение к этим стимулам (понравилось - не понравилось) сопряжено с диффузными изменениями диагональных межполушарных связей.

Заключение

Обеспечение адекватных реакций на внешние воздействия является одной из основных функций центральной нервной системы. Анализ характера и системной церебральной организации этих реакций позволяет оценить функциональные и адаптивные возможности головного мозга человека в норме и патологии. Это бывает особенно важным (но и сложным) в условиях нарушенного (угнетенного) сознания у больных с разными формами церебральной патологии, при отсутствии с ними речевого контакта. Именно анализ внешних (вегетативных, двигательных, поведенческих) проявлений больного на изменения окружающей среды позволяет невропатологам и психиатрам описывать и классифицировать формы нарушения сознания и психической деятельности, а также стадии их восстановления при разных формах патологии, включая церебральную [ТеаБсЫе О. & а1.,1979; Коновалов А.Н. с соавт.,1985; ОЫа Т. й а1.,1975; Доброхотова Т.А. с соавт., 1985; Зайцев О.С., 1993].

Развитию данного направления нейрофизиологических исследований может способствовать расширение методических подходов, способствующих более полной оценке реактивных изменений биоэлектрической активности разной длительности и разного типа: кратковременных усредненных, кратковременных неусредненных единичных, долговременных. На решение именно этих проблем была направлена настоящая работа.

В ней был разработан метод, включающий в себя несколько этапов:

1) оценка интервалов компонентов АВП;

2) расчет показателя ИКВС для выделенных компонентов АВП на основе вейвлет-анализа;

3) статистические межгрупповые сравнения показателей ИКВС на основе непараметрического критерия Манна-Уитни.

Предложенная методика в целом продолжает традиции отечественной физиологической школы по оценке межцентральных связей как важнейшей характеристики деятельности мозга человека и животных. В последние годы представления о синхронизации как отражении реально существующих функциональных связей головного мозга (brain connections) находит все большее распространение в зарубежных и российских исследованиях, так как они подтверждаются экспериментальными и клиническими работами с применением fMRI, а также клиническими исследованиями с использованием метода транскраниальной магнитной стимуляции.

В нашей работе пространственная синхронность оценивается на сравнительно коротких интервалах времени (~100 мс), что стало возможным благодаря привлечению метода вейвлет-анализа. Новизна предлагаемого подхода заключается в адаптации этого метода для оценки столь малых изменений в сигналах, как сдвиги фазы отдельных пиков. Это достигается при помощи усовершенствования формулы расчета вейвлет-фазы сигнала (см. формулу 2.2), что является принципиальной новизной настоящей работы.

К числу методических новаций paooibi можни сплести также.

1) оценку усредненных показателей ИКВС фона (как развитие идеи И.Н. Пигарева - [Levichkina E.V. et al, 2006; Pigarev I. N., 2004]). Эта идея заключается в том, что вызванную активность на любые стимулы следует сравнивать не только с другими реактивными изменениями (что традиционно), но и с особенностями фона. Для этого мы усредняли фоновые отрезки по меткам, разбросанным в случайном порядке;

2) оценку случайной составляющей фоновой и реактивной синхронности по методу, разработанному в лаборатории А .Я. Каплана [Каплан А .Я., 1999, A.Ya. Kaplan, 2005];

Применение разработанного подхода к покомпонентному анализу синхронности АВП позволило выявить ряд новых фактов, касающихся системной организации мозга человека на разных этапах переработки слуховой информации в норме. Причем, обнаруженные различия в покомпонентной топографии паттерна синхронности при прослушивании звуков и счете значимых могут служить, по нашему мнению, маркером типа внимания (непроизвольное или произвольное).

Выявлены выраженные и статистически значимые отличия от нормы покомпонентной топографии ИКВС АВП у пациентов с посттравматическим угнетением сознания в форме мутизма. Причем, различия, обнаруженные между пациентами с обратимой и хронической формами этого состояния, могут иметь важное диагностическое значение.

Показана также эффективность применения нашего подхода для анализа покомпонентной синхронности АВП при различных лечебных воздействиях - на примере изменений при ритмической транскраниальной магнитной стимуляции.

Наконец, на отдельных примерах показана возможность привлечения данного подхода к оценке реактивных изменений ЭЭГ на коротких отрезках времени. Это способствует изучению динамики формирования реактивных перестроек моли на различные внешние или внутренние события в норме и патологии, делая разрабатываемый метод перспективным для психофизиологии и клинической нейрофизиологии.

Так, например, у здоровых испытуемых были выявлены специфические особенности топографии синхронности ЭЭГ, сопровождающие разные формы оценки информации (узнал - не узнал, нравится - не нравится) указывает на возможную перспективность привлечения метода к задачам "интерфейс мозг-компьютер". Т.к. по нашему мнению традиционно используемый для анализа в данной области показатель амплитуды или мощности сигнала, как характеристика обработки информации, явно недостаточно особенно при разных патологиях. А показатель вейвлет-синхронности является более информативным для такого рода задач.

С одной стороны, разработанный нами подход и полученные на его основе данные соответствует представлениям С^ат, работающего на моделях нейронных сетей, согласно которым в норме и патологии (болезни Паркинсона и Альцгеймера) на разные стимулы могут активироваться разные нейронные сети, при этом количество сетей в патологии меньше [ВоБша I. е1 а1., 2009; ЗтЬя Ь.Ь. е1 а1, 2011]. Другими словами, получаемые нами показатели вейвлет-синхронности, различающиеся у здоровых людей и пациентов с посттравматическим угнетением сознания на идентичные стимулы, могут адекватно отражать особенности формирования нейронных сетей мозга, необходимых для определенных видов деятельности.

