Обработка электроэнцефалографической информации полосовым фильтром с переменными параметрами

Индюхин, Алексей Федорович

Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему
Обработка электроэнцефалографической информации полосовым фильтром с переменными параметрами
ВАК РФ 03.00.02, Биофизика

Автореферат диссертации по теме "Обработка электроэнцефалографической информации полосовым фильтром с переменными параметрами"

На правах рукописи

ИНДЮХИН Алексей Федорович

ОБРАБОТКА ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ПОЛОСОВЫМ ФИЛЬТРОМ С ПЕРЕМЕННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ

03.00.02 — Биофизика (биологические науки) 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (биологические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук

Тула 2006

Работа выполнена в Тульском государственном университете на кафедре медико-биологических дисциплин, в Государственном унитарном предприятии Тульской области НИИ новых медицинских технологий и Государственном учреждении здравоохранения Тульском областном консультативно - диагностическом центре «Научно-практичесий центр клинической нейрофизиологии и нейрореабилитации»

Научные руководители

доктор биологических наук,

доктор технических наук, профессор Яшин Алексей Афанасьевич;

доктор биологических наук Жеребцова Валентина Александровна

Официальные оппоненты:

доктор биологических наук ПашовкинТимофей Николаевич

кандидат биологических наук Якушина Валентина Сергеевна

Ведущая организация:

Государственное учреждение Научно-исследовательский институт нормальной физиологии им. П.К. Анохина РАМН

Защита состоится « Лу » 2006 года в ¡(Я/ часов на заседании

диссертационного совета К 212.271.01 при Тульском государственном университете (300026, г. Тула, ул. Болдина, дом 128)

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Тульского государственного университета (300600, г. Тула, пр. Ленина, дом 92)

Автореферат разослан

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат медицинских наук, доцент

НЛО. Киркина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Обработка электронейрофизиологической информации в современной биологии и медицине приобретает особую значимость (Судаков К.В., 1998; Хадарцев A.A., 2000; Егупов Н.Д., 2000; Хитров Н.К., Салтыков А.Б., 2003; Еськов В.М., 2003; Анохин К.В., Судаков К.В., 2003). Важна регистрация локального потенциала ансамбля клеток головного мозга человека, когерентное электромагнитное поле которого характеризуется детерминированными частотой и энергией (Яшин A.A., 2002; Субботина Т.И. и соавт., 2004). Целостность мозга как системы обеспечивается когерентностью циркулирующих в нем потоков сигналов (Ливанов М.Н., 1989). Головной мозг и особенно его кора представляет собой переплетение тысяч функциональных систем разного приспособительного значения, из которого трудно выделить структуры, принадлежащие каждой из этих функциональных систем (Анохин П.К., 1968).

Регистрируемые при помощи электроэнцефалограммы (ЭЭГ) сигналы спонтанной и вызванной электрической активности информативны с точки зрения исследования показателей работы здорового мозга (Батуев A.C., 1994), и являются надежным средством исследования центральной нервной системы (ЦНС) (Зенков JI.P., 1996), хотя долгое время они использовались как инструмент диагностики органических поражений головного мозга. В последние годы отмечается рост количества исследований, направленных на поиск ЭЭГ-коррелятов:

- различных экспериментальных ситуаций (Данько С.Г., Старченко М.Г., Бехтерева Н.П., 2003; Павлыгина P.A., Сахаров Д.С., Давыдов В.И., 2004; Шарова Е.В., 2005; Fernandez Т., Harmony Т., Silva J. et al., 1998),

- когнитивных процессов (Бетелева Т.А., Фарбер Д.А., 2002; Безруких ММ., Хрянин A.B., 2003; Вартанов A.B. с соавт., 2005; Silbert P.L., Radhakrishnan К., Johnson J. et al., 1995),

- работы функциональных систем (Попова Н.С., Качалова Л.М., 2001; Григорьева Л.П., Фильчикова Л.И., Алиева З.С. и др., 2002; Погулова.Л.А., 2003; Дмитрова Е.Д. с соавт., 2005).

В исследованиях просматривается тенденция к увеличению детализации спектра ЭЭГ, отказу от жестких границ традиционных ритмов, а также к разработке динамических подходов к анализу ЭЭГ, прежде всего амплитуды и частоты доминирующего ритма (Нидеккер И.А., Антонов A.A., 2003; Cacot P., Tcsolin В., Sebban С., 1995; Miller J.C.; 1995).

При анализе спектральной плотности мощности ЭЭГ рекомендуется прежде всего обращать внимание на частоту ее максимума, максимальное значение и широту спектра (Иванов Л.Б., 2000). Такая триада параметров соответствует характеристикам динамической системы второго порядка - полосового фильтра, что создает предпосылки актуального аналитического описания спектральной плотности мощности. 1*

Остро стоит вопрос о рациональном и представительном наборе параметров, позволяющем оценить динамику развития ЦНС, особенно в детском и подростковом возрасте (Изнак А.Ф., 2000). Обращение к спектральным преобразованиям позволяет

вместо множества признаков ограничиться сравнительно небольшим набором параметров без ущерба для качества диагностики (Тутаева Е.С., 2002; Каменев Л.И., 2004). Аналитическое описание спектральной плотности мощности в виде приведенного полосового фильтра позволит значительно уменьшить количество хранимой информации.

Предложенный М.Н. Ливановым (Ливанов М.Н., Свидерская Н.Е., 1984) коэффициент асимметрии доминирования полушарий по функциям кросскорреляции, успешно соотнесенный со средним уровнем когерентности между отведениями регистрации в стандартных частотных диапазонах (Жеребцова В.А., 2004; Zherebtsova V. A. et al., 2000), может быть выражен в зависимости от параметров спектральной плотности мощности.

Точность определения диагностически значимых параметров вызванных потенциалов - амплитуд и латентностей пиков ограничена отношением сигнал / шум, величина которого зависит от количества предъявляемых стимулов и амплитуды фоновой ЭЭГ. Повышение точности измерения амплитуд и латентностей вызванных потенциалов при сокращении количества поданных стимулов остается актуальной задачей.

Методика регистрации когнитивных вызванных потенциалов не позволяет проводить эффективного исследования их связи с временем сенсомоторной реакции (Бойко Е.И, 1,984; Переслени Л.И., 1984; Матвеев Е.В. с соавт.. 1999), в то время как они являются характеристиками единой функциональной системы (Анохин П.К., 1980). Актуальной представляется разработка способа регистрации единичных реализаций вызванных потенциалов хотя бы в ограниченных условиях.

Работа выполнена в рамках НИР «Исследование механизмов организации и коррекции высших психических функций в онтогенезе», 2002 г., код 204 04 03 116, руководитель д.т.н., проф. Соколов Э.М., а также исследований, проводимых в Государственном унитарном предприятии Тульской области НИИ новых медицинских технологий (ГУП ТО НИИ НМТ) и Государственном учреждении здравоохранения Тульском областном консультативно-диагностическом центре «Научно-практический центр клинической нейрофизиологии и нейрореабилитации» (ГУЗ ТО КДЦ НПЦ КНН).

Цель исследования. Разработка методологии и обработка сигналов спонтанной и вызванной электрической активности мозга с использованием полосового фильтра с программно или автоматически изменяющимися параметрами.

Задачи исследования:

1. Разработать методику обработки ЭЭГ для определения параметров приведенного полосового фильтра.

2. Разработать математическую модель типовых ЭЭГ на основе случайного процесса, спектральные характеристики которого формируются приведенным полосовым фильтром.

3. Разработать методику оценки функциональной межполушарной асимметрии по параметрам приведенного полосового фильтра.

4 Разработать методику повышения отношения сигнал / шум в зарегистрированных методом усреднения вызванных потенциалах при использовании полосового фильтра с программно изменяемыми параметрами.

5 Разработать методику регистрации единичных реализаций когнитивных вызванных потенциалов при использовании полосового фильтра с автоматически изменяющимися параметрами.

6 Получить реализации когнитивных вызванных потенциалов при доминировании альфа-ритма у пациента.

Научная новизна. Впервые предложена методика обработки ЭЭГ, позволяющая получить параметры приведенного полосового фильтра аналитическое описание спектральной плотности мощности.

Разработана математическая модель и получены типовые реализации ЭЭГ на основе аналитического описания спектральной плотности мощности процесса.

Впервые получен коэффициент асимметрии доминирования полушарий в частотной области по параметрам приведенного полосового фильтра.

Разработана структура и алгоритм применения полосового фильтра для повышения отношения сигнал / шум в зарегистрированных вызванных потенциалах.

Впервые предложен способ и устройство для регистрации единичных реализаций когнитивных вызванных потенциалов на основе полосового фильтра с автоматически изменяющимися параметрами.

Практическая значимость. Разработанная методика обработки ЭЭГ позволяет в компактной форме в виде приведенного полосового фильтра хранить диагностически значимые параметры ЭЭГ пациента и создает реальную возможность построения экспертной системы диагностики минимальной мозговой дисфункции по выявленным электрофизиологическим маркерам.

Получили дополнительное электрофизиологическое обоснование методы реабилитации детей с минимальной мозговой дисфункцией (ММД).

Наряду с субъективными методами определения функциональной межполушарной асимметрии может быть использован коэффициент асимметрии доминирования полушарий, рассчитываемый по объективным характеристикам ЭЭГ.

Предложенный метод обработки интегральных кривых вызванных потенциалов полосовым фильтром с программно изменяемыми параметрами позволяет при заданном уровне точности сократить время записи в шесть раз.

Разработанный способ и реализующее его программное обеспечение позволяют регистрировать когнитивные вызванные потенциалы по единичной реализации.

Схемное решение стимулятора - цифровое управление параметрами и генерацией стимулов — позволяет выполнить ряд аналогичных приборов для стимулов любой модальности с меньшими затратами на разработку.

Разработанный способ и макетный образец аппарата расширяют возможности компьютерной диагностической системы (КДС) «Нейрокартограф», позволяют одновременную регистрацию когнитивных вызванных потенциалов и времени реакции, что качественно повышает уровень психофизиологических исследований когнитивных процессов.

