Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему

Некоторые закономерности динамики спектральных паттернов ЭЭГ человека в процессе мнестической деятельности

ВАК РФ 03.00.13, Физиология

Автореферат диссертации по теме "Некоторые закономерности динамики спектральных паттернов ЭЭГ человека в процессе мнестической деятельности"

' МОСКОВСКИМ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. М.В. Ломоносова 2 Биологический факультет

На правах рукописи УДК: 612.821+612.822.3.087

ФИНГЕЛЬКУРЦ Александр Александрович

НЕКОТОРЫЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ДИНАМИКИ СПЕКТРАЛЬНЫХ ПАТТЕРНОВ ЭЭГ ЧЕЛОВЕКА В ПРОЦЕССЕ МНЕСТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Специальность 03.00.13 - физиология человека и животных

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук

Москва 1998

Работа выполнена на кафедре физиологии человека и животных биологического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова.

Научный руководитель:

кандидат биологических наук А.Я. Каплан

Официальные оппоненты:

доктор биологических наук А.Ф. Изнак кандидат биологических наук И.А. Шестова

Ведущее учреждение:

Институт Биофизики г. Пущино-на-Оке

Специализированного совета Д.053.05.35 при Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова по адресу: 119899, г. Москва, Воробьевы горы, биологический факультет МГУ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке биологического факультета МГУ.

Автореферат разослан 22 октября 1998 г.

Зашита состоится 23 ноября 1998 г. в /Ь на заседании

Ученный секретарь Специализированного совета кандидат биологических наук

Б.А. Умарова

Актуальность проблемы.

Несмотря на выдающиеся достижения последнего времени в области теоретической и экспериментальной разработки методологии наблюдения деятельности мозга человека, такие как позитронно-эмиссионная томография, магнитно-резонансный имаджинг, термография и др., электроэнцефалография и по настоящее время остается гораздо более динамичным и более практичным по оперативности обследования и материальным затратам методом неповреждающего мониторинга функционального состояния мозга человека [Posner, Raichle, 1994]. Таким образом, электрическая активность мозга является в настоящее время чуть ли не единственным параметром, позволяющим объективизировать быстропротекающие информационные мозговые процессы у человека.

В первых же работах с регистрацией ЭЭГ у человека [Adrian et al., 1934, 1935], весьма подвижная динамика альфа-веретен, подсказала исследователям «полифоническую метафору» электрической активности мозга, где «включение» или «выключение» каждого ритма являлся «отзвуком» операциональной работы определенных морфо-функциональных систем [Nunez, 1995]. В настоящее время существует значительный пласт литературы, в которой приводятся экспериментальные данные о раздельной или диссоциативной динамике ритмов ЭЭГ при выполнении тех или иных когнитивных актов [см., например, Klimesch 1994; Каплан и др., 1997 и др.].

«Полифоническая метафора» ЭЭГ с самого начала стала основным концептуальным инструментом для анализа функциональной архитектоники электрических колебаний, регистрируемых фокальными электродами с кожной поверхности головы у человека [Nunez, 1995]. Четко различимые даже при визуальном анализе ЭЭГ-феномены синхронизации и десинхронизации, на первый взгляд ограниченные полосой «основного» ритма мозга или альфа-ритма, укрепили первых исследователей в мысли о функциональной специфичности различных частотных полос ЭЭГ.

В дальнейшем в многочисленных исследованиях было показано, что в специфических спектральных паттернах ЭЭГ могут отражаются не только такие глобальные состояния человека как сон и бодрствование или неврологические патологии типа болезни Альцгеймера, сенильной деменции, паркинсонизма [Dierks, 1991; Iznak et al., 1992; Neufeld, 1992; Стрелец, 1997], но и достаточно тонкие сдвиги функционального состояния мозга, связанные с решением когнитивных задач [Иваницкий и др., 1984; Gevins, Cutillo, 1993; Fernandez et al., 1995] или с действием нейротропных лекарственных препаратов [Herrmann 1982а; Itill et al., 1986; Versavel 1995].

Создавалось впечатление, что отдельные диапазоны частотного спектра ЭЭГ достаточно независимо откликаются на перестройки внутримозговых процессов. Анализ факторной структуры ЭЭГ действительно показал существование ортогональных частотных пакетов, правда, по-разному группирующихся при различных функциональных нагрузках [Herrmann, 1982а; Lorig, 1994].

Имеющаяся в настоящее время совокупность данных позволяет полагать, что при удачном выборе частотных диапазонов спектра ЭЭГ последние могут служить маркерами активации достаточно определенных морфо-функциональных мозговых систем. Так в исследованиях Klimesh et al., [1994, 1996] например, убедительно показана связь тета-ритмики с процессами

активации преимущественно таламо-кортикальных процессов так называемой эпизодической памяти и быстрой альфа-ритмики - с процессами «перекачки» информации в долговременную память, охватывающих гиппокампальные структуры мозга. Диссоциативные свойства альфа- и бета-ритмики отмечены в работе [Ray et al., 1985], где первые рассматриваются как маркеры процессов внимания, а вторые - собственно когнитивных и эмоциональных процессов. Наконец, во многих исследованиях отмечена функциональная гетерогенность субдиапазонов, например, альфа-ритмики. Показана, во-первых, различная динамика высокочастотной и низкочастотной компонент альфа-активности, а во-вторых, - их привязка соответственно к мотивационно эмоциональным процессам и к механизмам собственно обработки сигналов [Krause, 1995]

Таким образом, ЭЭГ-активность представляет собой высоко композитный сигнал, «препарирование» которого до сущностных компонент требует применения достаточно сложных методов математического анализа [Nunez, 1995].

Таким методом может быть спектральное разложение, которое является одним из наиболее информативных способов компактного представления микродинамики или вариативности ЭЭГ-сигнала [Dumermuth and Molinari, 1987]. В параметрах однократного спектра ЭЭГ отражаются особенности совокупной динамики десятков и сотен тысяч нейронов данной корковой области в локальный период времени.

Однако, применение классического спектрального анализа, базирующегося на сильно усредненных спектральных оценках ЭЭГ как в частотной области, так и в пределах временных интервалов часто приводит к существенно затрубленным данным. Рассматривая ЭЭГ как кусочно-стационарный сигнал [Каплан 1998], можно было бы вместо усредненных спектров на том же интервале оценивания получить целый набор различных типов «элементарных» спектров, соответственно числу имеющихся в записи квази-стационарных участков. В таком случае особенности долевого участия различных типов спектров в формировании текущей ЭЭГ могли бы стать более чувствительными характеристиами микроструктурной организации ЭЭГ, чем усредненные спектры.

Здесь возникает проблема распознавания паттернов ЭЭГ, т.е. типизации ее элементарных квази-стационарных сегментов. Таким образом, после классификации целый фрагмент записи ЭЭГ будет характеризоваться уже не усредненным спектром, а так называемым классификационным профилем (КП) [Jansen et al., 1981; Barlow, 1985] - гистограммой относительной представленности каждого класса спектральных паттернов (СП).

Особый интерес представляет оценивание пространственной организации корковой ЭЭГ как один из наиболее перспективных подходов к изучению интегративной деятельности мозга человека.

В этой связи возникла идея совместить преимущества временного и частотного подходов к анализу сегментного построения коркового биопотенциального поля на основе кратковременных спектральных описаний локальных ЭЭГ.

Предполагается, что в динамике пространственной мозаики различных типов спектральных паттернов (СП) корковой ЭЭГ можно будет выделить периоды более или менее генерализованной стабилизации. Таким образом, анализ топографической вариативности СП позволил бы отслеживать эпизоды

формирования устойчивых межкорковых коопераций вне зависимости от наличия частных корреляционных или когерентных отношений между локальными ЭЭГ.

