В 1990-х гг. в клиническую и физиологическую электроэнцефалографию началось интенсивное внедрение компьютерной техники. Появилось словосочетание компьютерная электроэнцефалография. Первоначально нейрофизиологическое сообщество отнеслось к этому методу настолько скептически, что решением Американской электроэнцефалографической ассоциации в 1986 г. было даже особо оговорено: допустимо применение компьютерной техники для регистрации электроэнцефалограммы, но только синхронно с бумажной записью. Парадокс, но эту рекомендацию никто не отменил до сих пор. Правда, мало кто о ней сейчас помнит, поскольку современные компьютерные технологии практически полностью вытеснили бумажный вариант регистрации. Компьютер открыл неограниченные возможности для обработки биологического сигнала. Но не все они прижились в практической нейрофизиологии и по разным причинам. Наиболее апробированными следует признать следующие методы: спектральный анализ мощности (плотности) частотных составляющих, периодометрический, когерентный и набирающий силу дисперсионный анализ. Совокупность различных методов математической обработки сигнала ЭЭГ составляет основу так называемой количественной ЭЭГ (qEEG)1.
Клинический анализ ЭЭГ
Клинический визуальный анализ ЭЭГ включает описание главных, наиболее выраженных компонентов альфа-, бета-, дельта- и тета-ритмов по степени выраженности, частоте, амплитуде и по зональным различиям. Подробнее: визуальные характеристики ЭЭГ.
Кроме того, отмечают локальные патологические признаки, наличие пароксизмальной и эпилептической активности, описывают отдельные типы биоэлектрических потенциалов и их характер.
Читайте основную статью: расшифровка ЭЭГ
Методы анализа ЭЭГ
Методы компьютерного анализа ЭЭГ
➥ Основная статья: Методы компьютерного анализа ЭЭГ
- Метод главных компонент
- Методы распознавания образов
- Методы и приборы для оценки глубины анестезии (наркоза) по ЭЭГ
- Методы, дополняющие ЭЭГ
- Картирование мозга
- Обработка биомедицинских сигналов
- Анализ независимых компонент (ICA)
Математические и статистические методы обработки ЭЭГ
Концепция доказательной медицины включает требование научной обоснованности медицинских данных и их анализа. Количественный анализ и картирование ЭЭГ при помощи компьютерных систем позволяет внедрить математические и статистические методы обработки ЭЭГ не только в научно-исследовательскую, но и в клиническую практику, не прибегая к большим затратам. Математический анализ позволяет более полно охарактеризовать отдельные составляющие ЭЭГ человека. Среди математических методов анализа ЭЭГ привлекает внимание метод вычисления спектров мощности, взаимных спектров и комплексной функции когерентности.
Широкое применение получили частотный, спектрально-когерентный и корреляционный анализ для оценки пространственно-временных параметров электрической активности. Когерентность отражает степень синхронности изменений ЭЭГ в двух различных точках в частотной области, а кросс-корреляция – во временной. С помощью вычисления когерентности ЭЭГ определяется статистическая связь между колебаниями биопотенциалов, протекающих в различных отделах мозга. Средние уровни когерентности ЭЭГ здоровых людей в состоянии бодрствования стабильны при повторных исследованиях через разные интервалы времени. Многочисленные исследования различных методов анализа ЭЭГ позволили сделать заключение, что наиболее информативные параметры функционирования мозга могут быть получены на основании функции когерентности, позволяющей охарактеризовать мозаику межцентральных отношений.
Однако ни один из имеющихся методов анализа ЭЭГ не может в полной мере осветить все стороны такого сложного процесса, как электрическая активность головного мозга человека. Только комплекс разных методов позволяет проанализировать закономерности ЭЭГ, описать и количественно оценить совокупность всех ее составляющих.
