Биологические науки/11.Биоинженерия и биоинформатика

Асп. Индюхин А.А., к.т.н. Коржук Н.Л., к.б.н. Индюхин А.Ф.

Тульский государственный университет, Россия

Метод динамического анализа ЭЭГ в неврологической диагностике

Анализ электроэнцефалограмм (ЭЭГ) в неврологии длительное время был ориентирован прежде всего на выявление грубой патологии. Только к концу 20 века возобладало очевидное мнение об эффективности ЭЭГ как инструмента исследования здорового мозга и центральной нервной системы (ЦНС). В то же время многие вопросы ЭЭГ-диагностики негрубых нарушений ЦНС и сенсорных нарушений остаются по-прежнему актуальными [1]. Эффективным диагностическим средством зарекомендовали себя функции когерентности. Их использование опирается на теорию функциональных систем (ФС) П.К. Анохина. Управляющие элементы ФС сосредоточены в коре головного мозга, и их функционирование сопровождается вовлечением в синхронную, когерентную деятельность различных нейронных ансамблей. Функции когерентности (ФК) дают численную оценку степени взаимодействия различных участков коры головного мозга в частотной области. Расчет ФК базируется на спектральных преобразованиях, прежде всего на быстром преобразовании Фурье. Оно может быть осуществлено только после того, как регистрация определенной эпохи ЭЭГ закончена, и имеется определенное количество точек исходного сигнала. Еще более затруднительным моментом является необходимость визуального анализа эпохи для оценки качества и «типичности» записи для конкретного пациента. Сам по себе расчет ФК математически очень сложен, и может быть выполнен только с помощью ЭВМ. Обычно опция расчета ФК входит в пакет программного обеспечения компьютерных электроэнцефалографов, и для ее осуществления необходима достаточно высокая квалификация пользователя.

В нашей работе мы предлагаем полную альтернативу расчету ФК – новый метод анализа ЭЭГ, позволяющий в реальном времени оценить уровень взаимодействия тех участков коры, с которых регистрируется ЭЭГ. Метод получил название динамический анализ ЭЭГ. Он состоит в том, что сигнал ЭЭГ подается на цифровой самонастраивающийся фильтр, который выделяет сигнал доминирующего ритма. Настройка осуществляется известным из радиотехники методом ФАПЧ (фазовая автоподстройка частоты). На вход регулятора подаются входной и выходной сигнал фильтра (рис. 1).

Рис. 1. Блок-схема самонастраивающегося фильтра

Регулятор измеряет разницу фаз сигналов и вырабатывает управляющий сигнал, изменяющий резонансную частоту полосового фильтра. По окончании настройки доминирующий ритм проходит сквозь фильтр без фазовых и амплитудных искажений. В результате в любой момент времени известно мгновенное значение сигнала доминирующего ритма и его частота.

Уравнения полосового фильтра:

U_Ф = К₁(U_Р)U_В + К₂(U_Р)U_Вz^-2 - К₃(U_Р)U_Фz^-1 - К₄(U_Р)U_Фz^-2;

где: U_Ф – выходной сигнал полосового фильтра;

U_В – входной сигнал полосового фильтра;

U_Р – выходной сигнал регулятора;

К₁, К₂, К₃, К₄ – коэффициенты рекуррентного уравнения;

ω_Р – резонансная частота полосового фильтра;

ω_П - полоса пропускания;

τ – шаг дискретизации.

Применение динамического анализа (ДА) позволяет, не проводя спектральных преобразований, определить частоту доминирующего ритма. Проведенные исследования показали, что частота, амплитуда и длина веретена доминирующего ритма (в ЭЭГ чаще всего это альфа-ритм) являются ценными диагностическими показателями в онтогенетическом плане [1].

Другим приложением ДА оказался сравнительно простой алгоритм автоматической диагностики эпилепсии [2]. При прохождении через полосовой фильтр комплекса «острая – медленная волна» резонансная частота фильтра изменяется по визуально сходному закону, что позволяет корреляционным методом обнаружить искомый комплекс.

Систему ДА можно использовать в компенсационном режиме: вычитая из исходного сигнала ЭЭГ сигнал доминирующего ритма, визуализировать те низкоамплитудные составляющие, которые незаметны на фоне более высокоамплитудной активности. В частности, таким образом можно регистрировать единичные реализации когнитивных вызванных потенциалов Р300 [3]. Поставив перед испытуемым задачу «проговаривать» слова, соответствующие подаваемому стимулу, можно проследить формирование команды в моторном центре речи, т. е. определить не только электрофизиологические, но и психофизиологические характеристики пациента.