Другим объяснением различий ИКВС в норме и патологии может быть предположение о том, что функциональная система генерации каждого компонента АВП состоит из нескольких разных источников, и состав ее может быть разным в норме и патологии. Это объясняет наличие задержек сигналов по фазе, и, соответственно, отличия от 1 значений ИКВС, а также неидентичность топографии ИКВС в норме и при патологии. Такие представления подтверждаются более ранними исследованиями сжвиьалсишыА дипольных источников РЗОО АВП в норме и при посттравматическом угнетении сознания [Шарова Е.В. с соавт., 1998; Окнина Л.Б. с соавт.,2001, 2006]. В них было показано, что если в норме в генерацию РЗОО вовлечены корковые, стволовые и лимбические образования, то у больных с угнетением сознания уменьшается доля участия в ответе стволовых и лимбических структур. Эти данные, наряду с такими изменениями РЗОО, как уменьшение полуволны и упрощение формы, свидетельствуют о явном обеднении состава функциональной системы, участвующей в формировании ответа при исследуемой патологии. По мнению авторов, отсутствие на стадии акинетического мутизма стволовых, а в ряде случаев - и височных источников при ХБС и ОБС может быть обусловлено ослаблением кортикофугальных влияний, что делает невозможным осознание поступающей информации. Вовлечение в генерацию Р300 стволовых и лимбических структур на стадии мутизма с пониманием речи у больных с обратимым бессознательным состоянием, вторичное по отношению к лобным отделам, является необходимой предпосылкой для осознания стимула.

Наконец, прямым подтверждением реальности существования функциональных связей как отражения активации их морфологического субстрата, необходимых для переработки слуховой информации - в особенности межполушарных лобных и передне-височных - являются данные нового метода нейровизуализации - диффузионно-тензорной трактографии (рис. 5.1).

Состояние трактов мозолистого тела здорового человека

Состояние трактов мозолистого тела пациента с обратимым посттравматическим бессознательным состоянием

Состояние трактов мозолистого тела пациента с хроническим посттравматическим бессознательным состоянием

Рис. 5.1 Исследования состояния тракта мозолистого тела [Н.Е.Захарова и А.А.Потапова с соавт.(2010)]

Согласно данным Н.Е.Захаровой и А.А.Потаповой (2010), полученным в НИИ нейрохирургии РАМН, для пациентов с хроническим бессознательным состоянием характерна дегенерация трактов мозолистого тела (вплоть до полного "облысения") и кортикоспинальных трактов наряду с повреждением ствола. У пациентов с последующим восстановлением сознания отмечается частичная сохранность трактов мозолистого тела, в частности, в его передних отделах (в колене).

Список литературы диссертационного исследования кандидат биологических наук Романов, Андрей Сергеевич, 2012 год

1. Бабкин Н.Ф., Котин В.В. Выявление признаков патологической активности на ЭЭГ с использованием вейвлет-анализа. // Биомедицинская радиоэлектроника, 2006, №10:37-42.

2. Биопотенциалы мозга человека (математический анализ). Под ред. РусиноваВ.С. М.: "Медицина", 1987. 254 с.

3. Болдырева Г.Н. Межцентральные отношения ЭЭГ как отражение системной организации мозга человека в норме и патологии» / Г.Н. Болдырева, Л. А. Жаворонкова, Е.В.Шарова и др. // Журн.высш.нервн.деят.им. И.П.Павлова, 2003. - Т 53, № 4. - С.391-401.

4. Болдырева Г.Н. Отражение разных уровней регуляции мозговой деятельности человека в спектрально-когерентных параметрах/ Г.Н. Болдырева, Е.В. Шарова, Л.А. Жаворонкова и др. // Журн. высш. нервн. деят. 1992. - Т. 42, №. 3. - С. 439.

5. Болдырева Г.Н., Жаворонкова Л.А., Шарова Е.В., Добронравова И.С. Межцентральные отношения ЭЭГ как отражение системной организации мозга человека в норме и патологии" // Журн.высш.нервндеят.им. И.П.Павлова, 2003, Т 53, N 4, с.391-401.;

6. Вассерман Е.Л. Фрактальная динамика электрической активности мозга. /. Е.Л. Вассерман, Н.К. Карташев, Р.И. Полонников. Санкт-Петербург: Наука, 2004 - 207с.

7. Воронов В.Г., Щекутьев Г.А., Гриндель О.М. Пакет программ для статистического сравнения записей ЭЭГ// В мат. международной конференции «Клинические нейронауки: нейрофизиология неврология, нейрохирургия», Украина, Крым, Гурзуф, июнь, 2003 г., с.22-24.

8. Герит Ж.М. Эндогенные и экзогенные вызванные потенциалы в диагностике ком. // Российский журнал анестезиологии и интенсивной терапии. 1999. - №1. - с.90-95.

9. Гнездицкий В. В. Методика регистрации ВП и их применение в клинической практике. — В кн.: Нейрофизиологические исследования в нейрохирургической клинике. Под ред. Гриндель О. М., — М., 1990, с. 99107.

10. Гнездицкий В. В., Бараш А. С, Брутян А. Г., Калашникова JI. А. Анализ и 3-х мерная локализация источников Р300 у здоровых испытуемых и больных с сосудистой деменцией. EMS Journal Neurophysiology and Neurosonology., - С-Пб., 1995, с. 70-73, 174-176.

11. Гнездицкий В.В. Вызванные потенциалы мозга в клинической практике. Таганрог: Изд-во ТРТУ 1997; 252.

12. Гнездицкий В.В. Вызванные потенциалы мозга в клинической практике. Таганрог: ТРТУ, 1997.252с

13. Гнездицкий В.В. Обратная задача ЭЭГ и клиническая электроэнцефалография. Таганрог: Изд. ТРТУ совместно с НПКФ «МЕДИКОМ МТД»,2004,680 с.

14. Гнездицкий В.В., Шамшинова A.M. Опыт применения вызванных потенциалов в клинической практике//М. МБН, 2001, 472 с.

