Diagnozuojant ir gydant epilepsiją bei kai kurias kitas centrinės nervų sistemos (CNS) ligas, reikia kompiuteriu apdoroti ir analizuoti pacientų elektroencefalogramas (EEG). Siekiant automatizuoti medikų darbą, buvo ištirtas ir realizuotas EEG pikų atpažinimo algoritmas. Atsižvelgus į algoritmo veikimo rezultatus, įgyvendinti algoritmo patobulinimai bei optimizacijos. Darbe pristatomos algoritmo įgyvendinimo detalės ir veikimo pavyzdžiai.
Algoritmo pagrindą sudaro matematinės morfologijos filtrai, galutinio rezultato pagerinimui pritaikomi papildomi filtrai, pašalinantys duomenų artefaktus iš EEG. Taip pat algoritme apskaičiuojamas paciento mieguistumas Karolinska skalėje (tam, kad atskirti miego ir budrumo būsenoje darytas EEG). Be to, algoritmo vykdymo metu įvertinamos smegenų ritmų dažninės charakteristikos, galinčios turėti papildomos vertės nustatant tikslią diagnozę. Algoritmo pagrindu sukurtas
kompiuterinės EEG analizės įrankis ne tik ženkliai palengvina bei pagreitina medikų darbą, tačiau ir leidžia apskaičiuoti parametrus, kurių įvertinimas rankiniu būtų sudėtingas. Programinė algoritmo realizacija (Python programavimo kalba) testuota tiek asmeniniuose kompiuteriuose, tiek ir paskirstytų skaičiavimų platformose, tame tarpe Vilniaus Universiteto Matematikos ir informatikos fakulteto Skaitmeninių tyrimų ir skaičiavimo centro superkompiuteryje. Įrankis naudojamas Vilniaus universiteto ligoninės Santariškių klinikų specialistų.