Упомянутые ФК доказали свою диагностическую эффективность и прогностическую ценность в клинике критических состояний – комы, тяжелых черепно-мозговых травм, опухолей мозга, у недоношенных детей. Меньшее распространение получили исследования здоровых детей и детей с неврологическими нарушениями.

Для оценки ФК используются их средние уровни в стандартных частотных диапазонах и частоты, на которых ФК достигает максимума. Аналогичные показатели предложены и в рассматриваемом способе ДА: уровни и частоты синхронизации [4].

Рассмотрим структуру системы, осуществляющей расчет частот и уровней синхронизации (рис. 2).

Рис. 2. Структурная схема устройства определения уровня k1 и частоты f1 синхронизации для одного частотного диапазона. ФД1 – фильтры диапазона, выходные сигналы которых подаются на блок произведений; ОС1 - осреднитель; ФП1– фильтр переменной частоты настройки.

Выходные сигналы усилителя ЭЭГ попарно поступают на одинаковые фильтры диапазонов ФДi, после которых сигналы идут на блоки произведений, на выходе которых при наличии в сигналах общих синусоидальных составляющих будет присутствовать некоторый уровень постоянного сигнала. Количество анализируемых диапазонов может соответствовать стандартным шести (дельта, тета-1, тета-2, альфа, бета-1, бета-2), либо быть каким-либо другим.

Рассмотрены четыре группы детей в возрасте от 4 до 10 лет: «Норма» - 29 человек, «Минимальная мозговая дисфункция» - 33 человека, «Нарушения зрения» - 19 человек, «Нарушения слуха» - 22 человека. Для всех были получены уровни и частоты синхронизации в диапазонах дельта, тета, альфа, и бета по 120 парам отведений (для 16 каналов регистрации). Проведено сравнение групп с неврологическими нарушениями с группой «Норма» по всем 960 параметром и точным методом Фишера получена достоверность отличий. Результаты приведены в таблице.

Как видно из таблицы, число отличий по частоте синхронизации превосходит аналогичный показатель по уровню синхронизации. На рис. 3 показана топография выявленных отличий в тета-диапазоне. Несмотря на некоторые совпадения между выявленными парами, видно, что идентификация конкретного пациента по группам нарушений не вызовет больших трудностей.

Таблица

Количество маркеров, по которым группы детей с неврологическими нарушениями достоверно (р < 0,05) отличаются от здоровых по уровню и частоте синхронизации

Тип неврологического нарушения	Нарушение зрения				Нарушение слуха				Минимальная мозговая дисфункция
Частотный диапазон	δ	θ	α	β	δ	θ	α	β	δ	θ	α	β
Уровень синхронизации	5	6	6	8	5	5	2	6	0	8	6	12
Частота синхронизации	1	16	32	4	1	10	24	10	9	18	4	2

а) б) с)

Рис. 3. Распределение маркеров достоверных отличий по частоте синхронизации в тета-диапазоне в группах с неврологическими нарушениями по отношению к норме; а) минимальная мозговая дисфункция; б) нарушения зрения; в) нарушения слуха.

С использованием всех перечисленных возможностей ДА разрабатывается высокотехнологичный диагностический комплекс экспресс-оценки неврологического и психофизиологического состояния пациента в виде портативного прибора с минимальным временем обследования и выдачей заключения на миниатюрный экран. Комплекс соответствует по своей реализации востребованному на современном этапе процессу проведения комплексного изучения состояния здоровья и динамики психофизиологического развития подрастающего поколения.

Литература:

1. Жеребцова, В.А. Системный анализ механизмов организации высших психических функций в онтогенезе [Текст] / Жеребцова Валентина Александровна. Дисс. … докт. биол. наук. – Тула, 2004.

2. Мишина, Л.М. Подсистема электроэнцефалографической диагностики эпилепсии [Текст] / Л.М. Мишина, А.А. Индюхин, А.Ф. Индюхин, Н.С. Тархов // Медицинская техника, 2012. - № 1 (271). – С. 22 – 25.

3. Жеребцова, В.А. Способ диагностики длиннолатентного вызванного потенциала мозга и устройство для его осуществления / В.А. Жеребцова., А.Ф. Индюхин, Э.М. Соколов, А.А. Хадарцев, В.П. Васильев, В.И. Морозов // Патент РФ № 2240036 от 20.11.2004 г.

4. Коржук, Н.Л. Способ электроэнцефалографической диагностики неврологических нарушений [Текст] / Н.Л. Коржук, А.А. Индюхин, А.Ф. Индюхин, В.В. Савельев // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск: «Медицинские информационные системы». Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. - № 8 (109). – С. 121 – 127.