15. Гриндель О.М. Оптимальный уровень когерентности ЭЭГ и его значение // ЖВНД им. И.П.Павлова, т.ЗО, N1, 1980, с.62-70;

16. Гриндель О.М. Межцентральные отношения в коре большого мозга по показателю когерентности ЭЭГ при восстановлении сознания и речи после длительной комы // Журн.высш.нервн. деят. им. И.П.Павлова, 1985, т.35, №1, с. 60-67.

17. Гриндель О.М. Оптимальный уровень когерентности ЭЭГ и его значение/ О.М. Гриндель // ЖВНД им. И.П.Павлова. 1980. - Т.ЗО, №1 -С.62-70.

18. Гриндель О.М. Оптимальный уровень когерентности ЭЭГ и его значение/ О.М. Гриндель // ЖВНД им. И.П.Павлова. 1980. - Т.ЗО, №1 -С.62-70.

19. Гриндель О.М. Спектральный анализ ЭЭГ человека в норме и при очаговых поражениях головного мозга/ О.М.Гриндель, Г.Н.Болдырева, А.Л.Арнаутов и др. // Физиол. журн. СССР. 1968. - Т. 54, №5 - С.530-538.

20. Гриндель О.М. Спектральный анализ ЭЭГ человека в норме и при очаговых поражениях головного мозга/ О.М.Гриндель, Г.Н.Болдырева, А.Л.Арнаутов и др. // Физиол. журн. СССР. 1968. - Т. 54, №5 - С.530-538.

21. Гриндель О.М. Электроэнцефалограмма человека при черепно-мозговой травме. М.: Наука, 1988, 200 с.

22. Думенко В.Н., Козлов М.К. Динамика мощности гамма-активности вызванных ответов на лицевую экспрессию в условиях нагрузки на рабочую память.// Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2012; 62(1) : 20-32.

23. Зенков JI. Р., Ронкин М. А. Функциональная диагностика нервной системы. — Медицина, 1991, с. 147-341.

24. Иваницкий A.M., Ильюченок И.Р., Иваницкий Г.А. Избирательное внимание и память вызванные потенциалы при конкуренции зрительных и словесных сигналов // ЖВНД. 2003. Т.53. № 5. С.541-551.

25. Иваницкий A.M., Синтез информации в ключевых отделах коры как основа субъективных переживаний. // Журнал высшей нервной деятельности. 1997. Т 47. № 2. С 209-225

26. Иваницкий Г.А., Наумов P.A., Роик А.О., Иваницкий A.M. Как определить чем занят мозг по его электрическим потенциалам? Устойчивые паттерны ЭЭГ при выполнении когнитивных заданий. Вопросы искусственного интеллекта, 2008. т. 1, № 1, с. 93-102

27. Иванов Л.Б. Об информативности применения когерентного анализа в клинической электроэнцефалографии // Журн.Высш.Нервн.деят, 2011, том 61, №4, с. 499-512;

28. Иванов JI.Б. Прикладная компьютерная электроэнцефалография/ Л.Б. Иванов. Москва: МБН, 2004. - 352 с.

29. Каплан А .Я. Проблема сегментного описания электроэнцефалограммы человека // Физиология человека. 1999. № 25 (1). С. 125-133.

30. Коптелов Ю.М., Гнездицкий В.В. Анализ скальповых потенциальных полей и трехмерная локализация источников эпилептической активности мозга человека // Журн. невропатологии и психиатрии. 1989. Т. 89. № 6. С. 11.

31. Костандов Э. А. Восприятие и эмоции. М., Наука, 1977, 248 с.

32. Ливанов М.Н. Пространственная организация процессов головного мозга / М.Н. Ливанов. М: Наука, 1972. - 182 с.

33. Ливанов М.Н. Пространственная организация процессов головного мозга. М.: Наука, 1972,182 с.

34. Матюшина H.A., Анализ прогностической значимости Р300 АВП при посткоматозных бессознательных состояниях у больных с тяжелой черепно-мозговой травмой // Дипломная работа студентки Российского Государственного медицинского университета, 2003.

35. Машеров E.JI., Волынский П.Е., Щекутьев Г.А. Об одном подходе в удалении пространственно некоррелированных артефактов из ЭЭГ. Физиология человека, 2009. 35(4): 124-134.

36. Мисюк H.H., Докукина Т.В., Минзер М.Ф. Когерентный анализ ЭЭГ в диагностике органических неврозоподобных расстройств и расстройств, связанных со стрессом // Функциональная диагностика , 2011, №2, с.65-76.

37. Михайлова Е.С., Жила A.B., Славуцкая A.B., Куликов М.А., Шевелев И.А. Траектория смещения по мозгу человека дипольных источников зрительных вызванных потенциалов.// Журн. высш. нервн. деятельности. 2007. Т 57. №6, С. 673-683.

38. Наатанен Р. Внимание и функции мозга. М.:Изд-во МГУ, 1998. 560 е.;

39. Наатанен Р., Иваницкий A.M., Ильюченок И.Р., Иваницкий Г.А. Избирательное внимание и память вызванные потенциалы при конкуренции зрительных и словесных сигналов // Журн.высш.нервн.деят. -2003. - Т.53. - № 5. - С.541-551.

40. Никитин С.С., Куренков А.Л. Методические основы транскраниальной магнитной стимуляции в неврологии и психиатрии. М.: ООО "ИПЦ МАСКА", 2006. 167 с.

41. Николаев А.Р., Иваницкий Г.А., Иваницкий A.M. Исследование корковых взаимодействий в коротких интервалах времени при поиске вербальных ассоциаций// Журн. высш. нервн. деят. 2000. Т.50. N 1. с. 44-61.

42. Николаев А.Р., Иваницкий Г.А., Иваницкий A.M. Исследование корковых взаимодействий в коротких интервалах времени при поиске вербальных ассоциаций// Журнал высшей нервной деятельности 2000. Т.50. N 1. с. 44-61.

43. Нюэр М.Р. Количественный анализ и топографическое картирование ЭЭГ: методики, проблемы, клиническое применение/ М.Р. Нюэр //Успехи физиологических наук. 1992. - Т.23, №1. - С. 20-39.

