Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Системный подход к обработке электроэнцефалографической информации 13
1.1. Система понятий, проблемы и методы исследования спонтанной биоэлектрической активности 15
1.2. Проблематика метода вызванных потенциалов 33
1.3. Аппаратура и методы теории автоматического управления при обработке электроэнцефалографической информации 44
Глава II. Объект и методы исследования 51
2.1. Объект исследования 51
2.2 Методы исследования 52
Глава III. Результаты исследований и их обсуяэдение 59
3.1. Методика обработки ЭЭГ для определения параметров приведенного полосового фильтра 59
3.2. Определение коэффициента асимметрии доминирования полушарий по параметрам приведенного полосового фильтра 61
3.3. Исследование фоновой ЭЭГ у детей в норме и при ММД по характеристикам приведенного полосового фильтра с постоянными и программно изменяемыми параметрами 63
3.4. Динамический подход к исследованию ЭЭГ на основе полосового фильтра с автоматически изменяющимися параметрами
3.5. Обработка реализаций вызванных потенциалов фильтром с программно изменяемыми параметрами 781
3.6. Способ получения единичных реализаций когнитивных вызванных потенциалов с использованием фильтра с автоматически изменяющимися параметрами 85
3.7. Когнитивный электронейростимулятор 87
3.8. Обработка единичных реализаций когнитивных вызванных потенциалов фильтром с автоматически изменяемыми параметрами как средство изучения функциональных систем 96
Выводы 105
Практические рекомендации 106
Список использованной литературы 107
Приложения:
Акты внедрения результатов диссертационной работы 132
- Проблематика метода вызванных потенциалов
- Аппаратура и методы теории автоматического управления при обработке электроэнцефалографической информации
- Определение коэффициента асимметрии доминирования полушарий по параметрам приведенного полосового фильтра
- Способ получения единичных реализаций когнитивных вызванных потенциалов с использованием фильтра с автоматически изменяющимися параметрами
Введение к работе
Обработка электронейрофизиологической информации в современной биологии и медицине приобретает особую значимость (Судаков К.В., 1998; Хадарцев А.А., 2000; Егупов Н.Д., 2000; Хитров Н.К., Салтыков А.Б., 2003; Еськов В.М., 2003; Анохин К.В., Судаков К.В., 2003). Важна регистрация локального потенциала ансамбля клеток головного мозга человека, когерентное электромагнитное поле которого характеризуется детерминированными частотой и энергией (Яшин А.А., 2002; Субботина Т.И. и соавт., 2004). Целостность мозга как системы обеспечивается когерентностью циркулирующих в нем потоков сигналов (Ливанов М.Н., 1989). Головной мозг и особенно его кора представляет собой переплетение тысяч функциональных систем разного приспособительного значения, из которого трудно выделить структуры, принадлежащие каждой из этих функциональных систем (Анохин П.К., 1968).
Регистрируемые при помощи электроэнцефалограммы (ЭЭГ) сигналы спонтанной и вызванной электрической активности информативны с точки зрения исследования показателей работы здорового мозга (Батуев А.С., 1994), и являются надежным средством исследования центральной нервной системы (ЦНС) (Зенков Л.Р., 1996), хотя долгое время они использовались как инструмент диагностики органических поражений головного мозга. В последние годы отмечается революционный рост количества исследований, направленных на поиск ЭЭГ-коррелятов:
- различных эксприментальных ситуаций, как то запоминание информации (Etnier J.L., Whiter S.S., Landers D.M. et al., 1996; Klimesch W., 1997, Maltseva I.V., Masloboev Y.P., 1997), арифметические вычисления в уме (Fernandez Т., Harmony Т., Rodriguez М. et al., 1995; Earle J.B.B., Garcia-Dergay P., Manniello A. et al., 1997; Fernandez Т., Harmony Т., Silva J. et al., 1998), мысленное выполнение творческих задач (Данько С.Г., Старченко М.Г., Бехтерева Н.П., 2003; Павлыгина Р.А., Сахаров Д.С., Давыдов В.И.,
2004; Шарова Е.В., 2005; Petsche Н., Kaplan S., van Stein A. Et al., 1997;), биоуправление с обратной связью (Signorino М., Pucci Е., Bclardinelli N. et al., 1995), состояние медитации (Афтанас Л.И., Голошейкин С.А., 2003), прослушивание музыкальных произведений (Павлыгина Р.А., Сахаров Д.С., Давыдов В.И., 2004),
когнитивных процессов (Дубровинская Н.В., Мачинская Р.И., 2002; Безруких М.М., Хрянин А.В., 2003; Бетелева Т.А., Фарбер Д.А., 2002; Вартанов А.В. с соавт., 2005; John E.R., Easton P., 1995; Schober F., Schellenberg R., Dimpfel W., 1995; Silbert P.L., Radhakrishnan K., Johnson J. et al., 1995),
работы функциональных систем (Попова Н.С., Качалова Л.М., 2001, Григорьева Л.П., Фильчикова Л.И., Алиева З.С. и др., 2002; Потулова.Л.А., 2003; Дмитрова Е.Д. с соавт., 2005).