Цепь работы: исследование микроструктурной организации спектральных перестроек в ЭЭГ человека на фоне мнестической деятельности.

Основные задачи исследования:

1. Исследовать динамические и топографические характеристики узкополосных спектров ЭЭГ человека при выполнении задания на активное воспроизведение и последующее кратковременное удержание в памяти невербализуемых зрительных образов.

2. Разработать методологию (алгоритмы и програмное обеспечение) адаптивной классификации спектральных паттернов ЭЭГ, для целей диагностики функциональных состояний мозга.

3. Исследовать динамику спектральных паттернов мультиканальной ЭЭГ человека в процессе регламентированной мнестической деятельности.

4. Исследовать пространственную организацию спектральных паттернов ЭЭГ человека в процессе регламентированной мнестической деятельности.

Научная новизна исследования.

В ходе диссертационного исследования были разработаны два принципиально новых подхода к изучению микроструктруной организации ЭЭГ: вероятностное оценивание изменений узкополосных спектров ЭЭГ и анализ пространственно-временной структурированности ЭЭГ человека, основанный на применении адаптивной классификации спектральных паттернов ЭЭГ-сигнала.

' Экспериметальная разработка проблемы позволила получить не известные ранее данные о том, что наборы типов спектральных паттернов ЭЭГ и представленность каждого из таких паттернов в реальной записи ЭЭГ специфическим образом зависит от характера и продуктивности мнестической деятельности человека, а так же - от базовых индивидуальных особенностей ЭЭГ испытуемых. Пространственные сочетания спектральных паттернов ЭЭГ и их динамические характеристики специфичны в отношении характера когнитивной деятельности испытуемых. При этом наиболее интенсивная модификация спектральных паттернов характерна для состояний активного запоминания матричного образа.

Теоретическое и практическое значение работы. Результаты исследования позволяют существенно расширить представления о пространственно-временной структурированности ЭЭГ-сигнала. Методические и методологические разработки, выполненные в рамках данной работы, обогащают арсенал средств изучения активности мозга. На их основе возможно создание принципиально новых методик диагностики функционального состояния мозга и нарушений его деятельности.

Апробация работы. Результаты работы были доложены и обсуждались на 4-ом Всемирном конгрессе Международной организации исследования мозга (ШКО; Киото, Япония, июль 1995), на 1-ой конференции «Практическая

психология на рубеже XXI века» (Москва, 24 февраля, 1998), на Европейском нейрофизиологическом форуме (Германия, Берлин, 27 июня - 1 июля, 1998), на 9-ом Всемирном конгрессе психофизиологии (Италия, Сицилия, Таормина 1419 сентября, 1998), на заседении кафедры физиологии человека и животных биологического факультета МГУ (сентябрь 1998), на семинаре Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН (19 октября, 1998).

Публикации. Результаты исследования изложены в 10 публикациях.

Объем и структура работы. Текст диссертационной работы изложен на 179 страницах (без учета оглавления, встроенных в текст таблиц и рисунков, списка литературы, благодарностей и приложения). Диссертация состоит из введения, обзора литературы, описания применяемых методов, изложения результатов собственных исследований и их обсуждения, общего обсуждения, выводов и списка цитированной литературы, а также имеет приложение. Работа иллюстрирована 43 рисунками и 30 таблицами. Список литературы включает З^Ъ источник^, из них ДУна иностранных языках.

МЕТОДЫ

Испытуемые. В исследовании добровольно приняли участие 18 практически здоровых испытуемых мужского пола в возрате 18-25 лет н 21 пациент (11-жешцин и 10 - мужчи, в возрасте 17-62 года) с разными мозговыми дисфункциями. Все испытуемые не позднее чем за день до обследования проходили предварительный инструктаж и адаптацию к экспериментальной камере, в которой должна была проводиться регистрация ЭЭГ.

Регистраиия ЭЭГ. ЭЭГ записывалась монополярно в 8 стандартных отведениях для здоровых испытуемых: 01, 02, РЗ, Р4, СЗ, С4, РЗ и И4; и в 16 стандартных отведениях для пациентов: 01, 02, РЗ, Р4, СЗ, С4, Сг, ТЗ, Т4, БЗ, Р4, и Р8. Отведение потенциалов осуществлялось относительно

объединенных ушных электродов. Усиление и полосовая фильтрация (0.5-30Гц) призводились с помощью элекгроэнцефалографа фирмы МЕБ1С011. Далее биопотенциалы оцифровывались с частотой 128 в сек. посредством 12-ти разрядного АЦП.

Регистрация ЭЭГ осуществлялась в дневное время в слабо освещенной экранированной камере с частичной звукоизоляцией. ЭЭГ у пациентов и здоровых испытуемых регистрировалась в условиях спокойного бодрствования при закрытых и открытых глазах и при когнитивных нагрузках.

Базовое тестирование здоровых испытуемых

В качестве стимульного материала при когнитивных нагрузках, предъявляемого испытуемым для запоминания, применялись невербализуемые матричные композиции, составленные из 9-ти квадратных элементов (1.5 х 1.5 см) матричного экрана размером 6x6 элементов, расположенного на расстоянии 60-70 см от глаз испытуемого. Всего испытуемому предъявлялось 12 матричных картин. Между этими опытными тестами случайным образом размещались 4 контрольных тестирования, при которых матричные композиции не предъявлялись, но запись ЭЭГ производилась. При этом испытуемый был уверен, что подсветка экрана обязательно далжна состояться.

Таким образом, тестировались кратковременные (по 20 с) этапы мнестической деятельности: состояния ожидания, запоминания актуального и сохранения перцептуального зрительного матричного образа.

Дополнительное тестрирование 1

На отдельной группе испытуемых из 5 человек, не имевших опыта работы с запоминанием матричных композиций, проводилось тестирование согласно базовому регламенту, но задачей испытуемого было НЕ ЗАПОМИНАТЬ матричный образ, а внимательно следить в течение 20 сек экспозиции за перепадами яркости подстветки матричных эементов с последующим через 20 сек после выключения подсветки отчетом о количестве случаев перепада освещенности экрана. При этом на самом деле интенсивность подсветки всегда оставалась постоянной.

Дополнительное тестрирование II

В группе из 5 человек проводилось тестирование согласно базовому регламенту, но с инструкцией НЕ ЗАПОМИНАТЬ композицию, а просто смотреть на нее не закрывая глаза и не отводя взор от экрана без необходимости какого-либо отчета по завершении тестирования.

Анализ ЭЭГ. Анализировалиь записи, не содержащие выраженных артефактов (всего 800 записей). Для клинической группы все записи ЭЭГ подверглись редактированию, которое заключалось в максимально возможном удалении из ЭЭГ-записей всех фазических патологических признаков (пароксизмальная активность, спайки, пик-волны и фокусы патологической активности). Предполагалось, что патологический процесс отражается на уровне ЭЭГ не только фазическими перестройками, но и тоническими изменениями ее микроструктурной организации.

Контролировался частотный диапазон ЭЭГ в пределах от 1 до 30Гц. с дискретностью в 0.5Гц.

Узкополосный спектральный анализ ЭЭГ был построен следующим образом. Скользящий (с шагом 50 отсчетов) спектральный анализ ЭЭГ выполнялся для перекрывающихся эпох длительностью 2 с на базе алгоритма БПФ с применением окна Ханнинга. Таким образом, для трех последовательных 20 сек фрагментов минутной записи ЭЭГ вычислялось по 50 однократных спектров мощности с дискретностью 0.5Гц.