44. Окнина Л.Б, Толочко Ю.С., Шарова Е.В., Машеров Е.Л., Коптелов Ю.М. Особенности пространственной организации компонента РЗОО АВП при "активном" и "пассивном" восприятии стимула у здоровых испытуемых // Журн. высш. нерв. деят. 2001. Т. 51. № 2. С. 5-13.

45. Окнина Л.Б., Шарова Е.В., Георгиевская H.A., Куликов М.А. и др. "РЗОО АВП в динамике восстановления сознания после тяжелой травмы мозга" // Журн. Высш.НервнДеят., 2006, - Т.56, - №6, - С.757-766.

46. Пиктон Т. В., Хильярд С. А., Галамбос Т. Корковые ВП на пропущенные стимулы. В кн.: "Основные проблемы электрофизиологии головного мозга" - М., Наука, 1974, с. 302-318.

47. Роик А.О., Иваницкий Г.А. Нейрофизиологическая модель когнитивного пространства. Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова, 2011, т. 60, № 6, с. 688-696

48. Русинов B.C. Биопотенциалы мозга человека/ B.C. Русинов, О.М. Гриндель, Г.Н. Болдырева и др.. М: Медицина, 1987. - 254 с.

49. Русинов B.C. Биопотенциалы мозга человека/ B.C. Русинов, О.М. Гриндель, Г.Н. Болдырева и др.. М: Медицина, 1987. - 254 с.

50. Русинов B.C., Гриндель О.М., Болдырева Г.Н. Исследование динамики межцентральных отношений в коре больших полушарий головного мозга методом спектрального анализа ЭЭГ// Механизмы деятельности головного мозга. Тбилиси: Мецниереба. 1975. С. 365-374.

51. Свидерская Н.Е. Пространственная организация электрических процессов мозга: проблемы и решения/ Н.Е. Свидерская, Т.А. Королькова // Журн. Высш.нервн. деят. 1997. - Т.47, №5. - С.792-810.

52. Свидерская Н.Е. Синхронная электрическая активность мозга и психические процессы/ Н.Е. Свидерская. М: Наука, 1987. - 156 с

53. Супин А. Я., Попов В. В. Определение разрешающей способности слуха дельфина методом вызванных потенциалов. В кн.:

54. Электрофизиология сенсорных систем морских млекопитающих. М., Наука, 1986, с 106-130.

55. Трошина Е.М., Щекутьев Г.А. Вызванные потенциалы // Нейрофизиологические исследования в клинике (под ред. Г.А. Щекутьева) Москва: Антидор 2001, стр. 128-154

56. Уолтер В. Г. Роль лобных долей в регуляции активности. — В кн. «Лобные доли и регуляция психических процессов». — Изд-во МГУ, 1966, с. 156-176.

57. Ухтомский A.A. Очерк физиологии нервной системы/ A.A. Ухтомский // Собр. Соч. Л.: Изд-во ЛГУ. - 1954. - Т.4. - С. 60.

58. Фарбер Д.А. Принципы системной структурно-функциональной организации мозга, основные этапы ее формирования/ В кн.: Структурно-функциональная организация развивающегося мозга// Д.А. Фарбер. Л.: Наука, 1990.-С. 168.

59. Шарова Е.В. Компенсаторные реакции головного мозга при остром стволовом повреждении / Е.В. Шарова, М.Р. Новикова, М.А. Куликов. -Москва: Синтег, 2009. 220с.

60. Шарова E.B. Функциональная значимость характеристик пространственно-временной организации ЭЭГ у больных с черепно-мозговой травмой / Е.В. Шарова, С.М. Бородкин, Н.В. Гогитидзе и др. // Физиология человека. 1992. - Т. 18, №6. - С.22-30.

61. Шарова Е.В., Амчеславский В.Г., Потапов A.A. и др. ЭЭГ-эффекты лечебной электростимуляции головного мозга человека при посттравматическом бессознательном состоянии // Физиология человека. 2001. Т. 27. №2. С. 29.

62. Шарова Е.В., Мельников A.B., Новикова М.Р. и др. Изменение спонтанной биоэлектрической активности головного мозга при транскраниальной электрической и электромагнитной стимуляции // Журн. высш. нервн. деятельности. 2006. Т. 56. № 3. С. 363.

63. Шарова Е.В., Новикова М. Р., Куликов М. А. Компенсаторные реакции головного мозга при остром стволовом повреждении. //; Ин-т высш. нерв, деятельности и нейрофизиологии РАН. М. : СИНТЕГ, 2009. - 221.

64. Шарова Е.В., Окнина Л.Б., Потапов A.A., Зайцев О.С, Машсриь Е.Л., Куликов М.А. Компонента Р300 акустического вызванного потенциала в посттравматическом вегетативном состоянии // Журн.высш.нервн.деят. 1998. Т.48. В.4. С.719.

65. Шарова Е.В., Окнина Л.Б., Потапов A.A., Зайцев О.С., Машеров Е.Л., Куликов М.А. Компонент РЗОО акустического вызванного потенциала в посттравматическом вегетативном состоянии // Журнал высшей нервной деятельности, 1998. Т 48. № 4, С 719-728.

66. Шарова Е.В., Щекутьев Г.А., Окнина Л.Б., Зайцев О.С., Трошина Е.М. "Прогностическая значимость электрической активности мозга (ЭЭГ и

67. ВП) при затяжных посттравматических бессознательных состояниях" // Доктор Ру (Научно-практический журнал) 2008, N 4, с.30-37

68. Шеповальников А.Н. Эволюционные аспекты становления интегративной деятельности мозга человека / А.Н. Шеповальников, М.Н. Цицерошин // Российск. Физиол. Журн. 1999. - Т. 85. № 9-10. - С. 11871207.

