RU2687580C1 - Способ диагностики расстройств аутистического спектра - Google Patents
Способ диагностики расстройств аутистического спектра Download PDFInfo
- Publication number
- RU2687580C1 RU2687580C1 RU2018142166A RU2018142166A RU2687580C1 RU 2687580 C1 RU2687580 C1 RU 2687580C1 RU 2018142166 A RU2018142166 A RU 2018142166A RU 2018142166 A RU2018142166 A RU 2018142166A RU 2687580 C1 RU2687580 C1 RU 2687580C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- deviation
- scp
- standard deviations
- lcp
- determined
- Prior art date
Links
- 208000029560 autism spectrum disease Diseases 0.000 title claims abstract description 23
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 title 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 claims abstract description 35
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 26
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 claims abstract description 11
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 3
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 abstract description 12
- 201000010099 disease Diseases 0.000 abstract description 8
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 5
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 abstract description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 abstract 1
- 230000037149 energy metabolism Effects 0.000 description 17
- 230000002490 cerebral effect Effects 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000011161 development Methods 0.000 description 5
- 210000003169 central nervous system Anatomy 0.000 description 4
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 208000037273 Pathologic Processes Diseases 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 3
- 230000009054 pathological process Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 2
- 208000016253 exhaustion Diseases 0.000 description 2
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 2
- 230000004060 metabolic process Effects 0.000 description 2
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 2
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 1
- 101710082751 Carboxypeptidase S1 homolog A Proteins 0.000 description 1
- 229910021607 Silver chloride Inorganic materials 0.000 description 1
- 206010042602 Supraventricular extrasystoles Diseases 0.000 description 1
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000008499 blood brain barrier function Effects 0.000 description 1
- 210000001218 blood-brain barrier Anatomy 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 238000003748 differential diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000000537 electroencephalography Methods 0.000 description 1
- 238000002001 electrophysiology Methods 0.000 description 1
- 230000007831 electrophysiology Effects 0.000 description 1
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000000763 evoking effect Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 1
- -1 hydrogen ions Chemical class 0.000 description 1
- 230000001900 immune effect Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 1
- 230000002503 metabolic effect Effects 0.000 description 1
- 210000004498 neuroglial cell Anatomy 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 230000008506 pathogenesis Effects 0.000 description 1
- 230000008756 pathogenetic mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 1
- 230000008430 psychophysiology Effects 0.000 description 1
- 230000009863 secondary prevention Effects 0.000 description 1
- HKZLPVFGJNLROG-UHFFFAOYSA-M silver monochloride Chemical compound [Cl-].[Ag+] HKZLPVFGJNLROG-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Surgery (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Psychology (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
Изобретение относится к медицине, а именно к нейрофизиологическим исследованиям, и может быть использовано при диагностике расстройств аутистического спектра (РАС) у детей. Для этого выполняют регистрацию уровня постоянных потенциалов (УПП) в монополярном отведении от пяти областей - лобной (Fz), центральной (Cz), затылочной (Oz), правой (Td) и левой (Ts) височных. Определяют средний уровень УПП мозга путем деления суммы УПП от пяти отведений на их количество. За нормативный показатель усредненного УПП головного мозга принимают 10,68÷11,5 mV. Наличие РАС у ребенка определяют при наличии двух или более перечисленных ниже показателей изменений. К таким показателям относят: повышение интенсивности энергообмена в лобном отделе, определяемое по отклонению показателя УПП на одно или более стандартных отклонений. При этом стандартное отклонение равно квадратному корню из среднего арифметического всех квадратов разностей между данными величинами и их средним арифметическим; отклонение УПП в правом височном отведении на одно или более стандартных отклонений; отклонение показателей интенсивности энергообмена в центральном отделе, определяемое по отклонению показателя УПП на одно или более стандартных отклонений; отклонение усредненного показателя УПП на одно или более стандартных отклонений; нарушение межполушарных отношений с преобладанием левого полушария, определяемое по отклонению показателя УПП на одно или более стандартных отклонений. Способ обеспечивает точную диагностику РАС за счет получения комплекса объективных данных о психонейрофизиологических характеристиках ребенка, что обуславливает постановку диагноза на ранних стадиях развития заболевания со своевременным началом терапии. 1 з.п. ф-лы, 3 пр.
