Студопедия — Электроэнцефалограмма и методы ее регистрации
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Электроэнцефалограмма и методы ее регистрации






В 1929 г. австрийский психиатр Ганс Бергер обнаружил, что с помощью игольчатых платиновых электродов, помещенных на различные точки по­верхности головы человека, можно зарегистрировать электрическую актив­ность мозга. Эти записи он и назвал электроэнцефалограммой (ЭЭГ). Хотя ЭЭГ снимается с поверхности головы, Г. Бергер сумел доказать, что часть электрической активности обусловлена деятельностью мозга, а не покры­вающих его поверхность тканей (Berger, 1929).

Открытие Г. Бергера было встречено весьма холодно, и этот метод полу­чил признание лишь после того, как Е.Д. Эдриан и Б.Х. Мэттьюз смогли не­посредственно продемонстрировать его на заседании Английского физио-


Рис. 2.4. Классификация волн ЭЭГ по часто­те. Образцы дельта- (а), тета- (б), альфа- (в), и бета- (г) активности; (д) — блокада альфа-ритма при открытии глаз; (е) — отметка вре­мени (Cooper, 1980).

логического общества в 1935 г. Сам Е.Д. Эдриан был в качестве испыту­емого и, закрывая глаза, показал по­явление альфа-ритма на ЭЭГ (Хэс-сет, 1981).

Рис. 2.3. Амплитуда волны и ее цикл.
Рис. 2.5. Образцы специфических волн: а — К-комплекс; б— ламбда-волна; в — мю-ритм; г — спайк; д —острая волна; е — комплекс спайк-медленная волна. Слева дается калибро­вочная линия, соответствующая 100 мВ, спра­ва — расположение электродов на голове. Вни­зу отметка времени 1 сек (Cooper, 1980).

Интерпретация электроэнцефа­лографических данных требует учета целого ряда параметров — формы волн, их амплитуды, расположения электродов, с которых получена за­пись, и т.д. Наиболее важными из них являются амплитуда волн и час­тота. Амплитуда измеряется как рас­стояние от базовой линии до пика волны. Однако существуют значи­тельные трудности в определении базовой линии, поэтому на практике обычно используют измерение от пика до пика (рис. 2.3). Под частотой понимается число полных циклов, совершаемых волной за 1 сек. Этот показатель измеряется в герцах (Гц). Величина, обратная частоте, называ­ется периодом волны. Известно, что амплитуда волн ЭЭГ находится в об­ратно пропорциональной зависимо­сти от их частоты (Cooper е. а., 1980). Ритмичность электроэнцефало­графического сигнала позволяет ко­личественно описать записи ЭЭГ. Первым из описанных ритмов элек­трической активности мозга был альфа-ритм (Berger, 1929). Он пред­ставляет собой ритмические колеба­ния электрической активности 8-12 раз в сек. (8-12 Гц) с амплитудой около 50 мкВ. Эта активность преоб­ладает у здорового человека в состо­янии спокойного бодрствования с закрытыми глазами и наблюдается преимущественно в затылочных об­ластях (рис. 2.4). Альфа-ритм отсут­ствует у слепорожденных людей (Новикова, 1978). Ритмами той же часто­ты, но с иной формой волны и в специфических отведениях, являются мю-ритм, регистрируемый в роландовой борозде, каппа-ритм, отмечаемый при наложении электродов в височном отведении (рис. 2.5).


Г. Бергер описал и другой тип волн — бета-ритм, обнаруживаемый у че­ловека в состоянии активного бодрствования. Это колебания с частотой бо­лее 13 Гц и небольшой (около 25 мкВ) амплитудой.

Дальнейшие исследования выявили более медленные колебания, кото­рые были названы тета- и дельта-волнами, а также более быстрые — гамма-волны. Тета-волны имеют частоту от 3,5 до 7,5 Гц и амплитуду от 5 до 100 мкВ, дельта-волны — 1-3,5 Гц и 20-200 мкВ соответственно. Чем медленнее волны, тем больше их амплитуда. Гамма-волны — колебания с частотой бо­лее 30 Гц и амплитудой около 2 мкВ (рис. 2.4).

