Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему

Комплексная оценка функционального состояния ЦНС при некоторых нарушениях мозгового кровообращения

ВАК РФ 03.00.02, Биофизика

Содержание диссертации, кандидата биологических наук, Скоморохов, Анатолий Александрович

СОДЕРЖАНИЕ.

ПЕРЕЧЕНЬ ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ.

1.1. Классификация и диагностика цереброваскулярных заболеваний.

1.2. Снижение порога судорожной готовности и эпилепсия.

1.3. Обзор инструментальных методов исследования.

1.3.1. Применение реоэнцефалографии (РЭГ) для оценки церебральной гемодинамики

1.3.2. Применение электроэнцефалографии для оценки функционального состояния головного мозга.

1.3.3. Обзор по использованию ЭЭГ и РЭГ для оценки функционального состояния головного мозга и дифференциальной диагностики.

1.3.4. Применение сверхмедленной активности для оценки функционального состояния головного мозга.

1.3.5. Резюме по обзору литературы.

ГЛАВА 2 ПРОГРАММНО-АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФА «ЭНЦЕФАЛАН-131-03».

2.1. Общие сведения.

2.2. Используемые методы анализа ЭЭГ в рамках ПО «ЭЭГ-исследования» электроэнцефалографа «Энцефалан-131-03».

2.2.1. Спектральный анализ и топографическое картирование ЭЭГ.

2.2.2. Автоматическое подавление физиологических артефактов на ЭЭГ.

2.2.3. Трехмерная локализация источников электрической активности мозга.

2.2.4 Автоматический поиск проявлений эпилептиформной активности и нестационарных фрагментов.

2.2.5. Автоматическое формирование протокола по исследованию.

2.2.6. Тренды сверхмедлеппой электрической активности головного мозга.

2.3. Анализ реоэнцефалографических сигналов в рамках ПО «РЭГ-исследования» электроэнцефалографа «Энцефалан-131-03».

2.4. Совокупный анализ с представлением динамики разнотипных физиологических показателей в рамках ПО «Совокупные ЭЭГ-РЭГ-исследования» электроэнцефалографа «Энцефалан-131-03».

2.4.1. Перечень базовых расчетных показателей по ЭЭГ и РЭГ.

2.4.2. Формы представления трендов показателей в виде покардиоцикловой динамики и поэтапной динамики.

2.5. Дополнительные методы обработки, используемые в рамках ПО «Statistica 6.0»

2.5.1. Проверка гипотез статистической достоверности.

2.5.2. Кластерный анализ.

ГЛАВА 3. КЛИНИКО-ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ.

3.1 Общие сведения.

3.2. Статистические результаты обработок «контрольной» группы практически здоровых испытуемых (ПЗИ).

3.3. Статистические результаты обработок «основной» группы пациентов с неврологическими проблемами и нарушениями мозгового кровообращения.

3.4. Сопоставление статистических показателей по «основной» и «контрольной» группе испытуемых.

3.5. Оценка статистической достоверности отличий «основной» группы пациентов и «контрольной» группы практически здоровых испытуемых.

3.5.1. Параметрические методы - t-критерий Стьюдента для независимых выборок.

3.5.2. Методы непараметрической статистики.

3.6. Классификация проведенных совокупных ЭЭГ-РЭГ-исследований с помощью кластерного анализа.

3.7. Описание характерных примеров трендов показателей ЭЭГ, РЭГ, ЭКГ из «контрольной» группы практически здоровых испытуемых на проведение функциональных проб с гипервентиляцией.

3.8. Описание характерных примеров трендов показателей ЭЭГ, РЭГ, ЭКГ на проведение ФП с гипервентиляцией из «основной» группы пациентов с нарушениями церебральной гемодинамики и снижением порога судорожной готовности.

3.9. Описание примеров трендов показателей ЭЭГ, РЭГ, ЭКГ на проведение ФП с гипервентиляцией по пациентам с выраженной эпилептиформной активностью

Введение Диссертация по биологии, на тему "Комплексная оценка функционального состояния ЦНС при некоторых нарушениях мозгового кровообращения"

Актуальность темы

Одной из актуальных проблем современной медицины являются сосудистые заболевания головного мозга - дисциркуляторная энцефалопатия (ДЭ), вегето-сосудистые кризы, гипертонические церебральные кризы, транзиторные ишемические атаки, малые инсульты и т.д. Наблюдаемый рост числа цереброваскулярных заболеваний, высокая смертность и значительная инвалидизация больных с нарушениями мозгового кровообращения позволяют рассматривать эти заболевания не только как медицинскую, но и как социальную проблему (Трошин В.Д. и соавт., 2000). Цереброваскулярные заболевания в структуре общей заболеваемости по данным эпидемологических исследований составляют более 20 процентов (Варакин Ю.Я., 1994).

При сосудистых заболеваниях центральной нервной системы (ЦНС) очень важным является ранее выявление циркуляторных расстройств мозгового кровотока, поскольку ишемическая болезнь характеризуется высокой летальностью от ишемических и геморрагических осложнений. Сосудистые заболевания головного мозга могут провоцировать развитие и других заболеваний центральной нервной системы. Поэтому изучение различных аспектов проблемы нарушений мозгового кровообращения остается в центре внимания исследователей.

Актуальной неврологической проблемой является и своевременная дифференциальная диагностика многочисленных типов эпилепсии и судорожных состояний, а также выявление возможного влияния сосудистого фактора на формирование и развитие этого заболевания (Ронкин М.А., Максименко И.М., 2000 г).

Важную роль в диагностике данного типа заболеваний играют многочисленные инструментальные методы исследований, часть из которых относится к так называемым методам «функциональной диагностики», а часть их них - нейровизуапизационные. Модернизация и развитие методов диагностики данных форм заболеваний заслуживает особого внимания. Одним из вариантов развития методов диагностики является использование технологии, позволяющей объединить достоинства различных инструментальных методов исследования.

Электрофизиологические методы, такие как реоэнцефалография (РЭГ), электроэнцефалография (ЭЭГ) и анализ сверхмедленной активности (СМА) головного мозга, в отличие от нейровизуализационных (КТ, МРТ) оценивают функцию, а не анатомические изменения, что позволяет оценить цереброваскулярные нарушения и прогнозировать их развитие по сопоставлению характерных признаков на ЭЭГ и РЭГ. К преимуществам электрофизиологических методов относятся: возможность динамического контроля в режиме реального времени с высокой разрешающей способностью по времени, безопасность для пациента, высокая информативность, отражающая различные аспекты функциональных и органических нарушений, дешевизна проведения исследований по сравнению с такими методами как КТ, МРТ, ПЭТ и пр. Применению ЭЭГ в клинической практике для оценки функционального состояния головного мозга, в том числе, и при сосудистых заболеваниях посвящено много книг (Зенков J1.P., Ронкин М.А. 1991, Зенков J1.P., 1996, Гнездицкий В.В. 2000, Одинак М.М., Михайленко А.А. и пр. 2003) и статей.

Реоэнцефалография (РЭГ) уже в течение нескольких десятков лет успешно используется для оценки различных характеристик мозгового кровообращения, этому методу посвящено много книг (Яруллин Х.Х., 1983; Ронкин М.А., Иванов Л.Б., 1997, Иванов Л.Б. Макаров В.А. 2001 г) и статей. Несмотря на бурное развитие допплерографии, метод РЭГ не потерял своей актуальности, особенно для интегральной оценки параметров церебральной гемодинамики в процессе динамических наблюдений.

Современные методы математического анализа и программные средства представления результатов позволяют получить новые данные о различных состояниях головного мозга и интегрировать информацию, получаемую от нескольких различных инструментальных методов исследования.

