Dendrograms of electroencephalograms and their characterization based on metrics

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Dendrograms obtained from electroencephalograms are studied as maximal prefix codes. A dendrogram defines a distribution on the space of 2-adic integers and represents a partition, up to the set of zero Haar measure, into balls of nonzero radii. Non-Archimedean and Archimedean metrics are proposed for the characterization of dendrograms associated with the electroencephalograms of given mental classes. To more reliably distinguish one mental class from another, it is proposed to use the Gromov – Hausdorff distance between disconnected compact spaces: non-Archimedean in the form of a union of 2-adic balls represented by branches of a dedrogram, on the one hand, and Archimedean in the form of a (fat) Cantor set, on the other hand.

About the authors

Livat Borisovich Tyapaev

Saratov State University

ORCID iD: 0000-0002-3573-6937
SPIN-code: 8417-3339
Astrahanskaya str., 83, Saratov, Russia

Vladimir S. Anashin

Lomonosov Moscow State University

ORCID iD: 0000-0001-5319-7159
Russia, 119991, Moscow, Leninskie Gory, 1

References

  1. Shor O., Glik A., Yaniv-Rosenfeld A., Valevski A., Weizman A., Khrennikov A., Benninger F. EEG p-adic quantum potential accurately identifies depression, schizophrenia and cognitive decline // PLoS ONE. 2021. Vol. 16, iss. 8. P. e0255529. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0255529
  2. Shor O., Yaniv-Rosenfeld A., Valevski A., Weizman A., Khrennikov A., Benninger F. EEG-based spatio-temporal relation signatures for the diagnosis of depression and schizophrenia // Scientific Reports. 2023. Vol. 13. Art. 776. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-28009-0
  3. Анашин В. С., Тяпаев Л. Б., Давыдов В. В. Классификация психических заболеваний на основе дендрограмм ЭЭГ головного мозга и их характеристик // Дискретная математика и её приложения : труды XIV междунар. науч. семинара им. академика О. Б. Лупанова (Москва, 20–25 июня 2022 г.). Москва : ИПМ им. М. В. Келдыша РАН, 2022. С. 207–210. DOI: https://doi.org/10.20948/dms-2022-64
  4. Тяпаев Л. Б., Анашин В. С., Давыдов В. В. О методе обработки большой совокупности аналоговых сигналов с целью выделения характеристических признаков источников сигналов // Дискретные модели в теории управляющих систем : труды XI междунар. конф. (Москва, 26–29 мая 2023 г.). Москва : МАКС Пресс, 2023. С. 110–113. EDN: XTMWWX
  5. Anashin V. Free choice in quantum theory: A p-adic view // Entropy. 2023. Vol. 25, iss. 5. Art. 830. DOI: https://doi.org/10.3390/e25050830
  6. Борзов С. И., Иванов А. О., Тужилин А. А. Геометрия расстояния Громова–Хаусдорфа на классе всех метрических пространств // Математический сборник. 2022. Т. 213, № 5. C. 68–87. doi: 10.4213/sm9651, EDN: YZVCVW
  7. Liu J. G., Pego R. L. A simple construction of fat Cantor sets // The American Mathematical Monthly. 2024. Vol. 131, iss. 6. Art. 525. DOI: https://doi.org/10.1080/00029890.2024.2322909

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).