69. Шитов А.Б. Разработка численных методов и программ, связанных с применением вейвлет-анализа для моделирования и обработки экспериментальных данных: авто реф . к.физ-мат.н. /А.Б. Шитов. Москва: Иваново (ИГУ), 2001.-125 с.V

70. Abdi, Н (2007). "Bonferroni and Sidak corrections for multiple comparisons". In NJ Salkind (ed.). Encyclopedia of Measurement and Statistics . Thousand Oaks, CA: Sage .

71. Alho K. Cerebral generators of mismatch negativity (MMN) and its magnetic counterpart (MMNm) elicited by sound changes. Ear and Hearing. 1995 ; 16:38-51

72. Alho K., Medvedev S.V., Pakhomov S.V., Roudas M.S., Tervaniemi M., Reinikainen K., Zeffiro Т., Naatanen R. Selective tuning of the left and rightauditory cortices during spatially directed attention // Cognitive Brain Research. -V.17. 1999.-P.335-341.

73. Bartnik EA, Blinowska KJ, Durka PJ. Single evoked potential reconstruction by means of wavelet transform.// Biol Cybem. 1992;67(2): 175-81.

74. Benjamini V. and Hochberg V. (1995) Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. J. R. Statist. Soc. B. 57, 289300.

75. Blair RC, Troendle JF, Beck RW. Control of familywise errors in multiple endpoint assessments via stepwise permutation tests. Statistics in Medicine. 1996; 15: 1107-1121.

76. Brenner CA, Krishnan GP, Vohs JL, Ahn WY, Hetrick WP, Morzorati SL, O'Donnell BF. Steady state responses: electrophysiological assessment of sensory function in schizophrenia.// Schizophr Bull. 2009 Nov;35(6): 1065-77.

77. Buckingham R, Beh HC. The effect of stimulus intensity on the P300. Proceedings of the Fifth Australian Psychophysiology Conference. 1995 Wollongong, Australia

78. Cavinato M, Rigon J, Volpato C, Semenza C, Piccione F. Preservation of auditory P300-like potentials in cortical deafness.// PLoS One. 2012;7(l):e29909.

79. Ceponiene R., Westerfield M, Torki M, Townsend J. Modality-specificity of sensory aging in vision and audition: evidence from event-related potentials// Brain Res. 2008. V. 1215. P. 53-68.

80. Coles M, Smid H, Scheffers M. et al. Mental chronometry and the study of human information processing. In: (ed.) Rugg M, Coles M. Electrophysiology of the Mind. New York: Oxford University Press 1995 94-95

81. Courchesne E, Hillyard SA, Galambos R. Stimulus novelty, task relevance and the visual evoked potential in man. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 1975 ;39:131-143

82. Duncan-Johnson C, Donchin E. The P300 component of the event-related brain potential as an index of information processing. Biological Psychology. 1983 ;14:l-52

83. Duncan-Johnson CC, Donchin E. On quantifying surprise: The variation in event-related potentials with subjective probability. Psychophysiology. 1977 ; 14:456-467

84. Ford JM, Roach BJ, Hoffman RS, Mathalon DH. The dependence of P300 amplitude on gamma synchrony breaks down in schizophrenia// Brain Res. 2008 Oct 15;1235:133-42.

85. Friedman D, Nessler D, Kulik J, Hamberger M. The brain's orienting response (novelty P3) in patients with unilateral temporal lobe resections7/ Neuropsychologia. 2011 Oct;49(12):3474-83.

86. George M.S., Lisanby S.H., Sackeim H.A. Transcranial magnetic stimulation// Arch. Gen. Psychiatry. 1999. V. 56. P. 300.

87. Gong P, Nikolaev AR, van Leeuwen C. Intermittent dynamics underlying the intrinsic fluctuations of the collective synchronizationpattems in electrocortical activity.//Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys. 2007 Jul;76(l Pt 1):011904.

88. Gong P, Nikolaev AR, van Leeuwen C. Scale-invariant fluctuations of the dynamical synchronization in human brain electrical activity.//Neurosci Lett. 2003 Jan 9;336(l):33-6.

89. Goodin D. S., Aminoff M. J. Электрофизиологические различия у больных паркинсонизмом с наличием и при отсутствии деменции. / Ann. Neurology, 1987,21, 90-94.

90. Goodin D. S., Aminoff M. J. Электрофизиологические различия у больных с двумя подтипами деменции. / Brain, 1986, 109, р. 1103-1113.

91. Goodin D. S., Squires К. С, Starr А. Длиннолатентные компоненты слуховых потенциалов, связанных с событиями при деменции. / Brain, 1978, 101, р. 635-648.

92. Goodin D. S., Squires К. С, Starr А. Зависящие от возраста изменения длиннолатентных ВП на слуховой стимул у здоровых испытуемых. / EEG and Clinical Neurophis. 1978, 44, p. 444-452.

93. Gray H.M.,.Ambady N, Lowenthal W.T., Deldin P. P300 as an index of attention to self-relevant stimuli // J.of Experimental Social Psychology. 2004. -V. 40.-P. 216-224.

94. Gross E, El-Baz AS, Sokhadze GE, Sears L, Casanova MF, Sokhadze EM. Induced EEG gamma oscillation alignment improves differentiation between autism and ADHD group responses in a facial categorization task.// J Neurother. 2012 Jan 1;16(2):78-91.

95. Grossman A. and Morlet J., Decomposition of Hardy functions into square integrable wavelets of constant shape, SIAM J. Math. Anal., 15 (1984), p. 723-736.

96. Guntekin B, Saat<?i E, Yener G. Decrease of evoked delta, theta and alpha coherences in Alzheimer patients during a visual oddball paradigm.// Brain Res. 2008 Oct 15;1235:109-16.