С позиций системного подхода организм рассматривается как единая функциональная система, воспринимающая и преобразующая поступающую на ее каналы информацию для достижения целесообразного приспособительного эффекта. Все подсистемы организма работают не изолированно, а в постоянном взаимодействии друг с другом. Цель этого взаимодействия — обеспечение оптимальной жизнедеятельности целостного организма и адаптивные изменения характеристик отдельных подсистем и их взаимовлияний на изменение внешних условий. В последнее время все более очевидной становится ограниченность узкоспециализированного подхода диагностики и лечения заболеваний, и все большую актуальность приобретают методы, сочетающие в себе различные инструментальные способы исследования и даже мультидисциплинарные подходы.

Биологическая основа регуляторных процессов состоит не только в поддержании стабильных «констант» организма, но и в поддержании функционирования ряда систем в определенном режиме деятельности организма. Оптимальные режимы деятельности функциональных систем организма являются не среднестатистическими величинами, а непрерывными динамическими процессами, протекающими во времени и сложной сети коадаптированных регуляторных механизмов. Следовательно, для анализа механизмов интеграции результата системы, даже на уровне эффекторных звеньев, необходимо иметь методы непрерывной регистрации динамики процессов.

Количество здоровья» определяется динамическим диапазоном адаптационных возможностей организма, реализующихся на основе согласованного взаимодействия всех подсистем организма. Исследование адаптационных возможностей на различные провоцирующие факторы является важной диагностической задачей, поскольку позволяет выявить слабые звенья в организме, сужающие диапазон внешних воздействий, приводящих к неадекватным физиологическим реакциям организма.

Для того чтобы исследовать целостные физиологические реакции организма, необходима одновременная регистрация физиологических сигналов, относящихся к разным подсистемам организма и их совокупная интерпретация, причем не только и не столько в исходном состоянии, сколько анализ динамики при проведении провоцирующих функциональных проб различного характера. Таким образом, совокупный анализ базируется на основе сопоставления различных физиологических показателей, традиционно относящихся к разным инструментальным методам исследований, и их содержательной интерпретации.

Для оценки функционального состояния головного мозга используются различные инструментальные методы, каждый из которых имеет свои достоинства и свои недостатки. Отдельное использование любого из этих методов не дает полной объективной информации, что приводит к неоднозначности при объяснении истинных причин изменения параметров анализируемых процессов.

Таким образом, перспективным направлением развития инструментальных методов исследований представляется комплексное исследование головного мозга больных, базирующееся на синхронной регистрации различных физиологических сигналов для лучшего понимания причин имеющихся нарушений и дифференциальной диагностики заболеваний. Анализ реактивности различных звеньев ЦНС и ССС на функциональные пробы и применение статистических методов анализа к полученным данным позволит расширить диагностические возможности методик.

Цель работы

Основной целью работы является выявление физиологических показателей, рассчитываемых по сигналам ЭЭГ, РЭГ, ЭКГ, сверхмедленной активности головного мозга при их синхронной регистрации, которые целесообразно использовать для повышения информативности дифференциальной диагностики заболеваний ЦНС при проведении функциональных проб.

Основные задачи исследования

В соответствие с поставленной целью, были определены следующие задачи:

1) Сформировать базы данных исследований, включающих в себя регистрацию различных физиологических сигналов: ЭЭГ, РЭГ, ЭКГ, сверхмедленная активность головного мозга (СМА): a) Основная база данных пациентов с различными нарушениями церебральной гемодинамики и снижением порога судорожной готовности. b) Контрольная база данных практически здоровых испытуемых (ПЗИ).

2) Выбрать наиболее диагностически значимые физиологические показатели, на основе которых можно осуществлять диагностику нарушений мозгового кровотока и функционального состояния головного мозга (в частности, его адаптационных возможностей и физиологического резерва применительно к провоцирующим факторам), а так же контроль эффективности проводимого лечения.

3) Оценить диагностическую значимость функциональной пробы на гипервентиляцию в дифференциальной диагностике больных дисциркуляторной энцефалопатией и синдромом снижении порога судорожной готовности.

4) Изучить взаимосвязь параметров мозгового кровообращения и нейрофизиологических показателей в процессе выполнения функциональной пробы на гипервентиляцию при различных неврологических заболеваниях.

5) Предложить технологию проведения совокупных ЭЭГ-РЭГ-исследований и обработки результатов, исходя из реализованных для этой цели режимов работы программного обеспечения в рамках ПО «ЭЭГ-исследования» электроэнцефалографа-анализатора «Энцефалан-131-03».

Научная новизна

1) Впервые накоплены и проанализированы данные синхронной регистрации ЭЭГ, РЭГ, ЭКГ и СМА у больных с нарушениями церебральной гемодинамики (в частности, дисциркуляторной энцефалопатией - ДЭ) и эпилептиформными проявлениями.

2) Предложен метод синхронного представления взаимосвязанной динамики физиологических показателей, рассчитываемых на основании синхронно регистрируемых сигналов ЭЭГ, РЭГ, ЭКГ и СМА. Метод обеспечивает взаимную синхронизацию просматриваемых и анализируемых данных, как по нативным физиологическим сигналам, так и по трендам расчетных физиологических показателей.

3) Выявлены различные типы реактивности по регистрируемым физиологическим сигналам на проводимые функциональные пробы (в частности, на гипервентиляцию).

4) По индексам реактивности на выполнение ФП предложены критерии, на основании которых строятся гипотезы диагностики заболеваний, выявления нарушений адаптационных возможностей по церебральной гемодинамике и возможного влияния сосудистого фактора на эпилептиформные проявления.

5) При выполнении данной работы были получены четыре патента по исследуемой тематике: a) «Устройство для исследования электрофизиологических сигналов головного мозга, держатель электродов для съема биопотенциалов головного мозга и электродное устройство (варианты)». Патент на изобретение № 2230483. Приоритет изобретения 19 марта 2002 г, зарегистрировано в Государственном реестре изобретений РФ 20 июня 2004 г. b) «Устройство для исследования биологической активности мозга». Патент на изобретение № 2076625. Приоритет изобретения 1 марта 1993 г, зарегистрировано в Государственном реестре изобретений РФ 10 апреля 1997 г. c) «Способ исследования функционального состояния головного мозга, устройство для исследования функционального состояния головного мозга и способ измерения подэлектродного сопротивления». Заявка № 2003123601/14(024977). Получено решение о выдаче патента на изобретения. Дата начала отсчета срока действия патента 25.07.2003. d) «Способ исследования функционального состояния головного мозга и устройство для его реализации». Заявка № 2003123600/14(024976). Получено решение о выдаче патента на изобретения. Дата начала отсчета срока действия патента 25.07.2003.

Практическая значимость и внедрение результатов работы

Полученные в работе результаты позволяют:

1) Формализовать методические рекомендации к проведению совокупных исследований, включающих сигналы ЭЭГ, РЭГ, ЭКГ и СМА с целью более точной дифференциальной диагностики заболеваний головного мозга.

2) Использовать предложенные формы представления информации по динамике расчетных физиологических показателей для анализа реактивности на проводимые функциональные пробы (тренды покардиоцикловой динамики и поэтапной динамики показателей).

3) Использовать значения рассчитываемых индексов реактивности физиологических показателей на функциональные пробы для дифференциальной диагностики и выработки оптимальной лечебной тактики.

4) Результаты работы были использованы в программном обеспечении «Энцефалографические исследования», «Совокупный анализ регистрируемых сигналов (ЭЭГ, РЭГ, ПОЛИ) для системных клинических и научных исследований», «Функциональное биоуправление с БОС», «Географические исследования и системный анализ гемодинамики» и коммерчески распространяются с сертифицированными медицинскими приборами, выпускаемыми НПКФ «Медиком МТД» (г. Таганрог) - электроэнцефалограф-анализатор «Эпцефалан-131-03», «Реограф-полианализатор «Реан-Поли», реабилитационный комплекс «Реакор» (справка о внедрении результатов прилагается).