В исследованиях просматривается тенденция к увеличению детализации спектра ЭЭГ, отказу от жестких границ традиционных ритмов, а также к разработке динамических подходов к анализу ЭЭГ, прежде всего амплитуды и частоты доминирующего ритма (Нидеккер И.А., Антонов А.А., 2003; Cacot P., Tcsolin В., Sebban С, 1995; Miller J.C., 1995).
Использование быстрого преобразования Фурье (БПФ) в сочетании с высоким быстродействием современных компьютеров дает возможность построения спектра ЭЭГ практически в реальном масштабе времени. Форма полученной кривой спектра зачастую оказывается такой, что основные усилия разработчиков компьютерных диагностических систем (КДС) направлены на применение цифровых окон, многократное скользящее сглаживание, усреднение по эпохам анализа (Иванов Л.Б., 2000), построение идеализированной кривой спектра (Строкун Ф.Ф., 2000). При анализе спектральной плотности мощности рекомендуется прежде всего обращать внимание на частоту ее максимума, максимальное значение и широту спектра (Иванов Л.Б., 2000). Такая триада параметров соответствует характеристикам динамической системы второго порядка - полосового
7 фильтра, что создает предпосылки актуального аналитического описания спектральной плотности мощности.
Предоставляемая многими компьютерными системами возможность накопления собственных баз данных ставит вопрос о рациональном и представительном наборе параметров, позволяющем оценить динамику развития ЦНС и высших психических функций, особенно в детском и подростковом возрасте (Изнак А.Ф., 2000). Обращение к спектральным преобразованиям и характеристикам позволяет вместо множества признаков ограничиться сравнительно небольшим набором параметров без ущерба для качества диагностики (Тутаева Е.С., 2002; Каменев Л.И., 2004). Аналитическое описание спектральной плотности мощности в виде приведенного полосового фильтра позволит значительно уменьшить количество хранимой информации.
Специализация полушарий головного мозга и их взаимодействие играют определяющую роль в психической деятельности человека, формировании его индивидуальности, развитии способностей, компенсации возможных функциональных нарушений в деятельности структур центральной нервной системы (Москвин В.А., 2002). Предложенный М.Н. Ливановым (Ливанов М.Н., Свидерская Н.Е., 1984) коэффициент асимметрии доминирования полушарий по функциям кросскорреляции, успешно соотнесенный со средним уровнем когерентности между отведениями регистрации в стандартных частотных диапазонах (Жеребцова В.А., 2004; Zherebtsova V. A. et al., 2000), может быть выражен в зависимости от параметров спектральной плотности мощности.
Точность определения диагностически значимых параметров вызванных потенциалов - амплитуд и латентностей пиков ограничена отношением сигнал / шум, величина которого зависит от количества предъявляемых стимулов и амплитуды фоновой ЭЭГ. Повышение точности измерения амплитуд и латентностей вызванных потенциалов при сокращении количества поданных стимулов остается актуальной задачей.
Методика регистрации когнитивных вызванных потенциалов не позволяет проводить эффективного исследования их связи с такой важной психофизиологической характеристикой как время сенсомоторной реакции (Бойко Е.И, 1984; Переслени Л.И., 1984; Матвеев Е.В. с соавт.. 1999), в то время как они являются характеристиками единой функциональной системы (Анохин П.К., 1980). Актуальной представляется разработка способа регистрации единичных реализаций вызванных потенциалов хотя бы в ограниченных условиях.
Работа выполнена в рамках НИР «Исследование механизмов организации и коррекции высших психических функций в онтогенезе», 2002 г., код 204 04 03 116, руководитель д.т.н., проф. Соколов Э.М., а также исследований, проводимых в Государственном унитарном предприятии Тульской области НИИ новых медицинских технологий (ГУП ТО НИИ НМТ) и Государственном учреждении здравоохранения Тульском областном консультативно-диагностическом центре «Научно-практический центр клинической нейрофизиологии и нейрореабилитации» (ГУЗ ТО КДЦ НПЦ КНН).