Каждый из ритмов имеет свою преимущественную локализацию: альфа-ритм регистрируется в затылочном и теменном отведениях; тета-волны — в лобных и височных, бета-ритм — в прецентральных и фронтальных, гамма-ритм — в прецентральных, фронтальных, височных, теменных; дельта-ритм не имеет определенной локализации.

При визуальном анализе ЭЭГ обычно определялись два показателя — длительность альфа-ритма и блокада альфа-ритма, которая фиксируется при предъявлении испытуемому того или иного раздражителя (рис. 2.4). Экспе­риментаторы также пытались обнаружить на ЭЭГ испытуемых особые вол­ны, отличающиеся от фоновой регистрации. Даваемое им название связа­но либо с их формой, либо с тем местом, где они выявляются. К ним отно­сятся: К-комплекс, ламбда-волны, мю-ритм, спайк, острая волна.

К-комплекс — это сочетание медленной волны с острой волной, вслед за которыми часто идут волны частотой около 14 Гц. К-комплекс возникает во время сна или спонтанно у бодрствующего человека. Максимальная ампли­туда отмечается в вертексе и обычно не превышает 200 мВ (Roth е. а., 1956) (рис. 2.5). Ламбда-волны — монофазные положительные острые волны, воз­никающие в окципитальной области, связанные с движением глаз. Их ам­плитуда меньше 50 мВ, частота— 12-14 Гц (Green, 1957; Scott e. a., 1976). Мю-ритм — группа аркообразных или гребневидных волн частотой 7-11 Гц, амплитудой меньше 50 мВ, регистрирующихся в центральных областях го­ловы. Они блокируются двигательной активностью или тактильной стиму­ляцией (Gastaut e. а., 1952). Спайк — волна, четко отличающаяся от фоно­вой активности, с выраженным пиком длительностью от 20 до 70 мс. Пер­вичный компонент обычно является негативным (Maulsby, 1971). Острая волна — ясно отличающаяся от фоновой активности волна с подчеркнутым пиком длительностью 70-200 мс. Спайк-медленная волна — последователь­ность поверхностно негативных медленных волн (частотой 2,5-3,5 Гц), каж­дая из которых ассоциируется со спайком. Амплитуда этого комплекса мо­жет достигать 1000 мВ (Chatrian e. а., 1968) (рис. 2.5).

Визуальный анализ позволяет оценить лишь очевидные изменения био­электрической активности мозга (рис. 2.6). В настоящее время разработан метод для регистрации медленных и сверхмедленных потенциалов, имею­щих длительность периода от нескольких секунд и более (Илюхина, 1977). Такие потенциалы регистрируются с использованием усилителей постоян­ного тока (рис. 2.7).

Для более глубокого анализа используются компьютерные методы обработ-


ки сигнала, позволяющие извлекать существенно больше информации. Традиционный способ интерпретации электрических сигналов, отраженных в нерегулярных временных рядах, ос­нован на разложении этих сигналов с помощью Фурье-преобразования. При этом в сигнале выделяются ча­стотные компоненты. Затем рассчи­тывается мощность ЭЭГ в каждой ча­стотной полосе для всех отведений, и с помощью специальных цветовых шкал результаты представляются в виде наглядных картин, где цвет отра­жает интенсивность ритмов каждого диапазона в различных частях мозга. Этот метод получил название карти­рования мозга (рис.2.8). Возможно так­же использование не цвета, а изоли­ний при изображении одних и тех же мощностей показателя.

Однако спектральный анализ ЭЭГ в этой парадигме имеет ограничен­ные возможности в формировании картины электрической активности мозга. В настоящее время появилась возможность применять для анализа ЭЭГ нелинейную теорию систем (Lutzenbergere. a., 1992).

