Согласно данным Всемирной организации здравоохранения о психическом здоровье в июне 2022 г., более 1 млрд человек в мире страдают психическими расстройствами, при этом существенная доля среди психических нарушений приходится на тревожно-депрессивные и поведенческие расстройства [1]. Только на фоне пандемии коронавируса их распространенность выросла на 25%, и данная тенденция сохраняется в настоящее время [1].

Важной проблемой является поиск возможностей оценки риска развития психических расстройств на доманифестном этапе. Индивидуумы с высоким уровнем риска являются наиболее уязвимой группой в популяции, что требует повышенного внимания к ним со стороны врачей и общества в целом. Профилактические мероприятия в этой группе наиболее востребованы и могут способствовать снижению заболеваемости психическими расстройствами. Особую важность имеет проблема разработки инструментов быстрого и малозатратного скрининга отдельных групп индивидуумов в отношении риска развития психических расстройств в рамках отбора для профессий, связанных с повышенным уровнем психологической нагрузки. Такие инструменты должны быть эффективными, точными и основываться на объективных биологических показателях или маркерах, не зависящих от субъективных характеристик испытуемого, его когнитивных возможностей, уровня мотивации или сознательного искажения результатов тестирования, что часто наблюдается, например, при использовании психометрических шкал для самостоятельного заполнения. Таким методом является электроэнцефалография (ЭЭГ). Накопилось большое количество сведений о применении ЭЭГ в психиатрической практике.

Особый интерес вызывают статистические методы количественного анализа ЭЭГ с применением большого количества стандартизированных показателей [2, 3]. Ранее в АО «Персонализированная медицина» (ПМ) был разработан и предложен новый скрининговый метод на основе анализа ЭЭГ (ЭЭГ-метод), использующий алгоритмы предиктивной (прогностической) аналитики, который отличается от уже существующих тем, что после автоматической обработки параметров ЭЭГ по алгоритмам дискриминантного анализа он предлагает линейные дискриминантные функции (ЛДФ) [4]. Полученные функции с достаточно высокой чувствительностью и специфичностью вычисляют дискриминантный балл (Y) для данной ЭЭГ, который позволяет отнести (дискриминировать) ЭЭГ испытуемого к категории нормы, риска тревоги, депрессии, появления шизофреноподобных нарушений, а также оценить выраженность импульсивности. Ранее были разработаны и запатентованы методы дискриминации здоровья и риска тревожных расстройств и депрессии, шизофрении, склонности к импульсивному поведению с использованием указанного метода¹, ², ³.

Близкий методологический подход используется в нашей стране при изучении пациентов с депрессией [5, 6], однако до сих пор не был разработан инструмент на основе анализа ЭЭГ, дающий возможность проведения скрининговых исследований. При разработке метода нами были использованы ЭЭГ психически здоровых людей и ЭЭГ людей с психическими и поведенческими расстройствами, диагностированными с помощью психопатологического метода и психометрических шкал. Для лиц с диагностированной шизофренией (код по МКБ-10 F20) использовалась шкала позитивных и негативных симптомов (PANSS), для лиц с депрессией (код по МКБ-10 F32) — шкала депрессии Гамильтона, при тревожных расстройствах (код по МКБ-10 F41) — шкала тревоги Гамильтона. У психически здоровых испытуемых (код по МКБ-10 Z03) уровень импульсивности определялся с помощью русского компьютерного варианта опросника темперамента STQ-77.

Предлагаемый метод не является диагностическим, носит вспомогательный характер, позволяет быстро объективизировать проблемы с психическим здоровьем и может использоваться как с медицинскими целями, например врачами-интернистами или людьми, стоящими перед вопросом, нужно ли им обращаться за специализированной помощью, так и вне медицины в ситуациях, где будет полезна скрининговая оценка психических нарушений.

В настоящее время для оценки риска развития психических расстройств широко применяются различные психометрические шкалы-самоопросники [7]. Для дальнейшего развития предлагаемого ЭЭГ-метода и внедрения его в практику необходимо проведение оценки валидности метода — сравнение качества классификации испытуемых по категориям разных уровней риска психических и поведенческих расстройств с другой системой классификации, например с классификацией испытуемых без выявленной психиатрической патологии по группам функциональных состояний с использованием психометрических шкал-самоопросников.

Цель исследования — оценка валидности скринингового метода на основе анализа ЭЭГ, использующего алгоритмы предиктивной (прогностической) аналитики с вычислением ЛДФ, в сравнении с системой классификации на основе психометрических шкал-самоопросников. В качестве инструмента валидации была использована платформа клинико-психологического тестирования ФГБУ «Центр стратегического планирования и управления медико-биологическими рисками здоровью» (ЦСП). Дополнительно было проведено сравнение результатов ЭЭГ-метода с результатами психометрических оценок в одной и той же группе индивидуумов.

Материал и методы

Проведено сравнительное кросс-секционное исследование с частичным ослеплением с привлечением психически здоровых добровольцев на базе двух исследовательских центров: ПМ и ЦСП. Все участники исследования прошли процедуру ЭЭГ, а также онлайн-тестирование на оригинальной платформе клинико-психологического тестирования ЦСП, оценивающей показатели эмоциональной дисрегуляции и социального функционирования. Данные ЭЭГ и психометрических исследований были скрыты от исследовательских центров до момента сопоставления результатов математического анализа ЭЭГ и обработки психометрических данных. Далее проводили сравнение результатов ЭЭГ-метода и психометрических оценок для каждого из участников исследования.

Критерии включения: возраст от 18 до 65 лет, отсутствие психиатрических диагнозов по МКБ-10 по результатам диагностического интервью, проведенного врачом-психиатром. Добровольцев набирали на базе двух исследовательских центров: ПМ (1-я группа) и ЦСП (2-я группа). Все персональные данные участников были скрыты при проведении исследования. Все участники исследования подписали добровольное информированное согласие на участие в исследовании. Исследование было одобрено локальными Этическими комитетами ПМ и ЦСП (протокол №01.05.2022 от 19 мая 2022 г.).

Запись ЭЭГ проводилась в комнате с комфортными освещением и температурой в состоянии расслабленного бодрствования при закрытых глазах испытуемого с соблюдением методических рекомендаций по проведению ЭЭГ ДЗМ г. Москвы и Экспертного совета по нейрофизиологии Российской противоэпилептической лиги.

Аппаратное обеспечение ЭЭГ различалось в зависимости от центра исследования. В 1-й группе (ПМ) запись проводили с использованием аналитического комплекса Нейро-КМ (НМФ «Статокин», Россия). Активность коры регистрировали 21 хлорсеребряными (Ag/AgClC) электродами, расположенными на скальпе по стандартной схеме «10—20» с использованием ушных ипсилатеральных электродов в качестве референтных. При контакте электродов с кожными покровами обеспечивали уровень импеданса не более 20 кОм. Использовали частоту дискретизации сигнала 250 Гц, полосу пропускания 1—70 Гц, чувствительность 7 мкВ/мм, сетевой фильтр 50 Гц. Первые 20 с записи исключали из анализа в связи с адаптационным периодом и оценкой качества сигнала. Запись ЭЭГ длилась не менее 15 мин, из них не менее 3 мин в состоянии расслабленного бодрствования с закрытыми глазами.

Во 2-й группе (ЦСП) запись при развертке 30 мм/с проводили с помощью 52-канальной системы электроэнцефалографии Нейровизор БММ-52 («MedicalComputerSystems», Россия) и программного обеспечения Неокортекс-ПРО версии 2.22.6 («Нейроботикс»). Активность коры регистрировали 37 пассивными хлорсеребряными (Ag/AgCl) электродами, расположенными на скальпе по стандартной схеме «10—20» с расширением, с использованием электрода Cz в качестве референтного. Один электрод заземления размещался между Fz и Fpz. При контакте электродов с кожными покровами обеспечивали наименьший возможный уровень импеданса, но не более 20 кОм. Частота дискретизации регистрации биопотенциалов была 1000 Гц, полоса пропускания 1—70 Гц и сетевой фильтр в 50 Гц. Чувствительность детекции составляла 7 мкВ/мм. Первые 5 мин записи исключали из анализа в связи с адаптационным периодом и оценкой качества сигнала. Проводили биокалибровку сигнала по вертикальным и горизонтальным движениям глаз, их закрыванию и открыванию. Фоновая запись длилась не менее 20 мин, из них не менее 15 мин расслабленного бодрствования с закрытыми глазами. При начальных проявлениях дремоты на ЭЭГ давалась команда открыть и через несколько секунд закрыть глаза.

Запись ЭЭГ в формате EDF подвергалась математической обработке с применением оригинального программного обеспечения для вычисления значений спектральных и прочих параметров ЭЭГ, а также самих ЛДФ. Вычисленные баллы ЛДФ для оценки рисков импульсивности (IS), депрессии (DEP) и тревоги (ANX) выступали как количественные характеристики психического состояния испытуемых. В основе определения Y лежит регрессионное уравнение ЛДФ, аргументами которой являются натуральные логарифмы от мощности, нормализованная когерентность для определенной частотной полосы между парой заданных электродов, межполушарная асимметрия мощности, натуральные логарифмы канонограмм стандартных ритмов и другие параметры, приведенные к асимптотически нормальному распределению. Интерпретация баллов Y была описана ранее [8—10] и приведена в табл. 1. Абсолютные значения дискриминантных баллов также ранжировались с присвоением рангов в согласии с правилом, отраженным в табл. 1.

Таблица 1. Правила ранжирования значений ЛДФ

Исследование индивидуально-психологических характеристик и психопатологических особенностей личности проводилось методом клинико-психологического тестирования в on-line формате. Тестирование включало заполнение психометрических шкал-самоопросников. Были использованы следующие шкалы: Опросник оценки агрессивности Басса—Перри (BPAQ-24, Buss-Perry Aggression Questionnaire в адаптации С.Н. Ениколопова [11]); шкала депрессии А. Бека (BDI-2, Beck Depression Inventory-2 в адаптации Н.В. Тарабриной [12]); Опросник «Шкала воспринимаемого стресса-10» (PSS-10, The Perceived Stress Scale-10, русскоязычная адаптация [13]); шкала оценки личностной и ситуативной тревожности Спилбергера—Ханина (STAI-2, State-Trait Anxiety Inventory-2, ситуационной тревоги STAI-2S и тревоги как черты личности STAI-2P), в модификации Ю.Л. Ханина [14].

Для процедуры валидации ЭЭГ-метода были сформированы категориальные переменные на основе общего балла психометрических шкал согласно рекомендациям разработчиков, и каждый из участников исследования был отнесен к одной из категорий независимо по каждой шкале. Для удобства валидации названия категорий шкал (депрессия, тревога, агрессивность) были заменены на аналоги, используемые в ЭЭГ-классификаторе: «норма» (норма), «обратить внимание» (средняя степень выраженности измеряемого шкалой феномена) и «нужна помощь специалиста» (высокая степень выраженности измеряемого шкалой феномена).

В качестве эталонного классификатора взята классификация с использованием психометрической панели ФМБА. Валидацию проводили независимо для трех смысловых блоков с использованием соответствующих рангов ЭЭГ-классификатора и психометрических инструментов: ДЕПРЕССИЯ (ЭЭГ DEP и шкала BDI), ТРЕВОГА (ЭЭГ ANX и шкалы STAI-2P и STAI-2S) и ИМПУЛЬСИВНОСТЬ (ЭЭГ IS и шкала BPAQ-24). Использовали следующие категории сравниваемых инструментов, сформированные на основе индивидуальных рангов ЭЭГ и суммарных баллов по психометрическим шкалам, рекомендованным разработчиками для формирования категорий. ЭЭГ-классификатор: нужна помощь специалиста (помощь): ранг –2; обратить внимание (внимание): ранги 0 и –1; норма: ранги 1 и 2. Шкала BDI: нужна помощь специалиста (помощь): баллы 19—63 (выраженная депрессия); обратить внимание (внимание): баллы 10—18 (депрессия средней степени); норма: баллы 0—9 (норма). Шкалы STAI-2P и STAI-2S: нужна помощь специалиста (помощь): баллы 46—80 (выраженная тревога); обратить внимание (внимание): баллы 30—45 (тревога средней степени); норма: баллы 0—29 (норма). Шкала BPAQ-24: нужна помощь специалиста (помощь): баллы 72—120 (выраженная агрессивность); обратить внимание (внимание): баллы 37—71 (агрессивность средней степени); норма: баллы 0—36 (норма).

В связи с тем, что все инструменты дают классификацию в трех вариантах, для составления таблиц сопряженности 2×2 были проведены попарные сравнения всех вариантов классификации. Дополнительно проведены сравнения объединенных групп: «норма» против «внимание+помощь»; «норма+внимание» против «помощь».

Статистический анализ. Анализ таблиц сопряженности и вычисление характеристик «диагностического теста» на основе ЭЭГ-классификатора проводили с использованием статистического пакета MedCalcSoftwareLtd. Diagnostic test evaluation calculator. (https://www.medcalc.org/calc/diagnostic_test.php (Version 22.009; accessed July 3, 2023).

Для каждого варианта сравнений в каждом смысловом блоке были вычислены следующие характеристики: чувствительность (Sn) — вероятность того, что результат теста будет положительным при наличии заболевания (истинно положительный показатель); специфичность (Sp) — вероятность того, что результат теста будет отрицательным при отсутствии заболевания (истинно отрицательный показатель); положительный коэффициент правдоподобия (LR+) — отношение между вероятностью положительного результата теста при наличии заболевания и вероятностью положительного результата теста при отсутствии заболевания; отрицательное отношение правдоподобия (LR–) — отношение между вероятностью отрицательного результата теста при наличии заболевания и вероятностью отрицательного результата теста при отсутствии заболевания; положительная прогностическая ценность (PPV) — вероятность наличия заболевания при положительном результате теста; отрицательная прогностическая ценность (NPV) — вероятность того, что болезнь отсутствует, когда тест отрицательный; точность (Ac) — общая вероятность того, что пациент правильно классифицирован. В случае малого количества наблюдений ряд характеристик не мог быть вычислен: эти строки в таблицах помечены как НД (нет данных).

Анализ проводился независимо в двух отдельных группах (1-я и 2-я). В связи с тем, что данные ЭЭГ во 2-й группе существенно отличались от данных в 1-й группе, информация по 2-й группе дается справочно.

Анализ корреляций между общими баллами психометрических тестов и значениями ЛДФ оценивали по критерию Спирмена (Spearman’sr) по причине отсутствия нормального распределения всех переменных. Исследования проводили с использованием программы GraphPadPrizm 9. Корреляции признавали статистически значимыми при значениях p≤0,05.

Результаты

В 1-ю группу вошли 43 человека, средний возраст 39,2±12,3 года, медиана 40,0 года, доля женщин 55,8%. Во 2-ю группу вошли 29 человек, средний возраст 33,1±7,9 года, медиана 31,0 года, доля женщин 51,7%.

При валидации ЭЭГ-классификатора в 1-й группе (табл. 2) установлено, что в блоке ДЕПРЕССИЯ в целом точность классификации невысокая и не превышает 56% (для выделения категории «нуждается в помощи специалиста» по сравнению с остальными категориями). В этом же варианте имеются максимальная специфичность метода (62,5%) и максимальное значение отрицательной прогностической ценности (84,9%). В целом метод специфичен, но не обладает чувствительностью, за исключением варианта выделения «нормы» от остальных категорий.

Таблица 2. Результаты валидации ЭЭГ-классификатора в группе 1

Примечание. Здесь и в табл. 3: Sn — чувствительность; Sp — специфичность; LR+ — положительный коэффициент правдоподобия; LR– — отрицательный коэффициент правдоподобия; PPV — положительная прогностическая ценность; NPV — отрицательная прогностическая ценность; Ac — точность; НД — нет данных.

Точность классификации в блоке Тревога достаточно высокая, с максимальным значением 86,79% для варианта выделения категории «нуждается в помощи специалиста» по сравнению с остальными категориями. В целом метод специфичен, но не обладает чувствительностью, за исключением вариантов выделения «нормы» от прочих категорий и от категории «обратить внимание» STAI-2S.

Точность классификации в блоке Импульсивность достаточно высокая, с максимальным значением 100% для варианта выделения категории «обратить внимание» от категории «нуждается в помощи специалиста». Имеется полное совпадение результатов классификации: специфичность 100%, чувствительность 100%. Важно отметить, что только в этом блоке имеется результат такого сравнения, в остальных блоках характеристики теста не могут быть вычислены. В целом в этом блоке ЭЭГ-классификатор показал наилучшие результаты, с преобладанием чувствительности над специфичностью, за исключением показателя «нуждается в помощи специалиста» по сравнению с остальными категориями.

Таким образом, метод ЭЭГ-классификации обладает наилучшими характеристиками в отношении выявления высокого уровня импульсивности, связанного с выраженной агрессивностью.

Эти результаты подтверждаются при анализе 2-й группы (табл. 3). Важно, что в этой группе полностью воспроизведены результаты для блока Импульсивность, полученные для 1-й группы. Точность классификации в этом блоке достаточно высокая, с максимальным значением 100% для варианта выделения категории «обратить внимание» от категории «нуждается в помощи специалиста». Имеется полное совпадение результатов классификации: специфичность 100%, чувствительность 100%.