Частотный анализ
Частотный анализ позволяет разложить сложную кривую электрической активности мозга на составляющие частотные компоненты и получить спектр биоэлектрических колебаний мозга, выделить и количественно оценить частотные составляющие ЭЭГ, которые при визуальной оценке маскируются доминирующими колебаниями. Например, на ЭЭГ больных с поражениями мозга, когда медленные волны достигают большой амплитуды и полностью исключают возможность судить о наличии или отсутствии других составляющих ЭЭГ.
Спектральный анализ
➥ Основная статья: Спектральный анализ
Спектральный анализ по смыслу близок к описанию частотных характеристик при визуальном анализе. С помощью спектрального анализа можно определить не только индивидуальную выраженность различных ритмических составляющих в сложной ЭЭГ, но и их соотношение. Метод спектрального анализа позволяет получить информацию о суммарной мощности спектра ЭЭГ и его частотных составляющих. Результаты такого анализа могут быть представлены в виде графиков, гистограмм и топографических карт. Использование набора подобных тестов для нормально распределенных спектральных параметров называется нейрометрикой. Результаты спектрального анализа представляются в виде графиков спектральной плотности мощности, графиков амплитудных спектров, топографических карт, а также различных количественных показателей в табличном виде. В основе большинства современных компьютерных программ лежит спектральный анализ ЭЭГ на базе дискретного преобразования Фурье с графическим представлением и картированием результатов обработки для всех физиологически значимых диапазонов частот.
Топографические карты головного мозга
Пространственные отношения электрической активности мозга человека в норме и при различной патологии исследуются по методу пространственных отношений ЭЭГ в форме топографических карт головы. В норме эти карты имеют большую симметричность между полушариями и определенный тип рисунка по распределению α-ритма (рис. 1, 2).
Топографические карты в наглядной и сжатой форме показывают пространственное распределение различных параметров.
Использование спектрограмм и количественных спектральных показателей снижает степень субъективности при описании и интерпретации ЭЭГ при оценке выраженности амплитудной и частотной асимметрии, при анализе структуры частотных составляющих, их выраженности в различных областях мозга, а также при выявлении фокальных проявлений (рис. 3; 4).
Индекс ритма
Спектральный анализ ЭЭГ позволяет определить индекс частотных диапазонов ЭЭГ для стандартных и выделенных диапазонов частот (рис. 5). Индекс ритма – время выявления определенного ритма (активности) по отношению ко всему времени регистрации ЭЭГ, выраженное в процентах. В норме α-ритм составляет 75-95%, снижение индекса α-активности <50% расценивается как признак патологических изменений.
Мощность и когерентность ЭЭГ
➥ Основная статья: Мощность ЭЭГ
Показатели мощности и когерентности ЭЭГ отражают различные аспекты функциональной активности мозга. Мощность ЭЭГ характеризует локальную активность нейронных ансамблей в определенной области коры, а когерентность показывает степень связанности и согласованной работы нейронных ансамблей различных отделов головного мозга. Когерентность представляет степень синхронности изменений ЭЭГ в двух различных точках. С помощью вычисления когерентности ЭЭГ определяется статистическая связь между колебаниями биопотенциалов, протекающих в различных отделах мозга. Когерентный анализ проводится для близлежащих и удаленных областей мозга в пределах каждого из полушарий и для одноименных областей мозга правого и левого полушарий, что позволяет характеризовать короткие, средние и длинные внутри- и межполушарные связи соответственно. Полная схема анализируемых связей представлена на рис. 6.