Рис. 2.6. Реакция депрессии альфа-ритма при непрерывном освещении глаза. 1 — отметка раздражителя, 2 — пневмограм-ма, 3-12 — униполярная регистрация ЭЭГ, 13 - ЭКГ (Лебедева, 1977).

При нелинейном динамическом анализе исследуемые сигналы ЭЭГ рассматриваются как стационарные, то есть предполагается, что значения средних, дисперсии и автоковариаци­онная функция остаются неизменны­ми в течение определенного проме­жутка времени. Реальные сигналы

___ _. _ „„. ±J I I LJI \^ ^1111 I (Ч,1 1 IJI

ЭЭГ сохраняют стационарность в течение длительных интервалов времени с небольшой вероятностью, поэтому эта проблема решается несколькими спо­собами. Прежде всего, для анализа используются относительно короткие вре­менные промежутки (эпохи). Считается, что ошибка в абсолютной оценке па­раметров за столь короткий срок будет систематической, что позволит кор­ректное сравнение контрольного и экспериментального условий (Pritchard, Duke, 1995). Второй способ решения проблемы заключается в использовании методов, нечувствительных к нестационарности (Skinner, 1994).

Чтобы отделить сигнала от шума, требуется высокое качество регистри-


Рис. 2.7. Динамика медленных электрических процессов в подкорковых образованиях голов­ного мозга человека при тесте на оперативную память.

I — предъявление теста; II — этап сохранения; III — воспроизведение теста. 1, 2, 3 — вент-ролатеральное ядро зрительного бугра; 4 — скорлупа; 5, 6, 7 — бледный шар; 8 — красное ядро; 9 — внутренняя капсула; 10 — передневетральное ядро зрительного бугра; 11 — ре­тикулярное ядро зрительного бугра; 12 — срединный центр зрительного бугра. Регистрация на энцефалографе с постоянной времени 2,5 сек (Илюхина, 1977).

Рис. 2.8. Суммарные топографические карты амплитуды спектра мощности а-ритма ЭЭГ при прослушивании классической (а, б) и рок-музыки (в, г). а, в — здоровые испытуемые, б, г — больные депрессией. Из каждой карты вычтена соот­ветствующая ей фоновая карта. Справа — шкала амплитуд спектра мощности, мкВ (Михайлова, 1992).

руемого сигнала, либо из кусков ка­чественных записей конструируются наборы суррогатных (искусствен­ных) временных рядов, что позволя­ет осуществлять сравнение результа­тов нелинейного динамического анализа для оригинальных данных и фильтрованного шума. Несмотря на отсутствие однозначных доказа­тельств действительной хаотичности реального сигнала ЭЭГ, механизм его генерации указывает гипотети­чески на происхождение от нелиней­ной динамической системы, управ­ляемой квазипериодическими зако­нами (Афтанас, 2000).

Для характеристики нейрональ-ных динамических систем использу­ются две принципиально различные категории нелинейных динамичес­ких мер. К первой категории отно­сится размерностная комплексность (синонимы: корреляционная раз-


мерность, фрактальная размерность). Она является показателем общей ком­плексности корковой динамики и отражает ее статические свойства (Pritchard, Duke, 1995). Для изучения динамических характеристик системы, ее изменений во времени, используют энтропию Колмогорова (К2), наи­большую экспоненту Ляпунова (L1) и нелинейное предсказание. Энтропия Колмогорова оценивает степень хаотичности системы, то есть среднюю ско­рость, с которой информация о системе теряется. Если этот показатель стре­мится к нулю, то есть нет изменений информации о системе, система ста­новится полностью предсказуемой. Наоборот, для хаотичной системы мет­рика энтропии имеет определенное конечное положительное значение. И чем больше эта величина, тем более хаотичной является система. Спектр экспонент Ляпунова дает оценку схождения или расхождения близлежащих траекторий в фазовом пространстве, отражая чувствительность системы к исходным значениям. Наличие положительной главной экспоненты явля­ется дополнительным свидетельством хаотического поведения изучаемой системы (Афтанас, 2000). Нелинейное предсказание или прогноз характе­ризует вероятность, с которой может быть предсказана динамика времен­ного ряда. Она основывается на расчете коэффициентов корреляции меж­ду наблюдаемым и предсказанными временными рядами. Поэтому она по­зволяет отслеживать потерю информации во времени.