Внедрение результатов исследования.

Результаты работы внедрены в педагогическую практику кафедр медико-биологических дисциплин медицинского факультета Тульского государственного университета, в работу лабораторий Государственного унитарного предприятия Тульской. области НИИ новых медицинских технологий, в работу клинико-диагностического отделения Государственного учреждения здравоохранения Тульского областного консультативно-диагностического центра «Научно-практический центр клинической нейрофизиологии и нейрореабилитации».

Апробация работы. Основные положения диссертации изложены и обсуждены на 8 конференциях (в том числе 1 Международной и 4 Российских): 9-й научно-технической конференции (Тула, ТВАИУ, 1993), XVII съезде физиологов России (Ростов-на-Дону, 1998), научно-практической конференции «К десятилетию клинико-диагностического центра Тульской областной больницы (Тула, 1998), научно-практической конференции «Проблемы инструментальной оценки состояния и нарушений высших психических функций у детей и подростков с помощью компьютерных тестовых систем (развитие медико-инженерных технологий на рубеже тысячелетий)» (Москву, 1999), XXX Всероссийском совещании по проблемам высшей нервной деятельности, посвященном 150-летию со дня рождения И.П. Павлова (Санкт-Петербург, 2000), Всероссийской научно-практической конференции «Здоровье в 21 веке» (Тула, 2000), Международной конференции по биомедицинскому приборостроению «Биомсдприбор-2000» (Москва, 2000).

Апробация работы осуществлена на совместном заседании кафедр медико-биологических дисциплин и внутренних болезней медицинского факультета Тульского государственного университета.

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения и трех глав, изложена на 135 страницах, содержит 15 таблиц, 14 рисунков'. Список использованной литературы представлен 253 источниками, включая 102 зарубежных.

Публикации. Материалы исследования изложены в 24 публикациях, в том числе в 3 авторских свидетельствах на изобретение СССР и 2 патентах РФ, 7 статьях в рекомендуемых ВАК РФ журналах.

Положения, выносимые на защиту

1. Аналитическое описание спектральной плотности мощности ЭЭГ в виде приведенного полосового фильтра позволяет анализировать и хранить в компактной форме диагностически значимые характеристики ЭЭГ.

2. Обработка интегральной кривой вызванных потенциалов с использованием полосового фильтра с программно изменяемыми параметрами улучшает соотношение сигнал/шум, повышает точность диагностики и сокращает время регистрации вызванных потенциалов.

3. Параметры приведенного полосового фильтра определяют коэффициент асимметрии биоэлектрической активности коры больших полушарий, достоверно коррелирующий с коэффициентом функциональной межполушарной асимметрии.

4. Обработка кривой ЭЭГ, содержащей спонтанную и вызванную активность, полосовым фильтром с автоматически изменяющимися параметрами позволяет выделить когнитивный вызванный потенциал на единичный стимул.

5. Разработанный макетный образец когнитивного элекгроней-ростимулятора в сочетании с запатентованным способом регистрации вызванных потенциалов одновременно с временем реакции является принципиально новым средством исследования функциональных систем человека.

ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Объект исследования.

Для решения поставленных задач на базе клинико-диагностического отделения ГУЗ ТО КДЦ НПЦ КПП были обследованы 134 человека. Объектом обследования были дети и подростки в возрасте от 3 до 17 лет. В зависимости от использованных методик обследования и обработки результатов было сформировано 4 группы.

1 группа - регистрировалась фоновая ЭЭГ, в результате обработки определялись параметры приведенного полосового фильтра. В группу входило 74 человека в возрасте от 3 до 9 лет. Часть из них (Ы = 42 человека, 12 девочек и 30 мальчиков; средний возраст 6,65 года) не имела выявленной патологии. Остальные (Ы= 32 человека, из них 10 девочек и 22 мальчика; средний возраст 5,72 года) имели в качестве направительного диагноза минимальную мозговую дисфункцию.

2 группа - регистрировалась фоновая ЭЭГ, определялся индивидуальный профиль асимметрии, рассчитывался коэффициент асимметрии доминирования полушарий по параметрам приведенного полосового фильтра. В группу входили гимназисты (Ы = 10 человек) в возрасте 13 лет.

3 группа - регистрировались зрительные вызванные потенциалы на обращение шахматного паттерна, результаты обрабатывались полосовым фильтром с программно изменяемыми параметрами. В группу входили дети с нарушениями зрения (N=10 человек) в возрасте от 7 до 9 лет.

4 группа - регистрировалась ЭЭГ в процессе ритмической фотостимуляции с частотой 1 Гц, результаты обрабатывались полосовым фильтром с автоматически изменяющимися параметрами. В группу входили дети и подростки (Ы = 40 человек, 24 мальчика и 16 девочек) в возрасте от 9 до 17 лет с отчетливым доминированием в ЭЭГ альфа-ритма. Большая часть из них (28 человек, основная группа) имела функциональные (вегетососудистая дистония - 10 человек, цереброастенический синдром - 9 человек, цефалгия - 4 человека) и органические неврологические нарушения (эписиндром в стадии компенсации - 3 человека, черепно-мозговая травма - 2 человека). Контрольную группу составляли 12 человек здоровых пациентов.

Дети обследовались врачами - неврологами и специалистами функциональной диагностики после получения информированного согласия родителей по разработанным рекомендациям о применении лечебно-диагностических программно-аппаратных комплексов.

Методы исследования

Электрофизиологические методы исследования

Электроэнцефалография. Электроэнцефалографические исследования проводились с использованием КДС «Нейрокартограф» (версии 3.*, 4,*), разработанной фирмой МБН (Москва). В качестве активных электродов использовались электроды по международной системе «10 - 20»: Fpi, Fp2, F3, F4, С3, С4, Р3, Р4, О,, 02> F7, Fs, Т3, Т4, Т5, Т6- Референтным электродом являлось правое (А2), либо левое (А|) ухо. В КДС «Нейрокартограф-3» запись фоновых ЭЭГ продолжалась обычно 30 секунд, частота дискретизации составляла 100 Гц. В КДС «Нейрокартограф-4» запись осуществлялась с дискретностью 200 Гц.

Зрительные вызванные потенциалы. Зрительные вызванные потенциалы на обращение шахматного паттерна регистрировались с использованием КДС «Нейровок», разработанной фирмой МБН (Москва). На пациента устанавливались три чашечковых посеребренных электрода: активный накожный (два сантиметра каудальнее точки вертекса), референтный и заземляющий - ушные. Стимуляция осуществляется программным предъявлением паттерна на мониторе, установленном перед пациентом. Система обеспечивает запись, накопление методом усреднения (по 50 реализациям с возможностью досрочной остановки усреднения) и периодометрическую обработку вызванных потенциалов (ручная расстановка маркеров с автоматическим заполнением таблицы амплитуд и латентностей пиков вызванных потенциалов).

Методика определения индивидуального профиля асимметрии.

Для определения индивидуального профиля асимметрии диагностика проводилась по трем сферам - моторной, сенсорной и психической. В моторной сфере определялись ведущая рука и ведущая нога. В сенсорной сфере - ведущее ухо, ведущий глаз, диагностика осязания. В психической сфере исследовалось мышление, память, восприятие, эмоционально-личностная оценка. Дополнительно к известным из литературы методикам диагностики функциональной межполушарной асимметрии (Альманах психологических тестов, 1995; Брагина H.H., Доброхотова Т.А., 1988; Лурия А.Р., 1978) были использованы два теста-опросника, ориентированных на ускорение исследования функциональной межполушарной асимметрии и определение самооценки испытуемого относительно своего профиля (разработчик -Халимова И.Г., Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого, кафедра психологии). Методика дает шкалированную оценку, упрощая выбор ответа за счет наглядности, ставит в равные условия «право- и левополушарных» испытуемых.

Интерпретация результатов осуществляется по сумме набранных баллов.

Методы теории управления

Линеаризация дифференциальных уравнений применялась при разработке математической модели зависимости фазы выходного сигнала полосового фильтра от времени. Из соотношения общего и частного решения дифференциального уравнения полосового фильтра получено нелинейное уравнение изменения фазы сигнала.

Линеаризация позволила получить динамическое звено первого порядка, '' связывающее рассогласование между частотой входного сигнала и резонансной частотой полосового фильтра с фазой выходного сигнала, по параметрам которого можно оценить устойчивость системы управления его резонансной частотой.

Метод логарифмических амплитудно-фазовых частотных характеристик применялся для оценки запасов устойчивости и выбора коэффициента передачи системы управления резонансной частотой полосового фильтра. По характеристикам элементов системы управления строилась результирующая амплитудно-фазовая частотная характеристика разомкнутой системы управления. Метод амплитудных частотных характеристик применялся при аппроксимации экспериментальной спектральной плотности мощности приведенным полосовым фильтром. При определении параметров приведенного полосового фильтра применялись метод наименьших квадратов и методы поиска минимума суммы квадратов отклонений, реализованные в авторском программном обеспечении.

Метод математического моделирования применялся для отработки системы управления резонансной частотой полосового фильтра при выделении единичных реализаций когнитивных вызванных потенциалов. Оценивалось влияние дискретности реализации алгоритма, точность выделения сигнала. На математическую модель системы управления подавался реальный сигнал, полученный регистрацией ЭЭГ при подаче единичных световых вспышек.

Метод статистического моделирования. На основе математической модели приведенного полосового фильтра проводилось математическое моделирование ЭЭГ как случайного процесса (Быков В.В., 1971; Андерсон ДА., 2003; ; Айфичер Э.С., Джервис Б.У., 2004). В авторской программе моделирования параметры приведенного полосового фильтра задавались либо постоянными, либо медленно меняющимися. На вход приведенного полосового фильтра подавался сигнал с датчика случайных чисел, распределенных по равновероятному захону.

Статистическая обработка результатов проведена с применением авторского программного обеспечения, электронных таблиц Excel и пакета прикладных программ STAHSTICA-6.0.

Параметры приведенного полосового фильтра исследовались методами факторного анализа.

