Картирование головного мозга

Картирование мозга — это метод визуализации данных электроэнцефалографии (ЭЭГ), возникший на стыке медицины и нейронауки. Картирование головного мозга разделяется на две основные категории — структурное картирование и функциональное картирование. Структурное картирование занимается 3-мерными пространственными параметрами, характеризующими анатомическую и биохимическую структуры мозга. Функциональное картирование имеет отношение к динамическим параметрам работы мозга. МРТ, ПЭТ и ЭЭГ — примеры методов функционального картирования.

Когда ЭЭГ зарегистрирована от многих электродов, которые охватывают всю кору, можно вычислить двухмерные (2D) изображения измеренных характеристик ЭЭГ. Характеристиками могут быть или изменения потенциалов, или усредненная мощность (амплитуда, фаза) в определенной частоте.

Идея картирования мозга с помощью ЭЭГ была предложена еще Grey Walter в 1936 г. Он использовал эту технику для идентификации аномальной электрической активности мозговых областей вокруг опухоли. В наше время картирование ЭЭГ-характеристик стало обычной процедурой.

Карты электрической активности мозга как материал для визуальной клинической диагностики

Целесообразность выделения этой темы в особый раздел определяется все более широким распространением этого метода представления электроэнцефалографических данных в клинических диагностических лабораториях. При этом в скрытой или явной форме речь идет о том, чтобы в определенной мере заменить визуальный анализ «сырой» исходной ЭЭГ анализом топографических карт распределения мощностей по полосам спектра, производных от этих величин канонограмм (отношений сумм мощностей в разных диапазонах частот, например: α+β/δ+θ) или же распределения амплитуд некоторых феноменов в ЭЭГ, в первую очередь эпилептиформной активности. В многочисленных публикациях не прекращается дискуссия о недостатках или преимуществах данного метода сравнительно с другими методами исследования.

Для объективной характеристики этого подхода представляется необходимым в первую очередь сформулировать принципы адекватного сравнения разных методов исследования. В ряде публикаций даются сравнения диагностических возможностей картирования электрической активности головного мозга (КЭАМ) и компьютеризированной рентгеновской или ядерно-магнито-резонансной томографии. Такие сравнения не оправданы, поскольку два последних визуализационных метода представляют изоморфное реальному строению мозга отображение его структур, при этом каждая из точек, строящих изображение, соответствует реальной материальной структуре в мозге. Картирование электрической активности головного мозга, мало того, что отображает распределение мощности динамичных электрических полей, обусловленных в общем случае множественными источниками неизвестной локализации, но кроме того в основной своей части представляет математически интерполированные величины, а не реальные данные, которые составляют обычно только от 16 до 24 значений. Указания некоторых авторов¹ на преимущество картирования электрической активности мозга сравнительно с методами морфологической визуализации, основанное на том, что картирование отражает функционирование мозга и поэтому детектирует те изменения, которые недоступны морфовизуализационным методам, не соответствует действительности, так как это преимущество обусловлено не собственно картированием, а относится вообще к электроэнцефалографии. Единственным адекватным методом оценки диагностической эффективности является сопоставление возможностей анализа сырой исходной ЭЭГ и спектральных топографических карт, построенных на ее основе.

Как известно, традиционные представления связывают патологические изменения в ЭЭГ с морфологическими деструктивными нарушениями, и именно эта особенность электроэнцефалографии делает ее важным методом дифференциальной диагностики органических и дисфункциональных нарушений в нервной системе. В связи с этим в первую очередь представляет интерес обзор исследований, посвященных применению картирования электрической активности головного мозга в диагностике органических поражений мозга.

Картирование спектральной мощности ЭЭГ (КСМЭЭГ)

При поиске нарушений на карте спектральной мощности исследующий опирается на выявление локальных особенностей распределения цвета или интенсивности серого при «серой» шкале. Все исследователи отмечают высокую эффективность диагностики с помощью этого метода, однако при этом, как правило, не оговаривается, что обычная электроэнцефалография в большинстве этих случаев давала также надежные диагностические результаты. Nagata К. etal.² отмечают, что в ряде случаев картирование спектральной мощности ЭЭГ выявило наличие фокальных нарушений, совпадавших с данными клинического и других методов исследования, тогда как анализ «сырой» ЭЭГ не выявлял патологических изменений. Такие дополнительные возможности диагностики обусловливались в основном обнаружением асимметрий в диапазоне α-ритма. Однако проведенный нами статистический анализ исходных данных этой работы не выявил достоверных различий в точности диагностики. Не требует особой аргументации то, что опора на локальные изменения в диапазонах нормальных ритмов или медленной активности на уровнях мощности, пренебрегаемых при анализе «сырой» ЭЭГ, неизбежно будет давать большое количество ложно-положительных диагностических результатов. В связи с этим в работах последних лет при использовании картирования спектральной мощности ЭЭГ оговариваются пороговые критерии позитивной диагностики³.

Представляется, что использование картирования канонограмм сможет оказаться более диагностически оправданным, чем картирование отдельных частотных полос. В частности, D.M.Psatta и др.⁴ использовали картирование соотношения мощностей α+β/δ+θ. Оценивая результаты сопоставления точности диагностики картирования электрической активности головного мозга и рутинного анализа энцефалограммы, следует вновь напомнить, что выбор участков записи производится электроэнцефалографистом, и, естественно, оценивая ЭЭГ на безартефактность, он одновременно анализирует ЭЭГ и на диагностику поражения. Таким образом, данные, вводимые в компьютер для построения карты, не могут считаться полностью независимыми от субъективного выбора оператора.

Ряд авторов отмечает возможность с помощью картирование спектральной мощности ЭЭГ выявлять истинную мультифокальность поражения, которая ускользает от взгляда электроэнцефалографиста при анализе «сырой» ЭЭГ. Здесь также, очевидно, требуются некоторые уточнения. Дело в том, что при анализе «сырой» ЭЭГ квалифицированный электроэнцефалографист (а только такой может быть допущен к клиническому использованию КЭАМ) безусловно замечает наличие фокальной активности за пределами основного источника патологических потенциалов, но, будучи ориентирован на выявление именно фокального поражения, сознательно игнорирует дополнительные недоминантные источники патологической активности. Поэтому, если на карте спектральной мощности ЭЭГ он «обнаруживает» второй или третий фокус патологии, это является следствием его свободного предварительного выбора, а не результатом дополнительных диагностических возможностей компьютерного метода.

Картирование спектральных характеристик ЭЭГ в программе Энцефалан

➥ Основная статья: Руководство по анализу ЭЭГ в программе Энцефалан

Частотные (спектральные) карты отображают результаты частотного анализа. Используется быстрое преобразование Фурье. С помощью спектрального анализа ЭЭГ-данные преобразуются в мощностные спектры. Спектры мощности подчеркивают пространственные различия, поскольку пропорциональны квадрату амплитуды. В связи с этим используется также амплитудный спектральный анализ, который вычисляется как корень квадратный из мощностного спектра.

Пример ЭЭГ на Рис. 1, демонстрирующий с помощью временной развертки амплитудных карт наличие поверхностного очага пароксизмальной активности. При спектральном анализе этого примера ЭЭГ (Рис. 2.) на картах спектральной плотности мощности ЭЭГ наблюдается фокус максимальной выраженности мощности тета-активности в центрально-теменной области слева. Карта максимумов функций кросс-корреляции (ККФ) каждого отведения ЭЭГ с опорным отведением С3 (для этого примера ЭЭГ) также подтверждает наличие локального очага между отведениями С3 и Р3 (рис. 3.).

При когерентном анализе этого фрагмента ЭЭГ получены крайне низкие средние уровни когерентности отведения С3 со всеми отведениями (кроме F3, F7, Т3) во всех частотных диапазонах (Рис. 4.). На топографических картах среднего значения уровня когерентности видно рассогласование межполушарных взаимодействий в центрально-височных областях мозга по всем частотным диапазонам.

Z-картирование

Значительно более убедительными являются данные работ, использующих не прямые карты спектральной мощности, а результаты вероятностного Z-картирования. При такой методике на карту наносятся не распределения мощностей, а число Z средних квадратичных отклонений от среднего значения группы нормы данных конкретного исследуемого. Таким образом, если в определенной области мозга обнаруживается окрашивание, соответствующее Z>2,5 среднего квадратичного отклонения, это с соответствующей степенью достоверности говорит о ненормальности электрической активности в этом отведении и в этом частотном диапазоне⁵⁶.

Таким образом, картирование электрической активности мозга позволяет эффективно диагностировать органические локальные поражения мозга. С другой стороны, нет полностью убедительных и статистически бесспорных доказательств ее преимущества сравнительно с данными анализа «сырой» ЭЭГ, и в первую очередь потому, что КЭАМ строится на основе предварительно выбранных и, следовательно, уже визуально анализированных участков «сырой» ЭЭГ. Альтернативный же подход (т.е. слепой выбор ЭЭГ для анализа) является на данном этапе методологически недопустимым, поскольку неизбежно влечет включение в ЭЭГ артефактов и соответственно ложную диагностику.

С другой стороны, не подлежит сомнению, что картирование ЭЭГ-активности мозга обладает большими возможностями выявления более тонких изменений в ЭЭГ, которые при ручном анализе остаются за пределами «диагностического порога». Первенствующее значение в этом отношении принадлежит Z-картированию. Следует, однако, помнить, что при использовании Z-картирования обнаружение достоверного отклонения от группы нормы еще не означает отнесения данного случая к патологии, учитывая чрезвычайно широкий диапазон варьирования нормальных ЭЭГ.

Принимая во внимание, что традиционный анализ ЭЭГ ориентирован на интерпретацию и диагностическую оценку относительно грубых изменений, преимущественно в диапазоне патологических для взрослого бодрствующего человека частот и амплитуд, толкование данных, получаемых Z-картированием, когда анализ «сырой» ЭЭГ не дает однозначных результатов, в настоящее время не имеет общепринятой методологии и должно проводиться с осторожностью.

Признавая существенное расширение возможностей диагностики локальных поражений мозга с помощью картирования электрической активности головного мозга, ряд авторов подчеркивает необходимость учета его недостатков. Так, Fisch B.J. и Pedley Т.Е. (1989) обращают внимание на то, что широкое рекламирование метода ЭЭГ-картирования и других автоматических методов анализа электроэнцефалограмм как «объективной и дифференцирующей количественной диагностики неврологических и психических расстройств» не имеет под собой в существующих в настоящее время разработках достаточных оснований. Их анализ сообщений по успешному клиническому использованию картирования ЭЭГ-активности выделяет следующие дефекты проведенных исследований:

1. недоучет клиницистами ограничений техники количественного анализа,
2. отсутствие контролированных двойным слепым методом исследований,
3. отсутствие независимых идентичных контролированных исследований,
4. опора оценок на результаты исследования групп патологии, в которых наличие изменений в конвенциональной ЭЭГ неизвестно, а независимая верификация другими методами отсутствует.

Авторы обращают внимание на методологические ограничения, включающие накапливающиеся ошибки при обработке данных, проблемы распознавания артефактов, утраты информации о временных последовательностях и паттернах ЭЭГ, ошибки, обусловленные взаимозависимостью параметров, отсутствие методов компьютерного распознавания локализации поражения, обусловливающие ложность суждений по картам ЭЭГ. В заключение авторы высказывают согласие с постановлением Американского общества электроэнцефалографии и клинической нейрофизиологии о допустимости клинического использования компьютерной электроэнцефалографии только как дополнительного к конвенциональному ручному анализу «сырой» ЭЭГ с написанием традиционного клинического заключения. Это же положение подтверждено Комитетом по ЭЭГ Американской медицинской ассоциации по электроэнцефалографии (AMEEGA) в 1994 г.⁷.

Преимущества и недостатки картирования мозга

Исходя из оценки преимуществ и недостатков картирования мозга, Petsche Н. ⁸ сравнивает ее с двуликим Янусом. Zschocke St. et al.⁹, положительно оценивая возможности метода, подчеркивают недопустимость его использования как основного подхода к анализу ЭЭГ. В качестве недостатков авторы отмечают невозможность учесть форму и временную последовательность изменений ЭЭГ, невозможность распознавания артефактов, проблемы референтных электродов, отсутствие критериев стандартизации. Более подробно авторы останавливаются на оценке роли выбора референтного электрода. В полном соответствии с нашим собственным опытом отмечается отсутствие единственного оптимального варианта. Монополярные отведения с ушными референтными электродами вносят искажения в истинное распределение потенциала, особенно при височной локализации патологического фокуса, к сожалению, наиболее часто встречающейся. Отведение «от источника» по B.Hjorth¹⁰ дает эффект пространственного фильтрования и ложную ограниченность источника активности при ее реальной диффузности. Отведения с усредненным электродом вызывают противоположный эффект, «размывая» фокальность. Авторы отмечают невозможность по спектральным картам такой полноценной локальной диагностики, которая может быть достигнута последовательным анализом обычной ЭЭГ с использованием моно- и биполярных отведений. Как основное преимущество картирования спектральной мощности ЭЭГ авторы отмечают ее способность эффективно детектировать «функциональные» отклонения электрической активности мозга.

В этом отношении представляется вполне симптоматичным и одновременно методологически оправданным то, что подавляющее большинство работ по картированию ЭЭГ-активности мозга посвящены не собственно локальной диагностике деструктивных поражений мозга, а решению других задач, которые методами анализа «сырой» ЭЭГ не решаются или решаются плохо.

Прежде всего, компьютерные методы анализа углубляют наши представления о механизмах генерации и функциональном значении нормальной электрической активности мозга. Методом картирования спектральной мощности выявлено различное распределение и поведение в когнитивных пробах высоко- и низкочастотного диапазонов α-активности (Зенков Л.Р., Веденяпин А.Б., 1994). Эти данные соответствуют исследованиям Gratton G. et al. (1992), которые для целей большей топографической селективности, использовав локально-референтную компьютерную систему, аппроксимировавшуюся второй пространственной производной электрического поля скальпа, построили трехкомпонентную модель α-ритма, включающую затылочный, височный и теменной компоненты, различающиеся мощностями, частотами и различным поведением при открывании и закрывании глаз и в различных функциональных состояниях мозга. Модель объясняет распределение >50% мощности у большинства исследованных. Авторы полагают, что каждому из выявленных компонентов соответствуют разные иерархические уровни таламокортикальной зрительной системы. Показаны достоверные корреляции между распределением спектральных мощностей в диапазонах α-, β-, θ- и δ-активности здоровых и показателями перцептуальной реактивности личности и вегетативными показателями (Chen А.С.Н., 1991).

Ряд работ посвящен картированию электрической активности мозга при нарушениях мозгового кровообращения¹¹¹²¹³. Эти исследования систематически показывают большую эффективность картирования электрической активности мозга в выявлении мозговых нарушений, чем традиционный анализ «сырой» ЭЭГ. Следует отметить, что использование электроэнцефалографии в этих случаях не преследует цели нозологической или локальной диагностики, а направлено на оценку степени функционального дефекта мозга и, соответственно, возможностей реабилитации.

Картирование активности мозга в психиатрии

Картирование электрической активности мозга представляется полезным инструментом в отслеживании процессов созревания и старения мозга. Исследователи отмечают возможность более детально оценивать корреляцию процессов функционального психо-поведенческого созревания с нейрофизиологическими показателями¹⁴. С нарушениями процессов созревания мозга связывают обнаруживаемые при картировании изменения мощностей ЭЭГ у детей с аутизмом¹⁵. При повторных исследованиях в небольших временных интервалах в норме отмечается достаточно высокая стабильность данных¹⁶, что дает возможность отслеживать индивидуальные изменения при патологии в ходе лечения, воздействия патологического фактора или восстановления после поражения мозга.

Принимая во внимание известную скудость возможностей конвенциональной электроэнцефалографии в психиатрии, понятен интерес к использованию картирования электрической активности мозга при психических расстройствах. Эти исследования имеют двоякую цель:

1. попытаться получить нейрофизиологические корреляты психических расстройств,
2. использовать получаемые результаты в повышении точности диагностики психических заболеваний.

Большое количество исследований посвящено деменции. Мотивировано это тем, что до настоящего времени неясны механизмы этого тяжелого нарушения и недостаточно разработаны методы нозологической атрибуции этого синдрома. Исследования с помощью картирования спектральной мощности ЭЭГ не только подтверждают известные данные о замедлении ЭЭГ при болезни Альцгеймера, но и выявляют определенные групповые различия между этим заболеванием и деменциями при других мозговых нарушениях¹⁷¹⁸¹⁹. Ряд авторов отмечает возможность дифференциальной диагностики болезни Альцгеймера на этой основе ²⁰, хотя другие исследователи считают различия неспецифичными и не подтверждают возможности индивидуальной нозологической диагностики психиатрических заболеваний поданным КЭАМ²¹²².

Helkala E-L. и др. (1991) выявили наличие корреляции между данными картирования электрической активности мозга и типом нейропсихологических нарушений при болезни Альцгеймера. Эти результаты соответствуют данным о совпадении топики нарушений электрической активности мозга по данным КЭАМ с морфологическими и дисциркуляторнометаболическими изменениями, выявляемыми другими визуализационными методами²³. Schreiter-Gasser U. и др.²⁴ исследовали данные КЭАМ, визуального анализа ЭЭГ, клинических и психометрических показателей тяжести деменции и данных КТ мозга. Наиболее высокодостоверные корреляции между клиническими показателями тяжести деменции обнаружены с абсолютной мощностью δ, особенно акцентированной в левой лобной области. Раннее начало болезни Альцгеймера коррелировало с мощностью θ, а продолжительность болезни — со снижением мощности α. Данные визуального анализа ЭЭГ высокодостоверно коррелировали с данными КЭАМ и были столь же хорошим предиктором тяжести деменции. В отличие от этого КТ не коррелировала с данными ЭЭГ и клиники и, по мнению авторов, не может служить в обычном ее варианте оценкой тяжести деменции.

Характерные изменения в спектральных картах ЭЭГ обнаружены при шизофрении. Th.Gasser (1991) обнаружил достоверные различия между группой нормы и больными шизофренией в полосе δ, β и α₂. Различия по δ-полосе были наиболее выражены в левой фронтальной области, что автор расценивает как подтверждение теории леволобной гипофункции при шизофрении. Были также обнаружены корреляции психометрических показателей нефлоридной симптоматики с быстрыми частотами и отрицательные корреляции с δ-полосой. Также высказано предположение об отражении в δ-полосе нейрофизиологических дисфункций, а в β — актуальных нарушений эмоциональных и когнитивных процессов.

E.R.John²⁵, используя сложные методы вторичной обработки по алгоритмам факторного, регрессионного, дискриминантного анализов и Z-преобразования данных спектральной мощности и когерентности, делает вывод о возможности надежной дифференциации этим методом, названным им «нейрометрикой», шизофрении, различных подтипов депрессии и других нейро-психических расстройств.

Rudiger S. и Bolsche F. ²⁶, суммируя собственные и литературные данные, отмечают, что для шизофрении характерно увеличение мощности δ-, θ- и β-активности, снижение, расширение и сдвиг влево пика а в покое, снижение реактивности a-ритма на информационные нагрузки. Весь комплекс изменений коррелирует с клинической симптоматикой и расценивается как проявление overarousal, что отличает шизофрению от аффективных психозов. Не подвергая сомнению наличие групповых различий, авторы тем не менее констатируют, что диагностическая эффективность КЭАМ в отношении индивидуальных пациентов требует доказательств. Критические оценки в отношении сообщений E.R.John²⁷ с соавторами приведены выше (Fisch B.J., Pedley Т.Е., 1989), причем выдвигаемые ими аргументы в наибольшей степени относятся именно к психиатрическим заболеваниям.

Merrin E.L., Floyd Т.С. (1991), кроме того, убедительно показали недостаточную надежность даже первичных нейрофизиологических данных, в частности, касающихся оценки межполушарных взаимоотношений при психических заболеваниях. Критически проанализировав собственные ранее полученные данные и аналогичные результаты других авторов, они не обнаружили убедительной лате-рализации изменений при шизофрении и аффективных расстройствах. При этом они констатируют, что несовершенства существующих техник выбора референтного электрода являются причиной ложной латерализации.

Амплитудное картирование ЭЭГ (КАЭЭГ)

Амплитудное картирование ЭЭГ (КАЭЭГ) представляет карту мгновенного распределения разностей потенциалов по поверхности головы. Амплитудное картирование является ценным методом определения топики компонентов усредненных вызванных или связанных с событиями потенциалов, позволяющим исследовать участие различных отделов коры в переработке афферентной информации или реализации некоторых когнитивных и моторных процедур. Учитывая в большинстве случаев стохастический характер «спонтанной» ЭЭГ, требующей соответственно целостного и статистического подхода к ее анализу, топическое представление мгновенного распределения потенциала в общем случае представляется бессмысленным. Единственным адекватным его применением представляется использование его для оценки динамики возникновения и распространения некоторых стереотипных переходных феноменов в ЭЭГ, прежде всего эпилептиформных паттернов «спайк», «спайк-волна», острые волны. Анализ последовательных карт потенциала, отражающих его распределение через заданные короткие (обычно единицы мс) интервалы времени, позволяет получить наглядное представление о месте возникновения интересующего феномена, его распространении по мозгу и изменениях его полярности. Следует отметить, что метод не дает новой информации, которую нельзя было бы извлечь из «сырой» записи ЭЭГ, а только представляет эту информацию в иной, более удобной и наглядной иконической форме. Метод позволяет выявить фокальность начала некоторых эпилептических разрядов, которые на «сырой» ЭЭГ выглядят как билатерально-синхронные, поскольку глаз без прицельного вымеривания не улавливает небольшой разницы развития событий на разных каналах в случаях их сдвига на небольшое количество миллисекунд. Применение этого метода позволило пересмотреть некоторые случаи эпилепсии, расценивавшиеся как типичные центрэнцефалические (Majkowski J., 1992). Помимо этого амплитудное картирование ЭЭГ позволяет наглядно представить дипольные характеристики исследуемого типа потенциала. По некоторым данным, такой анализ дает дополнительную диагностическую информацию и улучшает прогнозирование течения заболевания. Так, Wang Р.К.Н., Wang и D.Gregory (1988) показали, что разряды роландических спайков, имеющие характеристики диполя при амплитудном картировании ЭЭГ, соответствуют доброкачественной роландической эпилепсии, в то время как спайки, не имеющие таких характеристик, имеют более неблагоприятный прогноз. Следует, однако, отметить, что дипольные свойства корковых разрядов могут быть выявлены и в исходной ЭЭГ по противофазности потенциала. С другой стороны, интерпретация распределения потенциала в амплитудной карте является в существенной степени произвольной, поскольку карта не содержит информации о том, идет ли речь об отдаленном поле одного локального источника или же о двух независимых источниках разной полярности. В связи с этим для исследования вопроса о локализации источников приобретает особое значение метод трехмерной локализации источника потенциала, исходным материалом для которого являются амплитудное картирование ЭЭГ.

