moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2025.50.3.020 1788 Разработка алгоритма БОС-системы для лечения посттравматического стрессового расстройства Development of a neurofeedback algorithm for the treatment of post-traumatic stress disorder Галушка Михаил Сергеевич Galushka Mikhail Sergeevich mgalushka@sfedu.ru aff-1 0000-0002-3953-0207 Вишневецкий Вячеслав Юрьевич Vishnevetsky Vyacheslav Yurievich vuvishnevetcky@sfedu.ru aff-2 Южный федеральный университет, Институт нанотехнологий, электроники и приборостроения Southern Federal University, Institute of Nanotechnology Южный федеральный университет, Институт нанотехнологий, электроники и приборостроения Southern Federal University, Institute of Nanotechnology 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2025.50.3.020 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

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.

Post-traumatic stress disorder (PTSD) is a complex mental health condition triggered by traumatic events and characterized by symptoms such as intrusive thoughts, emotional numbness, heightened anxiety, and avoidant behaviors. Conventional treatments, including psychotherapy and pharmacotherapy, have limitations and may cause side effects. Neurofeedback (NFB) via electroencephalogram (EEG) offers a promising alternative by enabling patients to learn how to self-regulate their brain activity. This study presents a novel NFB system algorithm designed specifically for PTSD treatment. The algorithm integrates alpha, SMR, and beta rhythm training to comprehensively address PTSD symptoms. Each stage of the algorithm is described in detail, from EEG recording and preprocessing to spectral analysis, target rhythm selection, feedback formation, and real-time parameter adaptation. The approach is tailored to individual needs, dynamically adjusting training parameters to enhance therapeutic outcomes. Designed for home use, the system increases accessibility and convenience, empowering patients to take an active role in their recovery. Comparative analysis with existing methods highlights the advantages of this approach, which effectively targets a wide range of PTSD symptoms. The algorithm represents a significant step toward improving symptom management and enhancing the quality of life for individuals with PTSD.

 посттравматическое стрессовое расстройство ПТСР биологическая обратная связь ЭЭГ альфа-ритм SMR бета-ритм тета-ритм post-traumatic stress disorder PTSD neurofeedback EEG alpha rhythm SMR beta rhythm theta rhythm Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References 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 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 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. 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 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 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 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 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 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 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

The authors declare that there are no conflicts of interest present.