Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorРоманюк, О. Н.uk
dc.contributor.authorПавлов, В. C.uk
dc.contributor.authorТітова, Н. В.uk
dc.contributor.authorРоманюк, С. О.uk
dc.contributor.authorМайданюк, В. П.uk
dc.contributor.authorRomaniuk, O. N.en
dc.contributor.authorPavlov, V. S.en
dc.contributor.authorTitova, N. V.en
dc.contributor.authorRomaniuk, S. O.en
dc.contributor.authorMaidanyuk, V. P.en
dc.date.accessioned2025-07-03T10:57:29Z
dc.date.available2025-07-03T10:57:29Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationРоманюк О. Н., Павлов В. С., Тітова Н. В., Романюк С. О., Майданюк В. П. Використання нейрогарнітур для діагностики захворювань // Оптоелектронні інформаційно-енеретичні технології. 2025. № 1. С. 168–177.uk
dc.identifier.issn1681-7893
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/46774
dc.description.abstractThe article highlights modern approaches to the use of neuroheadsets in the diagnosis of psychoneurological diseases, including depression, anxiety disorders, epilepsy, schizophrenia, Parkinson's disease, and Alzheimer's disease. The main focus is on the registration and analysis of electroencephalographic signals, which provide a non-invasive assessment of the functional state of the brain. The significance of rhythmic activity of various frequency ranges — in particular, alpha, beta, theta, and delta waves — as markers of certain disorders is revealed. It is shown that depression typically exhibits a decrease in alpha activity in the left frontal cortex, and anxiety disorders typically exhibit an increase in high-frequency beta activity. Changes in the spectral composition of signals in epilepsy are analyzed, in particular, focal disturbances and paroxysmal complexes, which can be recorded using neuroheadsets in clinical or home conditions. The article also provides information on the reduction of coherence and variability of EEG signals in Alzheimer's disease and changes in electrical activity in patients with Parkinson's disease. Considerable attention is paid to the possibility of using neurofeedback technologies within the framework of cognitive and everyday rehabilitation, which are based on the patient's active control of their own electrophysiological reactions. The practical feasibility of using neuroheadsets for the initial screening of the patient's condition, monitoring the dynamics of treatment and assessing the effectiveness of psychotherapeutic and pharmacological approaches is emphasized. As a result, it is concluded that neuroheadsets open up new opportunities for rapid, safe and economically accessible diagnostics of nervous system disorders in a wide range of patients of different agesen
dc.description.abstractУ 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-, тетаі 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 вікуuk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofОптоелектронні інформаційно-енеретичні технології. № 1 : 168–177.uk
dc.relation.urihttps://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/782
dc.subjectнейрогарнітуриuk
dc.subjectелектроенцефалографіяuk
dc.subjectпсихоневрологічні розладиuk
dc.subjectдепресіяuk
dc.subjectтривожні станиuk
dc.subjectнейрофідбекuk
dc.subjectфункціональна діагностикаuk
dc.subjectneuroheadsetsen
dc.subjectelectroencephalographyen
dc.subjectneuropsychological disordersen
dc.subjectdepressionen
dc.subjectanxiety statesen
dc.subjectneurofeedbacken
dc.subjectfunctional diagnosticsen
dc.titleВикористання нейрогарнітур для діагностики захворюваньuk
dc.title.alternativeUse of Neuroheadsets for Diagnostics of Diseasesen
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc004.92
dc.relation.referencesThibault, 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/10.1159/000506832en
dc.relation.referencesBekkedal, 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.2021.108093en
dc.relation.referencesTavakoli, 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.2023.1122334en
dc.relation.referencesMehta, R., Bajaj, H., & Roy, D. (2022). Machine learning for mental health in neurophysiology: EEGbased classification of anxiety and depression. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 30, 980–991. https://doi.org/10.1109/TNSRE.2022.3170198en
dc.relation.referencesKrigolson, 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/brainsci8080132en
dc.relation.referencesCasson, A. J. (2019). Wearable EEG and beyond. Biomedical Engineering Letters, 9, 53–71. https://doi.org/10.1007/s13534-019-00096-2en
dc.relation.referencesAbiri, R., Borhani, S., Sellers, E. W., Jiang, Y., & Zhao, X. (2019). A comprehensive review of EEGbased brain–computer interface paradigms. Journal of Neural Engineering, 16(1), 011001. https://doi.org/10.1088/1741-2552/aaf12een
dc.relation.referencesDauwels, 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/10.2174/1567205013666161222143701en
dc.relation.referencesAn, 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.2017.03.008en
dc.relation.referencesIbrahim, 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/en
dc.relation.referencesNiedermeyer, E., & da Silva, F. L. (Eds.). (2020). Electroencephalography: Basic principles, clinical applications, and related fields (7th ed.). Oxford University Press.en
dc.relation.referencesШевчук, І.М., & Козловська, І.С. (2023). Перспективи застосування нейротехнологій у діагнос-тиці психічних розладів. Український журнал з проблем медицини та біології, 28(4), 25–31.uk
dc.relation.referencesДяченко, В. Ю. (2022). Технології біологічного зворотного зв’язку на основі мозкової активності: діагностичні можливості. Наукові вісті НТУУ «КПІ», 4, 47–52.uk
dc.relation.referencesЛавренюк, О. П., & Резнік, С. В. (2021). Електроенцефалографія в практиці психологічної діагностики. Психологія і суспільство, 2, 119–125.uk
dc.relation.referencesМайданюк, В. П., & Романюк, О. Н. (2025, 24–27 березня). Неінвазивний нейроінтерфейс Користувач–Комп’ютер. Матеріали LIII Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів Вінницького національного технічного університету (2024), м. Вінниця. https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23517/19471uk
dc.relation.referencesGrand View Research. (2024). Wearable EEG headsets market to reach USD 244.9 million by 2030, growing at a CAGR of 10.4% [Press release]. Retrieved from Grand View Research website.en
dc.relation.referencesPavlov S. V. Information Technology in Medical Diagnostics //Waldemar Wójcik, Andrzej Smolarz, July 11, 2017 by CRC Press - 210 Pagesen
dc.relation.referencesWójcik W., Pavlov S., Kalimoldayev M. Information Technology in Medical Diagnostics II. London: (2019). Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book. – 336 Pages.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-168-177


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію