Из опыта практической работы УДК 612.821 Полякова Г.Ю. <...> Bechtereva Institute of the Human Brain, RAS, St.-Petersburg, Russia 2 North-Western State Medical University named after I. <...> Mechnikov, St.-Petersburg, Russia Сравнение независимых компонент когнитивных вызванных потенциалов у пациентов c депрессивными расстройствами и з доровых испытуемых Comparison of independent components of the cognitive induced potentials in patients with depressive disorder and healthy subjects ______________________ Резюме __________________________________________________________________________ Было проведено исследование 57 пациентов с депрессивными расстройствами. <...> Для анализа данных использован метод независимых компонент, с помощью которого из усредненных вызванных потенциалов в Go-NoGo тесте было выделено 8 независимых компонент с наибольшей амплитудой. <...> В обеих возрастных группах были выявлены следующие значимые отличия: снижение амплитуды полуволн независимых компонент вызванных потенциалов, связанных с первичной зрительной обработкой стимула, мониторингом действия, вовлечением в процесс выполнения теста, подавлением ожидаемого действия, реакцией на новый стимул. <...> Локализация источников этих компонент, согласно данным sLORETA, соответствует затылочной коре, префронтальной коре, цингулярной извилине. <...> ICA method was used to separate eight components from event-related potentials in Go-NoGo test. <...> According to sLORETA sources of these components localize in prefrontal, occipital cortex and cingular gyrus. <...> 1 , Сравнение независимых компонент когнитивных вызванных потенциалов у пациентов c депрессивными расстройствами и здоровых испытуемых В настоящее время одной из основных проблем диагностики нарушений психической деятельности является нехватка объективных инструментальных критериев – маркеров психических отклонений [1]. <...> В то время как давно известный и используемый в неврологической практике электроэнцефалографический метод [2] в последние 2 десятилетия открылся с другой стороны. <...> Появились новые возможности более тонкого функционального анализа данных, выявления источника электроэнцефалографического сигнала, что позволяет на принципиально ином уровне сравнивать <...>