Основные положения, выносимые на защиту

1) Обоснование целесообразности синхронной регистрации ЭЭГ, РЭГ, ЭКГ, СМА для расширения возможностей дифференциальной диагностики неврологических заболеваний. Без особого усложнения технологии и продолжительности проведения совместного исследования получаемые результаты дают информацию о разных аспектах функционального состояния головного мозга, в том числе адекватности изменения параметров мозгового кровотока на провоцирующие воздействия. Предложенная технология опирается на имеющиеся аппаратные возможности и реализованные режимы обработки и представления информации по результатам анализа в рамках программного обеспечения электроэнцефалографа-анализатора «Энцефалан-131-03».

2) Удобство и целесообразность использования разработанных форм представления информации, отражающих реактивность различных физиологических показателей в виде трендов покардиоцикловой и поэтапной динамики, позволяющих в «сжатом» виде показать основные тенденции по всему исследованию в привязке к проводимым функциональным пробам.

3) Методический подход и критерии дифференциальной диагностики, базирующиеся на анализе индексов реактивности различных количественных показателей по сигналам ЭЭГ и РЭГ на проводимые функциональные пробы, позволяющие оценить функциональное состояние головного мозга и его физиологические резервы при провоцирующих воздействиях. 4) Методический подход и критерии по выявлению возможного влияния сосудистого фактора на эпилептиформные проявления ЭЭГ с целью выбора оптимальной лечебной тактики.

Заключение Диссертация по теме "Биофизика", Скоморохов, Анатолий Александрович

Выводы

1) Для расширения возможностей дифференциальной диагностики неврологических заболеваний целесообразно проведение исследований с синхронно регистрируемыми сигналами ЭЭГ, РЭГ, ЭКГ и сверхмедленной активности (СМА). Предлагаемая технология работы на электроэнцефалографе-анализаторе «Энцефалан-131-03» и реализованные в нем программно-аппаратные возможности обеспечивают этот режим без особого усложнения технологии и продолжительности проведения исследования. Получаемые результаты дают информацию о разных аспектах функционального состояния головного мозга, включая адаптационные возможности головного мозга и адекватность мозговой ауторегуляции церебральной гемодинамики на проводимые провоцирующие функциональные пробы.

2) Для группы пациентов с повышением порога судорожной готовности и различными нарушениями церебральной гемодинамики (в основном, речь идет о дисциркуляторной энцефалопатии) пробы на гипервентиляцию приводили, как правило, к резкому изменению (чаще всего, к резкому уменьшению, иногда более чем в 4 раза) показателей пульсового кровенаполнения мозговых сосудов (по значению РИ) и максимальной скорости быстрого кровенаполнения (МСБКН) по РЭГ и значимому ухудшению ЭЭГ. Причем, значимые изменения по РЭГ всегда предшествовали изменениям на ЭЭГ. Логично предположить, что первичными являлись изменения церебральной гемодинамики, а уже как следствие этих значимых изменений проявляются изменения на ЭЭГ и СМА. Ухудшение ЭЭГ проявлялось в существенном повышении медленно-волновых составляющих ЭЭГ, существенной дезорганизации ЭЭГ, снижении представленности нормального альфа-ритма и иногда в наличии полиморфных пароксизмальных вспышек.

3) Анализ реактивности количественных показателей, получаемых на основе ЭЭГ, РЭГ, ЭКГ, СМА позволило выявить возможное влияние сосудистого фактора на негативные нейрофизиологические проявления, в частности на пароксизмальные вспышки, что в свою очередь может использоваться для выбора оптимальной лечебной тактики. Наиболее значимыми РЭГ-показателями, с точки зрения оценки реактивности и их взаимосвязи с изменением ЭЭГ можно считать показатели реографический индекс (РИ), характеризующий объемное пульсовое кровенаполнение мозговых сосудов и максимальная скорость быстрого кровенаполнения (МСБКН), характеризующая преимущественно кровенаполнение крупных артериальных сосудов. В том случае, когда присутствуют значимые изменения по РЭГ - РИ и МСБКН (как правило, более 20%) и эти изменения предшествуют пароксизмальным проявлениям на ЭЭГ, это можно расценивать как наличие влияния сосудистого фактора на эти пароксизмальные изменения. В случае отсутствия значимых изменений на гипервентиляцию по РЭГ и наличию эпилептиформной активности значимость сосудистого фактора минимальна.

4) Для контрольной группы практически здоровых пациентов провоцирующие пробы (в том числе и на гипервентиляцию) не приводили к резким изменениям показателей пульсового кровенаполнения мозговых сосудов и значимому ухудшению ЭЭГ. В некоторых случаях, значимое уменьшение показателей пульсового кровенаполнения мозговых сосудов наблюдалось, но не сразу, как в основной группе пациентов, а после 3-минутной гипервентиляции.

5) В ряде случаев, при исходно нарушенных показателях ЭЭГ и РЭГ (исходное фоновое состояние) проба на гипервентиляцию приводила к нормализации по РЭГ, проявляющейся в повышении пульсового кровенаполнения и снижении тонуса мозговых сосудов и нормализации ЭЭГ, проявляющейся в повышении альфа-индекса, нормализации зональных различий. Такой тип реактивности можно расценивать как наличие у пациента неправильно сформированного дыхательного паттерна (поверхностное и учащенное дыхание), приводящее к нарушению газового состава крови. В этом случае могут быть рекомендованы немедикаментозные реабилитационные процедуры с использованием метода биологической обратной связи (БОС) по формированию дыхательного паттерна с измененными параметрами дыхательного цикла (повышение длительности и глубины дыхательного цикла, повышение отношения длительности фазы выдоха к фазе вдоха).

6) Резкое изменение реографического индекса (РИ) и других реографических показателей сопровождалось изменением уровня постоянного потенциала сверхмедленной активности головного мозга (этот показатель по литературным данным коррелирует с уровнем метаболической активности головного мозга). Причем, в тех случаях, когда наблюдалась определенная фокальность изменений по ЭЭГ, аналогичную фокальность можно было отметить и на СМА.

4. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Использование методов компьютерной ЭЭГ и РЭГ для исследования функционального состояния головного мозга на основе анализа биоэлектрической активности и церебральной гемодинамики широко применяется в оценке различного типа сосудистых патологий (Passero S. et al., 1995), хотя совместное использование в анализе показателей данных методик применяется редко и тем более практически отсутствуют работы, приводящие данные по синхронной регистрации ЭЭГ и РЭГ и по совместному анализу их переходных процессов на проводимые функциональные пробы.

Данная работа, базируясь на специально разработанных для этого аппаратных и программных возможностях комплекса - электроэнцефалограф-анализатор «Энцефалан-131-03», приводит данные о синхронно регистрируемых физиологических сигналах различного типа (ЭЭГ, РЭГ, ЭКГ и СМА), предлагает технологию их обработки: перечень наиболее информативных показателей, вариантов представления результатов и методические рекомендации по содержательной интерпретации этих результатов с точки зрения дифференциальной диагностики.

С точки зрения применения провоцирующих воздействий высокоинформативной показала себя проба на гипервентиляцию, позволяющая оценить резерв функциональных возможностей головного мозга на изменение газового состава крови в связи с гипервентиляцией.

Наиболее информативно значимыми РЭГ-показателями по результатам обработок оказались индексы реактивности по реографическому индексу (РИ), максимальной скорости быстрого кровенаполнения (МСБКН). Наиболее информативно значимыми ЭЭГ-показателями по результатам обработок оказались индексы реактивности по значениям альфа-индекса теменно-затылочных отведенияй и индексов медленно-волновых компонент (дельта, тета) лобно-центральных отведений ЭЭГ.

В главе 3 были приведены результаты статистических обработок по основной группе пациентов и по контрольной группе практически здоровых испытуемых, а также приведен анализ трендов и паттернов физиологических показателей для примеров исследований, относящихся к обеим группам.

На рис. 3.52 приводятся диаграммы с сопоставлением отклонений в % некоторых показателей ЭЭГ, РЭГ, ЭКГ при выполнении пробы на гипервентиляцию относительно исходного фона по «основной» и «контрольной» группам.