Таблица 3. Результаты валидации ЭЭГ-классификатора во 2-й группе (n=30)

Корреляции ЭЭГ-рангов с суммарными баллами по психометрическим шкалам

В 1-й группе (табл. 4) обнаружены отрицательная корреляция ЭЭГ-рангов депрессии с суммарными баллами по шкалам PSS-10 и BDI-2 и положительная корреляция с суммарными баллами STAI-2S. Также выявлена положительная корреляция ЭЭГ-рангов импульсивности с суммарным баллом по шкале BPAQ-24. Во 2-й группе (табл. 5) имеется тенденция к наличию отрицательной корреляции ЭЭГ-рангов тревожности и суммарного балла шкалы STAI-2P.

Таблица 4. Корреляционные соотношения между средними общими баллами психометрических шкал и ранговыми значениями ЛДФ в 1-й группе

Примечание. Здесь и в табл. 5: r — коэффициент корреляции Спирмена. Значимые корреляции (p<0,05) выделены жирным шрифтом.

Таблица 5. Корреляционные соотношения между средними общими баллами психометрических шкал и ранговыми значениями ЛДФ во 2-й группе

Примечание. Тенденции к значимости корреляции Спирмена (p<0,1) выделены жирным шрифтом.

Обсуждение

В результате проведенной валидации оригинального скринингового метода на основе анализа ЭЭГ, использующего алгоритмы предиктивной аналитики с получением ЛДФ, в сравнении с показателями на основе психометрических шкал как выбранного «эталонного» метода получены удовлетворительные результаты с наилучшими показателями чувствительности, специфичности в отношении выявления высокого уровня импульсивности, связанного с выраженной агрессивностью. Эти результаты являются новыми и дают основания для дальнейших исследований и разработок для оценки возможностей применения предложенного метода для прогноза ряда эмоциональных и поведенческих характеристик испытуемых.

Кроме того, в нашем исследовании выявлены значимые показатели корреляционных связей между ранговыми значениями ЛДФ, полученными при автоматической обработке фрагментов ЭЭГ при применении предлагаемого скринингового ЭЭГ-метода у здоровых испытуемых, и средними баллами некоторых психометрических шкал самоопросников. Тот факт, что удалось выявить значимые соотношения комплексных ЭЭГ-переменных и баллов психометрических опросников, говорит о высоком качестве предлагаемого ЭЭГ-метода в отношении прогноза ряда эмоциональных и поведенческих характеристик испытуемых.

Результаты получены только в выборке, в которой регистрация ЭЭГ проводилась в стандартных условиях, на основе которых был разработан метод аналитики. Отсутствие значимых корреляций во второй выборке, вероятно, объясняется условиями регистрации ЭЭГ: в 1-й группе использовались в качестве референтных ушные ипсилатеральные электроды, а во 2-й — скальповый электрод Cz. Электроэнцефалограмма, записанная монополярно с A1 и A2, в большей степени отражает изменение электрической активности глубинного происхождения, чем при биполярной записи с Cz. Это сказывается на показателях спектральной мощности и когерентности, особенно межполушарной. При оценке риска психических и поведенческих расстройств важно учитывать функциональное состояние всех уровней головного мозга, а не только корковых структур. Каждый уровень мозга вносит свой существенный вклад в обеспечение психических процессов.

Наибольшее количество корреляционных связей выявлено для ЛДФ-баллов депрессии. Большая выраженность ЛДФ-баллов депрессии соответствует большему среднему баллу ситуационной тревоги (STAI-2S), что может быть связано как с высоким уровнем коморбидности тревоги и депрессии, так и с возможным большим влиянием негативного аффекта и выраженности тревоги на показатели ЭЭГ, чем эффекты собственно депрессии [15]. Важно, что ЛДФ-баллы депрессии не имеют корреляционной связи с психометрической оценкой выраженности тревоги как черты личности (STAI-2P). Этот факт позволяет проводить объективный анализ психического статуса с помощью ЭЭГ-метода без учета личностных особенностей испытуемого.

При этом большая выраженность ЛДФ-баллов депрессии соответствует меньшему среднему баллу PSS, что является важной находкой: субъективная самооценка стрессоустойчивости может быть прямым следствием длительных периодов сниженного настроения, не достигающих клинической выраженности, но являющихся значимыми для самого человека. Этот аспект применения ЭЭГ-метода может быть важным для объективной оценки устойчивости к стрессорным нагрузкам в целях профессионального отбора с учетом связи некоторых показателей ЭЭГ с регуляцией внимания в ситуациях повышенного стрессорного воздействия [16].