Description
Изобретение относится к медицине, в частности к нейрофизиологическим исследованиям.
Актуальность исследования расстройств аутистического спектра обусловлена современными тенденциями увеличения частоты этого вида патологии. В настоящее время расстройства акустического спектра (РАС) относятся к заболеваниям, этиология и патогенез которых изучены недостаточно, не изучен характер энергетических процессов в головном мозге, отсутствуют четкие данные о нейрофизиологических признаках - маркерах - этого вида патологии. Индивидуальные нейрофизиологические характеристики отражают уровень резистентности организма к воздействию стрессогенных факторов внешней среды для каждого конкретного человека и дают возможность получать объективную персональную информацию о состоянии организма в режиме реального времени. Своевременность информации о критическом уровне функционирования организма позволяет предотвратить деструктивный характер развития процесса. Индивидуальные психонейрофизиологические характеристики имеют прогностическое значение и обеспечивают персонифицированный подход при выборе тактики лечения и профилактике дисфункциональных состояний, в частности расстройств аутистического спектра.
Современные методы визуализации церебральных энергетических процессов находят широкое применение в медицине, преимущественно в диагностике и при изучении патогенетических механизмов различных заболеваний, связанных с поражением ЦНС. В последние годы значительно возрос интерес к проблеме церебрального энергетического обмена, особенно к неинвазивным методам его оценки; системная психофизиология входит в число лидирующих интегративных направлений исследования физиологических основ сформированности высших психических функций и приспособительного поведения человека на разных этапах онтогенетического развития.
Энергетическое состояние мозга во многом обусловлено уровнем стресса. По мнению Г. Селье, сила переживаний зависит от эмоциональной устойчивости личности, и каждый организм обладает ограниченным запасом адаптационной энергии, исчерпание которого определяет снижение сопротивляемости и, в конечном счете, приводит организм к гибели.
Уровень постоянных потенциалов (УПП) головного мозга позволяет оценивать состояние энергетических резервов организма в режиме реального времени, поскольку УПП отражает интенсивность церебрального энергетического обмена.
УПП - это медленно меняющийся потенциал милливольтного диапазона, интегрально отражающий мембранные потенциалы нейронов, глии и гематоэнцефалического барьера и зависящий от разности концентрации водородных ионов по обе стороны этой мембраны (Фокин В.Ф., Пономарева Н.В. Энергетическая физиология мозга. - М.: Антидор, 2003. - 288 с.).
Величина УПП позволяет оценивать интенсивность энергетических процессов в мозге, поскольку интенсификация церебрального энергетического обмена сопровождается изменением кислотно-щелочного равновесия, что отражается в повышении УПП.
Таким образом, изменение значений УПП в какой-либо области головного мозга отражает изменение интенсивности энергетического обмена в этой области. В силу своего происхождения УПП коррелирует с множеством биохимических и иммунологических параметров, зависящих от уровня церебрального энергетического обмена и функционального состояния адаптивных систем организма.
Известен способ исследования расстройств аутистического спектра посредством оценки показателей УПП (Городенский Н.Г. Исследование уровня энергозатрат головного мозга в дифференциальной диагностике отклоняющегося развития. Международная конференция студентов и аспирантов по фундаментальным наукам "ЛОМОНОСОВ". Тезисы. МГУ имени М.В. Ломоносова. М., 2000, http://www.psychology.ru/lomonosov/tesises/gs.htm). Данный способ использован в качестве прототипа. Согласно известному методу, выполняли регистрацию УПП монополярно с помощью неполяризуемых хлорсеребряных электродов и усилителя постоянного тока. Референтный электрод устанавливали на запястье правой руки, активные -вдоль саггитальной линии - в лобной, центральной, затылочной областях, а также в правом и левом височных отделах (точки Fz, Cz, Oz, Td, Ts по схеме 10-20). Было выявлено, что при относительно невысоком среднем уровне энергозатрат, у аутистов отмечается его высокая корреляция (р<0,01) с УПП лобного, центрального, затылочного и левого височного отведений, а также этих отведений между собой. Корреляция левого височного отведения с центральным ниже, чем с остальными (р<0,05). Полностью отсутствуют корреляции правого височного отведения с лобным и центральным. Умеренно выражено преобладание активности левого полушария.