На рис. 3.53 приводятся диаграммы с разностью отклонений в % некоторых показателей ЭЭГ, РЭГ, ЭКГ при выполнении пробы на гипервентиляцию относительно исходного фона по («основная» - «контрольная»).

На рис. 3.54 четко видно, что динамика (направление и степень отклонений) различных физиологических показателей в обеих анализируемых группах существенно отличается. Наибольшие изменения касаются РИ, МСБКН, индексов медленно-волновых компонентов по ЭЭГ и альфа-индексу.

Причем фоновые значения обеих групп отличаются в меньшей степени, чем их реактивности на проведение функциональных проб. По РИ - на 33 %, по МСБКН на 27%, по сумме дельта и тета-индексов на 37,8%, по альфа-индексу на 51%. Особенно следует отметить, что изменения по большинству из этих показателей в обеих группах разнонаправленные.

Что касается показателей РЭГ, то разнонаправленные реакции в сравниваемых группах происходят по показателям реографического индекса (РИ) и максимальной скорости быстрого кровенаполнения (МСБКН). В «контрольной» группе - средние значения отклонений положительные, в «основной» группе - существенно отрицательные.

Значения статистических параметров (М±т) индексов реактивности и произведения этих двух показателей РЭГ (РИ*МСБКН) для сравниваемых групп приведены в таблице ниже.

Основная» группа «Контрольная» группа

РИ МСБКН РИ*МСБКН РИ МСБКН РИ*МСБКН

М± m -21.2 ± 8.8 -16.0 ± 9.3 -24.4 ± 20.9 10.6 ± 5.1 12.9 ± 4.9 28.9 ± 11.6

Формы представления динамики количественных физиологических показателей информации в виде трендов покардиоцикловой динамики и поэтапной динамики (по функциональным пробам или временным фрагментам) позволяют врачу посмотреть в удобной сжатой форме основные тенденции изменения по всему проведенному исследованию на одной странице экранной формы.

Спектральный анализ и топографическое картирование по данным спектрального анализа делают для врача более наглядной топику пространственного распределения выраженности различных частотных составляющих ЭЭГ, позволяют легко оценить наличие и степень выраженности межполушарной асимметрии или зональных различий, фокусов патологической активности.

В тех случаях, когда у пациента имеются очаговые изменения (фокус патологической активности), целесообразно использование предлагаемого режима трехмерной локализации источников электрической активности головного мозга и режима анализа межцентральных связей, отражающих на основе анализа взаимных функций (кросс-корреляция, кросс-спектр, функция когерентности) наличие и степень выраженности межполушарных и внутриполушарных взаимодействий в частотной и временной области.

Предлагаемый вариант автоматизированного формализованного протокола позволяет представить в вербальной форме основные описательные характеристики проведенного исследования, включая достаточно подробное описание исходного фонового фрагмента записи (особенности пространственного распределения по ритмам, доминирующий ритм, зональные различия и межполушарная асимметрия, амплитудно-частотные характеристики ритмов и пр.) и наличие и степень выраженности отклонений показателей при проведении различных провоцирующих воздействий.

Полученные результаты во многом согласуются с теми результатами, которые описаны в литературе, однако имеются некоторые отличия. Так, например, в контрольной группе испытуемых было несколько исследований, в которых при выполнении пробы на гипервентиляцию наблюдалась нормализация показателей ЭЭГ и РЭГ, а в литературе чаще всего упоминается, что, как правило, происходит снижение объемного пульсового кровенаполнения и некоторые незначительные проявления ухудшения ЭЭГ. Кроме того, в зарегистрированном примере исследования с эпилептиформной вспышкой комплексов «острая-медленная волна» при появлении вспышки наблюдалось резкое повышение объемного пульсового кровенаполнения с одновременным изменением уровня СМА, что может свидетельствовать о резком повышении уровня метаболизма при вспышке.

Результаты проведенной работы свидетельствуют, что реактивность (степень и направление отклонений) РЭГ-показателей при проведении функциональных проб имеет существенное влияние, подтвержденное статистическими расчетами на 2-х группах испытуемых, на динамику изменений ЭЭГ и может существенно расширять представления врача о функциональном состоянии головного мозга и его адаптационных возможностях.

В заключение можно констатировать, что при проведении инструментальных исследований неврологических больных с целью более тонкой дифференциальной диагностики целесообразно совмещать регистрацию ЭЭГ, ЭКГ и РЭГ в рамках одного исследования, а эффективность использования количественного анализа показателей реактивности на провоцирующие воздействия показателей церебральной гемодинамики и

ЭЭГ с точки зрения оценки функционального состояния и адаптационных возможностей головного мозга значительно превышает таковую при анализе фоновых значений этих физиологических показателей.

Библиография Диссертация по биологии, кандидата биологических наук, Скоморохов, Анатолий Александрович, Ростов-на-Дону

1. Аладжалова Н.А. Сверхмедленные ритмические изменения электрического потенциала головного мозга//Биофизика. 1956. Вып. 2. С 127-136.

2. Аладжалова Н.А. Медленные электрические процессы в головном мозге. М. 1962.

3. Аладжалова Н.А. Психофизиологические аспекты сверхмедленной ритмической активности головного мозга. М. 1979.

4. Алексахин С.В., Балдин А. В., Николаев А.Б., Строганов В.Ю. Прикладной статистический анализ. М. Приор. 2001.221 с.

5. Андреева В.В. Разработка клиико-реографических критериев оценки деятельности некоторых цереброваскулярных средств // Автореф. дисс. Ростов-на-Дону, 1996, 26 с.

6. Банков А.Н., Максимов В.И., Овсянников Ю.А., Полякова И.П. К вопросу изучения кровообращения методом реографии (способ фиксации электродов) // Кровообращение. Т.20. №4.1987. С. 46-47.

7. Баранчук И.С. Компьютерный мониторинг биоэлектрической активности мозга больных с депрессивным синдромом в процессе лечения, Автореф. дисс. М. 1997. 21 с.

8. Бекало С.И. Клинико-физиологическая характеристика функционального состояния мозга у больных начальными проявлениями недостаточности кровоснабжения мозга //Автореф. дисс. Киев. 1988.25 с.

9. Бехтерева Н.П. Здоровый и больной мозг человека. Л. Наука. 1980.208с.

10. Биопотенциалы мозга человека. Под. Ред. Русинова B.C. М. Медиципа.87.253 с.

11. Бодо Михай. Особенности динамики показателей реоэнцефалограммы: Клинико-экспериментальные исследования)//Автореф. дисс. Будапешт. 1989. 19с.

12. Болдырева Г.Н. Стабильность спектрально-когерентных характеристик ЗЭГ человека // Успехи физиологических наук. Т.25. №1.1994. С. 68.

13. Боровиков В.П., Боровиков И.П. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. М. ФИЛИНЪ. 1997.600 с.

14. Бразовский К.С. Оценка функциональных характеристик головного мозга у человека на основе совместной регистрации импеданса и электрической активности // Автореф. канд. дисс. Томск. 1999. 22 с.

15. Бузунов Р.В., Зимин Ю.В. Ультразвуковая допплерография и реоэнцефалография в диагностике сосудистых поражений мозга. Сравнительный анализ/ЛОшнический вестник. 1996. № 1. С. 16-17.

16. Бурцев Е.М. Дисциркуляторная (сосудистая) энцефалопатия // Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Т.98. №1. 1998. С. 45-48.

17. Варшавская Л.В. Биоэлектрическая активность мозга человека в динамике непрерывной, длительной и напряженной умственной деятельности //Автореф. дисс. Ростов-на-Дону. 1996.21с.

18. Вегетативные расстройства. Клиника. Диагностика. Лечение. Под. ред. A.M. Вейна. Медицинское информационное агенство: М. 1998.749 с.

19. Владимирский Б.М. Математические методы в биологии. Ростов-на-Дону. РГУ. 1983.153 с.

