Специалистами Отдела перспективных информационных технологий (ИМПБ РАН) был создан уникальный метод томографического анализа, который повысит эффективность изучения активности головного мозга. Причем метод применим как в широкой полосе экстремально высоких, так и низких частот.
Магнитоэнцефалография (МЭГ) — передовая биотехнология, направленная на исследование особенностей функционирования человеческого мозга. Однако существуют некоторые факторы, затрудняющие анализ сведений, которые получены при использовании МЭГ. К таковым относится синхронность мозговой активности, подразумевающая одновременное осуществление миллионов событий, которые происходят в нейросети. Еще один затрудняющий фактор — существование огромного количества нейронных морфологий. Это становится причиной генерирования при активности разных конфигураций электромагнитных полей.
В процессе поиска решения существующей проблемы специалисты ИМПБ РАН разработали инновационный метод, который представляет мозговую активность в виде набора элементарных когерентных осцилляций. Технология основывается на использовании преобразования Фурье, которое обладает высокой точностью в долгосрочном многоканальном временном ряде. Также применяется последующий анализ спектральных компонент, полученных в ходе предшествующего вычисления.
Выработанный метод уже апробировали на моделях (расчетных, физических). Вдобавок разработанное ПО применили «вслепую» для расчета функциональных томограмм на десятерых участниках эксперимента. МЭГ записывали в Центре нейромагнетизма медфака Нью-Йоркского университета.
Для оценивания разработанного метода выбрали альфа-ритм, основываясь на его хорошей изученности. Использование «вслепую» исключало возможность применения априорной информации для решения определенной задачи. По предположениям ученых, принимавших участие в исследовании, существенная доля МЭГ-сигналов в частотной полосе альфа-ритма представляется в форме суммы эквивалентных токовых диполей, а все когерентные осцилляции были описаны одним диполем.
Когда первоначальную МЭГ разделили на набор когерентных элементарных осцилляций, обратную задачу решили для каждого, отдельно взятого, осцилляционного паттерна. Энергию осцилляции соотнесли с расположением диполя в пространстве. Входная МЭГ отклоняется от восстановленной с помощью преобразования всего на 10-20 пунктов. Это свидетельствует о том, что разработанную технологию можно применять для исследования спонтанных мозговых активностей человека.
Выработанная методика позволяет более эффективно изучать, как коррелируют различные области человеческого головного мозга. Разрешение в методике составляет миллисекунды, что свидетельствует о высокоточной реконструкции временной зависимости и пространственном структурировании мозговой активности. Специалисты отдела сформировали предпосылки для развития новой методики диагностики, применяемой в медицине, по которому анализ персональных МЭГ может быть использован для моделирования или реконструкции мозговой структуры человека.