Однако совокупность диагностических показателей, оцениваемых в известном способе не позволяет учесть скрытые, латентные формы РАС, что снижает диагностическую точность полученной оценки состояния.
Решаемой технической проблемой являлось повышение точности диагностики РАС.
Достигаемым техническим результатом является повышение точности диагностики за счет получения комплекса объективных данных о психонейрофизиологических характеристиках ребенка, в том числе учитывающих скрытых, неярко выраженные нарушения обменных процессов головного мозга латентного периода заболевания. Это позволяет установить диагноз уже на ранних стадиях развития заболевания, и, как следствие, своевременно начать терапию, что в совокупности повышает прогностическое значение метода.
Кроме того, благодаря разработанному нами стандартизированному и упрощенному анализу полученных данных, минимизируются временные и ресурсные затраты при оценке полученных результатов, при условии сохранения объективизации интерпретации полученных данных исследования, а также высокой точности устанавливаемого диагноза.
Применение метода нейроэргометрии для диагностики РАС обеспечивает персонифицированный подход и соответствует требованиям современной медицины, включающей персонализированный, предиктивный, и превентивный аспекты. Неинвазивный характер обследования способствует решению важной задачи своевременности диагностики состояния энергетического обмена мозга лиц с расстройствами аутистического спектра, особенно в раннем детском возрасте, в связи с тем, что этот период является оптимальным для проведения вторичной профилактики.
Для определения характерных нейрофизиологических показателей детей с расстройствами аутистического спектра нами производилась оценка интенсивности церебрального энергетического обмена посредством нейроэргометрии, в основе которой лежит определение кислотно-щелочного равновесия, по показателям уровня постоянного потенциала (УПП) головного мозга детей с наличием РАС.
Регистрация и обработка результатов проводилась по методу, разработанному в лаборатории возрастной физиологии мозга НИИ мозга РАМН д.б.н. В.Ф. Фокиным и д.м.н. Н.В. Пономаревой в 1982 г. (Патент РФ №2135077, 1999).
Регистрация УПП производится методом нейроэргометрии на аппаратно-программном комплексе "Нейроэнергокартограф", который предназначен для проведения исследований уровня постоянных потенциалов головного мозга и топографического картирования церебрального энергетического обмена. Метод нейроэргометрии предназначен для определения уровня постоянных потенциалов (УПП), характеризующего интенсивность протекания обменных процессов головного мозга. При этом, для реализации способа, может быть использован и любой другой аппарат, позволяющий определить УПП головного мозга.
Использование методов анализа и топографического картирования УПП позволяет производить интегральную оценку энергетического обмена головного мозга и его отдельных областей и диагностировать широкий спектр функциональных и патологических состояний. В то время как классические методы электрофизиологии центральной нервной системы (электроэнцефалография и регистрация вызванных потенциалов) отражают преимущественно процессы восприятия и обработки информации, принципиальной особенностью нейроэргометрии является получение данных об интенсивности текущих энергетических процессов в головном мозге, регистрируемых в реальном масштабе времени.
Способ осуществляют следующим образом.
I. Определяют уровень УПП головного мозга.
Выполняют регистрацию УПП в монополярном отведении от пяти областей - лобной (Fz), центральной (Cz), затылочной (Oz), правой (Td) и левой (Ts) височных на аппаратно-программном комплексе "Нейроэнергокартограф". Определяют средний уровень УПП мозга (сумма УПП от пяти отведений, деленная на их количество).
Нормативные показатели усредненного уровня постоянных потенциалов головного мозга соответствуют 10,68÷11,5 mV в обследованной группе.