97. Halgren E, Squires NK, Wilson CL, Rohrbaugh JW, Babb TL. Endogenous potentials generated in the human hippocampal formation and amygdala by infrequent events. Science 1980; 210:803-805

98. Hoffman J.E. Event-related potentials and automatic and controlled processes. In: (ed.) Rohrbaugh JW, Parasuraman R, Johnson R Jr. Event Related Brain Potentials. New York: Oxford University Press. 1990:145-157

99. Holm. S. A simple sequentially rejective multiple test procedure. Scand. J. Statist., 6, 65-70, 1979.

100. Isler JR, Martien KM, Grieve PG, Stark RI, Herbert MR. Reduced functional connectivity in visual evoked potentials in children with autism spectrum disorder.// Clin Neurophysiol. 2010 Dec;121(12):2035-43.

101. Ito J, Nikolaev AR, van Leeuwen C. Spatial and temporal structure of phase synchronization of spontaneous alpha EEG activity.// Biol Cybern. 2005 Jan;92(l):54-60.

102. Ivanitsky A.M., Nikolaev A.R., Ivanitsky G.A. Cortical connectivity during word association search. Int. J. Psychophysiol. 2001, 42(1): 35-53.

103. James C.J., Hesse C.W. Independent component analysis for biomedical signals. Physiol. Meas. 2005. 26(1): 15-39.

104. Jarque C.M. A Test for Normality of Observations and Regression Residuals/ C.M. Jarque, A.K. Bera. // International Statistical Review, 1987, -vol.55.-P. 163-172.

105. Kaplan, A.A. Fingelkurts, A.A. Fingelkurts, S.V. Borisov, and B.S. Darkhovsky. "Nonstationary nature of the brain activityas revealed by EEG/MEG: Methodological, practical and conceptual challenges", SIGNAL Processing 85, 2190-2212, (2005).

106. Katayama J, Polich J.Stimulus context determines P3a and P3b. Psychophysiology. 1998 ;35:23-33

107. Klein A, Sauer T, Jedynak A, Skrandies W. Conventional and Wavelet Coherence Applied to Sensory-evoked Electrical Brain Activity. IEEE Trans Biomed Eng. 2006 Feb;53(2):266-72.

108. Klemm WR. Are there EEG correlates of mental states in animals?// Neuropsychobiology. 1992;26(3): 151-65.

109. Knight RT, Scabini D, Woods DL. et al. Contributions of temporal-parietal junction to the human auditory P3. Brain Research. 1989 ;502:109-116

110. Knight RT. Neural mechanisms of event-related potentials from lesion studies. In: (ed.) Rohrbaugh JW, Parasuraman R, Johnson R Jr. Event Related Brain Potentials. New York: Oxford University Press. 1990:3-18

111. Korczak P, Smart J, Delgado R, Strobel TM, Bradford C. Auditory steady-state responses//J Am Acad Audiol. 2012 Mar;23(3): 146-70.

112. Levichkina E.V., Fedorov G. O., Bagaev V. A., Busygina I. I., Pigarev I. N. The use of numerical stochastical modeling for the evaluation of efficiency ofcortico-visceral interaction during sleep // J Sleep Res, 2006. Vol. 15, Suppl. 1, p. 168-169.

113. Luck S, Girelli M, Mcdermott MT. et al. Bridging the gap between monkey neurophysiology and human perception: An ambiguity resolution theory of visual selective attention. Cognitive Psychology. 1997 ;33:64-87

114. Mann H. B., Whitney D. R. On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. // Annals of Mathematical Statistics. — 1947. — № 18. — P. 50—60.

115. Naatanen R, Picton TW. N2 and automatic versus controlled processes . Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 1986 ; 38 :169-186

116. Naatanen, R., Picton, T. (1987). The N1 wave of the human electric and magnetic response to sound: A review and an analysis of the component structure. Psychophysiology, 24, 375-425.

117. Naatanen R. The role of attention in auditory information processing as revealed by event-related potentials and other brain measures of cognitive function.Behavioial and Brain Sciences. 1990 ; 13:201-288

118. Nakajima Y, Miyamoto K, Kikuchi M. Estimation of neural generators of cognitive potential P300 by dipole tracing method. No To Shinkei. 1994 ;46:1059-1065

119. Newton T.F. EEG coherence in men with AIDS: association with subcortical metabolic activity / T.F. Newton, A.F. Leuchter, D.O. Walter et al. // J. Neuropsychiatry and clin. Neurosci. 1993. - Vol.5, № 3. - P. 316.

120. Nikolaev AR, Gepshtein S, Gong P, van Leeuwen C. Duration of coherence intervals in electrical brain activity in perceptual organization.// Cereb Cortex. 2010 Feb;20(2):365-82.

121. Nikolaev A.R., Ivanitsky G.A., Ivanitsky A.M., Posner M.I., Abdullaev Y.G. Correlation of brain rhythms between frontal and left temporal (Wernicke's) cortical areas during verbal thinking. Neurosci Lett. 2001, 298(2): 107-110.

122. Nikolaev AR, Ivanitskii GA, Ivanitskii AM. Studies of cortical interactions over short periods of time during the search for verbal associations// Neurosci Behav Physiol. 2001 Mar-Apr;31(2): 119-32.

123. Nikolaev AR., Pulin Gong, Cees van Leeuwen. Evoked phase synchronization between adjacent high-density electrodes in human scalp EEG: Duration and time course related to behavior. // Clinical Neurophysiology 116 (2005)2403-2419

124. Payne L, Kounios J. Coherent oscillatory networks supporting short-term memory retention;/ Brain Res. 2009 Jan 9; 1247:126-32.

125. Petel S.H. Azzam P.N. Characterization of N200 and P300: selected studies of the event-related potentials // Int.J.Med.Sci. 2005. - V.2. - N.4. - P. 147154

126. Picton T. W. Потенциалы, связанные с событиями, у человека. / Handbook of EEG (reprised series) 1988.

127. Picton TW, Alain C, Otten L. et al. Mismatch negativity: different water in the same river. Audiology Neuro-Otology. 2000 ;5(3-4):l 11-139

128. Picton Т. W. and HillyardS. D. Слуховые ВП у человека; II влияние внимания. / EEG Clin. Neurophys, 1974, 36, p. 191-199.