Амплитудное картирование в программе Энцефалан

Амплитудные карты отображают значение амплитуд ЭЭГ на условной поверхности головы в определенный момент времени. Они используются для оценки эпилептических признаков, фокальных нарушений и специальных паттернов ЭЭГ. На карте максимального размаха амплитуд фрагмента ЭЭГ наглядно демонстрируется топическое распределение доминирующей активности с выделением фокуса максимальной выраженности амплитуды (Рис. 5). Картирование нормированной площади ЭЭГ-сигналов нивелирует влияние на выявление фокуса доминирующей активности одиночных высокоамплитудных волн нецеребрального происхождения. Например, карта нормированной площади для фрагмента ЭЭГ, представленного на рис. 6, уточняет пространственные координаты фокуса доминирующей активности, полученные при картировании максимального размаха амплитуды (ср. Рис. 5).

Картирование длины кривой (нормированной производной) на выбранном фрагменте ЭЭГ позволяет выявить области с преобладанием высокочастотных колебаний. На рис 7 приведен пример топографического картирования нормированной производной фрагмента ЭЭГ с миографическим артефактом.

Амплитудное картирование по заданному количеству временных срезов

Амплитудное картирование временных срезов ЭЭГ, выбираемых через определенный временной интервал, представляет собой серию карт распределения мгновенных разностей потенциалов по поверхности головы. Временная развертка амплитудных карт позволяет оценить пространственную динамику событий на ЭЭГ. В режиме «Временная развертка» выбранный фрагмент ЭЭГ разбивается на равные отрезки времени, получаемые в результате деления длительности фрагмента ЭЭГ на заданное пользователем количество карт. Распределение амплитуд по каждому из этих временных срезов показывается в виде серии карт. Такое представление данных полезно при анализе возникновения и распространения некоторых стереотипных переходных феноменов в ЭЭГ, прежде всего эпилептиформных паттернов: спайков, комплексов спайк-волна и др. Временная развертка амплитудных карт позволяет выявить фокальность начала некоторых эпилептических разрядов, которые на «сырой» ЭЭГ выглядят как билатерально-синхронные, поскольку глаз без прицельного вымеривания не улавливает небольшой разницы развития событий на разных каналах в случаях их незначительного сдвига (миллисекунды).

Приведенный на Рис. 8 пример демонстрирует выявление начала фокального эпиразряда. Пароксизмальная активность начинается в лобно-передневисочной области с правосторонней латерализацией.

На Рис. 1 приведен пример временной развертки амплитудных карт для фрагмента ЭЭГ с пароксизмальной активностью. На амплитудных картах обращают на себя внимание два разнополярных фокуса выраженности амплитуд в центрально-теменной области с левосторонней латерализацией. На картах соседних временных срезов наблюдается смена полярности фокусов максимальной выраженности амплитуды. Это говорит о наличии поверхностного очага пароксизмальной активности, вызванного тангенциальным дипольным источником.

Трехмерная локализация источников «спонтанной» ЭЭГ (3-МЛИЭЭГ)

Целью использования 3-МЛИЭЭГ является достижение возможности математически обоснованного определения локализации источников потенциалов, расположенных главным образом в глубине или на основании мозга, а также конвекситальных источников в случаях, когда широко распространяющаяся вследствие пассивного проведения электрическая активность затрудняет эту задачу. Кратко суть метода сводится к построению посредством последовательного перебора такой трехмерной модели источника, включающей его величину, ориентацию и локализацию, математически вычисленная модель поля которого на поверхности скальпа была бы максимально близкой к реальному полю, получаемому методом амплитудного картирования ЭЭГ.

Непосредственно процедура 3-МЛИЭЭГ состоит из трех этапов. На первом этапе анализируются результаты амплитудного картирования выбранного участка записи. Анализ карт распределения потенциала позволяет оценить число предположительно образующих поле источников, соответствие их дипольной конфигурации и их возможную ориентацию. В случае, если этот анализ удовлетворяет представлению о дипольном источнике амплитудного картирования ЭЭГ, производится собственно 3-МЛИЭЭГ, выдающая данные в виде трех ортогональных проекций головы с изображением эквивалентного источника в виде вектора. Начало вектора совпадает с предполагаемой локализацией, указываемой в см от поверхности головы, направление — ориентацию диполя, длина вектора — его размерность в мкВ. Обычно строят изображения не менее 3-5 источников для соответствующего количества амплитудных карт близко расположенных временных моментов, и только в случае хорошего совпадения их локализации, а также близкого совпадения (оцениваемого функционалом ошибки соответственно принятым требованиям надежности, обычно 5-10% и не более 20%) реальных амплитудных карт и карт, восстановленных из вычисленных источников, данные принимаются к клиническому рассмотрению. Изображение источника, наиболее удовлетворяющее критериям надежности, выводится на распечатку в качестве клинического документа вместе с другими данными клинической ЭЭГ.

При адекватности модели 3-МЛИЭЭГ дает изображение истинного источника электрической активности. Недостатком метода является то, что полученный источник может оказаться лишь математическим эквивалентом регистрируемой активности, а не ее реальным источником. Для выяснения перспектив и возможностей метода имеет значение систематическое исследование вопроса о соотношении эквивалентных источников, получаемых методом 3-МЛИЭЭГ с данными одновременных регистрации от глубинных внутримозговых электродов, рентгеновской компьютерной томографии (КТ) и клиники, проведенное В.В.Гнездицким с сотрудниками (1981, 1989, 1990).

Согласно этим исследованиям, 3-МЛИЭЭГ позволяет аппроксимировать фокальную и генерализованную эпилептиформную активность одним или двумя источниками. Получаемые источники дают сходимость к ограниченной области и при построении диполей из нескольких близких по времени мгновенных значений дают разброс около 2-3 см. Сопоставление с картиной структурных изменений на КТ выявляет совпадение локализации в пределах 3-5 см в 80% случаев, причем в 60% расхождения не превышают 2 см. Использование модели с двумя источниками позволяло выявить независимые доминантные и субдоминантные фокусы, однако вопрос о их реальных коррелятах остается открытым. В некоторых случаях, по данным авторов, 3-МЛИЭЭГ позволяла определить правильную сторону расположения источника потенциала, в то время как обычная электроэнцефалография и КАЭЭГ давали ложную сторону преобладающей эпилептиформной активности, что объяснялось особенностями ориентации диполя.