Цель исследования
Разработка методологии и обработка сигналов спонтанной и вызванной электрической активности мозга с использованием полосового фильтра с программно или автоматически изменяющимися параметрами.
Задачи исследования
Разработать методику обработки ЭЭГ для определения параметров приведенного полосового фильтра.
Разработать математическую модель типовых ЭЭГ на основе случайного процесса, спектральные характеристики которого формируются приведенным полосовым фильтром.
Разработать методику оценки функциональной межполушарной асимметрии по параметрам приведенного полосового фильтра.
Разработать методику повышения отношения сигнал / шум в зарегистрированных методом усреднения вызванных потенциалах при использовании полосового фильтра с программно изменяемыми параметрами.
Разработать методику регистрации единичных реализаций когнитивных вызванных потенциалов при использовании полосового фильтра с автоматически изменяющимися параметрами.
Получить реализации когнитивных вызванных потенциалов при доминировании альфа-ритма у пациента.
Научная новизна
Впервые предложена методика обработки ЭЭГ, позволяющая получить параметры приведенного полосового фильтра - аналитическое описание спектральной плотности мощности.
Разработана математическая модель и получены типовые реализации ЭЭГ на основе аналитического описания спектральной плотности мощности процесса.
Впервые получен коэффициент асимметрии доминирования полушарий в частотной области по параметрам приведенного полосового фильтра.
Разработана структура и алгоритм применения полосового фильтра для повышения отношения сигнал / шум в зарегистрированных вызванных потенциалах.
Впервые предложен способ и устройство для регистрации единичных реализаций когнитивных вызванных потенциалов на основе полосового фильтра с автоматически изменяющимися параметрами.
Практическая значимость
Разработанная методика обработки ЭЭГ позволяет в компактной форме в виде параметров приведенного полосового фильтра хранить диагностически значимые характеристики ЭЭГ пациента и создает реальную возможность
10 построения экспертной системы диагностики минимальной мозговой дисфункции (ММД) по выявленным электрофизиологическим маркерам.
Получили дополнительное электрофизиологическое обоснование методы реабилитации детей с минимальной мозговой дисфункцией.
Наряду с субъективными методами определения функциональной межполушарной асимметрии может быть использован коэффициент асимметрии доминирования полушарий, рассчитываемый по объективным характеристикам ЭЭГ.
Предложенный метод обработки интегральных кривых вызванных потенциалов полосовым фильтром с программно изменяемыми параметрами позволяет при заданном уровне точности сократить время записи в шесть раз.
Разработанный способ и реализующее его программное обеспечение позволяют регистрировать когнитивные вызванные потенциалы по единичной реализации.
Схемное решение стимулятора - цифровое управление параметрами и генерацией стимулов - позволяет выполнить ряд аналогичных приборов для стимулов любой модальности с меньшими затратами на разработку.
Разработанный способ и макетный образец аппарата расширяют возможности КДС «Нейрокартограф», позволяют одновременную регистрацию когнитивных вызванных потенциалов и времени реакции, что качественно повышает уровень психофизиологических исследований когнитивных процессов.
Внедрение результатов исследования
Результаты работы внедрены в педагогическую практику кафедр медико-биологических дисциплин медицинского факультета Тульского государственного университета, в работу лабораторий Государственного унитарного предприятия Тульской области НИИ новых медицинских технологий, в работу клинико-диагностического отделения Государственного учреждения здравоохранения Тульского областного консультативно-
диагностического центра «Научно-практический центр клинической нейрофизиологии и нейрореабилитации».
Апробация работы
Основные положения диссертации изложены и обсуждены на 8 конференциях (в том числе 1 Международной и 4 Российских): 9-й научно-технической конференции (Тула, ТВАИУ, 1993), XVII съезде физиологов России (Ростов-на-Дону, 1998), научно-практической конференции «К десятилетию клиникодиагностического центра Тульской областной больницы (Тула, 1998), научно-практической конференции «Проблемы инструментальной оценки состояния и нарушений высших психических функций у детей и подростков с помощью компьютерных тестовых систем (развитие медико-инженерных технологий на рубеже тысячелетий)» (Москва, 1999), XXX Всероссийском совещании по проблемам высшей нервной деятельности, посвященном 150-летию со дня рождения И.П. Павлова.(Санкт-Петербург, 2000), Всероссийской научно-практической конференции «Здоровье в 21 веке» (Тула, 2000), Международной конференции по биомедицинскому приборостроению «Биомедприбор-2000» (Москва, 2000), медицинской секции XXXVII студенческой научной конференции Тульского государственного университета (Тула, 2000).