Построение вероятностных спектральных паттернов ЭЭГ.

После логарифмической нормализации однократных спектров мощности производилось усреднение оценок каждой ¡-той полосы М1®, М2(Ц и М30) в пределах трех 20-ти секундных фрагментов каждой записи ЭЭГ с последующим вычислением разностных спектров [Татас1ега е1 а1, 1993] и оцениванием достоверности разностей М2(1)-М1(0; М3(0-М1(5) и М3(1)-М2(0 по (-критерию Стьюдента. Различия средних принимались значимыми при р < 0.05.

При накоплении данных по многократным записям ЭЭГ у одного испытуемого и по группе испытуемых в целом вычислялялся вероятностный паттерн разностных спектров (ВПРС): относительное число случаев значимых спектральных различий ЭЭГ тестируемых функциональных состояний по каждой ¡-той полосе частотного спектра ЭЭГ в процентах от общего количества тестирований.

Этапы адаптивной классификации спектральных паттернов ЭЭГ

Основная идея классификации спектральных паттернов ЭЭГ заключалась в создании эталонного набора СП, покрывающего разнообразие

основной массы реальных СП нормативной ЭЭГ, с последующим его использованием для вычисления матрицы корреляционных коэффициентов (КК) по Спирмену между эталонными СП и реальными СП тестируемых фрагментов ЭЭГ. Каждому из реальных СП присваивался номер того эталонного СП, в паре с которым достигался максимальный КК, превышающий некоторый порог. Если указанный порог не достигался, то соответствующий реальный СП относился к категории неклассифицированных СП и получал номер «О». Таким образом, каждый из сегментов тестируемой записи ЭЭГ получал классификационный номер соответствующий номеру наиболее сходного с ним эталонного СП, а весь фрагмент ЭЭГ в целом характеризовался далее классификационным профилем (КП)

В настоящей работе процедура классификации СП была существенным образом модифицирована созданием набора актуальных СП.

Для создания набора актуальных СП на основе КК, полученных на первом этапе вычислений, производилась сортировка реальных СП: к соответствующим эталонным классам относились все реальные СП, для которых КК были равны или превышали значение 0.71. Согласно этому алгоритму одни и те же реальные СП могли одновременно включаться в разные эталонные классы, создавая в каждом из них уникальную палитру спектрального разнообразия сегментов конкретной ЭЭГ, ограниченного признаками формирующего данный класс эталонного СП. Затем в рамках каждого класса производилось усреднение попавших в него реальных СП, в результате чего заново реконструировались эталонные спектры, но уже с учетом особенностей спектральных описаний конкретной записи ЭЭГ. Тем самым производилась «актуализация» исходных эталонных СП, превращение их в так называемые актуальные СП.

Таким образом, на основе единого эталонного набора СП для каждой данной ЭЭГ-записи порождался адаптированный именно к этой записи новый набор спектров, названных актуальными СП. Каждый такой актуальный СП был похож на своего эталонного «предшественника», но отличался от него в сторону большего сходства с реальными СП данной конкретной ЭЭГ. Именно этот набор актуальных СП использовался далее для завершающей процедуры классификации реальных СП. Предполагалось, что в силу своей адаптированное™ или специфической «настроенности» к тестируемой ЭЭГ набор актуальных СП позволит более полно классифицировать реальные СП.

Топографическая вариатгюность спектральных паттернов ЭЭГ

Оценивание параметров топографической вариативности спектральных паттернов ЭЭГ выполнялось в два этапа. На первом этапе осуществлялась адаптивная классификация последовательных однократных спектров ЭЭГ по каждому из отведений, относительно универсального набора из 32-х эталонных СП.

На втором этапе для каждой данной эпохи анализа совокупность из 8-ми/16-ти классифицированных по каждому отведению СП представлялась как 8-ми/16-ти мерный вектор - СП-вектор. Компоненты этого СП-вектора могли принимать значения от 0 до 32, согласно классификационному номеру из эталонного набора СП (0 - неклассифицированный однократный спектр).

Таким образом, каждая минутная запись многоканальной ЭЭГ «сжималась» до матрицы из 149-ти СП-векторов по числу элементарных эпох анализа ЭЭГ-сигнала. Степень рассогласования любых двух векторов из этой матрицы

оценивалась в баллах по числу компонент (от 0 до 8/16), по которым эти вектора различались. Особый интерес при этом представляло сравнение последовательных векторов. Пиковые значения оценки рассогласования этих векторов могли свидетельствовать о моментах значительной трансформации пространственной организации спектральных описаний локальных ЭЭГ и, наоборот, - низкие оценки рассогласования для серии последовательных СП-векторов отражали бы периоды относительной стабилизации карты межкорковых соотношений спектральных паттернов ЭЭГ. Методы и средства статистического анализа экспериментальных данных.

Использовали компьютеризированный анализ динамики показателей биоэлектрической активности головного мозга при помощи следующих программ: 1) программа «SIM» - осуществляет процедуру быстрого Фурье преобразования ЭЭГ для вычисления перекрывающихся (с шагом 50 отсчетов) кратковременных (2-секунды) спектров мощности ЭЭГ; 2) программа «STEEG11» - предназначена для узкополосного спектрального анализа ЭЭГ; 3) программа «STUSTAT» - предназначена для итогового статистического сравнения сегментов мультиканальной ЭЭГ и графического представления данных; 4) программа «SCAN-М» - предназначена для адаптивной сортировки и классификации спектральных паттернов реальных ЭЭГ-записей; 5) программа «SPATA» - предназначена для итогового статистического анализа и визуализации распределения и динамики временной стабилизации спектральных паттернов локальных ЭЭГ; 6) программа «VECSPE» предназначена для статистического анализа СП-векторов и построение СП-карт.

Дополнительный статистический анализ данных осуществляли с применением пакета прикладной статистики «STADIA». Для выявления достоверных изменений, в зависимости от характера данных, применяли /критерий Стьюдента (парный /-критерий Стьюдента), парный критерий Вилкоксона, критерий Фишера в рамках двухфакторного дисперсионного анализа ANOVA.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Общая характеристика динамики ЭЭГ в узкополосных частотных диапазонах в процессе тестовой мнестической деятельности

На рис. 1. представлены суммарные результаты оценивания спектральных сдвигов в ЭЭГ для затылочных отведений в опыте (А) с предявлением и запоминанием зрительной матричной картинки и в контроле (Б) без экспонирования образа. Итак, при выбранном уровне значимости р<0.05 в условиях опыта (А) в период запоминания матричной картинки (I) происходит широкополосное снижение мощности в диапазоне 8.5-23 Гц (в 65% тестирований), что соответствует а-р-активности и увеличение в диапазоне 37.5 Гц (в 40% тестирований), что соответствует ©-активности. Аналогичная, но несколько менее выраженная картина характерна и для периода сохранения матричного образа в кратковременной памяти (II). Тогда как в контроле (Б) подобных изменений, превышающих 20% стохастический уровень не наблюдалось.

В то же время было отмечено отсутствие какой-либо межполушарной асимметрии в ЭЭГ-эффектах. Тогда как эти эффекты в значительной мере трансформировались в сагиттальном направлении от затылка, где они наиболее выражены к лобным областям.

I II III

02

О!

02

О!