С целью анализа когерентных связей были составлены пары по существующему в настоящее время геометрическому принципу. Это короткие, длинные, перекрестные пары между отведениями противоположных полушарий (межполушарные, межцентральные), короткие, средние и длинные продольные – между электродами одного полушария [кортико-кортикальные внутриполушарные короткие, средние и дальние (полюсно-полюсные) связи]. Понятие коротких пар определено отнюдь не краткостью путей их связывающих, а топографической близостью на поверхности головы. Когерентный анализ проводится для близлежащих и удаленных областей мозга в пределах каждого полушария и для одноименных областей мозга правого и левого полушарий, что позволяло характеризовать короткие и длинные внутри- и межполушарные связи соответственно. Короткие внутриполушарные связи: Fp1-F3, F3-C3, C3-P3, P3-O1, F7-T3, T3-T5, Fp2-F4, F4- C4, C4-P4, P4-O2, F8-T4, T4-T6; длинные внутриполушарные связи: C4-O2, C3-O1, F4-O2, F3-O1, Fp2-O2, Fp1-O1, F4-P4, F3-P3, Fp2-P4, Fp1-P3, Fp2-C4, Fp1-C3, T4-O2, T3-O1, Fp2-T4, Fp1-T3; межполушарные: для Fp1-Fp2, F3-F4, C3-C4, P3-P4, O1-O2, F7-F8, T3-T4, T5-T6. Латинскими буквами с цифрами обозначены отведения ЭЭГ по схеме 10-20.
Когерентный анализ
➥ Основная статья: Когерентный анализ ЭЭГ
Когерентность (КОГ) отражает степень синхронности изменений ЭЭГ в двух различных точках. Использование различных методов анализа ЭЭГ позволило сделать заключение, что на основании функции КОГ можно охарактеризовать мозаику межцентральных отношений. Вычислив КОГ ЭЭГ, можно выявить статическую связь между колебаниями биопотенциалов, протекающих в различных отделах головного мозга. Согласно представлениям М.Н. Ливанова, КОГ электрических процессов является мерой функционального объединения нервных структур. Средние уровни КОГ ЭЭГ здоровых людей в состоянии бодрствования стабильны при повторных исследованиях через разные интервалы времени. Чем выше значение КОГ, тем согласованнее активность данной области с другой, выбранной для измерения, однако это не обеспечивает нормальное взаимодействие мозговых структур и сопровождается нарушением функционального состояния мозга.
Анализ межцентральных отношений электрических процессов головного мозга здоровых людей показал, что средние уровни межполушарных КОГ независимо от типа ЭЭГ характеризуются наличием передне-заднего градиента КОГ (максимальные значения КОГ наблюдаются в передних отделах коры с постепенным убыванием к затылочным областям). Наименее сочетанными являются ЭЭГ височных отделов вследствие их наибольшей удаленности друг от друга (рис. 7).
Основным преимуществом когерентного анализа является независимость коэффициента КОГ от амплитуды колебаний сигналов различных областей мозга (рис. 8). Межполушарная КОГ является показателем интенсивности интегративных процессов между гомологичными участками коры и снижается при различных патологических процессах в мозге, протекающих с вовлечением синхронизирующих структур лимбико-ретикулярного комплекса (рис. 9-12). При вовлечении в патологический процесс корковых очагов отмечается падение внутриполушарных связей в полосе θ- и α-частот в зоне проекции поражения с возможностью усиления связей медленных патологических волн. Избирательное усиление КОГ центральных областей по отдельным частотным составляющим θ- или замедленного α-диапазона наблюдается при поражении диэнцефальных структур, нарушении пространственной организации α-ритма в коре в виде его генерализации или смещения фокуса в передние отделы, отражает усиление синхронизирующего влияния вовлеченных в патологический процесс диэнцефальных структур на корковую зону их проекции.
КОГ может быть использована в качестве предикторов эффективности лечения, а также для оценки действия препаратов с целью построения дифференцированных клинико-диагностических и терапевтических программ, направленных на оптимизацию помощи больным. Однако применение когерентного метода обработки ЭЭГ до сих пор ограничивается научными целями. Использование различных методов анализа ЭЭГ позволило сделать заключение, что наиболее информативные параметры функционирования мозга могут быть получены на основании функции КОГ, позволяющей охарактеризовать тонус коры и мозаику межцентральных отношений. Эти исследования получили широкое распространение с развитием компьютерной техники и внедрением методов корреляционного анализа и КОГ ЭЭГ. Зарекомендовав себя в качестве надежного метода в диагностике заболеваний, сопровождающихся фокальной или/и пароксизмальной биоэлектрической активностью мозга, ЭЭГ на первый взгляд оказалась менее эффективной в распознавании других заболеваний ЦНС, сопровождающихся более тонкими нарушениями фоновой активности (интеллектуальное отставание, деменция, шизофрения, болезнь Паркинсона и др.). Структурно-функциональные взаимоотношения являются важным аспектом при изучении эпилептогенеза при поражениях структур мозга.