Дм всех полученных в экспериментах данных определялись параметры дескриптивной статистики (Гмурман В.Е., 2001; Кремер Н.Ш., 2004).

Корреляционный анализ параметров приведенного полосового фильтра, амплитуд и латентностей пиков когнитивных вызванных потенциалов в зависимости от возраста пациентов проводился по Пирсону (Петри А., Сэбин К., 2003; Кремер Н.Ш., 2004). Аналогичным способом оценивалась связь коэффициента асимметрии доминирования полушарий и коэффициента психофизиологической асимметрии.

Регрессионный анализ параметров спектрачьной плотности мощности проводился с целью получения их в функции возраста пациента для дальнейшего имитационного моделирования (Гмурман В.Е., 2001).

Достоверность различий спектральной плотности мощности оценивалась по точному методу Фишера (Петри А., Сэбин К., 2003), достоверности коэффициентов корреляции - по t-критерию Стьюдента (Прохоров Ю.В., 1999).

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ Методика обработки ЭЭГ для определения параметров приведенного полосового

фильтра

Методика обработки ЭЭГ базируется на представлении ее в качестве случайного процесса в определенной полосе частот - «розового шума». Методом наименьших квадратов находится наилучшее приближение к исходной спектральной плотности мощности в виде одного или нескольких полосовых фильтров, чтобы суммарная их амплитудная характеристика обеспечивала при прохождении «белого шума» процесс с аналогичными характеристиками. Полученная таким образом математическая модель -приведенный полосовой фильтр — имеет ограниченное число параметров (по три на каждый из фильтров), что даст возможность компактного описания и хранения диагностически значимых величин.

Расчет математического ожидания, стандартного отклонения, асимметрии и эксцесса (Гмурман В.Е., 2001; Крсмер Н.Ш., 2004) проводился для каждого значения частоты с шагом 0,2 Гц. Для получения достоверности отличий между группами используется тонный метод Фишера (ТМФ) (Плохинский H.A., 1970; Гублер Е.В., 1978; Петри А., Сэбин К., 2003), в качестве уровня сравнения принимается полусумма математических ожиданий спектральной плотности мощности в каждой группе.

Спектральная плотность мощности оценивались по трем параметрам:

1) величина максимума спектра мощности Am;

2) частота максимума fm;

3) эффективная полоса спектральной характеристики (по уровню 0,7) Рэ.

По всему исследуемому диапазону частот (от 4 до 18 Гц) с применением ТМФ построена функция достоверности D(co):

D(co) = 1, если РТМФ< 0,05;

D(co) = 0, если РТМф> 0,05, (1)

где: Ртм>1>- вероятность по ТМФ; со = 2rcf (рад/с) - круговая частота.

Функция достоверности предназначена для поиска электрофизиологических маркеров - частотных диапазонов достоверных отличий спектральной плотности мощности двух исследуемых групп.

Параметры полосового фильтра изменяются с шагом 5% относительно заданных исходно, и из всех возможных комбинаций (их число равно 5б) выбирается наилучшее приближение по сумме квадратов отклонений (Прохоров Ю.В., 1999; Черноруцкий И.Г., 2004; Петров Ю.П., 2004).

Определение коэффициента асимметрии доминирования полушарий по параметрам приведенного полосового фильтра

Исходными данными для расчета является квадратная матрица уровней когерентности [Су].

Элементы матрицы Су представляют собой средние уровни когерентности в частотном диапазоне между парой отведений * и]. Рассчитанный КАС дает отношение количества пар отведений, доминирующих в левом полушарии, к общему количеству пар.

Для испытуемых были рассчитаны коэффициенты асимметрии для четырех частотных диапазонов.

Таблица 1

Коэффициенты корреляции между коэффициентом функциональной асимметрии и коэффициентами асимметрии биоэлектрической активности в _стандартных частотных диапазонах__

Частотный диапазон Тэта-1 Тэта-2 Альфа Бета-1

Коэффициенты корреляции -0,66 -0,65 -0,64 -0,44

Получены достаточно высокие коэффициенты корреляции, свидетельствующие о тесной связи коэффициента функциональной асимметрии и коэффициента, определенного по предложенному алгоритму по объективным электрофизиологическим параметрам.

Предложен единый коэффициент асимметрии доминирования полушарий в частотной области, определяемый по параметрам приведенного полосового фильтра:

Клдп =0,01792 Ё П + +

Коэффициент Кддп = 0,66 достоверно (р < 0,05) корреллирует с коэффициентом функциональной асимметрии.

Исследование фоновой ЭЭГ у детей в норме и при ММД по характеристикам приведенного полосового фильтра с постоянными и программно изменяемыми

параметрами

Моделировались реализации типовых ЭЭГ как функций времени. «Розовый шум» образуется из «белого» после прохождения через приведенный полосовой фильтр.

Дифференциальные уравнения решаются в разностной форме на основе Z-преобразований по формуле Боксера-Талера (Быков В.В., 1971; Бесекерский В.А., 1975; Андерсон Д.А., 2003;; Айфичер Э.С., Джервис Б.У., 2004).

(2)

б)

Рис. I. Реализации типовых ЭЭГ в отведении О2 для двух исследуемых групп: а) контрольная группа; б) группа детей с ММД. Размер серой панели соответствует диапазону 50 мкВ (а) и 10 мкВ (б). Шаг линий вертикальной сетки - 0,2 секунды, утолщенные линии - 1 секунда

В контрольной группе выше градиент лобно-затылочных различий по амплитуде доминирующего ритма. Выше частота максимума спектральной плотности мощности, особенно в центральных и теменно-височно-затылочных отведениях.

В результате проведенного корреляционного анализа параметров Ат, Гт, Рэ с возрастом (внутригрупповой анализ) обнаружены достоверные коэффициенты корреляции г0 по Пирсону (Петри А., Сэбин К., 2003) в группе детей с ММД:

- по частоте максимума — все, кроме С3, Ог, Р7 Д4;

- по эффективной полосе - Р, (г0 = 0,439).

В контрольной группе показатели отличаются:

- по величине максимума - РР1 (г0 = -0,3), Р7 (г0 = -0,30);

- по частоте максимума - все, кроме Ррг, Р7;

- по эффективной полосе - С4(г0 = -0,36), С^ (г0 =-0,35).

Коэффициенты корреляции частоты максимума с возрастом в группе детей с ММД существенно ниже.

В группе детей с ММД отмечено расширение полосы спектральной плотности мощности в отведении Из, что может говорить о развитии компенсационных механизмов в ассоциативной области коры. Такой механизм направлен на совершенствование понимания и формирования речи, поскольку зона Р7 (ближайшая к Рз) У группы детей с ММД не имеет тенденции к обособлению от нее ни по частоте, ни 12

по величине максимума, как у детей контрольной группы. Сравнение по тем же показателям двух груш выявило достоверные отличия (р < 0,05):

- по величине максимума - О], 02;

- по частоте максимума — все, кроме Ркь

- по эффективной полосе - Ргь Р^, Оь 02, Р?, Те.

а) б)

Рис. 2. Карты спектров мощности типовых паттернов биопотенциалов, вид сверху, частотный диапазон 8-10 Гц: а) контрольная группа; б) группа детей с ММД. Цветовая ткала - 60 мкВ2 (а) и 10 мкВ2 (б)

Пределы непрерывности функции достоверности (маркеры принадлежности ребенка к группе ММД) приведены в табл. 2.

Таблица 2

Диапазоны достоверных отличий между основной и контрольной группами

Отведения Рр1 Рз С3 Рз о, Р, т3 т,

Нижний предел, Гц 8,2 8,4 8,0 8,2 7,6 7,2 9,2 9,0

Верхний предел, Гц 10,0 9,6 9,6 10,0 ид 11,1 10,0 11,0

Отведения Рр2 ?4 с4 Р4 о3 Р8 т4 т6

Нижний предел, Гц 6,8 8,0 8,6 4,5 7,6 6,6 8,8 9,0

Верхний предел, Гц 7,6 9,9 9,6 6,3 11,1 7,6 10,0 10,0

Факторный анализ параметров приведенного полосового фильтра у детей в норме и при ММД проведен методом главных компонент (Владимирский Б.М., 1983). Ортогональность факторов достигнута методом вращения - варимакс, обеспечивающим инвариантность факторов

Группа нормальных детей.

По частоте максимума спектральной плотности мощности - 3 фактора.

Первый фактор (собственное значение - 7,93 Гц, 49,6 % общей дисперсии) -затылочио-задневисочный правополушарный, максимум в отведении 02.

Второй фактор (собственное значение - 1,64 Гц, 10,3 % общей дисперсии) -переднелобный межполушарный, максимум в отведении Рр[.

Группа детей с ММД.

По частоте максимума спектральной плотности мощности — 4 фактора.

Первый фактор (собственное значение — 8,17 Гц, 51,1 % общей дисперсии) — переднелобно-височнвй правополушарный, максимум в отведении Рр].

Второй фактор (собственное значение - 2,15 Гц, 13,4 % общей дисперсии) -затылочно-задневисочный межполушарный, максимум в отведении 02.

В группе ММД" структура факторов йп аналогична контрольной группе, что может свидетельствовать о том, что ММД — во многом компенсаторное состояние мозга, при котором возможно в дальнейшем его полноценное развитие.

Динамический подход к исследованию ЭЭГ на основе полосового фильтра с автоматически изменяющимися параметрами

Динамический подход к исследованию спонтанной ЭЭГ, предполагающий автоматическое слежение за доминирующим ритмом, то есть определение его амплитуды и частоты, основан на автоматическом изменении параметров полосового фильтра. Способ включает в себя следующие операции. Электрический сигнал активности мозга пациента фильтруют полосовым фильтром, центральная частота полосы фильтрации изменяется со скоростью, пропорциональной величине временных отрезков между моментами прохождения через нулевые, максимальные и минимальные значения сигналов вызванной активности мозга и полученного в результате фильтрации сигнала таким образом, что при прохождении нулевых, максимальных и минимальных значений сигналом электрической активности мозга раньше полученного в результате фильтрации сигнала центральная частота полосы фильтрации уменьшается, а при прохождении нулевых, максимальных и минимальных значений сигналом электрической активности мозга позже полученного в результате фильтрации сигнала центральная частота полосы фильтрации возрастает.

