gh КАК МЫ СПИМ: КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗ

Ученые из расположенной в г. Зеленограде компании «Нейроботикс» и их коллеги с кафедры биомедицинских систем Московского Государственного Института Электронной Техники разработали подход, позволяющий создать автоматизированную систему для эффективного изучения расстройства сна, то есть для классификации стадий сна. В основе системы – компьютерный анализ данных, получаемых в ходе исследования физиологической активности организма спящего человека. А данных этих – огромный массив: ЭЭГ (электроэнцефалограмма), ЭОГ (электроокулограмма, то есть движения глазных яблок), показатели дыхания, кожно-гальваническая реакция, движение конечностей и всего тела, частота сердечных сокращений и т.д. Эксперту для анализа всех данных и построения «графика сна» нужны многие часы, а системе, над созданием которой работают специалисты из нашей отечественной «силиконовой долины» - всего две минуты.

Различные расстройства сна - это очень серьезная и весьма распространенная проблема, поскольку касается она практически каждого третьего. Только вот грамотный, серьезный подход к ней – явление пока еще довольно редкое. Например, человек вроде бы много спит, а совершенно не высыпается – утром встает вялый, разбитый, жалуется, что сил нет, «ни на что не годен». Что происходит обычно? Коллеги подшучивают, родственники посылают к терапевту, а тот предлагает попить витамины или отправляет по инстанциям – к кардиологу, невропатологу и так далее. Они все дают заключение «здоров» (или наоборот, начинают активно лечить), а человеку по-прежнему плохо!

На самом деле пациент, скорее всего, страдает расстройством сна, и обращаться ему нужно к особому специалисту – сомнологу, врачу, который как раз и занимается профилактикой и лечением различных расстройств сна. Но действительно грамотных профессионалов, настоящих экспертов в этой области не так уж много, и необходимое исследование весьма дорогое, потому что оно и впрямь длительное и трудоемкое. Пациенту хорошо: увешанный проводами и датчиками, он всю ночь лучше или хуже, но спит, а эксперт потом должен данные приборов проанализировать – все восемь часов сна по отрезкам в 20-30 секунд! И все для того, чтобы составить специальный график - гипнограмму, которая показывает последовательность переходов стадий сна в течение ночи.

Дело в том, что сон – это очень сложный многостадийный процесс, в котором чередуются так называемые фазы быстрого и медленного сна, для каждой из которых характерны свои показатели физиологической активности организма. Вот длительность и последовательность этих стадий как раз и определяют качество сна. В том смысле, что здоровый человек спит «правильно» - фазы сна у него чередуются и длятся так, что за ночь (за время сна) организм успевает полностью восстановить потраченные накануне силы и накопить их на следующий день.

Если же человек спит «неправильно», скажем, отдельные стадии сна у него длятся меньше или больше, чем у здорового, он долго не может заснуть, просыпается ночью, храпит или у него ненадолго останавливается дыхание – приборы это зафиксируют. Специалист на основании полученных данных сможет выявить проблему и подобрать, если это вообще возможно, грамотное решение, предложить осмысленный курс терапии. Загвоздка только в том, что провести анализ данных и адекватно интерпретировать их очень трудно, а результат зависит от квалификации сомнолога.

«Наша разработка состоит в том, чтобы, используя ряд математических методов и применяя для классификации нейронные сети, разработать полностью автоматический компьютерный классификатор стадий сна, способный строить гипнограмму без участия человека, основываясь только на записи ЭЭГ», - рассказывает один из авторов Леонид Дорошенков. «Критерий достоверности работы нашей системы – это сходство между гипнограммами, построенными экспертом (врачем сомнологом) и автоматическим классификатором. Нам удалось достичь уровня порядка 80% совпадений, при тестировании на записях из международной базы данных PhysioNet».

«На российском рынке», - продолжает Л.Г. Дорошенков, - «есть ряд систем для анализа сна, но полностью автоматическую классификацию они не делают. В мире есть системы с полностью автоматической классификацией, но они очень дорогие. Что касается нашей системы, реализован прототип и написаны основные алгоритмы. Сейчас мы работаем вместе с врачами Московской медицинской академии, занимаемся подбором оптимальных параметров для классификации. В ближайшее время мы планируем выпустить коммерческий вариант системы, который можно будет применять в лечебных учреждениях».

***