Разработка алгоритма БОС-системы для лечения посттравматического стрессового расстройства

Посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР) представляет собой сложное психическое расстройство, возникающее в результате переживания травмирующих событий. Симптомы ПТСР включают навязчивые воспоминания, эмоциональную отстраненность, повышенную тревожность и избегающее поведение. Традиционные методы лечения, такие как психотерапия и медикаментозная терапия, имеют ограничения и могут сопровождаться побочными эффектами. Биологическая обратная связь (БОС) по электроэнцефалограмме (ЭЭГ) представляет собой перспективный метод лечения, который помогает пациентам научиться самостоятельно регулировать свою мозговую активность. В данной работе представлен алгоритм БОС-системы, разработанный специально для лечения ПТСР. Проведена комплексная техническая и нейрофизиологическая верификация алгоритма на реальных ЭЭГ-данных, подтвердившая его эффективность и робастность. Алгоритм сочетает в себе тренинг альфа-, SMR- и бета-ритмов, что позволяет комплексно воздействовать на симптомы расстройства. Все этапы алгоритма, включая регистрацию и обработку ЭЭГ, спектральный анализ, выделение целевых ритмов, формирование обратной связи и адаптацию параметров в реальном времени, подробно описаны и обоснованы. Особое внимание уделено индивидуализации подхода: параметры БОС-тренинга адаптируются под пациента, что повышает его эффективность. Разработанная система ориентирована на использование в домашних условиях, что делает терапию доступной и удобной. Сравнительный анализ с существующими методами подчеркивает преимущества предложенного подхода, который позволяет улучшить контроль над симптомами ПТСР и повысить качество жизни пациентов.

1. Martin A., Naunton M., Kosari S., Peterson G., Thomas J., Christenson J.K. Treatment Guidelines for PTSD: A Systematic Review. Journal of Clinical Medicine. 2021;10(18). https://doi.org/10.3390/jcm10184175

2. Askovic M., Soh N., Elhindi J., Harris A.W.F. Neurofeedback for Post-Traumatic Stress Disorder: Systematic Review and Meta-Analysis of Clinical and Neurophysiological Outcomes. European Journal of Psychotraumatology. 2023;14(2). https://doi.org/10.1080/20008066.2023.2257435

3. Hatton Sh.L., Rathore Sh., Vilinsky I., Stowasser A. Quantitative and Qualitative Representation of Introductory and Advanced EEG Concepts: An Exploration of Different EEG Setups. Journal of Undergraduate Neuroscience Education. 2023;21(2):A142–A150.

4. O’Sullivan M., Temko A., Bocchino A., O’Mahony C., Boylan G., Popovici E. Analysis of a Low-Cost EEG Monitoring System and Dry Electrodes Toward Clinical Use in the Neonatal ICU. Sensors. 2019;19(11). https://doi.org/10.3390/s19112637

5. Pise A.W., Rege P.P. Comparative Analysis of Various Filtering Techniques for Denoising EEG Signals. In: 2021 6th International Conference for Convergence in Technology (I2CT): 02–04 April 2021, Maharashtra, India. IEEE; 2021. P. 1–4. https://doi.org/10.1109/I2CT51068.2021.9417984

6. Rosanne O., Albuquerque I., Cassani R., Gagnon J.-F., Tremblay S., Falk T.H. Adaptive Filtering for Improved EEG-Based Mental Workload Assessment of Ambulant Users. Frontiers in Neuroscience. 2021;15. https://doi.org/10.3389/fnins.2021.611962

7. Zhang H., Zhou Q.-Q., Chen H., et al. The Applied Principles of EEG Analysis Methods in Neuroscience and Clinical Neurology. Military Medical Research. 2023;10. https://doi.org/10.1186/s40779-023-00502-7

8. Marzbani H., Marateb H.R., Mansourian M. Methodological Note: Neurofeedback: A Comprehensive Review on System Design, Methodology and Clinical Applications. Basic and Clinical Neuroscience. 2016;7(2):143–158. https://doi.org/10.15412/j.bcn.03070208

9. Chang M., Yokota Yu., Ando H., Maeda T., Naruse Ya. Comparison and Combination of Gamified Neurofeedback Training and General Behavioral Training. PLoS ONE. 2022;17(12). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0278762

10. Weaver Sh.S., Birn R.M., Cisler J.M. A Pilot Adaptive Neurofeedback Investigation of the Neural Mechanisms of Implicit Emotion Regulation Among Women with PTSD. Frontiers in Systems Neuroscience. 2020;14. https://doi.org/10.3389/fnsys.2020.00040