1. Божокин С.В. Вейвлет-анализ динамики усвоения и забывания ритмов фотостимуляции для нестационарной электроэнцефалограммы // Журн. Технической физики. 2010. Т. 80. № 9. С. 16. EDN: PKHLFO
2. Дик О.Е., Святогор И.А., Дик О.Е. и др. Анализ реактивных паттернов ЭЭГ у лиц с фибрилляцией предсердий // Физиология человека. 2019. Т. 45. С. 49–63. EDN: VUBSOA
3. Дик О.Е., Ноздрачев А.Д. Динамика паттернов электрической активности мозга при нарушениях его функционального состояния // Успехи физиологических наук. 2020. Т. 51. № 2. С. 1–20. EDN: JWIJRV
4. Дик О.Е., Святогор И.А., Резникова Т.Н. и др. Анализ паттернов ЭЭГ у лиц с паническими атаками // Физиология человека. 2020. Т. 46. № 2. С. 63. EDN: QCUWKQ
5. Дик О.Е., Глазов A.Л. Параметры фазовой синхронизации в электроэнцефалографических паттернах как маркеры когнитивных нарушений // Журн. технической физики. 2021. Т. 91, Вып. 4. С. 678–688. EDN: HJKWFO
6. Дик O.Е. Динамика паттернов электрической активности мозга при дезадаптационных нарушениях // Успехи физиологических наук. 2022. Т. 53. № 1. С. 34–51. EDN: LXJZRA
7. Резникова Т.Н., Федоряка Д.А., Селиверстова Н.А., Моховикова И.А. Опыт использования сенсорной импульсной стимуляции у больных с паническими атаками // Вестник психотерапии. 2018. № 68. С. 47. EDN: NPACRT
8. Резникова Т.Н., Селиверстова Н.А., Дик О.Е. и др. Оценка психофизиологического состояния у пожилых лиц с умеренными когнитивными нарушениями при сенсорных импульсных стимуляциях // Психическое здоровье. 2020. № 9. С. 12–18. EDN: QVMZGK
9. Святогор И.А., Гусева Н.Л. ЭЭГ-реакция усвоения ритма в норме и при нарушении функционального состояния центральной нервной системы // Вестник клинической нейрофизиологии. 2014. Т. 1. С. 13–19. EDN: TDZVXD
10. Федотчев А.И., Бондарь А.Т., Акоев И.Г. Резонансные ЭЭГ – реакции при ритмических световых воздействиях разной интенсивности и частоты // Журн. ВНД. 2001. Т. 51. № 1. С. 17–23. EDN: MPGPJR
11. Федотчев А.И., Бондарь А.Т., Матрусов С.Г. и др. Использование сигналов обратной связи от эндогенных ритмов пациента для нелекарственной коррекции функциональных расстройств // Успехи физиол. наук. 2006. Т. 37. № 4. С. 82–92. EDN: HVLCNF
12. Alamian G., Lajnef T., Pascarella A., Lina J.M., Knight L., Walters J., Singh K.D., Jerbi1 K. Altered brain criticality in schizophrenia: new insights from magnetoencephalography // Front. Neural Circuits. 2022. V. 16. P. 551–555.
13. Borodina U.V., Aliev R.R. Wavelet spectra of visual evoked potentials; time course of delta, theta, alpha and beta bands// Neurocomputing. 2013. V. 121. P. 551–555. EDN: RFQHGX
14. Bosnyakov D., Gabova A., Kuznetsova G. et al. Time–frequency analysis of spike–wave discharges using a modified wavelet transform // J. Neurosci. Methods. 2006. V. 1654. P. 80–88. EDN: LKCYQB
15. Daubechies I. Ten lectures on Wavelets, Mathematics, SIAM Publication, Philadelphia, Pennsylvania, 1992.
16. Daubechies I., Lu J., Wu H.T. Synchrosqueezed wavelet transforms: An empirical mode decomposition-like tool // Appl. Comput. Harmon. Anal. 2011. V. 30. P. 243–261.
17. Dick O.E., Svyatogor I.A. Potentialities of the wavelet and multifractal techniques to evaluate changes in the functional state of the human brain // Neurocomputing. 2012. V. 82. P. 207–215. EDN: PDJCYV
18. Dick O.E., Svyatogor I.A. Wavelet and multifractal estimation of the intermittent photic stimulation response in the electroencephalogram of patients with dyscirculatory encephalopathy // Neurocomputing. 2015. V. 165. P. 361–374. EDN: UFYVMR
19. Dick O.E. Wavelet and recurrence analysis of EEG patterns of subjects with panic attacks // Studies in Computational Intelligence. 2020. V. 856. P. 172. EDN: FVNELT
20. Dick O.E., Glazov A.L. Estimation of the synchronization between intermittent photic stimulation and brain response in hypertension disease by the recurrence and synchrosqueezed wavelet transform // Neurocomputing. 2021. V. 455. P. 163–177. EDN: QUCJPV
21. Dick O.E., Glazov A.L. Application of joint recurrence analysis for estimating phase synchronization of physiological signals // Technical Physics. 2022. V. 67. P. 48–60. EDN: OJAVTY
22. Dick O.E. Search for Markers of Moderate Cognitive Disorders Through Phase Synchronization Between Rhythmic Photostimulus and EEG Pattern // In: Kryzhanovsky, B., Dunin-Barkowski, W., Redko, V., Tiumentsev, Y. (eds) Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research. Studies in Computational Intelligence. 2023. V. 1064. P. 191-199.