Рис. 1. Вероятностные паттерны узкополосных разностных спектров ЭЭГ затылочных отведений у человека при уровне значимости р<0.05 спектральных различий по ^критерию Стьюдента между последовательными этапами мнестичесхой деятельности: «ожидания» (М1), «запоминания» (М2) и «сохранения» (МЗ) с экспонированием (Опыт - А) и без экспонирования (контроль - Б) зрительной матричной композиции. По вертикали - относительная частота (в%) случаев статистически значимого изменения каждой ¡-той спектральной полосы ЭЭГ спектра в парах сравнения: I - М2(0-М1(|); II - М3©-М](0 и III - М3(0-М2®, где МпО) - средняя спектральная мощность в ¡-той полосе ЭЭГ п-го этапа мнестичесхой деятельности. По горизонтали: спектральные полосы с дискретностью 0.5Гц от 1.5 до 30Гц.

А

Б

Была проведена отдельная серия опытов с предъявлением испытуемым тех же матричных образов, но с заданием НЕ на запоминание, а на обнаружение перепадов яркости в период экспонирования. Эта задача требовала от испытуемых значительной мобилизации ресурсов внимания, т.к. на самом деле никаких перепадов яркости не существовало. Было проказано, что выполнение предложенной задачи на «внимание без запоминания» также приводило к снижению а-Р-активности в широкой полосе спектра от 8 до 20Гц, но в значительно меньшем проценте испытаний (в 40% испытаний).

Предъявление другой задачи на пассивное рассматривание матричных картинок - задача «без внимания и без запоминания» тоже приводило к снижению спектральной мощности в широкой полосе 7-20 Гц.

Однако, ©-активность в обеих задачах не превышала стахостический фон (±20%).

Основным итогом выполненного анализа являются данные о широкополосной перестройке активности ЭЭГ в а- и в-диапазонах при когнитивных нагрузках с запоминанием-воспроизведением невербализуемых

зрительных образов. В отличие от предыдущих исследований эти данные были получены в методике узкополосного спектрального анализа, что снимает вопросы о возможных разнонаправленных изменениях ЭЭГ в пределах локальных частотных диапазонов.

Несмотря на известную полиморфность спектра ЭЭГ в а-диапазоне [Lopes da Silva et al., 1973; Lorig, Swartz, 1989] и различную функциональную лабильность a-полосы в связи с ритмическими стимульными нагрузками [Бондарь, 1988; Федотчев, Бондарь, 1992], со снижением продуктивности процессов памяти с возрастом [Saletu, Grunberger, 1985; Klimesch et al., 1990], при болезни Альцгеймера [Iznak et al, 1992] и др., целостная когнитивная деятельность испытуемого в регламенте настоящего исследования приводит в большинстве случаев к уменьшению ЭЭГ-активности в широком диапазоне частот от 8.5 до 22 Гц. Единственное, что могло бы указывать на некоторую «привязку» этого процесса к узкому частотному диапазону, это его наиболее вероятное проявление в диапазоне 10-11 Гц. Однако этот феномен может быть в значительной степени связан с большей выраженностью a-активности именно в этом узком диапазоне частот, что обеспечивает больший динамический диапазон этой полосы и большее разрешение в задаче детекции значимых спектральных различий

Результаты выполнения задач на «внимание без запоминания» и «без внимания - без запоминания» свидетельствуют о том, что широкополосная десинхрокизация ЭЭГ действительно сопровождает выполнение когнитивных задач разного типа, но, по-видимому, отражает процессы мобилизации механизмов генерализованного внимания как неспецифического обеспечения собственно когнитивной деятельности.

Специфические компоненты когнитивной деятельности, например, оперативное запоминание и сохранение в памяти матричных образов, возможно, отражаются в увеличении ©-активности, отмечаемом в наших опытах в 45-55% испытаний.

Таким образом, в методике узкополосного спектрального анализа ЭЭГ у человека показано, что процессы запоминания актуальных матричных композиций и последующее кратковременное сохранение' их перцептуальных образов сопровождаются увеличением €>■ и снижением a-ß-активности в широкой полосе частот, соответственно: 3.5-7 Гц и 8.5-22 Гц. Обнаруженные спектральные сдвиги в ЭЭГ человека не имеют межполушарной асимметрии и не отличаются корковой региональной специфичностью, за исключением уменьшения выраженности этих сдвигов от затьшочных к лобным областям полушарий головного мозга.

Изменение условий тестирования в сторону снижения мнестической нагрузки без изменения напряженности прог\ессов внимания приводит к некоторому уменьшению выраженности ЭЭГ-эффектов.

Однако, спектральный анализ здесь базировался на усредненных спектральных оценках на 20 сек-х временных интервалах. Возможно, что это могло привести к маскировки тонких спектральных перестроек.

Так, оставалось неясным, насколько отмеченные спектральные перестройки характерны для всех элементарных сегментов анализируемых фрагментов ЭЭГ. Не происходит ли в рамках этих фрагментов более тонкая структурная перестройка с изменением вклада элементарных сегментов с тем или иным типом СП в суммарный спектр мощности?

Общая характеристика распределения спектральных паттернов локальных ЭЭГ

Сортировка и классификация реальных СП ЭЭГ здоровых испытуемых по описанному выше методу показала, что 90-96% реальных спектров успешно классифицируются независимо от типа ЭЭГ и/или вида выполняемой испытуемым деятельности. В то же время число неклассифиуированных спектров (НС) в клинической группе может достигать 70% в зависимости от типа патологии. Основную массу неклассифицированных спектров представляют полиритмические СП (спектры не имеющие четко выраженного главного пика) и «шумовые» СП, имеющие главный максимум (пик) на 1Гц с асимптотическим спадением плотности мощности [Жирмунская, 1996].

Теперь обратимся к суммарным результатам оценивания процента НС в ЭЭГ испытуемых в опыте при когнитивной нагрузке в виде запоминания матричной картинки и последующим кратковременным удержанием ее образа в памяти и в условиях контрольного тестирования, когда экспонирования образа не производилось (рис. 2). Оказалось, что процент НС достоверно снижался при предъявлении/запоминании матричной композиции и сохранении ее образа в памяти во всех отведениях (р<0.05-0.001) кроме затылочных. В контроле значимых изменений не наблюдалось (рис. 2). Снижение НС было специфично для запоминания матричной картинки, так как при отсутствии фактроров запоминания и внимания значимого уменьшения НС отмечено не было.

Таким образом, при запоминании происходит увеличение специфичных СП с хорошей ритмической структурой. Показано, что для каждого отведения или небольших групп отведений ЭЭГ во всех состояниях или группах ЭЭГ имелся свой специфический набор СП. Более половины типов СП встречались в ЭЭГ очень редко, не более 2-3 раз среди Г49 эпох анализа минутной записи ЭЭГ. Рассмотрим какие типы классифицированных СП и в каком соотношении присутствуют в КП при разных ФС.

Начнем с ЗГ/ОГ как фоновых состояний (см. рис. 3). На данном рисунке изображен усредненный для 12 испытуемых КП и основные СП ЭЭГ, составляющие этот КП при 3/ОГ для затылочного отведения. Только около половины сегментов всей записи ЭЭГ при ЗГ характеризуются доминирующим мономодальным (41% - типы 2, 3) или бимодальным (10% - типы 7, 8) пиком в а-диапазоне. В большинстве остальных случаев либо а-пик выражен в одинаковой мере с пиками в других частотных диапазонах (8% - типы 16, 28, 29, 31), либо наиболее заметными являются спектральные пики в полосе Д-0-частот (15% - типы 21-25 и др) (рис. 3). При ОГ происходит значительная трансформация КП. Так,'открывание глаз приводит к более чем двукратному уменьшению (р<0.001) доли сегментов ЭЭГ с высоко-амплитудным а-пиком (СП групп №1 и №2) с увеличением примерно во столько же раз числа сегментов с доминирующей, но энергетически менее выраженной Д-©-активностью (4Гц - №18, р<0.05-0.001 и СП группы №4, (р<0.001). На всавке изображен спектр мощности, расчитанный стандартным образом. Видно, что при стандартном вычислении спектра теряется значительная часть информации (рис. 3).