Спектрально-когерентный анализ ЭЭГ
Спектрально-когерентный анализ ЭЭГ позволяет врачу получить дополнительную информацию, которая при обычном визуальном анализе ЭЭГ практически недоступна. КОГ можно использовать в качестве предикторов эффективности лечения, а также для оценки действия препаратов с целью построения дифференцированных клинико-диагностических и терапевтических программ, направленных на оптимизацию помощи больным.
Метод локализации дипольных источников электроэнцефалограммы
➥ Основная статья: Локализация очага поражения по ЭЭГ
Один из методов анализа пространственной организации ЭЭГ – это метод локализации источников ЭЭГ на основе модели эквивалентного диполя. Метод локализации дипольных источников биоэлектрической активности использует многослойную модель головы и позволяет учитывать неоднородности в электропроводности наружных оболочек мозга. Этот метод предназначен для определения и отслеживания в объеме мозга человека центров электрической активности, представляемых для каждого момента времени, в виде одного или двух эквивалентных дипольных источников (Niedermeyer E., 1996). Сущность метода трехмерной локализации заключается в последовательном поиске такого пространственного положения токового диполя в объеме головного мозга и такого вектора его активности, при которых максимально точно воспроизводится распределение потенциалов на поверхности скальпа.
Для каждого анализируемого момента времени определяются трехмерные координаты и расположение патологических очагов в глубине головного мозга соответственно стереотаксическим атласам. Этот метод применяется в отношении таких патологических феноменов, как спайки, острые волны, комплексы спайк-волна и острая-медленная волна для более точной оценки расположения возможных очагов эпилептиформной активности. С помощью данного метода в ряде случаев можно уточнить локализацию очагов эпилептиформной активности, зоны первичной генерации ритмических разрядов не только на поверхности, но и в глубине головного мозга, что может иметь существенное значение при определении лечебной тактики, прогноза, уточнении локализации зоны предстоящего оперативного вмешательства.
Результаты локализации могут быть представлены на 3 ортогональных проекциях головы и 8 аксиальных схематических срезах и обозначены точками, располагающимися на срезах мозга, изображенных в соответствии с анатомическим атласом мозга человека Гамбарелли (Gambarelli Y. et al., 1977) (рис. 13, 14).
При интерпретации результатов следует иметь в виду, что вычисляемый для анализируемых одномоментных сечений ЭЭГ токовый диполь является эквивалентным, результирующим источником для электрически активной в данный момент времени области мозга. Эквивалентный диполь характеризует суммарную электрическую активность нервных клеток, вовлеченных в текущий момент времени в процесс электрического возбуждения, он расположен в электрическом центре этой области.
Результаты трехмерной локализации патологического очага возбуждения в значительном проценте случаев хорошо согласуются с данными компьютерной (КТ) и магнитно-резонансной томографии (МРТ) (рис. 15). Все вышеописанное позволяет по-новому оценить патогенез формирования и развития патологии.
Определение спектрально-когерентных показателей патологического процесса на основе выявления межзональных связей ЭЭГ и их соотношения с топографическим картированием и определением эквивалентных дипольных источников отдельных компонентов ЭЭГ позволяют выявить топографические особенности нарушения структурно-функциональных взаимосвязей с образованием многоуровневых патологических нейронных сетей и вовлечением в них интактных нейронных популяций. Успеха в этом направлении позволяют достичь новые компьютерные технологии для обработки ЭЭГ, позволяющие выявить высокоспецифичные ЭЭГ-паттерны у больных с разными анатомо-топографическими вариантами очаговых поражений мозга, что важно при формировании экспертного заключения.