23. Gasecki D., Kwarciany M., Nyka W. et al. Hypertension, brain damage and cognitive decline // Curr Hypertens Rep. 2013. V. 15. P. 547–558. EDN: SOFENF
24. Fedotchev I., Bondar A.T., Akoev I.G. Dynamic characteristics of the human resonance EEG responses to rhythmic photostimulation // Human Physiology. 2000. V. 26. № 2. P. 64–72.
25. Fraser A.M., Swinney H.L. Independent coordinates for strange attractors from mutual information // Phys. Rev. 1986. V. 33. № 2. P. 1134–1140.
26. Hramov A.E., Koronovsky A.A., Makarov V.A. et al. Wavelets in neuroscience. Springer Series in Synergetics. Berlin: Springer, 2015. 314 p. EDN: WJYYCD
27. Kalantarian S., Stern T.A., Mansour M., Ruskin J.N. Cognitive impairment associated with atrial fibrillation: a meta-analysis // Ann. Int. Med. 2013. V. 158. P. 338–346.
28. Kennel M.B., Brown R., Abarbanel H.D. Determining embedding dimension for phase-space reconstruction using a geometrical construction // Phys. Rev. A. 1992. V. 45. № 6. P. 3403. EDN: XUSPVI
29. Kurths J., Romano M.C., Thiel M. et al. Synchronization analysis of coupled noncoherent oscillators // Nonlinear Dynamics. 2006. V. 44. P. 135. EDN: LJUQSF
30. Lee Y.J., Huang S.Y., Lin C.P., Tsai S.J. Yang A.C. Alteration of power law scaling of spontaneous brain activity in schizophrenia // Schizophr. Res. 2021. V. 238. P. 10–19. EDN: RDQLJZ
31. Marwan N., Wessel N., Meyerfeldt U. et al. Recurrence plot based measures of complexity and ist application to heart rate variability data // Physical Review E. 2002. V. 66. P. 26702–26710.
32. Marwan N., Romano M.C., Thiel M. et al. Recurrence plots for the analysis of complex systems // Physics Reports. 2007. V. 438. P. 237–329. EDN: MMHXVT
33. Mormann F., Lehnertz K., David P. et al. Mean phase coherence as a measure for phase synchronization and its application to the EEG of epilepsy patients // Physica D. 2000. V. 144. P. 358–369.
34. Mukli P., Nagy Z., Racz F.S., Herman P., Eke A. Impact of healthy aging on multifractal hemodynamic fluctuations in the human prefrontal cortex // Front. Physiol. 2018. V. 9. P. 1072. EDN: YKMUMP
35. Natarajan K., Acharya R., Alias F. et al. Nonlinear analysis of EEG signals at different mental states // BioMedical Engineering. 2004. V. 3. P. 7–18.
36. Quiroga Q.R., Kraskov A., Kreuz T., Grassberger P. Performance of different synchronization measures in real data: a case study on electroencephalographic signals // Phys. Rev. E 2002. V. 65 P. 041903. EDN: AUZEID
37. Racz F.S., Stylianou O., Mukli P., Eke A. Multifractal and entropy-based analysis of delta band neural activity reveals altered functional connectivity dynamics in schizophrenia // Frontiers in Systems Neuroscience. 2020. V. 14. DOI: 10.3389/fnsys.2020.00049 EDN: SQLGSY
38. Racz F.S, Farkas K., Stylianou O., Kaposzta Z., Czoch A., Mukli P., Csukly G., Eke A. Separating scale-free and oscillatory components of neuralactivity in schizophrenia // Brain Behav. 2021. V. 1. DOI: 10.1002/brb3.2047 EDN: DFZXDK
39. Romano M.C., Thiel M., Kurths J. et al. Detection of synchronization for non-phase-coherent and non-stationary data // Europhysics Letters. 2005. V. 71. P. 466–472. EDN: MFFXOF
40. Santangeli R., Di Biase L., Bai R. Atrial fibrillation and the risk of incident dementia: a meta-analysis // Heart Rhythm. 2012. V. 9. P. 1761–1769.
41. Shah A.D., Merchant F.M., Delurgio B.J. Atrial Fibrillation and risk of dementia/cognitive decline // J. Atr. A. 2016. V. 8. P. 1353–1361.
42. Singh-Manoux A., Fayosse A., Sabia S. et al. Atrial fibrillation as a risk factor for cognitive decline and dementia // Eur. Heart J. 2017. V. 38. P. 2612–2618.
43. Slezin V., Korsakova E.A., Dytjatkovsky M.A., Schultz E.A., Arystova T.A., Siivola J.R. Multifractal analysis as an aid in the diagnostics of mental disorders // Nordic J. Psychiatry. 2007. V. 61. P. 339–342. EDN: LKKBRZ
44. Suckling J., Wink A.M., Bernard F.A., Barnes A., Bullmore E. Endogenous multifractal brain dynamics are modulated by age, cholinergic blockade and cognitive performance // J. Neurosci. Methods. 2008. V. 174. P. 292–300. EDN: MKCXVB
45. Takens F. Detecting strange attractors in turbulence // In: Dynamical Systems and Turbulence, Lecture Notes in Mathematics / D. Rand, L.S. Young, eds. / Berlin: Springer, 1981. V. 898. P. 366–381.
46. Thakur G., Brevdo E., Fuckar N.S. et al. The synchrosqueezing algorithm for time-varying spectral analysis: robustness properties and new paleoclimate applications // Signal Process. 2013. V. 93. P. 1079–1094.
47. Titov V.E., Dick O.E. Computational evaluation of the effectiveness of therapy method with help recurrent analysis // J. Physics: Conference Series. 2021. V. 1889. P. 42092–42098. EDN: RXEDQW