Рис О (

■ ^ -'Число неклассифицированный спектров (в % от общего хи числа в каждой из этапов) в ЭЭГ. Для опыта,-¡-этап ожидания образа; 2- этап запоминания образа; 3- этап удержания образа в памяти. Для контроля: 1,2,3 - условные этапы

1.

16 17 .

1

о ю го оо

18

О 10 20 50 О 10 20 30 0 10 20 30

10 20 30

10 20 30

1

О 10 20 30

О 10 20 30

22

О 10 20 30

/У

23

О 10 20 30

31

с го зо

25

24

.к

Рис. 3 . Классификационный профиль и отдельные спектральные паттерны ЭЭГ испытуемых при открытых и закрытых глазах для отведения 01-.

На основной диаграмме - усредненный для 12 испытуемых классификационный профиль, где по горизонтали номера эталонных СП от I до 32; по вертикали доля соответствующих типов СП в процентах от обшего числа классифицированных СП. На вставке в поле основной диаграммы показаны усредненные для тех же записей ЭЭГ спектры мощности при открытых и закрытых глазах. Основные типы СП в частотном диапазоне от 1.5 до 30 Гц, составляющие классификационный профиль ЭЭГ, представлены по сторонам основной диаграммы с указанием эталонного номера

Данные динамики изменений спектральных «портретов» в условиях опыта при переходе от одного этапа мнестической деятельности к другому представленны на рис. 4. Для сравнения приведены аналогичные результаты в контрольных условиях, когда образ ожидался испытуемыми, но так и не был предъявлен. Сразу отметим, что в контроле без экспонирования матричной картинки классификационные профили не претерпевали каких-либо изменений при переходе от одного этапа тестовой деятельности к другой (рис. 4).

В то же время в опыте при смене этапов когнитивной деятельности происходили значительные трансформации в степени представленности в КП как отдельных СП, так и их групп (рис. 4, табл. 1). В таблице 1 представлены усредненные по всем испытуемым оценки статистически значимых (при р<0.05-0.001 по критерию Стьюдента) изменений классификационного профиля ЭЭГ разных отведений при сравнении трех этапов когнитивной деятельности испытуемых для 16-ти наиболее часто встречающихся СП.

А В

Рис. 4. Классификационные профили ЭЭГ в состояниях «ожидания» (I) и оперативного «запоминания» (И) зрительного образа (А) и в контрольных условиях (Б), когда зрительный образ ожидался, как и в тестовых условиях, но затем не предъявлялся. По горизонтальным осям отложены номера СП согласно адаптивной классификации; по вертикальным осям - доля соответствующих типов СП в процентах от общего числа классифицированных СП.

N0 25 18 19,20 2.3 7 22 24 16 17 12 28 23

Гц 2.5 4 5.5.7 10, 11.5 9.510.5 2.5-4 2.5-5.5 2.510.5 2.512.5 4-10.5 2.54.5-8 5 3^-6-10

Ритмы д е е а а д-е Д-0 Д-а Д-а 9-а д-е- а д-е- 6-а

Этапы АБВ АБВ АБВ АБВ АБВ АБВ АБВ АБВ АБВ АБВ АБВ АБВ

01 П- " "'1 44- — — Т-4 ТТ-

02 - П- 44- П- П- Ш Д- Т-4 П-

РЗ - ТТ- 44- -1- — Ш 44- Т-4 П-

Р4 - П- — Т- Т-4 ит 44- 1-4 П-

СЗ - гт_ ■ * 44- — — и- — Т- тг-

С4 44- П- и_ П- — — Т- п-

РЗ — ш — -4 - — п-

Б4 444 — _п — — - — — —

Таблица 1. Изменения представленности СП (в % от общего их количества за 20 сек

(п=50)) в классификационном профиле испытуемых при сравнении трех тестируемых этапов

мнестической деятельности (опыт, п= 252).

Обозначения: N0 - номера актуальных СП, присвоенные реальным;

Т - достоверное (р<0.05 - р<0.001) увеличение представленности СП;

-I - достоверное (р<0.05 - р<0.001) уменьшение представленности СП;

«-»- отсутствие достоверных изменений;

А - сравнение этапов «ожидания» и «запоминания»

Б - сравнение этапов «ожидания» и «сохранения»

В - сравнение этапов «запоминания» и «сохранения»;

Цветом отмечены отсутствующие типы СП

Как видно, наиболее четкие изменения происходят при переходе от состояния оперативного покоя к активному запоминанию зрительного образа. Последующее исчезновение тестируемого образа из зрительного поля (стадия удержания образа в памяти), уже не привносит дальнейших перестроек в классификационный профиль ЭЭГ (табл. 1). Основные перестройки классификационного профиля заключаются в уменьшении (р<0.001) представленности «чистых» а-ритмичных СП (типы 2 и 3, пики - 10Гц и 11.5Гц), «чистых» Д-ритмичных СП (тип 25, пик - 2.5Гц) и в увеличении (р<0.001) числа «чистых» ©-ритмичных СП (тип 18, пик 4Гц). При этом относительная представленность СП в таких диапазонах 0- и а-активности как 5.5Гц, 3-6.5Гц (типы - 19, 21) и 9.5-10.5 Гц (тип 7) остается практически неизменной (табл. 1).

Отмечается и некоторая пространственная специфика перестроек классификационных профилей ЭЭГ: описанные выше эффекты характерны были прежде всего для задних и центральных отведений, тогда как для лобных отведений изменения в классификационном профиле ЭЭГ практически

отсутствовали. Только для Д-ритмичных СП в лобных отведениях отмечено статистически значимое увеличение их относительного числа при переходе к стадиям запоминания и удержания зрительного образа (табл. 1).

Аналогичные КП и таблицы были построены для испытуемых с высоким и низким а-индексом, для высоко- и низко-продуктивной работы испытуемых, для задач на «внимание-без запоминания» и «без внимания - без запоминания».

Анализ этих данных показал, что отмеченные выше (см. табл. 1) изменения специфичны для этапа запоминания во всех отведениях, кроме затылочных, где они главным образом обусловлены засветкой экрана.

Эти данные соответствуют современной концепции диссоциативных отношений а- и 0-ритмики [КНтеБсИ е1 а1,1997].

Полученные в настоящей работе данные действительно показали, что даже в пределах анализировавшихся 20-сек фрагментов ЭЭГ обнаруживается значительная перестройка сегментной структуры ЭЭГ в связи со сменой когнитивной нагрузки. Переход от состояния оперативного покоя к активному запоминанию зрительного образа, как и ожидалось согласно ранее полученным данным (см. выше), характеризовался прежде всего увеличением доли СП с выраженной 0- и ¿-©-активностью и уменьшением представленности СП с пиком в области центральной а-полосы (10-11.5Гц). Неожиданной оказалась «мозаичная» динамика этих эффектов: они затрагивали только 10-15% элементарных сегментов записи ЭЭГ. Следовательно, доминантные типы СП определяют суммарную картину спектральных перестроек ЭЭГ только благодаря своему энергетическому доминированию в суммарном спектре, ио при этом они совершенно не характеризуют большую часть элементарных сегментов анализируемого фрагмента ЭЭГ (табл. 1). Основная часть элементарных сегментов ЭЭГ, как видно, сохраняет постоянным свой вклад в классификационный профиль ЭЭГ при смене когнитивной нагрузки.