Апробация работы осуществлена на совместном заседании кафедр медико-биологических дисциплин и внутренних болезней медицинского факультета Тульского государственного университета.
Публикации
Материалы исследования изложены в 24 публикациях, в том числе в 3 авторских свидетельствах на изобретение СССР и 2 патентах РФ, 7 статьях в рекомендуемых ВАК РФ журналах.
Объем и структура диссертации
Диссертация состоит из введения и трех глав, изложена на 135 страницах, содержит 15 таблиц, 14 рисунков. Список использованной литературы представлен 253 источниками, включая 102 зарубежных.
Положения, выносимые на защиту
Аналитическое описание спектральной плотности мощности ЭЭГ в виде приведенного полосового фильтра позволяет анализировать и хранить в компактной форме диагностически значимые характеристики ЭЭГ.
Обработка интегральной кривой вызванных потенциалов с использованием полосового фильтра с программно изменяемыми параметрами улучшает соотношение сигнал/шум, повышает точность диагностики и сокращает время регистрации вызванных потенциалов.
Параметры приведенного полосового фильтра определяют коэффициент асимметрии биоэлектрической активности коры больших полушарий, достоверно коррелирующий с коэффициентом функциональной межполушарной асимметрии.
Обработка кривой ЭЭГ, содержащей спонтанную и вызванную активность, полосовым фильтром с автоматически изменяющимися параметрами позволяет выделить когнитивный вызванный потенциал на единичный стимул.
Разработанный макетный образец когнитивного электронейростимулятора в сочетании с запатентованным способом регистрации вызванных потенциалов одновременно с временем реакции является принципиально новым средством исследования функциональных систем человека.
Проблематика метода вызванных потенциалов
Термином «вызванный потенциал» в нейрофизиологии обозначаются колебания потенциала в любом отделе нервной системы, возникающие под влиянием внешнего воздействия и находящиеся в относительно строгой временной связи с ним. Вызванные потенциалы на поверхности головы у человека регистрируются с помощью обычных электродов и усилителей, применяемых для получения ЭЭГ (Рутман Э.М., 1979). Они возникают на фоне спонтанных колебаний, в ЭЭГ отражаются одновременно и вызванные внешним стимулом колебания потенциала, и спонтанные проявления биоэлектрической активности. Поскольку амплитуда ответов на внешние стимулы меньше амплитуды колебаний фоновой биоэлектрической активности, на фоне последних одиночные реакции на действие стимула чаще всего неразличимы.
Регистрация вызванных потенциалов на поверхности головы у человека открыла новое и незаменимое «окно в мозг». Метод, впервые примененный в 1947 г., стал широко применяться в 60-е годы и продолжает бурно развиваться в настоящее время. С одной стороны, он используется для решения все более широкого круга проблем в самых разных областях психологии и психофизиологии, с другой - продолжаются исследования природы вызванных потенциалов, их связи с мозговыми структурами и функциями. Одновременно совершенствуются и возникают новые способы регистрации, обработки и анализа вызванных потенциалов (Гнездицкий В.В., Шамшинова A.M., 2001).
Имеющиеся в литературе данные о наилучшей выраженности реакции при тактильной стимуляции близки к данным, приведенным для электростимуляции. Максимальные ранние реакции на тактильную стимуляцию руки наблюдаются в небольшой области, находящейся на расстоянии 17,5-19 см кзади от носа и на 7,5-9 см в сторону от средней линии на стороне, контралатеральной стороне стимуляции (Franzen F., Offenloch В., 1969). При перемещении электродов в любом направлении за пределы названной области амплитуда ранних ответов существенно снижается.
Зарегистрированный в графической форме вызванный потенциал представляет собой сложную кривую, характер которой зависит от модальности и интенсивности стимула, способа и условий регистрации, состояния человека и тому подобных факторов (Гнездицкий В.В., Болдырева Г.Н., 1977; Рутман Э.М., 1979; Гнездицкий В.В., 1997; Гнездицкий В.В., 2000; Гнездицкий В.В., Шамшинова A.M., 2001).
Каждый компонент можно охарактеризовать, указав его латентный период (с момента предъявления стимула до пика), полярность и амплитуду. После этого весь вызванный потенциал можно охарактеризовать, указав последовательно входящие в него компоненты.