Эти результаты говорят о достаточно частом совпадении локализации патологических изменений в мозге с данными 3-МЛИЭЭГ. С другой стороны, низкая в большом числе случаев точность совпадения (2-5 см) заставляет думать, что часто речь идет не о реальном источнике потенциалов, а об эквивалентной его математической модели, построенной не на реальном распределении поля одного источника, а на основе индивидуальных полей множественных источников на поверхности коры. Следует помнить и о недостаточной релевантности сопоставляемых данных. 3-МЛИЭЭГ отражает электрическую активность, в то время как КТ — морфологические изменения. Следовательно, несовпадение данных не обязательно означает ошибку метода 3-МЛИЭЭГ. С другой стороны, точное совпадение вычисленных координат диполя с морфологическими находками также не обязательно означает то, что реальный источник активности, из которой восстановлен диполь, расположен в данной области. Изложенные результаты иллюстрируют мысль, высказанную в начале раздела. Метод 3-МЛИЭЭГ является полезным дополнительным приемом, использование которого, как и других методов клинического анализа ЭЭГ, требует высокой квалификации и разумной осторожности в интерпретации. Очевидно, соображениями осторожности определяется тот факт, что количество публикаций по 3-МЛИЭЭГ спонтанной ЭЭГ при деструктивных поражениях пока относительно невелико. Так, данные В.В.Гнездицкого о возможности определения источника медленных потенциалов подтверждаются исследованием при ишемическом инфаркте мозга (Homma S. et al., 1989). Авторы также подтвердили данные об обусловленности активности источника метаболическими нарушениями в перифокальной зоне поражения и полезность метода для функциональных локально-топографических исследований.

Большинство исследователей используют 3-МЛИЭЭГ для исследования источников эпилептиформной активности в ЭЭГ^2829303132. Помимо чисто топографического интереса, метод 3-МЛИЭЭГ оказывается полезным в плане выбора лечебной тактики при эпилепсии. Так, P.K.H.Wang и D.Gregory (1988) показали возможность с помощью этого метода точно локализовать источники роландических спайков и на этой основе диагностировать доброкачественную роландическую эпилепсию у детей, что определяет прогноз и особенности лечения.

При оценке возможностей клинического использования метода 3-МЛИЭЭГ следует помнить, что применяемая математическая модель является в определенном смысле топологическим негативом нейро-анатомо-физиологической модели мозга. Действительно, при вычислении локализации математическая модель предполагает существование единичных диполей, расположенных в глубине сферы, заполненной пассивным электролитом. Нейро-анатомо-физиологическая модель, напротив того, представляет мозг как сферу, вблизи поверхности которой расположено практически бесконечно большое количество различно ориентированных генераторов-нейронов (не обязательно диполей), кроме того проводящая среда также не является электрически пассивной, а непрерывно (даже в белом веществе) генерирует высокоинтенсивную электрическую колебательную активность. Обнаруживаемые совпадения локализации эквивалентных источников с локализацией патологических образований в мозге могут обусловливаться следующими двумя факторами или их комбинацией.

Первое — это определенное «метафорическое» соответствие нейро-анатомо-физиологической модели мозга математической модели 3-МЛИЭЭГ. В частности, если представить расположение единичного источника поля a-ритма в таламусе, то, согласно математической модели, пассивное распространение тока к поверхности сферы будет иметь следствием синхронное появление по всей поверхности сферы α-волны, фаза и амплитуда которой будут зависеть от расстояния и ориентации отводящих электродов относительно источника в таламусе. Как известно, реальная картина α-ритма удовлетворяет этому условию. Однако объясняется это не пассивным распространением тока, а тем, что таламо-кортикальная нейрофизиологическая система, реализующая нейрофизиологические процессы, отражением которых является α-ритм, в определенной мере моделирует описанную выше геометрическую модель: пейсмейкеры α-ритма, локализующиеся в таламусе, — диффузные радиально расходящиеся связи ко всем отделам коры — корковые генераторы, образующие сферу. В такой системе таламические пейсмейкеры возбуждают с частотой α-активности синхронные посылки, распространяющиеся к коре по радиальным диффузным связям, в ответ на которые по всей сфере корковых генераторов возникают синхронные диффузно распространенные локальные поверхностные (а не пассивно проведенные от источников дальнего поля) корковые α-волны. «Восстановленный» математически из этих локальных множественных корковых источников не существующий реально эквивалентный диполь с большой вероятностью будет пространственно совпадать с реальной локализацией таламических пейсмейкеров модели, хотя, как известно, реальные источники поля числом около 20 миллиардов диффузно распространены по коре. Эти соотношения убедительно продемонстрированы в клинико-экспериментальном исследовании, где математически вычисленные одиночные эквивалентные источники реального α-ритма располагались в трехмерной проекции, соответствующей таламическим ядрам³³.

Понятно, что в случае деструктивного поражения таламического ядра или локализации пейсмейкера эпилептиформных разрядов в срединных структурах аналогичные закономерности будут воспроизводиться в отношении в первом случае — к медленной, а во втором — к эпилептиформной корковой патологической активности, инициируемой патологическими пейсмейкерами в глубинных структурах, и, соответственно, не существующие реально эквивалентные диполи этой генерируемой в коре диффузной патологической активности могут совпасть по локализации с истинной локализацией поражения, что, при некритичном отношении к результатам исследования, может привести к ложным экстраполяциям относительно возможностей метода.