Интересным является следующий факт. Оказывается, ■ что продуктивность испытуемых может быть предсказана по характеристикам КП еще в преднастроечный период (рис. 5).

На данном рисунке представлены отдельные СП в КП в преднастроечный период для ЭЭГ испытуемых с последующей высокой и низкой продуктивностью. Видно, что если испытуемые работали высокопродуктивно, то еще в преднастроечный период, они имели значимо больше СП, описывающих а-диапазон (10Гц, 11.5Гц) и значимо меньше СП, описывающих 0-, Д-0-диапазоны (4Гц, 2.5-4Гц), чем, когда они работали низко-продуктивно (рис. 5).

Каким образом распределено количество разных типов СП в классификационном профиле многоканальной ЭЭГ в разных функциональных состояниях испытуемых? Для ответа на этот вопрос были введены показатели неоднородности (количество разных типов СП в классификационном профиле) и нестабильности (т.е. появляются ли в КП с течением времени новые типы СП) классификационного профиля: НОКП и НСКП соответственно.

Для оценки неоднородности классификационного профиля (КП) ввели показатель НОКП, вычисляемый как количество разных типов СП на минутном участке оценивания ЭЭГ в процентах от общего их количества в эталонном наборе, равного 32.

Кроме того, был введен показатель нестабильности классификационного

профиля (НСКП), оцениваемый на трех последовательных участках ЭЭГ как среднее число типов СП для трех последовательных КП, взятому в процентах от суммарного числа только разнотипных СП в этих трех КП и за вычетом константы, равной 100.

Рис. 5 . Представленность отдельных спектральных паттернов в классификационных профилях ЭЭГ в преднастроечный период для групп ЭЭГ, соответствующих высокопродуктивной и низко-продуктивной работе испытуемых. По горизонтальным осям отложены номера СП согласно адаптивной классификации; по вертикальным осям -доля соответствующих типов СП в процентах от общего числа классифицированных СП.

Рассмотрим как меняется неоднородность и нестабильность классификационного профиля в опыте при когнитивной нагрузке с предъявлением образа и в контроле без экспонирования этого образа (рис. 6).

Так, при предъявлении/запоминании матричной зрительной картинки с последующим кратковременным сохранением ее образа в памяти наблюдается значимое (р<0.001) уменьшение НОКЛ, что говорит о увеличение однородности классификационного профиля (кроме РЗ), тогда как в контроле значимых изменений не наблюдалось (рис. 6).

Оценим теперь стабильность классификационных профилей ЭЭГ для опыта и контроля. В целом, стабильность КП и в опыте, и в контроле высокая: значения показателя НСКП не превышают 33% (среднее по отведениям - 26%) для опыта и 28% (среднее по отведениям - 26%) для контроля (рис. 7).

В то же время КП пациентов с некоторыми мозговыми дифункциями характеризовались высокой нестабильностью. Максимальная нестабильность КП была отмечена для пациентов с эплепсией и хронической вертебро-базилярной недостаточностью.

Таким образом, показано, что даже на небольших интервалах времени (20-30 с) скрыта устойчивая микродинамика спектральных перестроек, выражающаяся в определенных сочетаниях элементарных спектральных паттернов. Кроме того, наборы типов спектральных паттернов ЭЭГ и

34 -32 -30 -28

26 -

_„. РЗ

гп 1

Р4

С4

1 2 3

ОПЫТ

01

34

32

30

28 ;

?В о*

Р4

Р4

2 3

контроль

» * *

Рис. 6 . Значения индекса неоднородности (в %) классификационных профилей ЭЭГ в состояниях «ожидания» (1), «предъявления/запоминания» (2), «удержания в кратковременной памяти» (3) матричного зрительного образа (для опыта); для контроля 1,2,3,- условные этапы.

представленность каждого из таких паттернов в реальной записи ЭЭГ специфическим образом зависят от характера и продуктивности мнестической деятельности человека, а так же - от базовых индивидуальных особенностей ЭЭГ испытуемых и наличия или отсутствия патологического процесса в мозге.

Рис. 7 . Значения индекса нестабильности классификационных профилей разных отведений ЭЭГ

Динамики временной стабилизации спектральных паттернов локалльных ЭЭГ

В предыдущем разделе были представленны данные об особенностях динамики распределения разных типов спектральных паттернов в классификационных профилях ЭЭГ в зависимости от функционального состояния испытуемых и отведения регистрации ЭЭГ. Однако при таком анализе от нашего внимания ускользнула информация о взаимоотношениях СП внутри канала ЭЭГ, т.е. временная изменчивость кратковременных спектральных описаний локальных ЭЭГ.

В связи с этим в настоящем разделе будут рассмотрены основные динамические закономерности временной стабилизации спектральных паттернов ЭЭГ внутри каждого отведения.

Так как в параметрах однократного спектра ЭЭГ отражаются особенности совокупной динамики десятков и сотен тысяч нейронов данной корковой области в локальный период времени, то неизменность однократных спектров в течение нескольких эпох анализа, очевидно, свидетельствует о поддержании в данной корковой области одного и того же макрорежима деятельности нейронных систем в течение соответствующего периода времени. Принципиальная возможность существования стабильных надсегментных стрктур линейной ЭЭГ (устойчивых сочетаний определенных типов сегментов)

была косвенным образом продемонстрирована еще Янсенем [Jansen, Cheng, 1988].

Каковы динамические закономерности подобной временной стабилизации СП локальных ЭЭГ? Оказалось, что функциональная нагрузка в виде открывания глаз и далее - мнестическая деятельность, приводит к увеличению (р<0.001) относительной частоты смены типа СП при переходе между соседними эпохами анализа ЭЭГ в рамках одного отведения. Причем мнестическая деятельность характеризуется значимо меньшими (р<0.01) оценками разнообразия типов СП, как доли наличного числа типов СП от общего числа эталонных СП для разных отведений ЭЭГ, чем контроль. Деление испытуемых на две группы по степени выраженности а-ритмики показало, что отмеченный эффект главным образом связан со слабой выраженностью в ЭЭГ а-активности. Дело в том, что испытуемые с низким а-индексом и низкопродуктивная работа характеризовались гораздо более высокой (pO.OOI) частотой смены типов СП и значительно меньшим (р<0.001) их разнообразием, чем испытуемые с высокой альфа-ритмикой и высоко-продуктивная работа. Таким образом, высокая частота смены типов СП и низкое их разнообразие у испытуемых с инзким а-индексом приводит, по-видимому, к сверхдинамичному и высоко-специализированному выполнению мозговых операций неадекватному требованиям интеллектуальной деятельности, что выражается в низкой работоспособности.

Временная стабилизация СП локальных ЭЭГ, выражаемая как среднее по всем отведениям количество эпох ЭЭГ, следующих блоками по «п штук» подряд без изменения типа СП (включая тип «0») примерно одинакова для всех функциональных состояний и групп ЭЭГ: уменьшается с ростом длины блока. Тем не менее, функциональная нагрузка в виде открывания глаз и мнестической деятельности приводит к снижению максимальной длины блока до 8 против 12 при закрытых глазах за счет увеличения числа эпох, вовлекаемых в блоки длины 1. Обеспечивает этот эффект, отмеченное выше, увеличение частоты смены типов СП при ОГ и когнитивной нагрузке. Однако чрезмерное увеличение числа эпох ЭЭГ, вошедших в блоки длины 1 может свидетельствовать о стахостизации процесса (приближение к данным стахостических рядов). Кроме того было показано, что Основную массу блоков длины 1 для всех функциональных состояний составляет СП типа «0» (дезорганизованная и/или «шумовая» активность). Универсальность отмеченного эффекта для всех перечисленных состояний и групп ЭЭГ, вероятно, связана с тем, что СП №0, характеризуя дезорганизованную полиритмическую и/или «шумовую» активность ЭЭГ (см. выше), могут отражать переходные моменты между разными операциональными актами, которые дискретны по своей природе.