Впервые оценка фрактальной размерности ЭЭГ произведена в 1985 г. (Babloyantz e.a., 1985). Сейчас получены доказательства относительно более низкой размерности альфа-ритма по сравнению с суммарной ЭЭГ (Pritchard, Duke, 1995).

Динамическая мера фрактальной размерности отражает минимальное ко­личество активированных нейронов и нейрональных цепей, лежащих в ос­нове исследуемого сегмента ЭЭГ. Синхронизация их активности отражает состояние покоя корковых сетей и соответствует высокой степени коопе­рации между нейронными сетями, что обнаруживается в низкой фракталь­ной размерности. Десинхронизация, связанная с процессами активной пе­реработки информации в коре головного мозга, характеризует усиление конкурентного взаимодействия между нейронными сетями и сопровожда­ется повышением фрактальной размерности ЭЭГ. Снижение конкуренции между клеточными ансамблями (и, следовательно, снижение уровней фрак­тальной размерности ЭЭГ) может происходить не только вследствие синх­ронизации корковых процессов, но и в результате более эффективного ис­пользования специализированных для данного типа переработки информа­ции областей коры. В этом случае наблюдается выключение активности ней­ронных сетей, не вовлеченных в выполнение данного задания, в результате чего более низкие уровни фрактальной размерности ЭЭГ могут отражать интенсификацию процессов переработки информации вовлеченными обла­стями коры.

Другим способом анализа процессов, происходящих в ЦНС, является метод пространственной синхронизации биопотенциалов мозга или коге­рентности. Этот метод был предложен и разработан М.Н. Ливановым (1972; 1989). Когерентный анализ позволяет определить сходство активности раз-


личных областей коры в одном и том же частотном диапазоне и, ирсдиили-жительно, оценить количество корко-корковых соединений и их интенсив­ность между двумя областями коры (Ливанов, 1989).

Оценка пространственной синхронизации биопотенциалов мозга, осно­ванная на быстром преобразовании Фурье, получила дальнейшее развитие в работах A.M. Иваницкого, предложившего новый метод картирования внутрикорковых взаимодействий. Он основывается на выявлении в ЭЭГ с помощью спектрального анализа пиков активности, совпадающих в разных отведениях по частоте (Иваницкий, 1990, 1996).

В настоящее время разработана новая нелинейная мера — совместная фрактальная размерность, позволяющая количественно оценить степень динамического взаимодействия двух одновременно регистрируемых аттрак­торов из различных областей коры головного мозга. (Stam e.a., 1996). Каж­дый из этих аттракторов представляет собой одновременно включенные в процесс самоорганизованные в корковом пространстве нейронные сети, ос­циллирующие на различных частотах (Stam e.a., 1996). Оценка совместной размерности ЭЭГ не просто отражает фрактальную размерность в области индивидуального отведения, а характеризует степень динамического коопе­ративного взаимодействия между пространственно разделенными аттракто­рами. Это принципиально отличает механизмы совместной размерности от процессов, которые отражаются в когерентности, поскольку когерентность оценивает степень взаимодействия дистантно расположенных нейронных сетей, осциллирующих на одной частоте (Ливанов, 1989; Иваницкий, 1996) Динамика здоровой физиологической системы должна продуцировать высоко нерегулярные и комплексные типы вариативности, в то время как заболевание и старение связаны с потерей комплексности и большей регу­лярностью (Ehlers, 1995).