Наиболее распространенным является подход с оценкой латентности и амплитуды первого значимого компонента вызванного потенциала. Компоненты обозначают в соответствии с их полярностью N - негативный и Р - позитивный с последовательной их нумерацией N1, N2, и т.д. Или, что сейчас более принято в литературе, обозначение с близкой латентностью в милисекундах - N75, Р100 и т.д.
Амплитуду основных компонентов обычно оценивают от базовой (нулевой) линии, либо от ближайшего пика с обратной полярностью - от пика до пика. Международные рекомендации при записи различных вызванных потенциалов в клинической практике представлены в приложении J. Clinical Neurophysiology (1986,1993). Методом синхронного накопления могут быть выделены различные реакции мозга, непосредственно связанные со стимулом или с какими-либо фиксированными повторяющимися событиями. В зависимости от выделяемых реакций мозга, вызванные потенциалы обычно классифицируют по модальности предъявляемого стимула или по условиям выделения и генерации компонентов ответа (вызванные потенциалы ближнего и отдаленного поля). Кроме этого, вызванные потенциалы классифицируют по характеру ответов на экзогенные или эндогенные стимулы, а также по способу интерпретации. На рис. 1.1 представлена схема классификации вызванных потенциалов по В.В. Гнездицкому (Гнездицкий В.В., 1997).
Некоторые вызванные потенциалы, выделяемые достаточно легко, прочно вошли в клиническую практику - зрительные вызванные потенциалы на вспышку света и шахматный паттерн, соматосенсорные вызванные потенциалы на электрическую стимуляцию нерва, слуховые вызванные потенциалы. Другие виды вызванных потенциалов находятся в стадии научных исследований, и пока существуют противоречивые мнения о возможности их выделения и интерпретации выделенных реакций, в связи с чем они не нашли пока применения в широкой клинической практике.
Наряду с доказательством модальной специфичности компонентов вызванных потенциалов в период 100-250 мс после стимула развитие исследований вызванных потенциалов привело и к выявлению действительно модально-неспецифических компонентов. К ним относится согласно сегодняшним представлениям так называемое позднее положительное колебание, или компонент Р300. Это колебание возникает либо при действии неожиданных стимулов или неожиданном пропуске стимула (Picton Т. W., Hillyard S. А., 1974), либо при наличии какой-либо деятельности в связи со стимулом. Одним из первых исследований с регистрацией компонента Р300 является работа Саттона с соавторами (Sutton S., Tueting P., Zubin ]., John E. R., 1965), которые описали увеличение амплитуды Р300 при уменьшении вероятности стимула. В дальнейшем (Sutton R. et al., 1967) было показано, что колебание с латентным периодом около 300 мс возникает и в отсутствии стимула, в тот момент, когда стимул ожидался, но не был предъявлен.
Аппаратура и методы теории автоматического управления при обработке электроэнцефалографической информации
При проведении биологических и медицинских исследований используется большой арсенал методов и технических средств, предназначенных для измерения различных медико-биологических показателей. Результаты представляются в виде набора чисел и графиков. Эффективное использование известных методов и средств при изучении биологического объекта возможно только при соответствующем методическом обеспечении, включающем не только сами технические средства, но также приемы их подключения к объекту, обслуживания, навыки по регистрации, обработке и интерпретации результатов. (Попечителев Е.П., Кореневский Н.А., 2002).
Любой медицинский прибор, аппарат, техническая система или комплекс должны проектироваться с учетом медицинской задачи, для решения которой они разрабатываются. Для этого они должны рассматриваться как элементы некоей более сложной системы «пациент-прибор-врач!». При ее проектировании необходимо учитывать присутствие двух биологических объектов, находящихся в определенном взаимодействии, от правильной организации которого зависит решение поставленной медицинской задачи. Такой подход к проектированию - теорию синтеза биотехнических систем сформулировал В.М. Ахутин (Ахутин В.М., 1980). Бионический подход, развиваемый в теории биотехнических систем, позволяет распространить на метод проектирования медицинской электронной техники два основных принципа проектирования систем этого класса - принцип адекватности и принцип идентификации информационной среды.
В соответствии с первым принципом необходимо обеспечить такое сочленение элементов прибора с живым организмом, которое не искажало бы исследуемые показатели жизнедеятельности. Второй принцип выдвигает требование по минимизации числа диагностических признаков, описывающих состояние пациента, с одной стороны, а с другой концептуальная модель состояния пациента, формируемая на основе показаний прибора, должна быть достаточной для принятия решений при проведении лечебных мероприятий.