Обработка реализаций вызванных потенциалов фильтром с программно изменяемыми параметрами

Полосовой фильтр реализован на сумматоре, линиях задержки и усилителях с регулируемым коэффициентом усиления, пропорционально которому изменяется резонансная частота полосового фильтра.

При уровне амплитуд помех и среднеквадратичном отклонени шума 10% от амплитуды полезного сигнала отношение сигнал / шум, вычисленное как отношение среднеквадратиого отклонения суммарной помехи на входе к среднеквадратичному отклонению разности выходного сигнала полосового фильтра и полезного сигнала на интервале от 0 до 0,5 секунд при частоте входного сигнала 10 Гц и начальной резонансной частоте 8 Гц, равно 6. Такое улучшение отношения сигнал / шум при традиционном методе регистрации вызванных потенциалов может быть получено при увеличении числа опытов в 36 раз.

В табл. 3 приведены различия в амплитудах и латентностях пиков, определенных по исходному и обработанному сигналам. Нумерация пиков в данном случае сплошная, независимо от их полярности.

Таблица 3

Средние величины отклонений амплитуд и латеитностей вызванных потенциалов по исходным и обработанным полосовым фильтром записям, в %.

Номер пика 1 ' ■ 2 3 4

Амплитуда 9,73 4,89 16,28 8,02

Латентность 3,33 2,89 2,80 2,34

Предлагаемые алгоритмы обработки вызванных потенциалов позволяют улучшить отношение сигнал / шум, уменьшить уровень субъективизма, создают предпосылки автоматизации диагностического процесса и повышения точности топографической привязки источников биоэлектрической активности.

Способ получения единичных реализаций когнитивных вызванных потенциалов с использованием фильтра с автоматически изменяющимися

параметрами

Способ регистрации когнитивных вызванных потенциалов мозга осуществляется следующим образом. На пациента воздействуют коротким по длительности внешним сигналом определенной величины. Электрический сигнал вызванной активности мозга субъекта фильтруют полосовым фильтром, центральная частота полосы фильтрации изменяется со скоростью, пропорциональной величине временных отрезков между моментами прохождения через нулевые, максимальные и минимальные значения сигналов вызванной активности мозга и полученного в результате фильтрации сигнала таким образом, что при прохождении нулевых, максимальных и минимальных значений сигналом вызванной электрической активности мозга раньше полученного в результате фильтрации сигнала центральная частота полосы фильтрации уменьшается, а при прохождении нулевых, максимальных и минимальных значений сигналом вызванной электрической активности мозга позже полученного в результате фильтрации сигнала центральная частота полосы фильтрации возрастает. Вычитают из сигнала вызванной электрической активности мозга полученный в результате фильтрации сигнал.

Когнитивный электронейростимулятор

Предложенный способ регистрации когнитивных вызванных потенциалов может быть реализован на существующем оборудовании при незначительной его модификации (Жеребцова В.А., Индюхин А.А., Индюхин А.Ф., Покровский ЮА., 2000). .

Рис. 3. Внеипшй вид КЭС-1 с пультом регистрации времени реакции и стимулирующими электродами

Аппарат КЭС-1 (когнитивный электронейростимулятор, модификация 1) предназначен для обеспечения контроля функций ЦНС человека в норме и патологии по показателям когнитивных вызванных потенциалов. Электронейростимулятор выдаст на два подключаемых входа предварительного усилителя КДС «Нейрокартограф» импульсы амплитудой 500 мкВ, положительной полярности от момента прихода синхроимпульса до момента отрыва пальца испытуемого от «нейтрального» фотоэлемента, отрицательной полярности - от момента перекрытия фотоэлемента испытуемым в одном из каналов до конца интервала 500 мс, начиная с момента подачи синхроимпульса. Таким образом, синхронно с записью ЭЭГ фиксируется: время «скрытой» реакции испытуемого (с момента подачи синхроимпульса до отрыва пальца), время моторной реакции (от момента отрыва

пальца от «нейтрали» до замыкания цепи фотоэлемента в одном из каналов) и правильность реакции.

Аппарат выполнен в виде моноблока с комплектом соединительных кабелей. Основу схемы составляет микропроцессор 80с32 фирмы Intel, работающий с тактовой частотой 24 МГц. Параметры стимулирующих импульсов отображаются цифровыми индикаторами и регулируются в широких пределах с учетом индивидуальной чувствительности испытуемого.

Обработка единичных реализаций когнитивных вызванных потенциалов фильтром с автоматически изменяемыми параметрами как средство изучения

функциональных систем

В эксперименте участвовало 40 испытуемых (полная группа) в возрасте от 9 до 17 лет. Регистрация ЭЭГ осуществлялась на КДС «Нейрокартограф - 4» следующим образом. Пациент, сидя в кресле с закрытыми глазами, получает инструкцию мысленно считать световые вспышки от фотостимулятора. В эксперименте предъявлялось 5 стимулов с частотой следования 1 Гц. Запись ЭЭГ с отведений Р3 и Р4 системы «10-20», с отметками времени в момент вспышек обрабатывалась авторским программным обеспечением.

На рис. 4 приведены полученные предложенным способом реализации когнитивных вызванных потенциалов для пяти последовательных стимулов в левом полушарии.

Время, мс

Рис. 4. Реализации когнитивных вызванных потенциалов у здорового пациента (мальчик 12 лет) в отведении Р3. Отклики на первые три стимула изображены сплошными линиями с соответственно убывающей толщиной линии, на четвертый стимул — штриховой, на пятый — штрихпунктирной линией

При анализе приведенных результатов (рис. 4) прежде всего отмечается значительная вариативность полученных реализаций, как по амплитуде, так и по латентности, вследствие чего интегральная кривая когнитивных вызванных потенциалов имеет значительно меньшую амплитуду, чем единичные реализации. Латентность интегрального когнитивного вызванного потенциала = 340 мс у данного пациента соответствует литературным данным для этого возраста (Гнездицкий В.В., 1997; 2000).

По группе в целом существует тенденция к постепенному возрастанию латентности в ходе эксперимента, однако она имеет колебательный характер. Латентность отклика на первый стимул в контрольной группе в обоих полушариях меньше, чем на второй. В основной группе это наблюдается только в левом полушарии. Минимум латентности достигается в левом полушарии, в основной группе - на первом стимуле, в контрольной — на третьем. Разброс значений латентности в контрольной группе больше, чем в основной, однако к моменту предъявления пятого стимула значения разброса практически уравниваются.

Амплитуда отклика имеет в целом тенденцию к снижению при повторных предъявлениях стимула. Тенденция нарушается только на четвертом стимуле, при котором амплитуда выше в обеих группах, в правом и левом полушариях. При подаче первого стимула контрольная группа в обоих полушариях имеет более высокоамплитудный отклик. На последующих стимулах отчетливого преобладания нет. Разброс амплитуд в контрольной группе до пятого стимула меньше, чем в основной.

Тенденция зависимости латентности от возраста, как видно из табл. 4, более характерна для контрольной группы, однако она формируется не одновременно в правом и левом полушариях. Для основной группы корреляция не достоверна, что может свидетельствовать о влиянии неврологических нарушений на процессы распознавания стимулов

Таблица 4

Коэффициенты корреляции между латентностью когнитивного вызванного потенциала и возрастом испытуемых _

Полушарие Группа Номер стимула

1 2 3 4 5 •

Левое Полная (N=40) -0,14 -0,06 -0,16 -0,18 -0,27

Основная (N=28) -0,23 -0,02 -0,25 -0,09 -0,21

Контрольная 12) 0,04 -0,17 -0,23 -0,23 -0,54

Правое Полная (N=40) -0,13 -0,05 -0,21 -0,12 0,11

Основная (N=28) -0,21 -0,04 0,04 0,01 0,16

Контрольная (N=12) -0,1 -0,07 -0,49 -0,13 -0,11

Существуют достоверные (р < 0,05) корреляции амплитуды когнитивных вызванных потенциалов с возрастом как в основной, так и контрольной группах. Поскольку знаки коэффициентов корреляции меняются от стимула к стимулу,

амплитуда интегрального когнитивного вызванного потенциала с возрастом коррелирует по-разному в разных группах, что отмечается и в литературе (Хондкарян Г.Ш., Румянцев А.Г., АхадоваЛ.Я. и др., 1998).

Самым значительным результатом проведенного эксперимента следует считать достоверные отличия как в основной, так и в контрольной группах параметров отклика на четвертый стимул. Как показывал П.К. Анохин (Анохин П.К., 1968), в состав функциональной системы, выполняющей задачу формирования фразы, состоящей из трех слов, входит акцептор результата действия, прогнозирующий последовательное выполнение и контроль каждого элемента фразы. Очевидно, аналогичная структура акцептора результата действия формируется и для мысленного произнесения цифры «че-ты-ре», то есть поочередно контролируется произнесение каждого слога. Все остальные цифры от одного до пяти — односложные (с оговоркой, что некоторые пациенты мысленно говорят «о-дин» вместо более естественного «раз»). Следовательно, отклик (латентность максимума когнитивного вызванного потенциала) на четвертый стимул должен быть более поздним, что убедительно показано в эксперименте. Таким образом, получен электрический сигнал, соответствующий работе акцептора результата действия.

Другим важным аспектом полученного результата является возможность реализации системного подхода к изучению функциональной системы в узком смысле - одновременной регистрации процессов на входах и выходах подсистем функциональной системы. Разработанные алгоритмы обработки электроэнцефалографической информации в сочетании с разработанными аппаратными средствами впервые позволят одновременно регистрировать электрический ответ головного мозга на внешний стимул и время моторной реакции.

ВЫВОДЫ

1. Разработана методика обработки и анализа электроэнцефалографической информации на основе оптимизации и программного и автоматического изменения параметров полосового фильтра.