20. Воинов В.Б. Исследование пространственно-временной организации биоэлектрической активности мозга человека с целью разработки методов контроля его функционального состояния // Автореф. дисс. Ростов-на-Дону. 1992. 20с.

21. Вуколов Э.А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL. Учебное пособие. М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2004. - 464 с. -(Профессиональное образование).

22. Герасименко Н.В., Захаров С.М., Луцев А.Н., Скоморохов А.А. Анализатор электрической активности мозга «3нцефалан-131-03» — новые возможности. 4 международная конференция и школа «Нейро-97». 6-10 октября 1997г. Ялта-Гурзуф.

23. Гинзбург С.Е. Электрическая активность и гемодинамика головного мозга при окклюзии мозговых артерий. Минск. 1974. 172 с.

24. Глумов А.Г. Особенности ЭЭГ-активности с разным латеральным профилем функциональной межполушарной асимметрии в фоне и при умственной нагрузке // Автореф. дисс. Ростов-на-Дону. 1998.23 с.

25. Григорян В.Г., Агабабян А.Р. ЭЭГ-показатели функционального состояния оператора при длительной монотонной работе на компьютере // Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. Т.49. № 2.1999. С.220-226.

26. Демченко И.Т. Кровоснабжение бодрствующего мозга. Л.Наука.1983. 173с.

27. Диагностика и прогнозирование функционального состояния мозга человека. Отв. ред. Айрапетянц М.Г. М. Наука. 1988. 206 с.

28. Жадин М.Н. Формирование ритмических процессов в биоэлектрической активности коры головного мозга//Биофизика. Т.39. № 1. 1994. C.129-I47.

29. Жанайдаров С.А. О некоторых нерешенных вопросах биофизического обоснования реоэнцефалографии: обзор. // Известия АНКазССР. Серия биологии. № 1.1983.С.5-10.

30. Жанайдаров С.А. Реография головы: некоторые клинико-патофизиологические и методические аспекты. Алма-Ата, 1992. 96 с.

31. Жирмунская Е.А., Колтовер А.Н. Атлас по электроэнцефалографии и морфологии мозгового инсульта. М. Медицина. 1967.

32. Жирмунская Е.А., Лосев B.C. Системы описания и классификации электроэнцефалограмм человека. М. Наука. 1984. 80 с.

33. Заболотных В.А., Команцев В.Н., Поворинский А.Г. Практический курс классической клинической электроэнцефалографии. СПб. Петро-Риф.1998. 79 с.

34. Захаров С.М., Скоморохов А.А. Контроль эффективности лечебных процедур на основе регистрации физиологических показателей. 1-й Международный Конгресс по восстановительной медицине и реабилитации. Москва, 20-21 сентября 2004

35. Захаров С.М., Скоморохов А.А., Луцев А.Н., Омельченко В.П. Совместный анализ нейрофизиологических показателей и показателей кровообращения головного мозга. Сибирский конгресс «Человек и лекарство» (Красноярск, 17-19 мая 2004)

36. Захаров С.М., Скоморохов А.А., Смирнов Б.Е. Устройство для исследования биологической активности мозга. Патент на изобретение № 2076625. Приоритет изобретения 1 марта 1993 г, зарегистрировано в Государственном реестре изобретений РФ 10 апреля 1997 г.

37. Зенков JT.P. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). Таганрог: Изд. ТРТУ, 1996.- 358 е.: ил.

38. Зенков Л.Р. Клиническая эпилептология (с элементами нейрофизиологии). М.: ООО "Мед. информ. аг.", 2002.- 416 е.: ил.

39. Зенков Л.Р., Ронкин М.А. Функциональная диагностика нервных болезней. М. Медицина. 1991. 639 с.

40. Иванов К.П. Успехи и спорные вопросы в изучении микроциркуляции // "Физиологический журнал им. Сеченова". Т.81. №6. 1995. С. 1-18.

41. Илюхина В.А. Медленные биоэлектрические процессы головного мозга человека. Л., 1977

42. Илюхина В.А., Заболотских И.Б. Энергодефицитные состояния здорового и больного мозга человека. СПб., 1993.

43. Илюхина В.А., Дамбинова С.А., Медведева Т.Г. Состояния головного мозга и их физиолого-биохимические основы // Современные проблемы клинической физиологии ЦНС. Л., 1981. С. 18-58.

44. Калипиченко Н.Н. Реакции системы кровообращения при функциональных пробах в условиях нормы и гипокинезии. Автореферат диссертации на соискание степени кандидата медицинских наук, Ростов-на-Доиу, 1981 г.

45. Каплан А.Я., Фингелькурц Ал. А., Фингелькурц Ан.А., Гринько Е.В., Ермолаев Е.А. Адаптивная классификация динамических спектральных паттернов ЭЭГ человека // Журнал высшей нервной деятельности им. Павлова. Т.49. №3. 1999.С.416-426.

46. Каргип М.В., Кудряшов В.А., Заяц Г.М. Прогностическое значение комплексного мониторинга у больных церебральным инсультом // Актуальные вопросы неврологии и нейрохирургии. Ростов-на-Дону. 2002 г, с. 13-14.

47. Каргин М.В., Шевченко П.Л., Кудряшова В.А., Гладких Л.М. Гемодинамические и регуляторные отличия мужчин и женщин в острейшем периоде церебрального инсульта // Актуальные вопросы неврологии и нейрохирургии. Ростов-на-Дону. 2002 г, с. 12-13.

48. Каргин М.В., Шевченко П.Л., Ящук В.В. Неврологические, гемодинамические и вегетативные сдвиги в острейшем периоде церебрального инсульта // Актуальные вопросы неврологии и нейрохирургии. Ростов-на-Дону. 2002 г, с. 10-12.

49. Карлов В.А., Куликов Ю.А., Ильина Н.Л., Грабовская Н.В. Дисциркуляторная энцефалопатия у больных артериальной гипертензией //Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Т.97. №5. 1997.С. 15-17.

50. Кастров А.Ю. П.В. Лужнов, Р.В. Родионов «Вопросы ритмики сосудистого тонуса в задачах оценки эффективности терапевтических воздействий» // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника, №9,2002 г.

51. Кедров А.А. // Кардиология, 1988,- №2.- С. 121-123.

52. Кедров А.А. Реография: сущность, перспективы, направления и ошибки использования (к 50-летию методики) // Клиническая медицина. 1.61. №1. 1989.С.13-18.

53. Кедров А.А. Электроплетизмография как метод функциональной оценки кровообращения: Автореф. докт. дисс. Л. 1949.

54. Кирой В.Н. Функциональные состояния мозга человека в феномене интеллектуальной деятельности // Автореф. дисс. Л. 1990. 34 с.

55. Кирой В.Н. Электроэнцефалография. "Валеология" БИОС РГУ. Ростов-на-Дону. 1998.239 с.

56. Кирой В.Н., Ермаков П.Н. Электроэнцефалограмма и функциональные состояния человека. РГУ. 1998. 262 с.

57. Клименко B.C., Чижов А.И., Белов Ю.В., Баяндин Н.Л .Компьютерная ЭЭГ при обследовании больных с мультифокальным атеросклерозом в хирургической клинике // Анналы Научного центра хирургии РАМН. №4. 1995. С.156-160.

58. Коган А.Б. Функциональная организация нейронных механизмов мозга. Л. Медицина. 1979.224 с.

59. Козлов М.К. Построение профиля плотности многомерного распределения как реализация кластерного подхода к задаче классификации ЭЭГ //Журнал высшей нервной деятельности. Т.44. №1. 1994. С.175-178.

60. Кочетков А.В., Федин П.А., Бай Л.Я., Скоморохов А.А. Значение ЭЭГ-мониторинга в сложных клинических случаях в процессе нейрореабилитации. 1-й Международный Конгресс по восстановительной медицине и реабилитации. (Москва, 20-21 сентября 2004)

61. Кратин Ю.Г., Гусельников В.Н. Техника и методики электроэнцефалографии. Л. Наука. 1971.318 с.