Также была выявлена обратная корреляция между ЛДФ-баллами депрессии и уровнем самооценки депрессии по психометрической шкале (BDI-2). Эта находка хорошо иллюстрирует значительные различия между самооценками эмоционального статуса и возможностями объективного анализа с использованием биологических маркеров. При высоком значении ЛДФ-балла депрессии высока вероятность ошибочных самооценок, поэтому следует отдавать предпочтение объективным результатам ЭЭГ-диагностики. Шкала депрессии Бека часто не отражает реальной клинической картины, даже у пациентов с диагностированной депрессией [17].

Значительный интерес представляет также выявленная нами прямая корреляционная связь между высокими уровнями ЛДФ-баллов импульсивности и самооценки агрессивности по психометрической шкале (BPAQ-24). В недавнем метаанализе показано, что высокий уровень импульсивности как черты личности, в том числе в рамках психопатологической структуры, вносит ведущий вклад в формирование различных вариантов агрессивного поведения [18]. Таким образом, тест оценки риска импульсивного поведения на основе анализа ЭЭГ может быть рекомендован для практического применения, например в рамках профессионального отбора для профессий, связанных с повышенным уровнем психологической и эмоциональной нагрузки. Результаты можно использовать в различных сферах — прежде всего, в регулярной рутинной оценке персонала, сотрудников, выполняющих работы повышенной ответственности, опасности и сложности. Простота и быстрота процедуры скрининга, а также доступность при массовом тестировании делают возможным достижение качественной оценки риска импульсивного поведения в короткие сроки для больших по объему групп испытуемых. Все это дает возможность применения предлагаемого ЭЭГ-метода для объективной количественной оценки риска психических и поведенческих расстройств как скринингового или вспомогательного средства при профессиональном отборе, определении профессиональной пригодности в различных областях деятельности человека, выявлении синдрома выгорания, ином мониторировании психического состояния.

Представленное пилотное исследование выполнено на небольших по объему выборках участников, что существенно ограничивает возможности интерпретации результатов. Второе важное ограничение связано с тем, что метод проведения ЭЭГ во второй выборке существенно отличался от такового метода для первой выборки, что не дает возможности корректного сравнения результатов. Необходимы дальнейшие исследования валидности предлагаемого скринингового ЭЭГ-метода на выборках большего размера и с применением единой стандартизированной методики проведения ЭЭГ.

Заключение

Проверка валидности предлагаемого скринингового метода предиктивной аналитики на базе дискриминантного анализа ЭЭГ путем сравнения с показателями на основе психометрических шкал как выбранного «эталонного» метода показала убедительные результаты при оценке риска импульсивного поведения, при этом хорошо показана связь импульсивности и агрессивности. При сопоставлении результатов оценки риска психических и поведенческих расстройств с помощью автоматизированной системы классификации ЭЭГ и оценки уровней воспринимаемого стресса, самооценки депрессии, агрессивности и тревожности с помощью психометрических шкал была выявлена статистически достоверная корреляционная связь между отдельными показателями линейных дискриминантных функций, полученных в результате применения предлагаемого метода, и баллами психометрических шкал. Предлагаемый ЭЭГ-метод показал свою эффективность в отношении прогноза ряда эмоциональных и поведенческих характеристик испытуемых, прежде всего, в отношении риска импульсивного и агрессивного поведения.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

¹Соловьева Н.В., Митрофанов А.А., Кичук И.В., Русалова М.Н., Вильянов В.Б., Чаусова С.В. Патент РФ на изобретение №2663642/12.08.2018. Способ дифференциальной диагностики поведенческих реакций. Ссылка активна на 08.08.23. https://findpatent.ru/patent/266/2663642.html

² Соловьева Н.В., Митрофанов А.А., Кувшинова Я.В., Кичук И.В., Вильянов В.Б., Чаусова С.В. Патент РФ на изобретение №2676657/13.01.2019. Способ дифференциальной диагностики шизофренического расстройства. Ссылка активна на 08.08.23. https://findpatent.ru/patent/267/2676657.html

³Кичук И.В., Чаусова С.В., Олимпиева С.П., Митрофанов А.А., Соловьева Н.В., Вильянов В.Б., Кувшинова Я.В. Патент РФ на изобретение №2689886/29.05.2019. Способ диагностики тревожных и депрессивных расстройств. Ссылка активна на 08.08.23. https://findpatent.ru/patent/268/2689886.html