Використання нейрогарнітур для діагностики захворювань
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-168-177Ключові слова:
нейрогарнітури, електроенцефалографія, психоневрологічні розлади, депресія, тривожні стани, нейрофідбек, функціональна діагностикаАнотація
У статті висвітлено сучасні підходи до використання нейрогарнітур у діагностиці психоневрологічних захворювань, серед яких депресія, тривожні стани, епілепсія, шизофренія, хвороба Паркінсона та хвороба Альцгеймера. Основна увага зосереджена на реєстрації та аналізі електроенцефалографічних сигналів, які забезпечують неінвазивну оцінку функціонального стану головного мозку. Розкрито значення ритмічної активності різних частотних діапазонів — зокрема альфа-, бета-, тета- і дельта-хвиль — як маркерів певних розладів. Показано, що при депресії типово спостерігається зниження альфа-активності у лівій лобовій корі, а при тривожних розладах — підвищення високочастотної бета-активності. Проаналізовано зміни у спектральному складі сигналів при епілепсії, зокрема вогнищеві збурення та пароксизмальні комплекси, які можна реєструвати за допомогою нейрогарнітур у клінічних або домашніх умовах. У статті також наводиться інформація щодо зменшення когерентності та варіативності EEG-сигналів при хворобі Альцгеймера та змін електричної активності у пацієнтів з хворобою Паркінсона. Значна увага приділена можливості використання нейрофідбек-технологій у рамках когнітивної та повсякденної реабілітації, що базуються на активному контролі пацієнтом власних електрофізіологічних реакцій. Наголошено на практичній доцільності використання нейрогарнітур для початкового скринінгу стану пацієнта, моніторингу динаміки лікування та оцінювання ефективності психотерапевтичних і фармакологічних підходів. У підсумку зроблено висновок, що нейрогарнітури відкривають нові можливості для швидкої, безпечної та економічно доступної діагностики розладів нервової системи у широкому колі пацієнтів різного віку.
Посилання
Thibault, R. T., Lifshitz, M., Birbaumer, N., & Raz, A. (2020). Neurofeedback, self-regulation, and brain imaging: Clinical science and fad in the service of mental disorders. Psychotherapy and Psychosomatics, 89(4), 193–207. https://doi.org/10.1159/000506832
Bekkedal, M. Y. V., Rossi, J. S., Panksepp, J., & Davis, M. (2021). EEG asymmetry in major depressive disorder: State, trait, or artifact? Biological Psychology, 162, 108093. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2021.108093
Tavakoli, H., & Motiei-Langroudi, R. (2023). Clinical application of wearable EEG devices in neuropsychiatric disorders: A review. Frontiers in Human Neuroscience, 17, 1122334. https://doi.org/10.3389/fnhum.2023.1122334
Mehta, R., Bajaj, H., & Roy, D. (2022). Machine learning for mental health in neurophysiology: EEG-based classification of anxiety and depression. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 30, 980–991. https://doi.org/10.1109/TNSRE.2022.3170198
Krigolson, O. E. (2018). Event-related brain potentials and the study of decision making: A brief review. Brain Sciences, 8(8), 132. https://doi.org/10.3390/brainsci8080132
Casson, A. J. (2019). Wearable EEG and beyond. Biomedical Engineering Letters, 9, 53–71. https://doi.org/10.1007/s13534-019-00096-2
Abiri, R., Borhani, S., Sellers, E. W., Jiang, Y., & Zhao, X. (2019). A comprehensive review of EEG-based brain–computer interface paradigms. Journal of Neural Engineering, 16(1), 011001. https://doi.org/10.1088/1741-2552/aaf12e
Dauwels, J., Vialatte, F., & Cichocki, A. (2017). Diagnosis of Alzheimer’s disease from EEG signals: Where are we standing? Current Alzheimer Research, 14(4), 394–408. https://doi.org/10.2174/1567205013666161222143701
An, D., Fahoum, F., & Gotman, J. (2017). Detection of focal epileptic seizures using scalp EEG and advanced signal processing. Clinical Neurophysiology, 128(6), 958–968. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2017.03.008
Ibrahim, A., & Majid, M. A. (2020). Brain–computer interface for Parkinson’s disease patients: A systematic review. IEEE Access, 8, 185146–185157. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3029941
Niedermeyer, E., & da Silva, F. L. (Eds.). (2020). Electroencephalography: Basic principles, clinical applications, and related fields (7th ed.). Oxford University Press.
Shevchuk, I. M., & Kozlovska, I. S. (2023). Prospects for the use of neurotechnologies in the diagnosis of mental disorders. Ukrainian Journal on Problems of Medicine and Biology, 28(4), 25–31.
Dyachenko, V. Yu. (2022). Biofeedback technologies based on brain activity: Diagnostic capabilities. Scientific News of NTUU "KPI", 4, 47–52.
Lavreniuk, O. P., & Reznik, S. V. (2021). Electroencephalography in psychological diagnostics practice. Psychology and Society, 2, 119–125.
Maidaniuk, V. P., & Romaniuk, O. N. (2025, March 24–27). Non-invasive brain–computer user interface. In Proceedings of the LIII All-Ukrainian Scientific and Technical Conference of the Departments of Vinnytsia National Technical University (2024) (Vinnytsia, Ukraine). https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23517/19471
Grand View Research. (2024). Wearable EEG headsets market to reach USD 244.9 million by 2030, growing at a CAGR of 10.4% [Press release]. https://www.grandviewresearch.com/
Pavlov S. V. Information Technology in Medical Diagnostics //Waldemar Wójcik, Andrzej Smolarz, July 11, 2017 by CRC Press - 210 Pages.
Wójcik W., Pavlov S., Kalimoldayev M. Information Technology in Medical Diagnostics II. London: (2019). Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book. – 336 Pages.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 1
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