62. Кулаичев А. П. Компьютерный анализ ЭЭГ и ВП: проблемы и решения //Журн. Высш. Нерв, деятельности им. И. П. Павлова. 1995. Т.45. №3. С.599-607.

63. Кулаичев А.П. Компьютерная электрофизиология в клинической и исследовательской npaKTHKe.CONAN3.0. Для WINDOWS. Москва. АПО «Информатика и компьютеры». 1998.283 с.

64. Лакин Г.Ф. Биометрия. М. Высшая школа. 1990. 351 с.

65. Ливанов М.Н. Пространственно-временная организация потенциалов и системная деятельность головного мозга: избранные труды. М. Наука. 1989.400 с.

66. Логинова Н.Н. ЭЭГ и РЭГ исследования в дифференциальной диагностике форм сосудистых заболеваний головного мозга // Сборник трудов "Начальные формы сосудистых заболеваний нервной системы. Горький. Выпуск 82.1977. С. 103-106.

67. Логинова Н.Н., Литвинова Е.В., Лаптев А.В. К вопросу об автоматизированной обработке реограмм // Современные методы исследования неврологии и психиатрии. Т.1. Курск, 1977. 275 с.

68. Лоллина В.А., Науменко А.А., Соболев СМ. О факторах, определяющих формирование реографической кривой // Физиология человека. Т.13.№6. 1987. С. 1006-1009.

69. Марк Н. Нюер Количественный анализ и топографическое картирование ЭЭГ: методики, проблемы, клиническое применение // Успехи физиологических наук. Т. 23.№. 1992. С.20-39.

70. Мельников А.Х. Системные механизмы организации физиологических ритмов при адаптации. Автореф. дисс. Тула. 1997. 38 с.

71. Митюшева Г.К. Особенности нервной регуляции системной и мозговой гемодинамики у здоровых людей и больных нейро-циркуляторной дистонией при различных функциональных состояниях // Автореф. дисс. М.1992. 24 с.

72. Михайленко А.А., Одинак М.М., Вознюк И.А. Особенности церебральной гемодинамики у лиц с начальными проявлениями недостаточности кровоснабжения мозга // Неврологический вестник. 1997. Т.29. №3-4. С.39-42.

73. Москаленко Ю.Е. Реактивность мозговых сосудов: физиологические основы, информационная значимость, критерии оценки//Физиологический журнал СССР им. И.М. Сеченова. T.LXXII. №8.1986. С.1027-1037.

74. Москаленко Ю.Е., Вайнштейн Г.Б. Реоэнцефалография, биофизические основы. Информативность, границы применения // Физиология человека. Т.9. №5. 1983. С.707-722.

75. Мчедлишвили Г.И. Микроциркуляция крови. Общие закономерности регулирования и нарушений. JI. Наука. 1989.296 с.

76. Новикова.М., Карлов Б.В. Биофизические основы и современная техника реографии // Советская медицина. №12. 1970. С.23-29.

77. Нормальная физиология. Под. ред. Судакова К.В. М. Медицинское информационное агенство. 2000. 717 с.

78. Одинак М.М., Миайленко А.А., Иванов Ю.С., Семин Г.Ф. Сосудистые заболевания головного мозна. С-Пб, издательство «Гиппократ», 2003 г.

79. Омельченко В.П. Компьютерный анализ биопотенциалов мозга как основа оценки и фармакологической коррекции психопатологических состояний //Докт. дисс. 1990.430 с.

80. Омельченко В.П., Воронцов Б.И., Гришин А.Д. Критерии однородности спектральных характеристик ЭЭГ // Физиология человека. Т. 14. №1.1998. С.87-91.

81. Омельченко В.П., Матуа С.П., Гришин А.Д. Компьютерный анализ электрограмм мозга при действии некоторых психотропных средств // Фармакология и токсикология. №3. 1989. С.18-21.

82. Омельченко В.П., Ровда Н.Л. Характеристика функционального состояния больных с нарушениями мозгового кровообращения на основе показателей ЭЭГ и РЭГ //

83. Известия ТРТУ № 4, Таганрог, 2000 г. Тематический выпуск «Медицинские информационные системы», с. 92-95.

84. Омельченко В.П., Скоморохов А.А. Исследование реактивности количественных показателей ЭЭГ и РЭГ на провоцирующие функциональные пробы. Сборник научных докладов РГМУ (Ростов-на-Дону, апрель 2004)

85. Панков Д.Д. К вопросу о совершенствовании классификации сосудистых поражений головного мозга // Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Т.98. №8. 1998. С. 66.

86. Петелин Л.С, Шток В.Н., Жигалко В.К. Орто- и антиортостатические нагрузки при реографических исследованиях // Современные методы исследования неврологии и психиатрии. Т.1. Курск. 1977.С. 200.

87. Петри А. Сэбин К. Наглядная статистика в медицине. Перевод с английского. М.: Издательский дом ГЭОТАР-МЕД. 2003 г.

88. Поколюхина О.А. Электроэнцефалографическое исследование умственной деятельности человека в процессе решения задач // Автореф. дисс. Л. 1980. 24 с.

89. Покровский А.В., Кияшко В.А., «Ишемический инсульт можно предупредить». Русский медицинский журнал (РМЖ), раздел «Неврология и нейрохирургия». 2005.

90. Реография // БМЭ.- 3-е издание.- М., 1984.- Т. 29.- С. 188-191.

91. Реоэнцефалография // Там же.- С. 196-197.

92. Ронкин М.А., Иванов Л.Б. Реография в клинической практике. М. Научно-медицинская фирма МБН. 1997.230 с.

93. Ронкин М.А., Иванов Л.Б. Реография в клинической практике. М., 1997.- 403 С.

94. Ронкин М.А., Максименко И.М. Эпилепсия и сосудистый фактор // Труды II Восточно-европейской конференции «Эпилепсия и клиническая нейрофизиология». Гурзуф. 2000 г.)

95. Росин Ю.А., Сорокина М.Н. Компьютеризированная электроэнцефалография при острых инфекциях у детей // Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Т.99. №3. 1999. С. 33-36.

96. Руденко А.Е., Бекало СИ. Способ определения начальных проявлений недостаточности кровоснабжения мозга. Комитет РФ по патентам и товарным знакам. Патент РФ № 1618388. Б.И.№1. 1991. С.128.

97. Сандригайло Л.И. Вспомогательные методы диагностики в невропатологии и хирургии. Минск. 1986. 271с.

98. Сергиенко В.И., Бондарева И.Б. Математическая статистика в клинических исследованиях. М. Геотар. Медицина. 2000. 255 с.

99. Скоморохов А.А., Захаров С.М., Ронкин М.А., Максименко И.М. Комплексный подход в диагностике и реабилитации неврологических и сердечно-сосудистых заболеваний. Журнал «Биомедицинская радиоэлектроника» №1 2002

100. Скоморохов А.А., Захаров СМ., Ронкин М.А. Сопоставление некоторых инструментальных методов исследования сердечно-сосудистой системы // Биомедицинская радиоэлектроника. 2001. №5-6. С. 34-39.

101. Скоморохов А.А., Захаров СМ., Ронкин М.А., Максименко И.М. Электрофизиологические методы оценки показателей мозгового кровотока // Биомедицинская радиоэлектроника. 2001. №10. С. 3-10.

102. Скоморохов А.А., Луцев А.Н. Новые технологии совместного анализа нейрофизиологических показателей и показателей кровообращения. Вторая международная медицинская конференция «Высокие медицинские технологии XXI века». (Испания, 2003 г.).

103. Скоморохов А.А., Рогоза А.Н., Хеймец Г.И. Совокупный анализ показателей мозгового кровообращения и электрической активности мозга. Перваямеждународная медицинская конференция «Высокие медицинские технологии XXI века», (Испания, 2- 9 ноября 2002 г.).

104. Соколова И.В. Исследование и разработка методики автоматизированного диагностического анализа реоэнцефалограммы // Автореф. дисс. М. 1989.23 с.

