Методы компьютерного анализа ЭЭГ

Общая характеристика задач клинической нейрофизиологии

Для оценки возможностей компьютерной электроэнцефалографии (КЭЭГ) в клинической практике необходимо уточнить круг проблем, решаемых клинической нейрофизиологией. В первом приближении клиническая нейрофизиология разделяется на:

  1. исследовательскую,
  2. практическую клинико-диагностическую области.

Не подлежит сомнению перспективность и целесообразность применения любых компьютерных методов анализа в научных исследованиях, поскольку они направлены на выявление фактов, критериев и закономерностей, ранее не известных, чему и удовлетворяет использование новых подходов и методов. При клинической оценке состояния пациента допустимо использование только известных, общепринятых критериев, параметров, методов исследования, приемов описания и интерпретации фактов, что и составляет основную трудность внедрения КЭЭГ в область клинического использования. Дело в том, что большинство методов и приемов компьютерного анализа ЭЭГ не имеют прямых эквивалентов в рутинной методике, на основе которой сформулированы достаточно надежно зарекомендовавшие себя принципы использования электроэнцефалографии в клинике. Так, метод быстрого преобразования Фурье не эквивалентен частотно-амплитудным оценкам при ручном анализе. Показатели когерентности и корреляции не могут быть непосредственно переформулированы в описательные понятия «синхронности» или «симметричности» и т.д. Кроме того, что наиболее важно, компьютерные методы, как правило, оценивают один или небольшое количество параметров по совокупности, что несоизмеримо с полнотой познавательных процедур, реализуемых человеком. Электроэнцефалографист при формулировании клинического заключения использует всю совокупность выделенных признаков с учетом их пространственно-временной организации, привлечением данных из памяти и других источников, оперируя ими по нежестко формализованным правилам, что и создает существенные трудности в компьютерном моделировании его интеллектуального поведения.

В связи с этим возможности КЭЭГ используются в регистрации, первичной обработке ЭЭГ и ее рутинном анализе аналогично бумажной записи, с дополнением полученных обычными приемами данных некоторыми специальными компьютерными методами для уточнения неясных пунктов обычного анализа, получения дополнительных диагностических сведений (в частности, прогностического характера) и более наглядного представления некоторых результатов.

Первую группу компьютерных методов анализа ЭЭГ составляют стандартные приемы оценки волновых процессов, включающие быстрое преобразование Фурье с получением спектров мощности, корреляционный, фазовый и когерентный анализы, когерентное накопление, усреднение активности и др.

Ко второй группе относят приемы комплексного анализа по распознаванию образов, таких как спайки, острые волны, спайк-волна, разряды и другие.

Третью группу составляют мультипараметрические методы анализа, реализующие некоторые диагностические и прогностические процедуры, направленные на получение специфической клинической информации (оценка функционального состояния мозга, тяжесть токсических или ишемических расстройств, прогноз исхода нарушений мозгового кровообращения, дифференциация некоторых клинических групп и др.).

Эти методы в разной степени применимы к клиническим задачам и неоднозначно апробированы в клинической практике. Последовательное рассмотрение позволяет в определенной степени оценить их возможности в практической клинической работе.

Во всех этих методах, особенно относящихся к первой и второй группам, в настоящее время все шире применяется способ отображения данных в виде топографических карт, представляющих распределение того или иного параметра по поверхности мозга или в его глубине (трехмерная локализация источника). Особая наглядность такого представления данных делает его чрезвычайно привлекательным для клиницистов, так что спектральное топографическое картирование на данном этапе превращается в специальную область исследования и диагностики и требует особого рассмотрения.

В дальнейшем изложении мы будем касаться только тех областей компьютерной электроэнцефалографии, относительно которых накоплен достаточно определенный опыт использования в литературе или собственной работе.

Клинические аспекты применения КЭЭГ к анализу «спонтанной» ЭЭГ

Основные задачи клинической оценки «спонтанной» ЭЭГ

Для адекватной оценки вклада КЭЭГ в клиническую нейрофизиологию необходимо кратко напомнить задачи, решаемые при рутинном анализе спонтанной ЭЭГ. Целью такого анализа является клиническое заключение, при формулировании которого решаются в комплексе следующие задачи:

  1. Отнесение ЭЭГ к разряду «нормальных» или патологических и оценка выраженности патологических изменений.
  2. Выявление комплекса характерных паттернов, дополняющих клинические данные при постановке синдромологического или нозологического диагноза, что наиболее существенно при диагностике эпилепсии и эпилептических припадков.
  3. Оценка тяжести состояния больного и прогноза заболевания по характеру изменений ЭЭГ.
  4. Определение топики патологических изменений в мозге как элемент решения вышеперечисленных задач.

