Репозиторий академических препринтов
Математический аппарат, методология и результаты первичной клинической валидации платформы NeuroDraft.
Алгоритмическое мультидоменное синдромальное профилирование при цереброваскулярной болезни: детерминированный подход к картографированию постинсультного нейрокогнитивного дефицита
Original EN: Algorithmic Multi-Domain Syndromic Profiling in Cerebrovascular Disease: A Deterministic Approach to Post-Stroke Neurocognitive Deficit Mapping
Александр И. Ерзин
medRxiv 2026.09.08.26362502; doi: https://doi.org/10.64898/2026.09.08.26362502
В исследовании оценивается платформа NeuroDraft на выборке постинсультного регистра (n=169, средний возраст 66,87 года). Алгоритм на базе детерминированной 10-доменной матрицы «Luria Raw» показал высокую надежность (α Кронбаха = 0,85) и дискриминантную валидность (p < 0,001) с пиком на зрительном предметном гнозисе (H = 44,86). Метод главных компонент выявил генеральный фактор дефицита (λ1 = 4,13, 41,26% дисперсии) с преобладанием зрительно-конструктивных функций (нагрузка = 0,46). Платформа квантифицирует синдромальный анализ Лурии, сокращая время документирования с 50 до 5–10 минут.
Функционально-структурная диссоциация при остром инсульте: многослойный луриевский синдромальный анализ и деструкция сетевых хабов
Original EN: Functional-Structural Dissociation in Acute Stroke: Multi-Layered Lurian Syndromic Analysis and Network Hub Disruption
Александр Ерзин
Research Square 2026; doi: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-11206399/v1
Исследование описывает функционально-структурную диссоциацию при остром инсульте (n=124). Пациенты были разделены на группы с КТ-негативным окном (n=56) и верифицированным некрозом (n=68). Анализ на платформе NeuroDraft выявил статистическую эквивалентность дефицита памяти (p=0,87) и внимания (p=0,25) в обеих когортах, доказав, что сетевой коллапс опережает появление видимых очагов некроза. Факторное разложение выделило две независимые оси: заднюю инструментально-операциональную и передне-субкортикальную регуляторную, подтверждая чувствительность метода к раннему диашизу.
Детерминированный предикатный процессор для структурированного нейропсихологического моделирования на основе многоуровневых вложенных словарей и флективного анализа регулярных выражений
Original EN: Deterministic Predicate Processor for Structured Neuropsychological Modeling Based on Multi-Level Nested Dictionaries and Inflectional Regular Expression Analysis
Александр И. Ерзин
Preprints.org 2026; doi: https://doi.org/10.20944/preprints202610.0470.v1
В статье представлена архитектура детерминированного экспертного ядра, формализующая теорию системно-динамической локализации Лурии в предикатный процессор продукционных правил. Система обрабатывает входной 10-мерный вектор целочисленных оценок когнитивных ошибок [0-5] посредством обхода многоуровневых вложенных словарей для автоматического картирования синдромов в таксономию МКФ ВОЗ (коды b, d, e). Морфосинтаксическая инвариантность локализаций обеспечивается изолированным модулем инфлексии на регулярных выражениях. Архитектура исключает вероятностный дрейф и гарантирует прозрачность вычислений.