105. Соколова И.В. Система автоматизированной диагностической оценки функционального состояния сосудов мозга по реоэнцефалограмме // Медицинская техника. №2.1986. С.9-13.

106. Соколова И.В., Яруллин Х.Х., Максименко Н.В., Ронкин М.А. Анализ структуры реоэнцефалограммы, как биосигнала пульсового кровенаполнения // Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Т.77. №3. 1977. С.1314-1321.

107. Соколова И.В., Яруллин Х.Х. Информативность метода двухкомпонентного анализа реограммы // Клиническая медицина. Т.61. №7.1983. С .94-102.

108. Стентон Гланц Медико-биологическая статистика. М. «Практика». 1999. 459с.

109. Суворов Н.Б., Гусева H.JI. Активационно-тормозные маркеры электроэнцефалограммы человека: межцентральные и межполушарные отношения // Архив психиатрии. 1997. 12-13. С.40-41.

110. Сумский Л.И., Куксова Н.С., Крылов В.В. Нейрофизиологические методы в диагностике нарушений головного кровообращения // Вестник практической неврологии. 1996. №2. С.10-12.

111. Трошин В.Д. Сосудистые заболевания нервной системы. Ранняя диагностика, лечение и профилактика. Руководство для врачей. 1992. 302 с.

112. Трошин В.Д., Шпрах В.В. Дисциркуляторная энцефалопатия: Факторы риска. Варианты клинического течения. Дифференциальное лечение. Профилактика. Иркутск. 1997; 144 // Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Т.99. №5.1999. С. 65.

113. Трошин В.Д., Густов А.В., Трошин О.В. Острые нарушения мозгового I кровообращения. Нижний Новгород. НГМА. 437 с.

114. Федин А. И. Компьютерная электроэнцефалография новая "философия" в клинической неврологии // Неврологический журнал. 1996. №1. С.7-12.

115. Фокин В.Ф., Пономарева Н.В. Интенсивность церебрального энергетического обмена: возможности его оценки электрофизиологическим методом // Вестник РАМН, 2001, №8, с. 38-43.

116. Фокин В.Ф., Пономарева Н.В. Оценка энергозатратных процессов головного мозга человека с помощью регистрации уровня постоянных потенциалов // Современное состояние неинвазивной диагностики в медицине. М., 1996. С. 68-72.

117. Фокин В.Ф., Пономарева Н.В. Способ оценки энергетического состояния головного мозга // Патент РФ. 1999. № 2135072

118. Фокин В.Ф., Пономарева Н.В. Энергетическая физиология мозга. М.: «Антидор», 2003 г, 288 с.

119. Хомская Е.Д. Мозг и активация. Изд-во Московского университета. 1972.318 с.

120. Хомская Е.Д. Нейропсихология. М. Изд-во Московского университета. 1987. 288с.

121. Чухрова В.А. Клиническая электроэнцефалография. М. Академия медицинских наук СССР. НИИ Неврологии. 1990.72с.

122. Шевченко Ю.Л., Михайленко А.А., Одинак М.М., Кузнецов А.Н. Топографическое картирование ЭЭГ в неврологической практике. СПб. 1996. 35с.

123. Шеховцев И.К. Электроэнцефалографические корреляты функционального состояния человека-оператора в условиях острой гипоксии // Автореф. дисс. МЛ 992. 20 с.

124. Шибалев A.J1. Состояние церебральной гемодинамики и биоэлектрической активности головного мозга в острейшем периоде нарушений мозгового кровообращения//дисс. к.м.н. 14.00.13. М.1997. 153с.

125. Шток В.Н., Ронкин М.А., Анзимиров В.Л. Дополнительные подходы к классификации типа и степени нарушений тонуса краниоцеребральных сосудов // Журнал неврологии и психиатрии им. С. С. Корсакова. 1996. Т.96. №1. С.79-82.

126. Эниня Г.И. Реография, как метод оценки мозгового кровообращения. Рига. Знания. 1973. 123 с.

127. Яруллин Х.Х. Клиническая реоэнцефалография. М. Медицина.1983.271с.

128. Яхно Н.Н., Лаврентьева М.А. Клинико-гемодинамические особенности атеросклеротической дисциркуляторной энцефалопатии // Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Т.94. № 1. 1994. С.3-5.

129. Basar Е., Schurmann М., Basar-Eroglu С, Karakas S. Alpha oscillations in brain functioning: an integrative theory // International Journal of Psychophysiology. V.26. № 1-3.1997. P.5-29.

130. Blum D.E. Computer-based electroencephalography: technical basics, basis for I new applications, and potential pitfalls // Electroencephalography & Clinical Neurophysiology. V.106. №2, 1998. P.I 18-126.

131. Brenner R.P., Ulrich R.F., Reynolds C.F. EEG spectral findings in healthy, elderly men and women—sex differences // Electroencephalography & Clinical Neurophysiology. V.94. №1. 1995. P. 1-5.

132. Christ F. Methods of microcirculatory monitoring (laser Doppler flowmetry, photoplethysmography and computer-assisted venous occlusion plethysmography) // Anasthesiologie, Intensivmedizin, Notfallmedizin, Schmerztherapie. V.31. №1.1996. P.37-43.

133. Doppelmayr M., Klimesch W., Pachinger Т., Ripper B. Individual differences in brain dynamics: important implications for the calculation of event-related band power // Biological Cybernetics. V.79.№1. 1998. P.49-57.

134. Drozdz W Rybakowski J. Quantitative and topographical analysis of EEG: its application in some psychiatric disorders // Psychiatria Polska. V.29. №6. 1995. P.827-838.

135. Dunki R.M., Schmid G.B., Scheidegger P., Stassen H.H., Bomben G., Propping P. Reliable computer-assisted classification of the EEG: EEG variants in index cases and their first degree // American Journal of Medical Genetics. V.67. №1. 1996. P. 1-8.

136. Fernandez Т., Harmony Т., Rodriguez M., Bernal J., Silva J., Marosi E., Reyes A. Quantitative EEG during taks that reflect the different components of mental calculus // Electroencephalogr. and Clinical Neurophysiol. V.87. №2. 1993. P.50.

137. Florian Gemot, Pfurtschellor Gert Dynamic spectral analysis of event-related EEG data // Electroencephalogr. and Clinical Neurophysiol. V.95. №5. 1995. P.393-396.

138. Fujita N., Ueda Т., Yamanaka Т., Inui H., Minami Y., Miyahara H., Matsunaga T. Clinicalapplicationof ultrasonicblood rheographyforvertigo// ActaOto-Laryngologica -Supplemeent. V.520. Pt 1. 1995. P. 148-152.

139. Gevins A.S., Schaffer R.E. A critical review of electroencephalographic (EEG) correlates of higher cortical mnction//CriticaI Review in Bioengineering. №.10. 1980. P.l13-164.

140. Ghanem Qais Enhancement of rolandic Mu rhythm by intermittent photic stimulation // Amer. J. EEG Technol. V.33. №3. 1993. P.174-179.

141. Gretzer I., Inaco J., Olsson A. The Computerized evaluation of the peripheral blood flow during maximal vasodilatation in humans using venous occlusion plethysmography. V.15. №2. 1995. P. 131-141.

142. Hayashi R., Hanyu N., Yanagisawa.N. Alpha-pattern coma in primary brainstem hemorrhage; clinical, electrophysiologic, and cerebral blood flow studies activity during slow wave sleep in humans // Internal Medicine. V.35. №11. 1996. P. 905-908.

143. Hinrichs H., Feistner H., Awiszus F., Ferber G., Heinze H.J. Use of automatic, computer-assisted EEG analysis in clinical practice // Fortschritte der Neurologie-Psychiatrie. V.65. №8. 1997. P.354-360.

144. Hoffman W.E., Charbel F.T., Edelman G., Albrecht R.F., Ausman J.I. Nitrous oxide added to isoflurane increases brain artery blood flow and low frequency brain electrical activity // Journal of Neurosurgical Anesthesiology. V.7. №2. 1995. P.82-88.