2. Спонтанная ЭЭГ как случайный процесс с определенными характеристиками спектральной плотности мощности может быть представлена в виде «белого шума», пропущенного через систему полосовых фильтров - приведенный полосовой фильтр, параметры которого являются диагностически значимыми с точки зрения принадлежности пациента к определенной нозологической группе.

3. На основе параметров приведенного полосового фильтра разработан алгоритм расчета коэффициента асимметрии доминирования полушарий, достоверно коррелирующего с коэффициентом асимметрии, определенным по психофизиологическим параметрам.

4. Предложенная структура устройства и алгоритмы обработки вызванных потенциалов, зарегистрированных традиционными системами методом синхронного накопления, при уровнях высокочастотной и низкочастотной гармонических помех и среднеквадратичном отклонении белого шума 10%

от амплитуды полезного сигнала и изменении частоты полезного сигнала со скоростью до 4 Гц/с обеспечивают улучшение отношения сигнал / шум в б раз и повышение точности измерения амплитуд и пиковых латентностей на 5 - 15 %. 5. Предложенный динамический подход к анализу ЭЭГ, способ регистрации длшшолатентных вызванных потенциалов, реализованные в программном обеспечении и микропроцессорном электронейростимуляторе, представляют новый способ исследования функциональных систем человека с возможностью прямого сопоставления электрических процессов в коре с моторными процессами в мышцах.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Методика определения параметров приведенного полосового фильтра, реализованная в разработанном программном обеспечении, может быть использована для компактного хранения диагностически значимых параметров ЭЭГ, а также для разработки экспертной диагностической системы.

2. Математическая модель обработки вызванных потенциалов может быть использована в составе существующих компьютерных систем регистрации биопотенциалов, что позволит сократить время регистрации и повысить точность определения регистрируемых параметров.

3. Макетный образец микропроцессорного когнитивного электронейростимулятора может быть использован в составе существующих компьютерных систем для регистрации вызванных потенциалов одновременно с регистрацией времени реакции пациента.

4. Разработанное программное обеспечение динамической обработки ЭЭГ может быть использовано в составе существующих компьютерных систем для регистрации единичных реализаций вызванных потенциалов и исследования функциональных систем человека.

Список работ, опубликованных по теме диссертации

1. Устройство для измерения угла. (Кудзиев К.Г, Полянцев И.И, Морозов В.И., Индюхин А.Ф.) A.c. X» 180411 от 28.09.81 г.

2. Устройство для измерения угла. (Морозов В.И., Индюхин А.Ф.) A.c. № 254072 от 9.06.86г.

3. Способ и система управления. (Шипунов А.Г., Тихонов В.П., Куценко Е.М., Хруслов В.Н., Назаров Ю.М., Рошаль Л.Б., Индюхин А.Ф.) A.c. № 284713 от 1.12.88 г.

4. Структура и динамика формирователя опорного сигнала в системе управления безгироскопным изделием. (Морозов В.И., Индюхин А.Ф.) // ОТ, 1993.-№2.-С. 52 - 57.

5. Методика проектирования математического программного обеспечения аппаратуры управления. (Алехин С.Н., Морозов В.И, Понятский В.М., Рогожин Д.Д., Индюхин А.Ф.) // 9-я научно-техническая конференция, 11-12 февраля 1993 г. Тезисы докладов. Тула, ТВАИУ, 1993. - С. 5 - 6.

6. Пространственная организация связей биоэлектрической активности головного мозга детей с сенсорной депривацией в сравнении со здоровыми сверстниками (Жеребцова В.А., Индюхин А.Ф.) // Вестник новых медицинских технологий. 1998, № 1.С. 114-117.

7. Исследование взаимосвязи уровней когерентности ЭЭГ покоя и индивидуального профиля асимметрии у детей с сенсорной депривацией и их здоровых сверстников (Жеребцова В.А., Индюхин А.Ф.) // Материалы XVII съезда физиологов России, сентябрь 1998 г., г. Ростов-на-Дону,- С. 419-420.

8. Применение ЭВМ в электроэнцефалографических исследованиях (Жеребцова В.А., Индюхин А.Ф.) // Материалы научно-практической конференции «К десятилетию клинико-диагностического центра Тульской областной больницы, 1998 г., г. Тула. - С. 35-36.

9. Исследование корреляции параметров паттерна биопотенциалов и психофизиологических показателей у детей с патологией слуха (Жеребцова В.А., Индюхин А.Ф.) // Материалы научно-практической конференции «К десятилетию клинико-диагностического центра Тульской областной больницы, 1998 г., г. Тула. - С. 73-74.

10. Алгоритмы обработки вызванных потенциалов (Индюхин А.Ф.)// Вестник новых медицинских технологий, 1999. - Т. VI. - № 1. - С. 110-113.

11. Реабилитация детей с ограниченными возможностями методом комплексного электростимуляционного и психолого-педагогического воздействия как управляемый процесс с обратной связью по электрофизиологическим параметрам (Жеребцова В.А., Индюхин А.Ф.) // Труды научно-практической конференции «Проблемы инструментальной оценки состояния и нарушений высших психических функций у детей и подростков с помощью компьютерных тестовых систем (развитие медико-инженерных технологий на рубеже тысячелетий)», 19-20 октября 1999 г, Москва. - С. 38 - 39.

12. Электрофизиологические маркеры функциональной межполушарной асимметрии (Жеребцова В.А., Индюхин А.Ф.) // XXX Всероссийское совещание по проблемам высшей нервной деятельности, посвященное 150-летию со дня рождения И.П. Павлова (Санкт-Петербург, 15-18 мая 2000 г.). Тезисы докладов в 2-х томах. -СПб.: Ин-т физиологии им. И.П. Павлова. - С. 619 - 621.

13. Динамические алгоритмы анализа вызванных потенциалов. (Жеребцова В.А., Индюхин А.Ф.) // Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции «Здоровье в 21 веке», 28 - 30 сентября 2000 г. Тула, 2000. - С. 119121.

14. Study of functional interhemispheric asymmetry in children in the context of its electrophysiological markers and the efficiency of neurological rehabilitation (Zherebtsova V. A., Khalimova I. G., Indyukhin A.F) // Medical Engineering, 2000, N3, pp. 37-40.

15. Когерентный анализ ЭЭГ в исследованиях индивидуального профиля асимметрии (Жеребцова В.А., Индюхин А.Ф.) // Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции «Здоровье в 21 веке», 28 - 30 сентября 2000 г. Тула,

Расширение возможностей компьютерной диагностической системы (Жеребцова В.А., Индюхин A.A., Покровский Ю.А., Индюхин А.Ф.) II Труды Международной конференции по биомедицинскому приборостроению «Биомедприбор-2000», 24-26 октября 2000 г. Москва, 2000.-С. 79-81.

Способ регистрации вызванного потенциала и устройство для его реализации (Индюхин A.A., Жеребцова В.А, Хадарцев A.A., Индюхин А.Ф.) // Сборник докладов студентов, аспирантов, молодых ученых медицинской секции XXXVII студенческой научной конференции Тульского государственного университета. Тула, 2000. - С. 23 - 24. Методы регистрации и анализа когнитивных вызванных потенциалов биосистемы (Жеребцова В.А., Индюхин А.Ф.) // Вестник новых медицинских технологий. 2001. - Т. VIII. - № 3. - С. 19-21. Способ регистрации длиннолатентного вызванного потенциала мозга при электрокожной стимуляции и устройство для его осуществления. (Жеребцова В.А., Индюхин A.A., Соколов Э.М., Хадарцев A.A., Индюхин А.Ф.). Патент на изобретение № 2199947 от 10.03.2003 г. Визуализация типовых паттернов биопотенциалов детей в норме и при минимальной мозговой дисфункции (Андриевская И.А, Жеребцова В.А., Прудникова С.А., Хабарова М.Ю., Индюхин А.Ф.) // Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2003. — Т. II. - Ха 3. — С. 233 — 235. Математическое моделирование типовых процессов ЭЭГ у детей в норме и при неврологической патологии (Жеребцова В.А., Индюхин А.Ф.) И Валеология, 2003. - X» 3. - С. 18 - 27.

Нейрокартирование факторов развития у детей в норме и при минимальной мозговой дисфункции (Жеребцова В.А., Скубаренко И.О., Хабарова М.Ю., Индюхин А.Ф.) // Вестник новых медицинских технологий, 2003. - Т. X. - № 4. - С. 33 - 34.

Способ диагностики длиннолатентного вызванного потенциала мозга и устройство для его осуществления (Жеребцова В.А., Соколов Э.М., Хадарцев A.A., Васильев В.П., Морозов В.И., Индюхин А.Ф.). Патент РФ № 2240036 от 20.11.2004 г.

Method and software of the dynamic processing EEG recorded from normal children and children with neurological violations (Жеребцова B.A., Индюхин A.A., Хабарова М.Ю., Индюхин А.Ф.) // Abstracts of the international conference «The contemporary aspects of maternal and child саге». Актуальные проблемы охраны материнства и детства: Сборник материалов Международной российско-американской научно-практической конференции. Тула, 2004. - С. 62 - 63.

Список основных сокращений

КДС - компьютерная диагностическая система ММД - минимальная мозговая дисфункция ТМФ - точный метод Фишера ЦНС - центральная нервная система ЭЭГ - электроэнцефалограмма

ЛР № 040905 от 22 июля 1998 г. ПД № 00188 от 3 декабря 1999 г.

Формат бумаги 60x84/16. Бумага офс. Гарнитура «Times New Roman». Печать риз. Усл. печ. л. 1,4. Уч.-изд. л. 1,8. Тираж 100 экз. Заказ Na 1218.

Отпечатано в ОАО «Тульский полиграфист», 300600, г. Тула, ул. Каминского, 33.