Используемые для ЭЭГ-исследований компьютерные комплексы в условиях рыночной конкуренции приобретают вполне унифицированные характеристики по аппаратурным и программным компонентам (Зенков Л.Р., 1996; Фигурнов В.Э., 1997; Иванов Л.Б., 2000). Но по тем же экономическим причинам проводимые исследования идут от возможностей технических систем, а не задачи исследования определяют структуру аппаратуры, что более характерно, по словам Л.Р. Зенкова, для западных ученых.
Еще более жесткие условия стоят перед исследователями вызванных потенциалов. Существующие системы регистрации когнитивных вызванных потенциалов, реализуя методические рекомендации по съему вызванных потенциалов, ставят исследователя в рамки наперед заданной программы опыта, реализованной в компьютерном программном комплексе (Гнездицкий В.В., Шамшинова A.M., 2001). Таким образом, в эксперименте исследуется всегда одна и та же функциональная система.
Теория функциональных систем как ведущая теория физиологии на современном этапе своего развития тесно переплетается с современной теорией управления (Егупов Н.Д., 2000; Леонтьев А.А., 2001).
Согласно основной идее И.М. Сеченова, психический акт имеет начало, течение и конец (Сеченов И.М., 1947). Начальная фаза психического акта -чувственное восприятие предметов, конечная фаза - действия в предметном мире. Промежуточной фазой является сознание или бессознательное психическое. А.А. Ухтомский ввел понятие «функционального органа» и создал учение о доминанте. Органом может быть всякое временное сочетание сил, способное осуществить определенное достижение (Ухтомский А.А., 1978). Принцип доминанты заключается в утверждении о наличии в организме в каждый данный момент очага возбуждения, подчиняющего себе всю систему текущих реакций организма. Доминанта -временный экстрацеребральный, внешний по отношению к мозгу функциональный орган, управляющий его работой и воздействующий на нервные центры. И.П. Павлову принадлежит понятие высшей нервной деятельности. Разделяя представления И.М. Сеченова о кольцевой структуре управления движением и саморегуляции поведения, И.П. Павлов ввел понятие об условном рефлексе как специфической форме взаимодействия с окружающей средой в условиях ее новизны и непредсказуемости (Павлов И.П., 1996). Продолжатель учения И.П. Павлова П.К. Анохин высказал идею опережающего отражения действительности, приспособления к будущим, еще не наступившим событиям. «Поведение человека в пространственно-временном континууме предстает перед нами как континуум больших и малых результатов с непременной оценкой каждого из них с помощью обратной афферентации» (Анохин П.К., 1975. - С. 41).
Вторая важнейшая идея П.К. Анохина есть идея функциональной системы как целеориентированного целостного единства физиологических механизмов поведения. Физиологическая архитектура поведенческого акта представляется ему следующим образом. Первая стадия - афферентный синтез, то есть определение того, что делать, как делать и когда делать. В состав этой стадии входит доминирующая мотивация, обстановочная афферентация и пусковая афферентация и память. Вторая стадия -формирование действия и аппарата предсказания его результатов, то есть акцептора результата действия, который по своей физиологической сути есть разветвленная система нервных процессов в афферентной части мозга, отражающая все существенные признаки (параметры) будущих результатов. Третья стадия - обратная афферентация, механизмом которой является акцептор действия.
В практических исследованиях когнитивных процессов кроме электрофизиологического (клиническая электроэнцефалография и вызванные потенциалы) существует также и психофизиологическое (регистрация времени сенсомоторной реакции) направление (Бойко Е.И., 1984; Матвеев Е.В., Надеждин Д.С., Васильев А.А. и др., 1999). Опираясь фактически на ту же теорию функциональных систем П.К. Анохина, оно регистрирует и оценивает психический акт по его третьей стадии - действию. Однако даже в случае исследования буквально одной и той же функциональной системы (нажатие кнопки в ответ на звуковой стимул) параметры вызванных потенциалов и сенсомоторная реакция исследуются «территориально» на разной аппаратуре, и метод регистрации вызванных потенциалов (с уже показанными потерями информации) не позволяет сопоставить процессы в разных точках одной функциональной системы.