Сходство оценок временной стабилизации СП локальных ЭЭГ для разных функциональных состояний мозга, по-видимому, является базовым свойством нервной ткани. Тем более, что сравнение реальных ЭЭГ со стахостическими рядами продемонстрировало наличие значительных отличий в распределении этих оценок.

Рассмотрим особенности временной стабилизации СП локальных ЭЭГ при таких видах патологии мозга, как эпилепсия и хроническая вертебро-базилярная недостаточность (ХВБН).

Оказалось, что относительная частота смены типа СП при переходе между соседними эпохами анализа ЭЭГ и разнообразие типов СП значимо (р<0.001) ниже при эпилепсии и ХВБН, чем при норме. Обращает на себя внимание значительная обедненность ЭЭГ при ХВБН (в терминах разнообразия типов СП): до 75% типов СП встречаются в ЭЭГ очень редко, не более 2-3 раз среди 149 эпох анализа минутной записи ЭЭГ, в то время как в норме и при эпилепсии - до 50%.

Для каких СП наблюдается наибольшая временная стабилизация? Оказалось, что норма имеет меньшую максимальную длину блоков для СП Х°0 (дезорганизованная и/или «шумовая» активность), №4 (13Гц) и №7 (9.5-10.5Гц), чем пациенты с эпилепсией и ХВБН, причем значения этого показателя при ХВБН больше, чем при эпилепсии. В то же время наибольший период стабилизации (2.8 с) для нормальной ЭЭГ характерен для СП №2 (10Гц), тогда как для эпилепсии и ХВБН - для СП №0 (4-6 е.; в отдельных случаях у эпилептиков - 34-60 е.).

Таким образом, показано, что нормально функционирующий мозг ((поддерживает» состояние стабилизации деятельности нейронных ансамблей локальных ЭЭГ длительностью от 3.5 до 4.7 с. в зависимости от функционального состояния, типа деятельности и типа генерируемой ритмической активности. В то же время при развитии патологического процесса в мозгу происходит стабилизация патологической активности, тогда как при нормальном функционировании мозга стабилизируется основная альфа-активность. Кроме того, функциональная нагрузка приводит к уменьшению периодов временной стабилизации СП локальных ЭЭГ за счет повышения относительной частоты смены типов СП.

Топографическая вариативность спектральных паттернов ЭЭГ

В предыдущей разделе было показано, что неизменность однократных спектров в течение нескольких эпох анализа свидетельствует о поддержании в данной корковой области одного и того же макрорежима деятельности нейронных систем в течение соответствующего периода времени. В таком случае феномен стабилизации СП ЭЭГ одновременно по нескольким отведениям, независимо от конкретных характеристик этих СП по каждому из каналов, может отражать формирование устойчивых межкорковых интеграций.

Каковы динамические закономерности подобной пространственной стабилизации СП ЭЭГ? Оказалось, что даже для сильно перекрывающихся (на 80%) 2-секундных эпох анализа в реальных ЭЭГ практически отсутствуют случаи сохранения типа СП при переходе от одной эпохи анализа к другой одновременно по всем 8-ми отведениям ЭЭГ. По-видимому, глобальная стабилизация функционального состояния в диапазоне нескольких секунд - это скорее исключение, чем правило для нормальной работы мозга. Картину функциональной стабилизации межкорковых отношений скорее можно представить как мозаику одновременно сосуществующих, но различающихся по моментам своего начала и завершения динамических объединений разных мозговых образований, включенных в реализацию определенных макроопераций нервной деятельности. Время жизни подобных специфических «операциональных модулей» нервной деятельности обусловливается

продолжительностью периода совместной стабилизации основных параметров нейронной активности, включенных в них корковых структур, что и отражается на уровне суммарной ЭЭГ в стабилизации СП по соответствующим отведениям [Nunez, 1995, с. 184].

Задавая порог максимального рассогласования соседних СП-векторов можно тем самым устанавливать пространственный масштаб операционных модулей, для которых требуется определить среднюю продолжительность периода стабилизации межкорковых отношений. Показано, что при закрытых глазах, для совокупности операциональных модулей, включающих от 4-х до 8-и корковых областей, средняя продолжительность периода стабилизации составляет всего 2.7 с (2.5 эпохи подряд) и только добавление более «мелких» модулей, до 2-3-х корковых областей, приводит к увеличению этого периода до 3.6 с - 6.3 с (5-12 эпох подряд) (рис. 8). В то же время когнитивная нагрузка в виде запоминания матричной зрительной картинки характеризуется уменьшением средней продолжительности периода стабилизации для совокупности операциональных модулей, включающих 4-8 корковых областей: 2.4 с (1.7 эпохи подряд) и даже добавление более «мелких» модулей, до 2-3-х корковых областей, приводит к незначительному увеличению этого периода: 2.8 с - 3.6 с (2.5-4.8 эпох подряд) (рис. 8). Таким образом, когнитивная нагрузка приводит к уменьшению периода взаимного обусловливания СП-векторов.

В то же время случайная комбинаторика компонентов 8-мерного СП-вектора «создает» гораздо более длинные сегменты стабилизации этого вектора, чем это наблюдается в ситуации, когда отведения ЭЭГ охвачены функциональными связями (рис. 8).

Возможно это связано с тем, что функциональная активность мозга, соответствующая эмоциональному напряжению, направленному вниманию, выполненияю задачи, требующей интеллектуальной мобилизации, характеризуется повышением объема воспринимаемой и перерабатываемой мозгом информации, требований к гибкости и мобильности мозговых систем. Для всего этого необходима большая автономия нейронов в осуществелении их функций, что соответствует большей информационной содержательности процессов, в них происходящих [Зенков, 1996].

Таким образом, уменьшение длительности периодов стабилизации карты ЭЭГ отвечает условиям более динамичного выполнения кооперативных мозговых операций за счет увеличения пространственной специализации разных областей мозга и отражает переход к более дифференцированной организации «динамических полей мозга», когда нервные элементы становятся более независимыми и способными функционировать в качестве отдельных информационных каналов [Lindsley, 1961].

Каковы динамические закономерности подобной пространственной стабилизации СП патологической ЭЭГ?

Средняя продолжительность периода стабилизации межкорковых отношений для эпилептиков и пациентов с ХВБН значительно отличается от нормы в сторону увеличения (рис. 9). При этом для эпилепсии характерно увеличение по сравнению с нормой продолжительности периода стабилизации для операциональных модулей, включающих от 5-ти до 12-ти корковых областей, а для ХВБН - от 2-х до 8-ми корковых областей. Эти данные свидетельствуют о том, что и эпилептики, и пациенты с ХВБН характеризуются

Рис. 8 . Зависимость периода стабилизации карты СП от выбранного порога рассогласования ^ СП-векторов для реальной (ЗГ/ОГ, "опыт/контроль), "перемешанной между отведениями" и "перемешанной внутри отведений" ЭЭГ. По горизонтали - пороги рассогласования СП-вехторов; по вертикали средняя для ЭЭГ-записей длительность периода относительной неизменности соседних (сдвиг - 50 отсчетов) СП-векторов при данном пороге их рассогласования.