Вторая возможность связана с тем, что в глубинных структурах мозга действительно могут образовываться (и существовать в нормальных условиях) локальные достаточно мощные генераторы поля. В этих случаях математическая модель оказывается более адекватной. Такие источники наиболее вероятно связаны с эпилептическими гиперсинхронными разрядами, некоторыми типами связанных с событиями потенциалов (в частности компонентом Р300) и некоторыми грубыми деструктивными поражениями. Естественно, нельзя априорно сказать, какое из регистрируемых множественными электродами распределение полей соответствует первой, а какое — второй ситуации. В связи с этим интерпретация и сам смысл применения 3-МЛИЭЭГ требуют в каждом конкретном случае специального критического подхода. Эта осторожность демонстрируется хотя бы сопоставлением данных разных авторов, использовавших несколько различающиеся алгоритмы топографического картирования и векторного трехмерного анализа к выяснению источников связанного с событиями потенциала Р300. Данные Rugg M.D. и др., (1990), Yamaguchi S., Knight R.T. (1991) интерпретируются скорее как свидетельство в пользу мультифокальных корковых источников, Rogers R.L. и др. (1991) полагают, что Р300 генерируется несколькими перемещающимися подкорковыми и корковыми источниками, a Clifford J.O.D. и Williston J.S. (1992) на основе своих исследований вообще ставят под сомнение наличие корковых генераторов Р300 и также, как Rudiger S. и Bolsche Е (1991) объясняют его проводящейся из гиппокампальной формации электрической активностью.

Исходя из данных литературы и собственного опыта, можно сформулировать следующие основные правила. Для диагностического использования данных 3-МЛИЭЭГ необходимо, чтобы они удовлетворяли трем основным условиям:

1. восстановленная из вычисленного эквивалентного диполя модель распределения коркового потенциала должна с заданной степенью достоверности коррелировать с исходным реальным распределением поля,
2. (наиболее важное) полученная локализация должна согласовываться с хорошо обоснованными нейро-анатомо-физиологическими представлениями о механизмах генерации потенциала, источник которого моделируется,
3. первые 2 условия должны согласовываться с данными клиники, анализа «сырой» ЭЭГ и представлениями о патофизиологии диагностируемого состояния больного.

В дополнение к первому условию следует заметить, что сам вопрос о целесообразности поиска источника может быть до определенной степени решен на основе анализа «сырой» ЭЭГ, а также данных спектрального и амплитудного картирования. Так, обнаружение какого-либо типа активности, преимущественно в монополярных отведениях (при отсутствии в биполярных), служит свидетельством в пользу ее генерации локальным глубинным источником и, соответственно, обосновывает целесообразность поиска его трехмерной локализации. Выраженность патологической активности в биполярных отведениях свидетельствует в пользу собственно корковых независимых источников потенциала и делает сомнительной попытку поиска одиночных глубинных диполей, а в случае их обнаружения требует осторожности в их интерпретации.

Хотелось бы отметить, что особое внимание к критическим оценкам картирования электрической активности мозга ни в коей мере не умаляет значения метода, безусловно являющегося наиболее перспективным в клинической нейрофизиологии. Отмечаемые дискуссионные моменты только подчеркивают необходимость высокой квалификации специалиста, работающего с данным методом, и указывают направления наиболее интересных исследований в этой области. Для общей ориентации в возможностях метода КЭАМ по отношению к конвенциональному ручному анализу ЭЭГ изложенные выше данные и сравнительные оценки в условных символах сведены в таблице.

Сравнение возможностей конвенционального ручного анализа ЭЭГ и картирования электрической активности мозга

Примечание: Количество «звездочек» означает условное преобладание над альтернативным методом, «-» означает недостаток по данному аспекту диагностики, отсутствие знака — метод не имеет отношения к данному аспекту.

Резюмируя оценку возможностей картирования электрической активности мозга в клинической диагностике, в первую очередь следует констатировать неправомерность рассмотрения его как альтернативы конвенциальному анализу ЭЭГ. Исходя из этого, можно сформулировать несколько основных правил его использования в клинической диагностике:

1. Любые методы картирования электрической активности головного мозга должны применяться только после полного клинического анализа обычной ЭЭГ, формулирования основного клинического заключения на этой основе и усвоения для себя необходимости дополнительного компьютерного уточнения диагностики.
2. При интерпретации данных картирования спектральной мощности ЭЭГ с целью определения локализации патологического фокуса в мозге необходимо иметь в виду искажения истинного распределения потенциала, которые актуальны и в конвенциальной электроэнцефалографии и связаны с выбором биполярных и любых референтных отведений.
3. При обнаружении при картировании мозговой активности подозрительных на патологию локальных неоднородностей, не выявляемых в исходной ЭЭГ, следует вернуться к последней, уточнить их происхождение (возможная артефактность) и, в случае неясности, проверить надежность отклонений методом Z-картирования.
4. При картировании спектральной мощности ЭЭГ в диапазоне нормальных ритмов (>6,5 Гц для взрослых) обязательна проверка визуальных впечатлений о локальной патологии методом Z-картирования.
5. При выявлении статистической достоверности какого-либо параметра по Z-картированию отнесение его к патологии возможно только после комплексной оценки всей суммы клинико-электрофизиологических данных. В частности, статистически достоверное отклонение от «нормы» по Z-картированию могут давать редкие варианты нормальной ЭЭГ: низкоамплитудные ЭЭГ, быстрый и медленный a-варианты, некоторые типы ЭЭГ у детей и подростков.
6. Использование картирования электрической активности и клинического анализа ЭЭГ допустимо только специалистами, имеющими высшую квалификацию по клинической нейрофизиологии, прошедшими дополнительный курс специализации по компьютерной электроэнцефалографии. Учитывая серьезность проблемы злоупотребления компьютерными методами анализа в диагностической практике, большинство национальных обществ электроэнцефалографии и клинической нейрофизиологии вводит жесткие формальные правила лицензирования лиц, имеющих право работать с клиническим анализом ЭЭГ и картированием, а также требования к компьютерным системам для практической электроэнцефалографии. Для примера процитируем требования, сформулированные «Специальным комитетом по исследованию проблем количественного анализа ЭЭГ» Американской Медицинской Ассоциации по ЭЭГ (Duffy F.H. et al., 1994).