Содержание диссертации, кандидата биологических наук, Индюхин, Алексей Федорович

Список используемых сокращений

Введение

Глава I. Системный подход к обработке электроэнцефалографической информации (обзор источников)

1.1. Система понятий, проблемы и методы исследования спонтанной биоэлектрической активности

1.2. Проблематика метода вызванных потенциалов

1.3. Аппаратура и методы теории автоматического управления при обработке электроэнцефалографической информации

Глава II. Объект и методы исследования

2.1. Объект исследования

2.2 Методы исследования

Глава III. Результаты исследований и их обсуяэдение

3.1. Методика обработки ЭЭГ для определения параметров приведенного полосового фильтра

3.2. Определение коэффициента асимметрии доминирования полушарий по параметрам приведенного полосового фильтра

3.3. Исследование фоновой ЭЭГ у детей в норме и при ММД по характеристикам приведенного полосового фильтра с постоянными и программно изменяемыми параметрами

3.4. Динамический подход к исследованию ЭЭГ на основе полосового фильтра с автоматически изменяющимися 76 параметрами

3.5. Обработка реализаций вызванных потенциалов фильтром с программно изменяемыми параметрами

3.6. Способ получения единичных реализаций когнитивных вызванных потенциалов с использованием фильтра с автоматически изменяющимися параметрами

3.7. Когнитивный электронейростимулятор

3.8. Обработка единичных реализаций когнитивных вызванных потенциалов фильтром с автоматически изменяемыми параметрами как средство изучения функциональных систем 96 Выводы 105 Практические рекомендации 106 Список использованной литературы 107 Приложения: Акты внедрения результатов диссертационной работы

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

БПФ - быстрое преобразование Фурье КДС - компьютерная диагностическая система ММД - минимальная мозговая дисфункция ТМФ - точный метод Фишера ЦНС - центральная нервная система ЭЭГ - электроэнцефалограмма

Введение Диссертация по биологии, на тему "Обработка электроэнцефалографической информации полосовым фильтром с переменными параметрами"

Актуальность исследования

Обработка электронейрофизиологической информации в современной биологии и медицине приобретает особую значимость (Судаков К.В., 1998; Хадарцев А.А., 2000; Егупов Н.Д., 2000; Хитров Н.К., Салтыков А.Б., 2003; Еськов В.М., 2003; Анохин К.В., Судаков К.В., 2003). Важна регистрация локального потенциала ансамбля клеток головного мозга человека, когерентное электромагнитное поле которого характеризуется детерминированными частотой и энергией (Яшин А.А., 2002; Субботина Т.И. и соавт., 2004). Целостность мозга как системы обеспечивается когерентностью циркулирующих в нем потоков сигналов (Ливанов М.Н., 1989). Головной мозг и особенно его кора представляет собой переплетение тысяч функциональных систем разного приспособительного значения, из которого трудно выделить структуры, принадлежащие каждой из этих функциональных систем (Анохин П.К., 1968).

Регистрируемые при помощи электроэнцефалограммы (ЭЭГ) сигналы спонтанной и вызванной электрической активности информативны с точки зрения исследования показателей работы здорового мозга (Батуев А.С., 1994), и являются надежным средством исследования центральной нервной системы (ЦНС) (Зенков Л.Р., 1996), хотя долгое время они использовались как инструмент диагностики органических поражений головного мозга. В последние годы отмечается революционный рост количества исследований, направленных на поиск ЭЭГ-коррелятов:

- различных эксприментальных ситуаций, как то запоминание информации (Etnier J.L., Whiter S.S., Landers D.M. et al., 1996; Klimesch W., 1997, Maltseva I.V., Masloboev Y.P., 1997), арифметические вычисления в уме (Fernandez Т., Harmony Т., Rodriguez М. et al., 1995; Earle J.B.B., Garcia-Dergay P., Manniello A. et al., 1997; Fernandez Т., Harmony Т., Silva J. et al., 1998), мысленное выполнение творческих задач (Данько С.Г., Старченко М.Г., Бехтерева Н.П., 2003; Павлыгина Р.А., Сахаров Д.С., Давыдов В.И.,

2004; Шарова Е.В., 2005; Petsche Н., Kaplan S., van Stein A. Et al., 1997;), биоуправление с обратной связью (Signorino М., Pucci Е., Bclardinelli N. et al., 1995), состояние медитации (Афтанас JI.И., Голошейкин С.А., 2003), прослушивание музыкальных произведений (Павлыгина Р.А., Сахаров Д.С., Давыдов В.И., 2004),

- когнитивных процессов (Дубровинская Н.В., Мачинская Р.И., 2002; Безруких М.М., Хрянин А.В., 2003; Бетелева Т.А., Фарбер ДА., 2002; Вартанов А.В. с соавт., 2005; John E.R., Easton P., 1995; Schober F., Schellenberg R., Dimpfel W., 1995; Silbert P.L., Radhakrishnan K., Johnson J. et al., 1995),

- работы функциональных систем (Попова Н.С., Качалова Л.М., 2001, Григорьева Л.П., Фильчикова Л.И., Алиева З.С. и др., 2002; Потулова.Л.А., 2003; Дмитрова Е.Д. с соавт., 2005).

В исследованиях просматривается тенденция к увеличению детализации спектра ЭЭГ, отказу от жестких границ традиционных ритмов, а также к разработке динамических подходов к анализу ЭЭГ, прежде всего амплитуды и частоты доминирующего ритма (Нидеккер И.А., Антонов А.А., 2003; Cacot P., Tcsolin В., Sebban С., 1995; Miller J.C., 1995).

Использование быстрого преобразования Фурье (БПФ) в сочетании с высоким быстродействием современных компьютеров дает возможность построения спектра ЭЭГ практически в реальном масштабе времени. Форма полученной кривой спектра зачастую оказывается такой, что основные усилия разработчиков компьютерных диагностических систем (КДС) направлены на применение цифровых окон, многократное скользящее сглаживание, усреднение по эпохам анализа (Иванов Л.Б., 2000), построение идеализированной кривой спектра (Строкун Ф.Ф., 2000). При анализе спектральной плотности мощности рекомендуется прежде всего обращать внимание на частоту ее максимума, максимальное значение и широту спектра (Иванов Л.Б., 2000). Такая триада параметров соответствует характеристикам динамической системы второго порядка - полосового фильтра, что создает предпосылки актуального аналитического описания спектральной плотности мощности.

Предоставляемая многими компьютерными системами возможность накопления собственных баз данных ставит вопрос о рациональном и представительном наборе параметров, позволяющем оценить динамику развития ЦНС и высших психических функций, особенно в детском и подростковом возрасте (Изнак А.Ф., 2000). Обращение к спектральным преобразованиям и характеристикам позволяет вместо множества признаков ограничиться сравнительно небольшим набором параметров без ущерба для качества диагностики (Тутаева Е.С., 2002; Каменев Л.И., 2004). Аналитическое описание спектральной плотности мощности в виде приведенного полосового фильтра позволит значительно уменьшить количество хранимой информации.

Специализация полушарий головного мозга и их взаимодействие играют определяющую роль в психической деятельности человека, формировании его индивидуальности, развитии способностей, компенсации возможных функциональных нарушений в деятельности структур центральной нервной системы (Москвин В.А., 2002). Предложенный М.Н. Ливановым (Ливанов М.Н., Свидерская Н.Е., 1984) коэффициент асимметрии доминирования полушарий по функциям кросскорреляции, успешно соотнесенный со средним уровнем когерентности между отведениями регистрации в стандартных частотных диапазонах (Жеребцова В.А., 2004; Zherebtsova V. A. et al., 2000), может быть выражен в зависимости от параметров спектральной плотности мощности.

Методика регистрации когнитивных вызванных потенциалов не позволяет проводить эффективного исследования их связи с такой важной психофизиологической характеристикой как время сенсомоторной реакции (Бойко Е.И, 1984; Переслени Л.И., 1984; Матвеев Е.В. с соавт. 1999), в то время как они являются характеристиками единой функциональной системы (Анохин П.К., 1980). Актуальной представляется разработка способа регистрации единичных реализаций вызванных потенциалов хотя бы в ограниченных условиях.

Цель исследования

Разработка методологии и обработка сигналов спонтанной и вызванной электрической активности мозга с использованием полосового фильтра с программно или автоматически изменяющимися параметрами.

Задачи исследования

1. Разработать методику обработки ЭЭГ для определения параметров приведенного полосового фильтра.

4. Разработать методику повышения отношения сигнал / шум в зарегистрированных методом усреднения вызванных потенциалах при использовании полосового фильтра с программно изменяемыми параметрами.

5. Разработать методику регистрации единичных реализаций когнитивных вызванных потенциалов при использовании полосового фильтра с автоматически изменяющимися параметрами.

6. Получить реализации когнитивных вызванных потенциалов при доминировании альфа-ритма у пациента.

Научная новизна

Впервые предложена методика обработки ЭЭГ, позволяющая получить параметры приведенного полосового фильтра - аналитическое описание спектральной плотности мощности.

Практическая значимость

Разработанная методика обработки ЭЭГ позволяет в компактной форме в виде параметров приведенного полосового фильтра хранить диагностически значимые характеристики ЭЭГ пациента и создает реальную возможность построения экспертной системы диагностики минимальной мозговой дисфункции (ММД) по выявленным электрофизиологическим маркерам.

Получили дополнительное электрофизиологическое обоснование методы реабилитации детей с минимальной мозговой дисфункцией.

Схемное решение стимулятора - цифровое управление параметрами и генерацией стимулов - позволяет выполнить ряд аналогичных приборов для стимулов любой модальности с меньшими затратами на разработку.

Разработанный способ и макетный образец аппарата расширяют возможности КДС «Нейрокартограф», позволяют одновременную регистрацию когнитивных вызванных потенциалов и времени реакции, что качественно повышает уровень психофизиологических исследований когнитивных процессов.

Внедрение результатов исследования

Результаты работы внедрены в педагогическую практику кафедр медико-биологических дисциплин медицинского факультета Тульского государственного университета, в работу лабораторий Государственного унитарного предприятия Тульской области НИИ новых медицинских технологий, в работу клинико-диагностического отделения Государственного учреждения здравоохранения Тульского областного консультативнодиагностического центра «Научно-практический центр клинической нейрофизиологии и нейрореабилитации».

