Finansavimas

Vienas iš labiausiai paplitusių šiuolaikinėje visuomenėje psichinių sutrikimų yra šizofrenija, šiuo metu ja serga maždaug 1.3 procentas pasaulio žmonių. Ji sukelia mąstymo, emocijų bei valios sutrikimus, prarandami bendravimo bei darbiniai įgūdžiai, sutrinka prisitaikymas visuomenėje, o pats gydymas yra ilgas ir brangus. Viena pagrindinių pacientų disfunkcijos priežasčių – sutrikusios pažintinės funkcijos, kurios yra susijusios su sutrikusiu smegenų elektriniu aktyvumu gama dažnio (30–80 Hz) diapazone (4). Šį aktyvumą galima matuoti pasitelkiant elektroencefalografiją ir vertinant atsakus į periodinę garsinę stimuliaciją gama dažnių diapazone - klausos nuostovius atsakus (kNA). Šiuo metu ypatingai daug dėmesio skiriama šių atsakų tyrimams dėl jų, kaip biožymenų, potencialaus taikomo ligos diagnozei ir pacientų būsenos kitimo stebėjimui gydymo eigoje. Parodyta, kad kiekvienas žmogus turi savo individualų, preferentinį gama dažnį, kuriame gaunamas stipriausias kNA atsakas. Šis dažnis yra vadinamas individualiu gama dažniu (IGF); jis yra stabilus sveikiems asmenims, sulėtėjęs šizofrenija sergančių tarpe, yra neigiamai susijęs su neigiama šizofrenijos simptomatikos išraiška ir sąmonės sutrikimais. Tai leidžia manyti, kad IGF gali būti geriausias jautrus ir specifiškas matas padedantis personalizuoti ir pagreitinti šizofrenijos gydymą. Deja, IGF radimą apsunkina tai, kad EEG signalus labai užteršia veido raumenys, todėl norint išvengti IGF parametro skaičiavimo ir klasifikacijos klaidų, yra itin svarbu atrinkti ir pritaikyti tinkamus signalų apdorojimo metodus. Šio tyrimo tikslas yra ugdyti studento gebėjimus atlikti neurofiziologinius tyrimus ir kurti metodologiją, algoritmus EEG apdorojimui siekiant nustatyti skirtus tiriamųjų individualius gama bangų dažnius bei suklasifikuoti juos į grupes.