Запись ЭЭГ осуществляется с помощью разнообразных электродов, фор­ма и исполнение которых зависит от специфики исследования. Они долж­ны обладать малым переходным сопротивлением, минимальной поляриза­цией и антикоррозийными свойствами. Среди наиболее распространенных материалов, используемых для электродов, — серебро, посеребренная медь, графит (Гречин, 1977). Подпаянные к электродам проводники, необходи­мые для подключения датчиков на вход приборов, должны обладать высо­кокачественной изоляцией. Для улучшения фиксации ЭЭГ используют раз­нообразные прокладки и пасты, снижающие переходное сопротивление, а кожа испытуемого предварительно обезжиривается спиртом или смесью спирта с эфиром (50 х 50).

Для того чтобы результаты различных исследователей можно было сопо­ставлять, Международная федерация обществ ЭЭГ рекомендовала стандар­тный метод расположения электродов на поверхности скальпа — систему “10-20” (Jasper, 1958). В соответствии с требованиями этой системы произ­водят три основных измерения: расстояние по сагиттальной линии между носовой впадиной и затылочным бугром, длину от одного наружного слу­хового прохода через макушку головы до другого во фронтальной плоско­сти, длину окружности головы. Каждая из этих величин принимается за



100%. В продольном направлении лобный и затылочный электроды ус­танавливаются в точках, отстоящих от переносицы и затылочного бугра на расстоянии 10 % общего расстоя­ния. Остальные 3 электрода распола­гаются на расстояниях 20 % от этих двух и друг от друга.

Всего устанавливается 5 рядов электродов: один по сагиттальной линии и по два параллельных ряда справа и слева на равных расстояни­ях, составляющих по 20 % от общей длины во фронтальной плоскости. Височные ряды электродов отстоят от наружных слуховых проходов на 10 % общего поперечного расстоя­ния. В общей сложности на поверх­ности головы располагается 21 элек­трод (рис. 2.9).

Рис. 2.9. Международная схема расстановки электродов — схема “10 — 20”. А: а — вид сбоку, б — вид спереди, в — вид сверху (сечение по височной линии). Б — проекция электродов на доли мозга: а — вид сверху, б — вид сбоку. Косая штриховка — височная область, перекрестная — затылоч­ная, горизонтальная — теменная область; не заштрихована лобная область и область цен­тральной извилины. N — переносица. J — затылочный бугор (Jasper, 1958).

Записи ЭЭГ являются информа­тивными при диагностике эпилеп­сии или мозговых опухолей, иссле­довании стадий сна и бодрствования (рис. 2.10).

Являясь достаточно эффектив­ным методом в оценке активности мозга в целом, электроэнцефалогра­фия не позволяет судить о возбужде­нии отдельных нейронов или ней­ронных ассоциаций.







Дата добавления: 2015-12-04; просмотров: 219. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Аальтернативная стоимость. Кривая производственных возможностей В экономике Буридании есть 100 ед. труда с производительностью 4 м ткани или 2 кг мяса...

Вычисление основной дактилоскопической формулы Вычислением основной дактоформулы обычно занимается следователь. Для этого все десять пальцев разбиваются на пять пар...

Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...

Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит...

Кран машиниста усл. № 394 – назначение и устройство Кран машиниста условный номер 394 предназначен для управления тормозами поезда...

Приложение Г: Особенности заполнение справки формы ву-45   После выполнения полного опробования тормозов, а так же после сокращенного, если предварительно на станции было произведено полное опробование тормозов состава от стационарной установки с автоматической регистрацией параметров или без...

Искусство подбора персонала. Как оценить человека за час Искусство подбора персонала. Как оценить человека за час...

Этапы творческого процесса в изобразительной деятельности По мнению многих авторов, возникновение творческого начала в детской художественной практике носит такой же поэтапный характер, как и процесс творчества у мастеров искусства...

Тема 5. Анализ количественного и качественного состава персонала Персонал является одним из важнейших факторов в организации. Его состояние и эффективное использование прямо влияет на конечные результаты хозяйственной деятельности организации.

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.012 сек.) русская версия | украинская версия