большей, чем норма глобальной согласованностью динамических объединений разных мозговых образований, включенных в реализацию определенных макроопераций нервной деятельности. Более того, для операциональных модулей, включающих от 6 до 12 корковых областей (эпилептики) и от 5 до 7 корковых областей (ХВБН) характерны более длинные сегменты стабилизации 16-мерного вектора, чем это наблюдается для случайной комбинаторики этого вектора (рис. 9). Это свидетельствует о определенной взаимосвязи между корковыми образованиями по поводу чередования СП в регистрируемых от этих образований ЭЭГ.

Рис. 9 . Зависимость периода стабилизации карты СП от выбранного порога рассогласования СП-векторов для реальной (норма/эпилепсня/хроническая бертебро-базилярная недостаточность), "перемешанной между отведениями" и "перемешанной внутри отведений" ЭЭГ. По горизонтали - пороги рассогласования СП-векторов; по вертикали средняя для ЭЭГ-записей длительность периода относительной неизменности соседних (сдвиг - 50 отсчетов) СП-вектороа при данном пороге их рассогласования.

Основной вывод этого раздела заключается в том, что пространственная (глобальная) стабилизация наборов СП не превышает б.З с. при ЗГ и уменьшается при когнитивной нагрузке. Тогда как больной мозг обеспечивает поддержание спокойного бодрствования на основе патологически обусловленных изменений состояния зон мозговых структур, что проявляется в длительных периодах относительно стабильного функционирования конкретных зон, определяющих длительность существования нейродинамических пространственно-временных паттернов состояния.

ВЫВОДЫ

1. Показана вероятностная структура узкополосных спектральных перестроек ЭЭГ человека как при классической реакции десинхронизации на открывание глаз, так и в различные стадии мнестического процесса. Изучена морфо-функциональная специфика этих перестроек.

2. Разработан принципиально новый подход к анализу пространственно-временной структурированности ЭЭГ человека, основанный на применении адаптивной классификации спектральных паттернов ЭЭГ-сигнала.

3. Обнаружено, что в традиционных спектральных описаниях ЭЭГ, полученных усреднением кратковременных спектров даже на небольших интервалах времени (20-30 с) скрыта устойчивая микродинамика спектральных перестроек, выражающаяся в определенных сочетаниях элементарных спектральных паттернов.

4. Показано, что наборы типов спектральных паттернов ЭЭГ и представленность каждого из таких паттернов в реальной записи ЭЭГ специфическим образом зависят от характера и продуктивности мнестической деятельности человека, а так же - от базовых индивидуальных особенностей ЭЭГ испытуемых.

5. Пространственные сочетания спектральных паттернов ЭЭГ и их динамические характеристики специфичны в отношении характера когнитивной деятельности испытуемых. Наиболее интенсивная модификация спектральных паттернов характерна для состояний активного запоминания матричного образа.

6. Апробация методологии адаптивной классификации спектральных паттернов ЭЭГ при обследовании пациентов с некоторыми мозговыми дисфункциями показала перспективность дальнейшей разработки этой методологии для целей клинической диагностики.

Основные цитированные источники:

Жирмунская Е.А. В поисках объяснения феноменов ЭЭГ. М., 1996, 117 с.

Зенков JJ.fi. Клиническая электроэнцефалография с элементами эпилептологии. Таганрог. 1996,357 с.

Каппам А.Я. Динамические характеристики поэлементного воспроизведения зрительных матричных образов: феноменология и фармакотестирование. М., Медицина - Медицинская техника. 1991, № 3, С. 40-42.

Федотчев А.И. и Бондарь А.Т. Динамические и региональные особенности тонкой структуры ЭЭГ при произвольной деятельности//Журн. ВНД. 1992. Т. 42. Вып. 2. С. 277-287.

Jansen В.Н., Wei-Kang Cheng. Structural EEG analysis: an explorative study // Int J biomed comput. 1988, V. 23. P. 221-237.

Klimesch W„ Doppelmayr M., Schimke H. and Ripper B. Theta synchronization and alpha desynchronization in a memory task. II Psychophysiology. 1997, V. 34. P. 169-176.

Lorig T.S., Schwartz G.E. Factor analysis of the EEG indicates inconsistencies in traditional frequency bands // J.Psychophysiol. 1989. V. 3. P. 369-374.

JVunez P.L. Neocortical dynamics and human EEG rhythms. New York Oxford, 1995

Salelu В., Grunberger J. Memory dysfunction and vigilance: neurophysiologies! and psychopharraacological aspects. II Annals of the New Yourk Academy of Sciences. 1985. V. 444. P 406-427.

Yamadera H.. Kato M„ Vena Т., Tsukahara Y. and Okuma T. Pharmaco-EEG Mapping of Diazepam Effects Using Different References and Absolute and Relative Power// Pharmacopsychiatry 1993. V. 26. Iss. 6. P. 254-258.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Топологическое картирование процесса синхронизации моментов резких перестроек в мультиканальной ЭЭГ у человека // Журн. высш. нерв. деят.

1997. Т. 47. No 1. С. 32-37. (совместно с Катаном А.Я., Дарховским Б.С., Фингелькурц Ан.А.).

2. Topological mapping of the sharp reorganization synchrony in the multichannel EEG. American Journal of Electroneurodiagnostic Technology, No. 37, P. 265275, 1997. (совместное Kaplan A.Ya., Fingelkurts An.A., Darkhovsky B.S.).

3. Вероятностные паттерны узеополосных разностных спектров ЭЭГ человека в динамике мнестической деятельности // Физиология человека. 1998а. Т. 24. No 4. С. 1-11. (совместно с Капланом А.Я., Фингелькурц Ан.А., Ивашко P.M.).

4. Временная согласованность фазических перестроек основных частотных компонентов ЭЭГ-сигнала // Журнал высш. нервн. деят. 19986. Т. 48. No 5. С. 816-826. (совместно с Капланом А.Я., Фингелькурц Ан.А., и др.).

5. Адаптивная классификация динамических спектральных паттернов ЭЭГ человека // Журнал высш. нервн. деят. 1999а. (в печати), (совместно с Капланом А.Я., Фингелькурц Ан.А., и др.).

6. Топографическая вариативность спектральных паттернов ЭЭГ // Физиология человека. 19996. (в печати), (совместно с Капланом А.Я., Фингелькурц Ан.А., Ермолаевым В.А.).

7. Пространственная синхронность квази-стационарных сегментов ЭЭГ // Журнал высш. нервн. деят. 1999в (в печати), (совместно с Катаном А.Я., Фингелькурц Ан.А., и др.).

8. Адаптивная классификация спектров ЭЭГ: сравнение здоровых испытуемых и пациентов с разной патологией мозга. Вестник Московского Университета. Серия 16, Биология. 1998. (в печати), (совместно с Фингелькурц Ан.А., Гринь Е.Ю., Капланом А.Я., Ермолаевым В.А.),

9. Электроэнцефалографический анализ операциональной синхронизации корковых образований головного мозга у человека при мнестической деятельности // Вестник Московского Университета. Серия 16, Биология.

1998. No 1. С. 3-11. (совместно с Фингелькурц Ан.А., Ивашко P.M., Капланом А.Я.).

10. Пространственные структуры квази-стационарных сегментов мультиканальной ЭЭГ человека при мнестической деятельности // Веста. Московс. Универс. Сер. Биология. 1999г. (в печати), (совместно с Фингелькурц Ан.А., Борисовым С.В., Ивашко P.M., Капланом А.Я.)