II. Диагностика расстройства аутистического спектра.
При наличии изменений, включающих
- повышение интенсивности энергообмена в лобном отделе, определяемое по отклонению показателя УПП на одно или более стандартных отклонений, где стандартное отклонение равно квадратному корню из среднего арифметического всех квадратов разностей между данными величинами и их средним арифметическим;
- отклонение УПП в правом височном отведении на одно или более стандартных отклонений;
- отклонение показателей интенсивности энергообмена в центральном отделе, определяемое по отклонению показателя УПП на одно или более стандартных отклонений;
- отклонение усредненного показателя УПП на одно или более стандартных отклонения;
- нарушение межполушарных отношений с преобладанием левого полушария, определяемое по отклонению показателя УПП на одно или более стандартных отклонения диагностируют расстройство аутистического спектра.
Регистрацию УПП выполняют, например, с помощью аппаратно-программного комплекса "Нейроэнергокартограф".
Проведено обследование выборки детей в возрасте от 4-х до 12-ти лет включительно с наличием расстройств аутистического спектра. Общее количество обследованных - 70 человек.
Использованы следующие методы исследования:
- клинико-психопатологический (диагностика проведена в соответствии с международной классификацией болезней десятого пересмотра [МКБ-10] (F 84);
- нейрофизиологический (нейроэргометрия - регистрация уровня постоянных потенциалов (УПП) головного мозга);
- статистический.
Регистрация уровня постоянных потенциалов (УПП) в данной работе была использована для анализа характера нарушения обменных процессов у лиц с наличием расстройств аутистического спектра, сопряженных с поражением центральной нервной системы (ЦНС), а также для определения тяжести патологического процесса, прогнозирования развития патологического процесса в режиме реального времени. С использованием метода нейроэргометрии обследовано 50 детей с наличием РАС.
Результаты исследования нейроэнергообмена у детей с наличием расстройств аутистического спектра свидетельствуют о том, что характерным для них является повышение интенсивности церебрального энергетического обмена и нарушение соотношения уровня постоянных потенциалов в различных отделах головного мозга с наличием нарушений межполушарных отношений. Характер нарушений межполушарной асимметрии у детей с РАС свидетельствует о наличии у них высокого уровня стресса. Динамика стресса свидетельствует о том, что после прохождения первой фазы стресса - тревоги и мобилизации защитных сил - организм включает механизмы структурной перестройки и переходит во вторую фазу - экономного, бережного использования резервов - и далее, при сохранении стрессогенной ситуации, исчерпав функциональные резервы, в третью фазу стресса - стадию истощения. Показатели УПП головного мозга, отражающие интенсивность церебрального энергообмена, являются характеристикой энергетических резервов организма в формате реального времени.
Применение метода нейроэргометрии имеет диагностическое и прогностическое значения при выявлении расстройств аутистического спектра и прогнозировании динамики патологического процесса для детей с РАС в режиме реального времени.
Верификация предложенного в изобретении способа диагностики расстройств аутистического спектра проведена с использованием математико-статистического анализа изученных нейрофизиологических характеристик. Доказана неслучайность межгрупповой изменчивости по комплексу изученных нейрофизиологических признаков обследованных пациентов (р=0,001). На основании этого сделан вывод о том, что характерные нарушения энергетического обмена головного мозга детей с РАС ассоциированы с наличием расстройств аутистического спектра. Данное заключение, сделанное по результатам проведенного нейрофизиологического исследования, позволяет проводить раннюю диагностику РАС в режиме реального времени и прогнозировать течение заболевания.
Пример 1. Пациент Л, 7 лет. Причиной обращения за консультацией явились особенности поведения ребенка, вызвавшие беспокойство родителей мальчика.
При регистрации уровня постоянного потенциала головного мозга выявлено значительное повышение УПП в центральном, затылочном и височных отделах до трех стандартных отклонений, свидетельствующее о нарушении церебрального энергообмена. Межполушарная асимметрия энергетического обмена значительно изменена с преобладанием в левом полушарии (до трех стандартных отклонений).
На основании полученных данных выявлены особенности энергетического обмена головного мозга, свидетельствующие о наличии расстройства аутистического спектра. Даны рекомендации.
Пример 2. Пациент Ю., 4 года. Причиной обращения явились трудности в коммуникации ребенка, вызвавшие тревогу родителей мальчика.