129. Pigarev I. N, Almirall H., Marimon J., Pigareva M. L. Dynamic pattern of the viscero-cortical projections during sleep. Study in New Zealand rabbits // Journal of Sleep Research, 2004. V. 13, Suppl. 1, p. 574.

130. Polich J. et al. Латентность P300 отражает степень снижения когнитивных функций при деменции. / EEG and Clin. Neuroph, 1986, 63, p. 138-144.

131. Polich J. Когнитивные вызванные потенциалы. / Current directions in psychological science. 1993, v.2, №6, 175-179

132. Polich J., Ch. Ladish., Bloom F. E. Оценка P300 при начальной форме болезни Альцгеймера. / EEG and clin. Neurophys, 1990, 77, p. 179-189.

133. Polich J., Kok А. когнитивные и биологические детерминанты Р300; интерактивный обзор. / Biological Psychology, 1995, 41, 103-146.

134. Poiich J. Clinical application of the P300 event-related brain potentials// Phys. Med. Rehabil. Clin. N. Am. 2004. V.15. P. 133-161.

135. Polich, J., Polich, V. E. and Bloom, F. E. (1994) Metaanalysis of P300 amplitude from males at risk for alcoholism Psychological Bulletin 115, 55-73

136. Posner M.I., Petersen S.E. The attention system of the human brain // Ann.Rev.Neurosci. 1990. V. 13 .p.25-42.

137. Potts GF, Dien J, Hartry-Speiser AL. et al. Dense sensor array topography of the event-related potential to task-relevant auditory stimuli. // Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 1998 ;106:444-456

138. Pritchard WS, Shappell SA, Brandt ME. Psychophysiology of N200/N400: A review and classification scheme. Advances in Psychophysiology. 1991 ;4:43-106

139. Quian Quiroga, R. and Garcia, H. Single-trial event-related potentials with wavelet denoising.// Clinical Neurophysiology,2003,114(2). pp. 376-390.

140. Rabbani H, Mahjoob MP, Farahabadi E, Farahabadi A. R peak detection in electrocardiogram signal based on an optimal combination of wavelet transform, hilbert transform, and adaptive thresholding. // J Med Signals Sens. 2011 May;l(2):91-8.

141. Rappelsbeiger P., Petshe H. Probability mapping: power and coherence analysis of cognitive processes. // Brain Topography. 1988. - Vol.1, № 1. - P. 45-51.

142. Rosenblum, M.G., Pikovsky, A.S., Schafer, С., Tass, P., and Kurths, J., In Neuro-informatics, Hand-book of biological Physics, Vol.4, edited by F. Moss and S. Gielen, Elsevier, New York, 2001, pp.279-321.

143. Sadowski R. Потенциалы, связанные с событием РЗОО в неврологии и психиатрии. In: Jorg J., Hielscher H. (eds) Evozierte potentiale in klinik und praxis. Eine Einführung in VEP, SEP, AEP, МЕР, P300 and PAP. / SpringerVerlag, 1993, 283-305.

144. Sakai M, Okuyama Y, Wei D. Separation of EEG and ECG components based on wavelet shrinkage and variable cosine window.// J Med Eng Technol. 2012 Feb;36(2):135-43.

145. Sakkalis V, Oikonomou T, Pachou E, Tollis I, Micheloyannis S, Zervakis M. Time-significant wavelet coherence for the evaluation of schizophrenic brain activity using a graph theory approach.// Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2006;1:4265-8

146. Sams M, Alho K, Naatanen R. Sequential effects on the ERP in discriminating two stimuli. Biological Psychology. 1983 ;17:41-58

147. Sankari Z, Adeli H. Probabilistic neural networks for diagnosis of Alzheimer's disease using conventional and wavelet coherence.// J Neurosci Methods. 2011 Apr 15; 197(1): 165-70.

148. Sato K. On the physiological significance of the everage time and freguency patterns of the EEG / K. Sato, T. Azaki, K. Mimura // EEG and Clin. Neurophysiol. 1961. Vol.3.-P.208-215.

149. Scherg, M., & von Cramon, D. (1986). Evoked dipole source potentials of the human auditory cortex. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 65, 344-360.

150. Schiff SJ, Aldroubi A, Unser M, Sato S.Fast wavelet transformation of EEG.// Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 1994 Dec;91(6):442-55.

151. Shah FK, Gebreel A, Elshokouki AH, Habib AA, Porwal A. Comparison of immediate complete denture, tooth and implant-supported overdenture on vertical dimension and muscle activity// J Adv Prosthodont. 2012 May;4(2):61-71.

152. Sheskin David J. Handbook of PARAMETRIC and NONPARAMETRIC STATISTICAL PROCEDURES SECOND EDITION. Publisher: Chapman & Hall 2000; 1016.

153. Shimamoto H., Takasaki К., Shigemori M. et al. Therapeutic effect and mechanism of repetitive transcranial magnetic stimulation in Parkinson's disease // J. Neurol. 2001. V. 248. Supple 3. P. 11 148.

154. Smits LL, Liedorp M, Koene T, Roos-Reuling IE, Lemstra AW, Scheltens P, Stam CJ, van der Flier WM. EEG abnormalities are associated with different cognitive profiles in Alzheimer's disease.// Dement Geriatr Cogn Disord. 2011;31(1): 1-6.

155. Squires NK, Squires КС, Hillyard SA. Two varieties of long-latency positive waves evoked by unpredicatable autditory stimuli in man. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 1975 ;39:387-401

156. Squiress K., Goodin D., Starr А. Потенциалы, связанные с событиями, при старении и деменции. In: Human evoked potentials, 1979, р.З83-395.

157. Storey, J. D. (2001) The positive false discovery rate: a Bayesian interpretation and the q-value. Technical Report 12, Department of Statistics, Stanford University.