Апробация работы

Основные положения диссертации изложены и обсуждены на 8 конференциях (в том числе 1 Международной и 4 Российских): 9-й научно-технической конференции (Тула, ТВАИУ, 1993), XVII съезде физиологов России (Ростов-на-Дону, 1998), научно-практической конференции «К десятилетию клиникодиагностического центра Тульской областной больницы (Тула, 1998), научно-практической конференции «Проблемы инструментальной оценки состояния и нарушений высших психических функций у детей и подростков с помощью компьютерных тестовых систем (развитие медико-инженерных технологий на рубеже тысячелетий)» (Москва, 1999), XXX Всероссийском совещании по проблемам высшей нервной деятельности, посвященном 150-летию со дня рождения И.П. Павлова.(Санкт-Петербург, 2000), Всероссийской научно-практической конференции «Здоровье в 21 веке» (Тула, 2000), Международной конференции по биомедицинскому приборостроению «Биомедприбор-2000» (Москва, 2000), медицинской секции XXXVII студенческой научной конференции Тульского государственного университета (Тула, 2000).

Публикации

Материалы исследования изложены в 24 публикациях, в том числе в 3 авторских свидетельствах на изобретение СССР и 2 патентах РФ, 7 статьях в рекомендуемых ВАК РФ журналах.

Объем и структура диссертации

Диссертация состоит из введения и трех глав, изложена на 135 страницах, содержит 15 таблиц, 14 рисунков. Список использованной литературы представлен 253 источниками, включая 102 зарубежных.

Заключение Диссертация по теме "Биофизика", Индюхин, Алексей Федорович

ВЫВОДЫ

4. Предложенная структура и алгоритмы обработки вызванных потенциалов, зарегистрированных традиционными системами методом синхронного накопления, при уровнях высокочастотной и низкочастотной гармонических помех и среднеквадратическом отклонении белого шума 10% от амплитуды полезного сигнала и изменении частоты полезного сигнала со скоростью 4 Гц/с обеспечивают улучшение отношения сигнал / шум в 6 раз и повышение точности измерения амплитуд и пиковых латентностей на 5 - 15 %.

5. Предложенный динамический подход к анализу ЭЭГ, способ регистрации длиннолатентных вызванных потенциалов, реализованные в программном обеспечении и микропроцессорном электронейро-стимуляторе представляют новый способ исследования функциональных систем человека с возможностью прямого сопоставления электрических процессов в коре с моторными процессами в мышцах.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

Библиография Диссертация по биологии, кандидата биологических наук, Индюхин, Алексей Федорович, Тула

1. Айфичер Э.С., Джервис Б.У. Цифровая обработка сигналов: практический подход. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. 992 с.

2. Алфимова М.В., Уварова Л.Г., Трубников В.И. Метод вызванных потенциалов в исследованиях познавательных процессов при шизофрении // Журнал неврологии и психиатрии, 1999. Т. 99. - № 1. -С. 62-68.

3. Андерсон Д.А. Дискретная математика и комбинаторика. Пер. с англ. -М.: Издательский дом «Вильяме». 2003. - 960 с.

4. Анохин К.В., Судаков К.В. Геном нейронов мозга в организации системных механизмов поведения // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины, 2003. Т. 135. - № 2. - С. 124 -131.

5. Анохин П.К. Биология и нейрофизиология условного рефлекса. М.: Медицина, 1968. 549 с.

6. Анохин П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. М.: Медицина, 1975.-448 с.

7. Анохин П.К. Узловые вопросы теории функциональной системы. М.: Наука, 1980.- 196 с.

8. Афтанас Л.И., Голошейкин С.А. Динамика корковой активности в условиях измененного сознания: исследование медитации с помощью ЭЭГ высокого разрешения // Физиология человека, 2003. Т. 29. - № 2. -С. 18-27.

9. Ю.Бакалов В.И., Тихонов В.П., Иванов В.В., Морозов В.И., Морозов Вяч.И, Парфенов Ю.Л., Пустоваров Л.П. Система наведения вращающихся реактивных снарядов. А.с. № 112051 (СССР). 1977.

10. П.Баранов-Крылов КН., Шуваев В.Т., Берлов Д.Н. Активация экстрастриарных отделов коры у человека при селекции зрительных стимулов по форме и положению: анализ вызванных потенциалов // Физиология человека, 2003. Т. 29. - № 4. - С. 30 - 37

11. Баранов-Крылов И.Н., Шуваев В.Т., Берлов Д.Н. Динамика вызванных потенциалов в зависимости от уровня внимания при решении зрительной задачи // Физиология человека, 2003. Т. 29. - № 2. - С. 11 -17.

12. Безруких М.М., Хрянин А.В. Особенности функциональной организации мозга у праворуких и леворуких детей 6-7 лет при выполнении зрительно пространственных заданий разного уровня сложности // Физиология человека, 2003. - Т. 29. - № 3. - С. 33 - 40.

13. А.Белов Д.Р., Колодяжный С.Ф., Смит Н.Ю. Проявление межполушарной асимметрии и психотипа в динамике «бегущей волны» ЭЭГ// Физиология человека, 2004. Т. 30. - № 1. - С. 5 - 19.

14. Ь.Бесекерский В.А. Цифровые автоматические системы. М.: Наука, 1976. -576 с.1 в.Бесекерский В. А., Попов ЕЛ. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука, 1975. 768 с.

15. Бетелева Т.А., Фарбер Д.А. Роль лобных областей коры в произвольном и непроизвольном анализе зрительных стимулов // Физиология человека, 2002.-Т. 28.-№5.-С. 5-14.

16. Бетелева Т.Г., Петренко Н.Е. Возрастные изменения механизмов классификации изображений у детей младшего школьного возраста с различным стилем когнитивной деятельности // Физиология человека, 2005. Т. 31. - № 1.-С. 15-23.

17. Благосклонова Н.К., Новикова JI.A. Детская клиническая электроэнцефалография. Руководство для врачей. М.: Медицина. 1994. -202 с.

18. Ю.Блинов-Сычкарь В.И. Устройство для анализа биоэлектрической активности мозга. А.с. № 1506644 (СССР). 1984.21 .Бобков Ю.Н. Корреляционные методы и устройства измерения составляющих сигналов. Львов, «Вища школа», 1984. 207 с.

19. Бойко Е.И. Время реакции человека. М.: Медицина. 1984.-440 с.

20. Болдырева Г.Н., Шарова Е.В., Добронравова И.С. Роль регуляторных структур мозга в формировании ЭЭГ человека //Физиология человека, 2000.-Т 26.-№5.-С. 19-34.

21. Болдырева Г.Н., Шарова Е.В., Коптелов Ю.М. и др. Исследование генеза патологических паттернов ЭЭГ при опухолевом и травматическом поражении мозга человека // Физиология человека, 2005. Т. 31. - № 1.-С. 24-32.

22. Борисов С.В., Каплан А.Я., Горбачевская H.JI. и др. Анализ структурной синхронности ЭЭГ подростков, страдающих расстройствами шизофренического спектра // Физиология человека, 2005. Т. 31. - № 3. -С. 16-23.

23. Буреш Я., Петрань М., Захар И. Электрофизиологические методы исследования. М., 1962. 456 с.

24. Бух-Винер П.В., Фещенко В.А., Чилингарян Л.И. Собиратель вызванных потенциалов // Журнал высшей нервной деятельности. 1992. - Т. 42. -№3.-С. 609-613.31 .Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. М., «Сов. Радио», 1971. 360 с.

25. Вартанов А.В., Глозман Ж.М., Кисельников А.А. и др. Мозговая организация речевого действия при заикании // Физиология человека, 2005.-Т. 31.-№2.-С. 13-17.

26. Васильев В. П. Чрескожная электронейростимуляция (клинико-экспериментальное исследование). Дис. канд. мед. наук. Тула, 1997.

27. Веденеева Л.С., Сороко С.И. Компьютерная классификация возрастных групп школьников по особенностям временной организации волновой структуры паттерна ЭЭГ //Физиология человека, 1999.- Т 25.- №4.- С. 51-59.

28. Ъ5.Веденеева Л.С., Сороко С.И., Шеповальников А.Н. Особенности статистической структуры взаимодействия основных компонентов ЭЭГ у детей школьного возраста //Физиология человека. 1998. Т. 24. - № 1. -С. 5-15.

29. Вероятность и математическая статистика. Энциклопедия. / Гл. ред. Ю.В. Прохоров. М.: Большая российская энциклопедия, 1999. - 910 с.

30. Владимирский Б.М. Математические методы в биологии. Ростов н/Д., из-во Ростовского ун-та, 1983/- 303 с.

31. ЗЯ.Воробьев С.А. Моделирование и анализ структурной информации с повторяющимися признаками формы в медикобиологическом эксперименте. Автореф. докт. техн. наук. Тула, 1999.

32. Воронкова Ю.А., Лебедева КС., Губский Л.В. и др. Подкорковые и лимбические структуры мозга и РЗОО у больных щизофренией // Физиология человека, 2005. Т. 31. - № 2. - С. 18 - 23.

33. Выгодский М.Я. Справочник по высшей математике. М.: АОЗТ «Век», 1997.-864 с.

34. АХ.Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М., Высшая школа, 2001. 479 с.

35. А2.Гнездицкий В.В. Вызванные потенциалы мозга в клинической практике.

36. Таганрог, из-во ТРТУ. 1997.

37. АЗ.Гнездицкий В.В. Обратная задача ЭЭГ и клиническая электроэнцефалография Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. - 600 с.

38. АА.Гнездицкий В.В., Архипова Н.Д. Применение некоторых методов теории автоматического регулирования при анализе ВП при паркинсонизме // Журнал высшей нервной деятельности, 1974.- Т. 24.- № 1.- С. 157-162.

39. АЬ.Гнездицкий В.В., Болдырева Г.Н. Интегрально-временные параметры ВП человека при поражении диэнцефальной области. «Физиология человека», 1977.- Т. 27.- .№ 6.- С. 13-21.

40. АЬ.Гнездицкий В.В., Ерохина Л.Г., Коптелов Ю.М., Щекутьев Г.А. Спектральный и интегрально-временной анализ ВП у больных эпилепсией. // «Журнал Невропатологии и психиатрии» им. С.С. Корсакова, 1979.- Т. 76.- № 6.- С. 673-679.