При проведении нейроэргометрии отмечается умеренное повышение усредненного показателя уровня постоянных потенциалов головного мозга до двух стандартных отклонений, наиболее выраженное в височных отделах (в левом височном - до трех стандартных отклонений), затылочном (до трех стандартных отклонений) и лобном отделах. Межполушарная асимметрия энергетического обмена изменена с преобладанием в левом полушарии.
Полученные данные свидетельствуют о наличии особенностей энергетического обмена головного мозга, соответствующих расстройствам аутистического спектра. Даны персональные рекомендации.
Пример 3. Пациент К., 7 лет. Причиной обращения за консультацией послужили трудности в обучении ребенка, вызвавшие беспокойство мамы и бабушки девочки.
При регистрации уровня постоянного потенциала головного мозга выявлено резкое увеличение усредненного УПП от значительно пониженного (два стандартных отклонения), особенно в лобном и центральном отделах, до значительно повышенного (до трех стандартных отклонений в центральном и затылочном отделах), свидетельствующие о наличии нарушений энергетического обмена головного мозга. Межполушарная асимметрия энергетического обмена незначительно изменена за счет преобладания левого полушария (до двух стандартных отклонений).
Результаты нейроэргометрии свидетельствуют о наличии особенностей энергообмена головного мозга ребенка, соответствующих расстройствам аутистического спектра. Даны рекомендации с учетом персональных данных.
Всем пациентам была рекомендована консультация детского психиатра. Проспективно, по результатам психопатологического обследования психиатром, у всех детей диагностировано расстройство аутистического спектра в соответствии с международной классификацией болезней десятого пересмотра [МКБ-10] (F 84).
Claims (11)
1. Способ диагностики расстройств аутистического спектра (РАС) у детей, включающий определение нейрофизиологического маркера РАС, отличающийся тем, что в качестве нейрофизиологического маркера определяют усредненный уровень постоянных потенциалов (УПП) головного мозга,
для чего выполняют регистрацию УПП в монополярном отведении от пяти областей - лобной (Fz), центральной (Cz), затылочной (Oz), правой (Td) и левой (Ts) височных,
- определяют средний уровень УПП мозга путем деления суммы УПП от пяти отведений на их количество,
- за нормативный показатель усредненного УПП головного мозга принимают 10,68÷11,5 mV,
- наличие РАС у ребенка определяют при наличии двух или более перечисленных ниже показателей изменений:
- повышение интенсивности энергообмена в лобном отделе, определяемое по отклонению показателя УПП на одно или более стандартных отклонений, где стандартное отклонение равно квадратному корню из среднего арифметического всех квадратов разностей между данными величинами и их средним арифметическим;
- отклонение УПП в правом височном отведении на одно или более стандартных отклонений;
- отклонение показателей интенсивности энергообмена в центральном отделе, определяемое по отклонению показателя УПП на одно или более стандартных отклонений;
- отклонение усредненного показателя УПП на одно или более стандартных отклонений;
- нарушение межполушарных отношений с преобладанием левого полушария, определяемое по отклонению показателя УПП на одно или более стандартных отклонений.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что регистрацию УПП выполняют с помощью аппаратно-программного комплекса "Нейроэнергокартограф".
