Известия Саратовского университета.
ISSN 1817-3020 (Print)
ISSN 2542-193X (Online)


вейвлет-анализ

Интегральное картирование активности потовых желез методом дифференциальной термографии

Активность потовых желез связана с функциональным состоянием малых симпатических нервных волокон, подверженных деструктивным изменениям при ряде патологий, например таких, как диабетическая периферическая нейропатия и ревматоидный артрит. В данной работе решена задача визуализации потовых пор на поверхности кожи с помощью динамической дифференциальной термографии. На основе вейвлет-анализа колебаний температуры кожи фаланг пальцев установлено, что активность потовых желез формирует спектральные составляющие на частотах около 0.1 Гц и выше.

ИНТЕГРАЛЬНОЕ КАРТИРОВАНИЕ АКТИВНОСТИ ПОТОВЫХ ЖЕЛЕЗ МЕТОДОМ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ТЕРМОГРАФИИ

Активность потовых желез связана с функциональным состоянием малых симпатических нервных волокон, подверженных деструктивным изменениям при ряде патологий, например, таких как диабетическая периферическая нейропатия и ревматоидный артрит. В данной работе решена задача визуализации потовых пор на поверхности кожи с помощью динамической дифференциальной термографии. На основе вейвлет-анализа колебаний температуры кожи фаланг пальцев установлено, что активность потовых желез формирует спектральные составляющие на частотах около 0.1 Гц и выше.

Синхронная динамика нефронных ансамблей

В работе изучается эффект синхронизации колебаний в динамике ансамблей нефронов. Показано, что в формировании кластеров синхронизации принимает участие большое число структурных элементов, расположенных на поверхности почки. Установлено, что размер кластеров меняется во времени и захват частот ритмов колебаний в коллективной динамике нефронов происходит только на определенных участках экспериментальных записей. Ключевые слова: синхронизация, ритмические процессы, вейвлет-анализ. 

Идентификация потенциалов действия малых ансамблей нейронов с применением вейвлет-анализа и метода нейронных сетей

Обсуждается возможность решения задачи автоматической идентификации нейронных спайков во внеклеточных записях электрического потенциала на основе комбинированного алгоритма, предусматривающего применение нейронных сетей и дискретного вейвлет-преобразования. Иллюстрируется эффективность комбинированного подхода при анализе экспериментальных данных.