145. Hofle N. Paus Т., Reutens D., Fiset P., Gotman J., Evans A.C., Jones B.E. Regional cerebral blood flow changes as a function of delta and spindle // Journal of Neuroscience. V. 17. №12. 1997 P.4800-4808.

146. Hofman W.G., Spreng M.P. Unsupervised classification of EEG from subdural seirure recordings // Brain. Topogr. 1997. V.10. №2. P. 121-132.

147. Holzer W., Polzer K., Marko A. Rheocardiographie (Ein Verfahren der Kreislaufforchung unf Kreislaufdiagnostik). // Wien, 1945.

148. Hushes J.R. Basic EEG: Distinctive EEG patterns // Clinical Electroencephalogr. V.27. №2. 1996. P. 102.

149. Inoue K., Kumamaru K., Matsuoka S. Computer analysis of electroencephalogram // Nippon Rinsho Japanese Journal of Clinical Medicine. V.56. №2.1998. P.504-509.

150. Inouye Т., Shinosaki K., Toi S., Matsumoto Y., Hosaka N. Potential flow of alpha activity in the human electroencephalogram // Neuroscience Letters. V.I87. №1. 1995.P.29-32.

151. Jansen B.H. Nonlinear dynamics and quantitative EEG analysis // Electroencephalography and Clinical Neurophysiology Supplement. V.45. 1996. P.39-56.

152. Jansen B.H., Hasman A., Lenten R. Piece-wise analysis of EEG using AR-modeling and clastering//Comput. Biomed. Res. №.14. 1981. P.168-178.

153. Jenkner F.L. Rheoencephalography. A method of the continuous registration of cerebrovascular changes. Springfield: Thomas, 1962.- 81 P.

154. Johannisson Т., Nilsson H. The alpha rhythm in the electroencephalogram: a theory based on a neurophysiological model // Med. Hypotheses. V.46. №6. 1996. P.557-561.

155. Jonkman E.J. The role of the electroencephalogram in the diagnosis of dementia of the Alzhamer type: an attempt at technology assessment // Source Neurophysiologie Clinique. V.26. №2. 1997. P. 211-219.

156. Juhasz C, Kamondi A., Szirmai I. Spectral EEG analysis following hemispheric stroke: evidences of transhemispheric diaschisis // Acta Neurologica Scandinavica. V.96. №6. 1997. P.397-400.

157. Kamondi A., Acsady L., Wang X.J., Buzsaki G. Theta oscillations in somata and dendrites of hippocampal pyramidal cells in vivo: activity-dependent phase-precession of action potentials // Hippocampus. V.8. №3. 1998. P.244-261. <

158. Klimesch W., Doppelmayr M., Pachinger Т., Ripper B. Brain oscillations an human memory: EEG correlates in the upper alpha and theta band // Neuroscience Letters. № 12. 1997. P.9-12.

159. Klingelhofer J., Hajak G., Matzander G., Schulz-Varszegi M., Sander D., Ruther E., Conrad B. Dynamics of cerebral blood flow velocities during normal human sleep // SourceClinical Neurology & Neurosurgery. V.97. №2. 1995. P.142-148.

160. Ktonas PY. Computer-based recognition of EEG patterns // Electroencephalography & Clinical Neurophysiology Supplement. №.45. 1996. P.23-35.

161. Kubicek W., Karnegis J., Patterson R. et al. Development and evolution of an impedance cardiac output system. // Aerospace Med., 1966, v. 37, p. 1208-1212.

162. Kunert W. Ergenbise eines Simposions uber die Schadelrheographie // Electromedizin, 1961.- Bd. 8, H 2.- S. 62-64.

163. Kunert W. Rheographische Messungen im Vertebralis-Stromgebiet // Nervenaryf, 1961.-Bd. 32, H 1.- S. 34-38.

164. Lopes da Silva F. Neural mechanisms underlying waves: from neural membranes to networks//EEG and CIm.Neuroph.№.79. 1991. P.81.

165. Muller M.M., Junghofer M., Elbert "Ю, Rochstroh B. Visually induced gamma-band responses to coherent and incoherent motion: a replication study // Neuroreport. V.8.№11. 1997. P. 2575.

166. Passero S., Rocchi R., Vatti G., Burgalassi L., Battistini N. Quantitative EEG mapping, regional cerebral blood flow, and neuropsychological function in Alzheimer's disease // Dementia. V.6. №3. 1995. P.148-156.

167. Pedemonte M., Barrenechea C, Nunez A., Gambini J.P., Garcia-Austt E. Membrane and circuit properties of lateral septum neurons: relationships with hippocampal rhythms // Brain Research. V.800. № 1. 1998. P. 145-153.

168. Polzer K., Schuhfried F. Bruswandrheo-kardiographie // Cardiologia, 1950.- Vol. 16, № 1-2.-P. 1-36.

169. Polzer K., Schuhfried F. Development and technic of rheography // Wien. med. Wschr., 1962.-Bd. 112, H. 7.-P. 153-155.

170. Pracka D., Pracki T. Spectral analysis in cyclic changes of human sleep evaluation // Acta Neurobiologiae Experimentalis. V.56. №1. 1996. P.255-258.

171. Pulvermuer F., Birbaumer N., Lutzenberger W., Mohr B. High-frequency brain activity: its possible role in attention, perception and lanquage processing // Prog. Neurobiol. V.52. 1997. №5. P.427.

172. Rodin E.A., Rodin M.J. Dipole sources of the human alpha rhythm // Brain Topography. V.7. №3. 1995. P.201-208.

173. Rodriquaz E., Geoge N., Lachaux J.-Ph., Mar-tinerie J., Renault В., Varela F.J. Perception's shadow: long-distance synchronization of human brain activity // Nature. V.397. 1998. №6718. P.430-433.

174. Sadato N., Nakamura S., Oohashi Т., Nishina E., Fuwamoto Y., Waki A., Yonekura Y. Neural networks for generation and suppression of alpha rhythm: a PET study//Neuroreport. V.9. №5. 1998. P.893-897.

175. Satherley B.L., Jones R.D., Bones P J. EEG spectral topography in neurology: I. A review of techniques // Australasian Physical & Engineering Sciences in Medicine. V.19.№3. 1996. P.172-182.

176. Seitz R.J., Huang Y. Knorr U. Large-scale plasticity of the human motor cortex // neuroreport. 1995. V.6. P. 742-744.

177. Shih J.J., Thompson S.W. Lambda waves: incidence and relationship to photic driving // Brain Topography. V.10. №4, 1998. P.265-272.

178. Singer W. Synchronization of cortical activity and its putative role in .information processing and learaing // Annu. Rev. Physiol. №.55. 1993. P.349-374.

179. Uzea C.E. Understanding computerized EEG monitoring in the intensive care unit // Journal of Neuroscience Nursing. V.27. №5. 1995. P.292-297.

180. Vogt F., Klimesch W., Doppelmayr M. High-frequency components in the alpha band and memory performance // Journal of Clinical Neurophysiology. V.I5. № 2. 1998.P.167-172.

181. Williamson S.J., Kaufman L., Lu Z.L., Wang J.Z., Karron D. Study of human occipital alpha rhythm: the alphon hypothesis and alpha suppression // International Journal of Psychophysiology. V.26. №1-3. 1997. P.63-76.

182. Yamada T. The objective and perspective of recording electrical activity from le central nervous system // Rinsho Shinkeigaku Clinical Neurology. V.35. №12. 995. P.1323-1331.

183. Yu Q., Rayport M., Farison J.B., Dennis M.J., Choi Y.S. Computer analysis of human depth EEG in different sleep stages // Biomedical Sciences Instrumentation, f.33. 1997. P.184-190.1. Акт о внедрении

184. Акт выдан для представления в диссертационный совет К 212.271.01 при Тульском государственном университете и не является основанием для взаимных финансовых претензий.