Ученые Пензенского государственного университета (ПГУ), используя математические методы, обнаружили, что электрические сигналы в сердце у детей с синдромом дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) отличаются от показателей у их здоровых сверстников.

Впоследствии это позволит создать программу, которая поможет врачам выявлять СДВГ, что в настоящее время является затруднительным, рассказал ТАСС доктор технических наук, заведующий лабораторией биомедицинских и когнитивных технологий ПГУ Александр Тычков.

Проект реализуется в сотрудничестве с Институтом возрастной физиологии Российской академии образования (РАО) и является участником созданного в рамках нацпроекта научно-образовательного центра «Инженерия будущего».

«До сегодняшнего дня никто не занимался адаптивной автоматизированной обработкой сигналов работы сердца у детей и подростков для оценки их гиперактивности. Мы получили первые результаты при обработке электрокардиосигнала у детей с СДВГ и без него. Мы видим всплески по энергии, амплитуде, количеству эмпирических мод (метод разложения сигналов на функции - прим. ТАСС)», — отметил собеседник агентства.

Проблема определения СДВГ у ребенка

По разным данным, СДВГ страдают около 5-10% детей школьного возраста. У большинства из них характерные симптомы — невнимательность, гиперактивность и импульсивность — сохраняются в подростковом и зрелом возрасте. В настоящее время врачи ставят диагноз, используя оценочные шкалы из руководства по диагностике и статистике психических расстройств и Международной классификации болезней, это делает диагностику трудоемким процессом для врачей.

В своей работе пензенские ученые использовали данные ЭКГ, взятые у школьников одной из московских школ, а также показатели движения их глаз при чтении текста. «Выборка состояла из более чем 50 детей младшего школьного возраста. Мы декомпозировали результаты ЭКГ, разложили их на составляющие с разными частотами и амплитудами», — пояснил ТАСС студент шестого курса кафедры «Радиотехника, радиоэлектронные системы» Артем Назарычев, занятый в проекте.

В дальнейшем исследователи планируют увеличить выборку пациентов, чтобы подтвердить свои выводы, а также использовать искусственный интеллект для анализа данных ЭКГ. «Врач и физиолог видят лишь сам сигнал — синусоиду, но не могут знать, что скрывается в частотных или энергетических областях, если этот сигнал разложить на внутренние составляющие. Благодаря математике мы можем увидеть новые скрытые параметры, которые можно обрабатывать автоматически и получать цифровые значения, они могут быть посчитаны на каждом сигнале работы сердца у каждого испытуемого»,— отметил Тычков.

По его словам, итогом проекта станет программное решение, которое можно будет использовать на компьютере врача или детского физиолога для дополнительной оценки состояния ребенка при принятии врачебного решения.