Значимость каждой из этих задач меняется в зависимости от конкретной клинической ситуации, но в любом случае результат их решения должен быть сформулирован в виде текста, понятного клиницисту невропатологу, психиатру или врачу другой специальности, связанной с оценкой состояния мозга.

Естественный вопрос, возникающий при оценке возможностей компьютеризированной электроэнцефалографии, — в какой мере может компьютерная программа «заменить» электроэнцефалографиста при написании клинического заключения. На данном этапе следует сразу сказать, что адекватного решения этой задачи в настоящее время не существует. Связано это с тем, что сам клинический анализ ЭЭГ не является выделенной процедурой, а совершается по существу уже в процессе записи, что необходимо для контроля качества регистрации, выработки стратегии исследования и определения в зависимости от получаемых данных необходимости и возможности проведения тех или иных функциональных проб, их продолжительности и интенсивности. Чтобы охарактеризовать сложность проблемы, отметим только, что важнейшим моментом компьютерного анализа ЭЭГ является ввод в процессор безартефактной записи, а полноценной программы надежного распознавания даже таких традиционных артефактов, как движения глаз, до настоящего времени не разработано (Ifeactor Е.С. et al., 1990). Визуальный анализ ЭЭГ на артефакты необходимо включает ее клиническую характеристику, так что, решив вопрос о безартефактности данного участка кривой, электроэнцефалографист фактически уже имеет и клиническую оценку, что делает бессмысленным последующий компьютерный ее анализ и определяет субъективность результатов как следствие субъективного выбора вводимой в диагностическую программу информации. Необходимость предварительного просмотра ЭЭГ сводит на нет и выигрыш во времени, каковой является одним из предполагаемых преимуществ «замены» электроэнцефалографиста компьютером. По тем же причинам на настоящий момент представляются беспочвенными надежды на то, что компьютерная электроэнцефалография обеспечит возможность использования метода лицами с низким уровнем профессиональной нейрофизиологической квалификации, к примеру, медицинским и техническим персоналом среднего звена или врачами, не имеющими высшей нейрофизиологической подготовки. В настоящее время сформировалось достаточно общее мнение, отраженное в материалах многих публикаций и рекомендациях национальных и международных ассоциаций по электроэнцефалографии, о том, что обязательным условием использования компьютеризированной электроэнцефалографии для целей диагностики является высокая профессиональная квалификация специалиста в чтении и интерпретации обычных «сырых» ЭЭГ 1234.

Указанные трудности не являются поводом к прекращению исследований в направлении решения рассматриваемой задачи. Помимо собственной конечной цели, на пути ее достижения уже сейчас получены результаты, позволяющие эффективно решать ряд клинических задач, существенно сокращающих рабочее время электроэнцефалографиста в некоторых специальных исследованиях, повышающих точность и диапазон диагностики. Обзор некоторых из этих аспектов клинического применения компьютерных методов приведен ниже.

Методы распознавания образов в электроэнцефалографии

Одним из направлений компьютерного анализа ЭЭГ является распознавание некоторых патологических графоэлементов и состояний при необходимости анализа больших объемов записей.

➥ Более подробно читайте статью: Методы распознавания образов ЭЭГ

Методы определения спектральной мощности в клинической КЭЭГ

Наибольшее распространение в клинической практике получил метод исследования спектральной мощности, который в определенной мере сопоставим с ручным частотно-амплитудным анализом ЭЭГ.

➥ Более подробно читайте статью: Спектральная мощность ЭЭГ

Footnotes

  1. Fisch B.J., Pedley Т.А., 1989
  2. Petsche H. DerJanuskopfdesEEG-Mapping/EEG-Labor, 1990, B. 12, s. 1—11.
  3. Majkowski J. Zaburzenia rozwojowe; choroby zwyrodnieniowe urzadu ner-wowego. Electroencephalographia kliniczna. (red. Majkowski J.) Panstwowy zaklad wydawnictw lekarskich. Warszawa, 1979. s. 210—215.
  4. 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.