Современная теория автоматического управления, являясь синтетической наукой, включает в себя обширные разделы математики, аппарат которых используется в обработке электронейрофизиологической информации: спектральные преобразования (в основном, дискретное преобразование Фурье), функции корреляции, цифровая фильтрация, численные методы решения дифференциальных уравнений, точечные статистические оценки, дескриптивная статистика, математические модели, интерполяция по времени и пространству (Судаков К.В., 1998; Зенков Л.Р., 2002; Гнездицкий В.В., 2000; Иванов Л.Б., 2000; Егупов Н.Д., 2000; Петров Ю.П., 2004).
Определение коэффициента асимметрии доминирования полушарий по параметрам приведенного полосового фильтра
Коэффициент асимметрии доминирования полушарий, определяющий латеральный профиль человека, был ранее получен по функциям когерентности (Zherebtsova V. A., Indyukhin A.F., Khalimova I. G., 2000).
При рассмотрении всех возможных пар отведений обработку значений когерентности проводилась с применением машинно-ориентированного алгоритма. Предложенный академиком М.Н. Ливановым (Ливанов М.Н., Свидерская Н.Е., 1984) коэффициент асимметрии доминирования полушарий по функциям кросскорреляции с некоторой модификацией использован для оценки асимметрии когерентных связей. Исходными данными для расчета является квадратная матрица уровней когерентности [Cij], порядок которой М=16 равен числу каналов регистрации.
Элементы матрицы Cij представляют собой средние уровни когерентности в конкретном частотном диапазоне между парой отведений і и j. Каждое значение встречается в матрице дважды ввиду ее симметрии, Cij = 1 при і = j. Отведения в строках и столбцах размещаются по восемь, сначала левое, потом правое полушарие, в порядке удаленности ото лба, от Fpl до О,. Получены достаточно высокие коэффициенты корреляции, свидетельствующие о тесной связи коэффициента функциональной асимметрии и коэффициента, определенного по предложенному алгоритму по объективным электрофизиологическим показателям - средним уровням когерентности в стандартных частотных диапазонах по 112 парам отведений системы «10-20».
Для малой группы (N =10) приведенные в табл. 3.1 коэффициенты корреляции достоверны только для первых трех диапазонов (р 0,05). Для избежания разночтений предложен единый коэффициент асимметрии доминирования полушарий в частотной области, определяемый по параметрам приведенного полосового фильтра:
Минимальная мозговая дисфункция в настоящее время определяется как исход легкого органического повреждения головного мозга, на фоне которого наблюдаются различные невротические реакции, нарушения поведения, трудности школьного обучения, нарушения созревания высших мозговых функций, разнообразные неврозоподобные состояния (Корсакова Н.К., Микадзе Ю.В., Балашова Е.Ю., 2001). По различным данным, число неуспевающих школьников превышает 30% от общего числа учащихся, причем ММД являются самой распространенной причиной (52,2 %) школьной дезадаптации (Халецкая О.В., Трошин В.М., 1995).
Всякое психологическое объяснение рано или поздно завершается тем, что опирается на биологию или логику (Пиаже Ж., 1994). Поэтому разработка критериев принадлежности ребенка к группе ММД в виде электрофизиологических маркеров по записям ЭЭГ представляется актуальной задачей.
Основной гипотезой исследования было предположение о существовании достоверных отличий между усредненными спектральными характеристиками паттерна биопотенциалов детей в норме и при ММД, на основе которых могут быть получены типовые сигналы ЭЭГ и осуществлено нейрокартирование.
Целью исследования являлось получение на основе представления ЭЭГ как случайного процесса типовых электроэнцефалограмм детей в норме и с ММД и нейрокартирование спектральной плотности мощности в частотных диапазонах, в которых они имеют достоверные отличия. Функция достоверности может служить инструментом поиска электрофизиологических маркеров - частотных диапазонов достоверных отличий спектральной плотности мощности двух исследуемых групп. На рис. 3.2 приведен пример полученных результатов.
В режиме «МОДЕЛЬ» моделируются реализации типовых ЭЭГ как функций времени. Математическая модель процесса ЭЭГ - отдельно для контрольной и экспериментальной групп построена на основе представления ЭЭГ как случайного процесса - «розового шума». «Розовый шум» образуется из «белого» после прохождения через фильтры, частотные характеристики которых максимально приближены к полученным ранее усредненным спектральным плотностям ЭЭГ по группам.
Предложенный имитатор ЭЭГ существенно отличается от описанного (Крамаренко А.В., 2002) в первую очередь тем, что «синусоидальный» сигнал основного ритма не задается произведением двух синусоид, а создается автоматически благодаря использованию избирательных фильтров. Модуляция основного ритма, заложенная в форме кривой спектральной плотности мощности, также возникает сама собой, без использования дополнительных алгоритмов.