158. Strik W.K., Fallgatter A.J., Brandeis D., Pascual-Marqui R.D. Three-dimentional topography of event-related potentials during response inhibition: evidence for phasic frontal lobe activation // EEG a. Clin. Neurophysiol. 1998. V. 108. P. 406-413

159. Student. The probable error of a mean. // Biometrika. 1908. № 6 (1). P. 125.

160. Subasi A. Medical decision support system for diagnosis of neuromuscular disorders using DWT and fuzzy support vector machines. // Comput Biol Med. 2012 Aug;42(8):806-15.

161. Sun L, Shen Minfen, Ting K.H., Chan F.H.Y. Analysis of time-varying synchronization of multi-channel EEG signals using wavelet coherence// Int. Conf. Neural Networks 8 Signal Processing Nanjing, China, December 14-17,2003;1:216-219

162. Sutton S, Braren M, Zublin J. et al. Evoked potential correlates of stimulus uncertainty. Science. 1965 ; 150:1187-1188

163. Sysoeva O.V., Ilyuchnok I.R., Ivanitsky A.M. Rapiod and slow brain systems of abstract and concrete worlds// Int. J. Psychophysiol. 2007. V. 65. № 3 P. 272-283.

164. Tarkka IM, Stokic DS, Baslie LF. et al. Electric source localization of the auditory P300 agrees with magnetic source localization. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 1995 ;96:538-545

165. Teale P, Collins D, Maharajh K, Rojas DC, Kronberg E, Reite M. Cortical source estimates of gamma band amplitude and phase are different in schizophrenia.// Neuroimage. 2008 Oct l;42(4):1481-9.

166. Teplan M, Susmakova K, Palus M, Vejmelka M. Phase synchronization in human EEG during audio-visual stimulation. // Electromagn Biol Med. 2009;28(l):80-4

167. Tucker D.N. Functional connections among cortical regions : topography of EEG coherence / D.N. Tucker, R.S. Roth, T.B. Bair // Neurophysiol. and clin. Neurophysiol. 1986. - Vol.63, №3. - P.242-250.

168. Vahabi Z, Amirfattahi R, Mirzaei A. Enhancing P300 Wave of BCI Systems Via Negentropy in Adaptive Wavelet Denoising// J Med Signals Sens. 2011 Jul; 1(3): 165-76.

169. Vaughan HG Jr, Ritter W. (1970). The sources of auditory evoked responses recorded from the human scalp. Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 28(4):360-7.

170. Velasco, M., Velasco, F., & Olvera, A. (1985). Subcortical correlates of the somatic, auditory and visual vertex activities in man. I. Bipolar EEG responses and electrical stimulation.Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 61, 519-529.

171. Vigario R., Sarela J., Jousmaki V., Hamalainen M., Oja E. Independent component approach to the analysis of EEG and MEG recordings. IEEE Trans. Biomed. Eng. 2000. 47(5): 589-593.

172. Vigo DE, Ogrinz B, Wan L, Bersenev E, Tuerlinckx F, Van Den Bergh O, Aubert AE. Sleep-wake differences in heart rate variability during a 105-day simulated mission to Mars. /'/' Aviat Space Environ Med. 2012 Feb,83(2): 125-30.

173. Walbran AC, Unsworth CP, Gunn AJ, Bennet L.Spike detection in the preterm fetal sheep EEG using Haar wavelet analysis// Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2011;2011:7063-6.

174. Walter D. Spectral analysis for electroencephalograms: mathematical determination of neurophysiological relationships from records of limited duration /D. Walter//Exp.Neurol.- 1963.-Vol.8, №2.-P.155-167.

175. Walter G. Technique-interpretation. Normal rhythms, their development, distribution and significance. In: Electroencephalography / G. Walter // A symp.on its various aspects, London: Macdonald. - 1950. - p.63-91; - p.203-277.

176. Weissenborn К. Волна РЗОО в клинической диагностике. EEG labor., 1988, 10, 178-190.

177. Westfall P. Н. and S. S. Young (1993) Resampling-Based Multiple Testing: Examples and Methods for p-value Adjustment. John Wiley & Sons, New York.

178. Wolpaw, J. R., & Penry, J. K. (1975). A temporal component of the auditory evoked response. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 39, 609-620.

179. Woods D. The physiological basis of selective attention: implications of event related potential studies. In: (ed.) Rohrbaugh JW, Parasuraman R, Johnson R Jr.Event Related Brain Potentials. New York: Oxford University Press. 1990:3-18

180. Yamaguchi S, Knight RT. Anterior and posterior association cortex contributions to the somatosensory P300. Journal of Neuroscience. 1991 ;11:2039-2054

181. Yamazaki T, Kamijo K, Kenmochi A, Fukuzumi S, Kiyuna T, Takaki Y, Kuroiwa Y (2000) Multiple equivalent current dipole source localization of visual event-related potentials during oddball paradigm with motor response. Brain Topogr 12: 159-175.

182. Yang Y, Mason AJ. Implantable neural spike detection using lifting-based stationary wavelet transform.// Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2011; 2011:7294-7.

183. Zhao C, Qiu T. An automatic ocular artifacts removal method based on wavelet-enhanced canonical correlation analysis// Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2011;2011:4191-4.

184. Zima M, Tichavsky P, Paul K, Krajca V. Robust removal of short-duration artifacts in long neonatal EEG recordings using wavelet-enhanced ICA and adaptive combining of tentative reconstructions.// Physiol Meas. 2012 Aug;33(8):N39-49.

185. Zou L, Zhang Y, Yang LT, Zhou R. Single-trial evoked potentials study by combining wavelet denoising and principal component analysis methodsУ/ J Clin Neurophysiol. 2010 Feb;27(l): 17-24.

186. Электронный ресурс. URL: http://alglib.sources.ru/ (дата обращения: 21.09.2012).

187. Электронный ресурс. URL: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.рЬр?1111е=Множественнаяпроверка гипотез (дата обращения: 21.09.2012).