1. Psatta D.M., Matei M., Jipescu I. Contribution of EEG mapping to diagnosis setting in a supratentorial damage / Rev. roum. neurol. et psychiat., 1991, v. 28, p. 87-96.
2. Nagata K. Mizukami M., Araki G. Topographic electroencephlographic study of cerebral infarction using computed mapping of the EEG / J.cerebral flow metab., 1982, v. 2, p. 79-88.
3. Seri S., Cerquiglini A., Cusmai R., Curatolo P. Tuberous sclerosis: relationships between topographic mapping of EEG, VEPs and MRI findings / Neurophysiol, clin., 1991, v. 21, p. 161-172.
4. Psatta D.M., Matei M., Jipescu I. Contribution of EEG mapping to diagnosis setting in a supratentorial damage / Rev. roum. neurol. et psychiat., 1991, v. 28, p. 87-96.
5. Nuwer M.R., Jordan S.E. Ahn S.S. Evaluation of stroke using EEG-frequency analysis and topographic mapping. Neurology, 1987, v. 37, p. 1153—1159.
6. Seri S., Cerquiglini A., Cusmai R., Curatolo P. Tuberous sclerosis: relationships between topographic mapping of EEG, VEPs and MRI findings / Neurophysiol, clin., 1991, v. 21, p. 161-172.
7. Duffy E, Hughes J., Miranda E, Bemad P., Cook P. Status of Quantitative EEG (QEEG) in Clinical Practice, 1994 / Clinical electroencephalogr., 1994, v. 25, p. VI-XXII.
8. Petsche H. DerJanuskopfdesEEG-Mapping/EEG-Labor, 1990, B. 12, s. 1—11.
9. Zschocke St. Vom Neuron zum EEG: Die Entstehungsmechanismen des EEG. I. Die Potenialquellen des I IX i / EEG-Labor, 1991, 13, s. 43—57.
10. Hjorth B.O. Source derivation simplifies topographical EEG interpretation / Amer. J.EEG Technol. 1980, v. 20, №1, p. 121-132.
11. Nagata K. Mizukami M., Araki G. Topographic electroencephlographic study of cerebral infarction using computed mapping of the EEG / J.cerebral flow metab., 1982, v. 2, p. 79-88.
12. Nagata K. Yunoki H., Araki G., Mizukami M. Topographic electroencephlographic study of transient ischemic attacs / Electroencephalogr. and clin. neurophysiol., 1984, v. 58, p. 291—301.
13. Nuwer M.R., Jordan S.E. Ahn S.S. Evaluation of stroke using EEG-frequency analysis and topographic mapping. Neurology, 1987, v. 37, p. 1153—1159.
14. Hughes J.R., Kohrman Н., 1989, Hudspeth W.J., Pribram К.Н., 1992
15. Baglietto M.G., Veneselli E., Di Stefanoe M. De Negri. Autismo infantile: aspetti neurofisiologici. Gaslini, 1993, p. 12—19.
16. Pollock V.E., Schneider L.S., Lyness S.A. Reliability of topographic quantitative EEG amplitude in healthy late-middle-aged and elderly subjects / Electroencephalogr. clin. neurophysiol., 1991, v. 79, p. 20—26.
17. Зенков Л.Р, Ёлкин М.Н. Нейрофизиология нейрогериатрических расстройств. Клиническая геронтология, 1995, №4, с. 17—22.
18. Зенков Л.Р, Елкин М.Н., Медведев Г.А. Клиническая нейрофизиология нейрогериатрических расстройств. В кн.: Яхно Н.Н., Дамулин И.В. (Ред.). Достижения в нейрогериатрии. Москва, ММА им. И.М.Сеченова, 1995, с. 157-176.
19. Helkala E-L.,1991, Miszczak J.S., Szepielow W.J., 1992
20. Leuchter A. et al., 1987
21. Rosadini G., Cogorno R, Mareanco S., Nobili E, Rodriguez G. Brain functional imaging in senile psychopathology / Intern. J. of Psychophysiol., 1991, v. 10, p. 271— 280.
22. Fisch B.J., Pedley Т.Е., 1989
23. Rosadini G., Cogorno R, Mareanco S., Nobili E, Rodriguez G. Brain functional imaging in senile psychopathology / Intern. J. of Psychophysiol., 1991, v. 10, p. 271— 280.
24. Schreiter-Gasser U., Gasser T, Zieger P. Quantitative EEG analysis in early onset Alzheimer’s disease: correlation with severity, clinical charachteristics, visual EEG and CCTI Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol., 1994, v. 90, p. 267—272.
25. John E.R. The role of quantitative EEG topographic mapping or «neurometries» in the diagnosis of psychiatric and neurological disorders: the pros / Electroencephalograph. and clin. neurophysiol., 1989, v. 73, p. 2—4.
26. Rudiger S., Bolsche F. Neurophysiologische Methoden in Biologischen Psychiatric/Med. Aktuell., 1991, b. 17, s. 68—70.
27. John E.R. The role of quantitative EEG topographic mapping or «neurometries» in the diagnosis of psychiatric and neurological disorders: the pros / Electroencephalograph. and clin. neurophysiol., 1989, v. 73, p. 2—4.
28. Ebersole J.S. EEG dipole modeling in complex partial seizures / Brain Topogr., 1991, v. 4, p. 113-123.
29. Ebersole J.S., Wade P.B. Spike voltage topography and equivalent dipole localisation in complex partial epilepsy / Brain Topogr., 1990, v. 3, p. 21—34.
30. Ebersole J.S., Wade P.B., Spike voltage topography identifies two types of frontotemporal eliptic foci / Neurology, 1991, v. 41, p. 1425—1433.
31. Lantz G., Ryding E., Rosen I. Three-dimentional localization of interictal epileptiform activity with dipole analisis: Comparison with interacranial recording and SPECT findings/J. Epilepsy, 1994, v. 7, p. 117-129.
32. Wang P.K., 1991, 1991, 1994, Scheig M Ebersole J.S., 1994
33. Гнездицкий В.В., Коптелов Ю.М., Новожилов В.И. Пространственная локализация источников медленной активности ЭЭГ методом эквивалентного диполя. Ж.В.Н.Д., 1981, т. 31, с. 780—788.