При просмотре полученной реализации (рис. 3.4) исследователь видит уже не конкретные индивидуальные сигналы со скальпа ребенка, а типовые процессы, объединяющие характеристики группы в целом. Реализации, полученные методом математического моделирования, импортированы в базу данных НК-4 и построены с помощью программного обеспечения КДС.
Способ получения единичных реализаций когнитивных вызванных потенциалов с использованием фильтра с автоматически изменяющимися параметрами
Динамический анализ ЭЭГ позволяет получить на выходе полосового фильтра с автоматически изменяющимися параметрами в «чистом виде» (в смысле очищенном от помех) сигнал доминирующего ритма. Поскольку у значительной части пациентов им практически исчерпывается состав фоновой ЭЭ, разность этих сигналов может быть в установившемся режиме практически равна нулю. На фоне малого сигнала может быть выявлена вынужденная, вызванная внешними стимулами, активность мозга. Однако подача стимула нарушает установившийся режим слежения, и на его восстановление уйдет какое-то время. Поэтому указанным способом могут быть выделены только поздние компоненты вызванных потенциалов -когнитивные вызванные потенциалы.
Способ регистрации когнитивных вызванных потенциалов мозга осуществляется следующим образом. На пациента воздействуют (рис. 3.8) коротким по длительности внешним сигналом определенной величины. Электрический сигнал вызванной активности мозга субъекта фильтруют полосовым фильтром, центральная частота полосы фильтрации изменяется со скоростью, пропорциональной величине временных отрезков между моментами прохождения через нулевые, максимальные и минимальные значения сигналов вызванной активности мозга и полученного в результате фильтрации сигнала таким образом, что при прохождении нулевых, максимальных и минимальных значений сигналом вызванной электрической активности мозга раньше полученного в результате фильтрации сигнала центральная частота полосы фильтрации уменьшается, а при прохождении нулевых, максимальных и минимальных значений сигналом вызванной электрической активности мозга позже полученного в результате фильтрации сигнала центральная частота полосы фильтрации возрастает. Реализующее способ предлагаемое устройство работает следующим образом. Вызванная электрическая активность мозга пациента 3 снимается со скальпа в виде электрического сигнала датчиком 4 и поступает на вход компьютера. Выходной сигнал датчика IL» представляет собой сумму спонтанной или фоновой активности мозга, независимой от внешних стимулов, и ответов на внешние стимулы. В фоновой активности у 75 - 80% субъектов доминирует альфа-ритм амплитудой 50 -150 мкВ и частотой 8 -13 Гц. Амплитуда когнитивных вызванных потенциалов составляет от 5 до 18 мкВ, а частота, определяемая по интервалу от минимума до максимума- 5 Гц и ниже. За время одного периода альфа-ритма когнитивный вызванный потенциал случайным образом изменяет моменты прохождения сигналом электрической активности мозга максимумов, минимумов и нулевых значений относительно спонтанного альфа-ритма.
Поскольку частота сигнала когнитивных вызванных потенциалов лежит за пределами полосы фильтрации 2шп, на выходе полосового фильтра 6 присутствует только альфа-ритм. Резонансная частота полосового фильтра 6 в общем случае не совпадает с частотой альфа-ритма, поэтому выходной сигнал полосового фильтра либо «отстает» от сигнала U5, либо его «опережает» в прохождении нулевых, максимальных и минимальных значений в соответствии с фазовочастотной характеристикой узкополосного фильтра. При этом полоса пропускания фильтра 2соп, остается постоянной, что обеспечивает постоянный наклон фазовочастотной характеристики независимо от резонансной частоты, устойчивость процесса регулирования и минимальные искажения при фильтрации альфа-ритма. При сближении резонансной частоты фильтра с частотой альфа-ритма выходной сигнал 1 будет все меньше отличаться от сигнала альфа-ритма по моментам прохождения через нулевые, максимальные и минимальные значения, ширина импульсов в сигнале U34 будет стремиться к нулю, коэффициенты усиления Кіб, К)7, Kis и К]9 усилителей 16, 17, 18, 19 станут постоянными. В выходном сигнале первого сумматора Ug (рис. 3.8) останется только сигнал когнитивного вызванного потенциала, что позволит выделить когнитивный вызванный потенциал по одной реализации от единичного воздействия стимула.