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018142166A RU2687580C1 (ru) | 2018-11-29 | 2018-11-29 | Способ диагностики расстройств аутистического спектра |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018142166A RU2687580C1 (ru) | 2018-11-29 | 2018-11-29 | Способ диагностики расстройств аутистического спектра |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2687580C1 true RU2687580C1 (ru) | 2019-05-15 |
Family
ID=66578857
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018142166A RU2687580C1 (ru) | 2018-11-29 | 2018-11-29 | Способ диагностики расстройств аутистического спектра |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2687580C1 (ru) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102918163A (zh) * | 2009-09-08 | 2013-02-06 | 美国控股实验室公司 | 用于诊断自闭症谱系障碍的组合物和方法 |
| RU2621171C1 (ru) * | 2016-06-09 | 2017-05-31 | Татьяна Михайловна Рожнова | Способ прогнозирования индивидуального риска развития расстройств поведения аддиктивного характера |
| US20170281030A1 (en) * | 2016-03-31 | 2017-10-05 | Kosivana Holdings Limited | Methods for diagnosing mental disorders using neurometrics |
-
2018
- 2018-11-29 RU RU2018142166A patent/RU2687580C1/ru active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102918163A (zh) * | 2009-09-08 | 2013-02-06 | 美国控股实验室公司 | 用于诊断自闭症谱系障碍的组合物和方法 |
| US20170281030A1 (en) * | 2016-03-31 | 2017-10-05 | Kosivana Holdings Limited | Methods for diagnosing mental disorders using neurometrics |
| RU2621171C1 (ru) * | 2016-06-09 | 2017-05-31 | Татьяна Михайловна Рожнова | Способ прогнозирования индивидуального риска развития расстройств поведения аддиктивного характера |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| Городенский Н.Г. Исследование уровня энергозатрат головного мозга в дифференциальной диагностике отклоняющегося развития, тезисы, Москва, 2000. * |
| Забозлаева И. В. и др. Нейробиологические маркеры аутистических расстройств, Вестник Совета молодых ученых и специалистов Челябинской области, 2(13), 2016, с. 40-48. * |
| Симашкова Н. В. и др. Расстройства аутистического спектра: диагностика, лечение, наблюдение, Клинические рекомендации, 2015, с. 49. * |
| Симашкова Н. В. и др. Расстройства аутистического спектра: диагностика, лечение, наблюдение, Клинические рекомендации, 2015, с. 49. Забозлаева И. В. и др. Нейробиологические маркеры аутистических расстройств, Вестник Совета молодых ученых и специалистов Челябинской области, 2(13), 2016, с. 40-48. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Aliyari et al. | Analysis of the effects of high-voltage transmission line on human stress and attention through electroencephalography (EEG) | |
| Schuette et al. | Do interoceptive accuracy and interoceptive sensibility predict emotion regulation? | |
| Nebylitsyn | Fundamental properties of the human nervous system | |
| Domschke et al. | Interoceptive sensitivity in anxiety and anxiety disorders: an overview and integration of neurobiological findings | |
| US20220133209A1 (en) | Use of electroretinography (erg) for the assessment of psychiatric disorders | |
| Leon-Carrion et al. | Delta–alpha ratio correlates with level of recovery after neurorehabilitation in patients with acquired brain injury | |
| Lin et al. | A role of the parasympathetic nervous system in cognitive training | |
| Zhang et al. | Coherence in P300 as a predictor for the recovery from disorders of consciousness | |
| Rier et al. | Mild traumatic brain injury impairs the coordination of intrinsic and motor-related neural dynamics | |
| Kovac et al. | The impact of a short burst of exercise on sleep inertia | |
| Gärtner et al. | Individual differences in inhibitory control are not related to downregulation of negative emotion via distancing. | |
| CN112155577B (zh) | 一种社会压力检测方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| Hassan et al. | Psychophysiological influences on personality trajectories in adolescent females exposed to child maltreatment | |
| RU2687580C1 (ru) | Способ диагностики расстройств аутистического спектра | |
| Swati et al. | Machine learning systems for detecting schizophrenia | |
| Bellato et al. | Autonomic Nervous System Functioning in ADHD | |
| RU2621171C1 (ru) | Способ прогнозирования индивидуального риска развития расстройств поведения аддиктивного характера | |
| Gribanov et al. | The level of cerebral DC potentials in children with attention deficit-hyperactivity disorder | |
| Ray et al. | Feasibility of electroencephalography for direct assessment of concussion | |
| RU2744353C1 (ru) | Способ диагностики предрасположенности к импульсивному агрессивному поведению у психически здоровых лиц | |
| Ding et al. | The within-person association of relative left frontal activity and vagally mediated heart rate variability not moderated by history of depression | |
| Fontanella et al. | Machine Learning to Predict Cognitive Decline of Patients with Alzheimer’s Disease Using EEG Markers: A Preliminary Study | |
| Safar et al. | Applications of magnetoencephalography to autism spectrum disorder | |
| De Craene | THE EFFECTS OF STRESS ON BRAIN-FUNCTIONALITY: AN EEG-STUDY | |
| Kruijf | Correlation of qEEG and cognitive impairment in cardiac arrest survivors: first steps towards a prediction model |