Основные ЭЭГ-колебания (такие как альфа-ритмы и среднелобный тета-ритм) периодически уменьшаются и увеличиваются с течением времени. Степень изменчивости основных колебаний зависит от диапазона частот и состояния (глаза открытые/закрытые, решение задач) человека. Например, альфа-веретена в затылочных областях изменяются с периодами в несколько секунд, вспышки среднелобного тета-ритма появляются с периодами в несколько декасекунд. Однако при усреднении достаточно длительных интервалов записи ЭЭГ результирующие спектры становятся весьма устойчивыми характеристиками мозга. Возникает вопрос, какая минимальная длина записи ЭЭГ необходима для спектрального анализа, для стабильной и надежной оценки.
Чтобы создать у читателя ощущение нестационарности (изменчивости) ЭЭГ, на рис. 1 слева сверху представлена необработанная ЭЭГ, зарегистрированная у здорового субъекта в отведении О2 в условиях с закрытыми глазами. Спектры ЭЭГ, вычисленные для последовательных временных интервалов в 4, 40 и 120 секунд, представлены ниже. Можно видеть, что спектры для 4-секундных отрезков ЭЭГ сильно отличаются, тогда как для 120-секундных отрезков ЭЭГ становятся почти идентичными.
Существуют работы, посвященные изучению изменчивости различных спектральных параметров ЭЭГ, использующие вариабельность, коэффициенты вариативности (КВ) и воспроизводимости, измеряемой как коэффициент корреляции между последовательными измерениями. Группой ученых из Швеции (Karolinska Hospital in Stockholm) было выполнено подобное исследование. У здоровых испытуемых регистрировалась ЭЭГ в течение 15 минут, при этом испытуемые были проинструктированы открывать глаза на 5 секунд каждые 60 секунд, а затем снова закрывать их. Для анализа методом быстрого преобразования Фурье была выбрана 4-секундная эпоха. Коэффициент вариативности изменялся обратно пропорционально квадратному корню времени (справа на рис. 1). По данным этого исследования, альфа-ритм имел самый высокий коэффициент вариативности, а тета-ритм — самый низкий.
Воспроизводимость результатов в записи оценивалась при разделении каждой записи на два набора данных. При сравнении первой половины данных со второй половиной рассчитывался коэффициент корреляции Пирсона. Он был высоким: в пределах от 0,93 до 0,98 для мощности альфа-, бета- и тета-активности. При сравнении нечетных периодов регистрации ЭЭГ с закрытыми глазами с четными периодами регистрации ЭЭГ с закрытыми глазами коэффициенты корреляции Пирсона были 0,97-0,99 для мощности всех частотных диапазонов. Также было исследовано влияние размера анализируемого интервала ЭЭГ на вариативность спектров при помощи вычисления коэффициентов вариативности при изменении длительности анализируемого интервала (числа анализируемых 4-х секундных эпох), выбираемого случайно для каждой записи, от минимального в 4 секунды (1 эпоха) до максимального в 400 секунд (100 эпох). Для каждой длины анализируемого интервала были рассчитаны коэффициенты вариативности с усреднением ста выборов, полученные значения затем были усреднены между людьми.
На основе графика, приведенного на рис. 1, мы можем оценить, что для того, чтобы коэффициент вариативности был меньше 0,05, мы должны иметь запись ЭЭГ длиной по крайней мере 3 минуты. Пример изменчивости спектров, проанализированных на 3-минутной записи ЭЭГ, показан на рис. 2. Как видим, спектры, полученные в записи ЭЭГ, сделанной во время состояния с открытыми глазами в течение 3 минут с интервалом между регистрациями в 7 дней, очень похожи и могут рассматриваться как надежная и стабильная оценка функционального состояния мозга.