В Санкт-Петербурге разработали технологию, которая определяет признаки бессонницы по энцефалограмме Студентка Санкт-Петербургского университета аэрокосмического приборостроения разработала программу, которая помогает выявлять признаки бессонницы, анализируя сигналы электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Этот инструмент позволяет объективно оценивать качество сна, что важно для правильного подбора лечения, сообщили в пресс-службе вуза. Программа создана с использованием данных из базы PhysioNet и применяет два метода математической обработки — спектральный и корреляционный. Алгоритм анализирует биоэлектрическую активность мозга во время сна, акцентируя внимание на высокоамплитудных сигналах в затылочной области. Такие сигналы обычно характерны для глубокой фазы сна, а их отсутствие может указывать на возможное состояние бодрствования и, как следствие, бессонницу. Автор проекта, Оксана Беззубкова, пояснила, что программа не только оценивает качество сна, но и может быть полезна врачам для диагностики нарушений. По словам разработчиков, это решение имеет важное преимущество перед традиционной полисомнографией, которая требует подключения множества датчиков и может искажать результаты из-за дискомфорта пациента. Новый подход минимально инвазивен и основан на анализе физиологических данных, что делает его удобным и точным инструментом для диагностики. В будущем программа может найти применение в клинической практике для эффективного выявления и лечения нарушений сна.