41. Гнездицкий В.В., Коптелов Ю.М., Архипова Н.А. Частотная структура ВП мозга и их интерпретация. «Биофизика», 1980,- Т. 25.- С. 958-965.

42. AS.Григорьева Л.П., Фильчикова Л.И., Алиева З.С. и др. Дети с проблемами в развитии (Комплексная диагностика и коррекция) / Под ред. Л.П. Григорьевой М.: ИКЦ «Академкнига», 2002. 415 с.

43. А9.Гриндель О.М. Электроэнцефалограмма человека при черепно-мозговой травме. М.: Наука, 1988. 200 с.

44. Данько С.Г., Бехтерева Н.П., Шемякина Н.В., Антонова JI.B. Электроэнцефалографические корреляты мысленного переживания эмоциональных личных и сценических ситуаций // Физиология человека,2003.-Т. 29.-№3.-С. 5-15.

45. Жеребцова В.А. Исследование межполушарных взаимодействий у детей с сенсорной депривацией. Дисс. . канд. биол. наук. Ростов-на-Дону, 1998.

46. Жеребцова В.А. Системный анализ механизмов организации высших психических функций в онтогенезе. Дисс. . докт. биол. наук. Тула,2004.

47. Ы.Иванов Л.Б. Прикладная компьютерная электроэнцефалография. М.: АОЗТ «Антидор», 2000. 256 с.

48. Изнак А.Ф. Предисловие / В кн. Иванов Л.Б. Прикладная компьютерная электроэнцефалография. М.: АОЗТ «Антидор», 2000. 256 с.

49. Индюхин А.Ф., Жеребцова В.А. Динамические алгоритмы анализа вызванных потенциалов. // Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции «Здоровье в 21 веке», 28 30 сентября 2000, г.Тула, 2000.-С. 119-121.

50. Информационная медицинская биофизика (Теория, эксперимент, приложение): Монография / А.В. Сергеев, Т.И. Субботина, А.А. Яшин; Под ред. А.А. Яшина. Тула: ПАНИ. НИИ НМТ. Изд-во «Тульский полиграфист», 2002. - 428 с.

51. Калакутский Л.И. и др. Прибор для контроля нейромышечной функции во время наркоза «Нейромиотест-ответ 01» // Медицинская техника, 2000.-№ 1.-С. 41-43.

52. Каменев Л.И. Системный анализ микроэлементных, вентиляционных и микроциркуляторных нарушений при немедикаментозной терапии заболеваний органов дыхания. Дисс. канд. мед. наук. Тула: ТГУ. 2004.

53. Киренская-Берус А.В., Ткаченко А.А. Особенности спектральных характеристик ЭЭГ лиц с девиантным сексуальным поведением // Физиология человека, 2003. Т. 29. - № 4. - С. 22 - 32.

54. Кирой В.И., Чораян О.Г. Нейронные ансамбли мозга // Успехи физиологических наук, 2000. Т. 31. - № 3. - С. 23 - 38.

55. Ю.Коберская Н.Н. Когнитивный потенциал Р300 // Неврологический журнал.-2003. №6.-С. 34-42.71 .Коберская Н.Н., Зенков JJ.P., Яхно Н.Н. Когнитивный потенциал РЗОО при болезни Паркинсона // Журнал неврологии и психиатрии, 2003. № 8.-С. 42-49.

56. А.Коган И.М. Прикладная теория информации. М., «Радио и связь», 1981. -216 с.

57. Кожушко НЮ. Возрастные особенности формирования биоэлектрической активности мозга у детей с отдаленными последствиями перинатального поражения ЦНС. Сообщение I. Спонтанная активность // Физиология человека, 2005. Т. 31. - № 1. - С. 5-14.

58. Комплекс компьютеризированный для анализа и картирования электрической активности головного мозга «НЕЙРОКАРТОГРАФ-01-МБН». Руководство пользователя. М.: Научно-медицинская фирма МБН, 2003.- 100 с.

59. Концепции современного естествознания. Учебник для вузов /В.Н. Лавриненко, В.П. Ратников, Г.В. Баранов и др.; Под ред. проф. В.Н. Лавриненко, В.П. Ратникова. М.: ЮНИТИ-ДАНА. 2002. - 303 с.

60. Кореневский Н.А., Губанов В.В. Автоматический анализ электрофизиологических сигналов // Медицинская техника. -1995. № 1. -С. 36-39.

61. Корсакова Н.К., Микадзе Ю.В., Балашова Е.Ю. Неуспевающие дети: нейропсихологическая диагностика трудностей в обучении младших школьников. М.: Педагогическое общество России, 2001. 160 с.

62. Крамаренко А.В. Электроэнцефалограмма. Анализ с точки зрения теории информации. // Интернет-журнал www.dxtelemedicine.com/rus/publications-rus.htm, 200281 .Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. И.: ЮНИТИ ДАНА, 2004. - 573 с.

63. Леонтьев А.А. Деятельный ум (Деятельность, Знак, Личность). М.: Смысл, 2001.-392 с.83.,ЛивановМ.Н. Пространственно-временная организация потенциалов и системная деятельность головного мозга. М., Наука, 1989. 400 с.

64. Ливанов М.Н., Свидерская Н.Е. Психологические аспекты феномена пространственной синхронизации потенциалов // Психологический журнал. 1984. - Т. 5. - № 5. - С. 71 - 83.

65. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Пер. с франц. М.: Мир, 1983.-Т. 1.-312 с.

66. Ю.Машеров E.JI. Происхождение низкочастотной компоненты биопотенциалов мозга / В кн. Иванов Л.Б. Прикладная компьютерная электроэнцефалография. М.: АОЗТ «Антидор», 2000. 256 с.

67. Методы исследований в психофизиологии: Учебное пособие /Дорошенко В.А., Канунников И.Е., Смирнов А.Г. и др.; Под ред. Батуева А.С. -СПб.; Изд-во С.-Петербург, ун-та, 1994. С. 144.

68. Методы классической и современной теории автоматического управления. Учебник в 3-х т. Т. 1. Анализ и статистическая динамика систем автоматического управления / Под ред. Н.Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. 748 с.

69. Методы классической и современной теории автоматического управления. Учебник в 3-х т. Т. 2. Синтез регуляторов и теория оптимизации систем автоматического управления / Под ред. Н.Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. 736 с.

70. Морозов В.И. Разработка структуры и анализ динамики системы управления малогабаритным вращающимся снарядом со смещенным относительно оси вращения трассером и упрощенной бортовой аппаратурой. Дисканд. техн. наук. Тула: КБ приборостроения. 1986.

71. Москвин В. А. Межполу тарная асимметрия и проблема индивидуальных различий. М.: Изд-во МГУ, 2002. 208 с.

72. Наатанен Р. Внимание и функции мозга. Учеб. пособие / Пер. с англ. под ред. Е.Н. Соколова. М., из-во МГУ, 1998. - 560 с.

73. Нейропсихологические исследования / Под ред. А.Р. Лурия. М., из-во МГУ, 1978.

74. Нидеккер И.А., Антонов А.А. Спектральный анализ длительных записей электроэнцефалограммы // Физиология человека, 2003. Т. 29. - № 3. -С. 129- 135.

75. Нюер М.Р. Количественный анализ и топографическое картирование ЭЭГ: методики, проблемы, клиническое применение // Успехи физиологических наук, 1992. Т. 23. - № 1. - С. 20 - 39.

76. Окнина. Л.Б., Шарова Е.В., Зайцев О.С., Машеров Е.Л.„ Карменян К. К. Компонент РЗОО акустического вызванного потенциала у больных с очаговым поражением головного мозга // Журнал неврологии и психиатрии, 2003. № 7. - С. 31 - 39.

77. Опыт применения вызванных потенциалов в клинической практике / Под ред. В.В. Гнездицкого, A.M. Шамшиновой. М.: АОЗТ «Антидор», 2001.-480 с.

78. Основы психофизиологии: Учебник / Отв. ред. Ю.И. Александров. -М.: ИНФРА-М. 1997. 432 с.

79. Павлов И.П. Мозг и психика. Избранные психологические труды. М. -Воронеж, 1996.

80. Павлыгина Р.А., Сахаров Д.С., Давыдов В.И. Спектральный анализ ЭЭГ человека при прослушивании музыкальных произведений// Физиология человека, 2004. Т. 30. - № 1. - С. 62 - 69.

81. Парфенов Ю.Л., Дудка В.Д., Крылов Г.Ф. Двухканальное аналоговое запоминающее устройство // ОТ, 1988.-№3.-С.50-52

82. Переслени Л.И. Механизмы нарушения восприятия у аномальных детей: психофизиологическое исследование. М., Педагогика, 1984.

83. Петри А., Сэбин К. Наглядная статистика в медицине. / Пер. с англ. В.П. Леонова М.: ГЭОТАР-МЕД, 2003. - 144 с.

84. Петров Ю.П. Новые главы теории управления и компьютерных вычислений. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. 192 с.

85. Пиаже Ж. Избранные психологические труды. М., Международная педагогическая академия, 1994. 680 с.

86. ПлохинскийН.А. Биометрия М., Из-во МГУ, 1970. С. 367.

87. Попова Н.С., Качалова JI.M. Функциональное взаимодействие структур мозга: принципы, варианты, моделирование. М.: Изд-во РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2001.-178 с.

88. ХМ.Потулова.Л.А. Влияние эмоциогенного фактора на ЭЭГ-корреляты опознания значимого светового стимула // Физиология человека, 2003. -Т. 29.-№4.-С. 38-44.

89. Разумникова О.М. Частотно-пространственная организация активности коры мозга при конвергентном и дивергентном мышлении в зависимости от фактора пола. Сообщение И. Анализ когерентности ЭЭГ // Физиология человека, 2005. Т. 31. - № 3. - С. 39 - 49.

90. Русинов B.C. Доминанта. Электрофизиологические исследования. М.: «Медицина», 1969.-231 с.117 .Рутман Э.М. Вызванные потенциалы в психологии и психофизиологии. М., «Наука», 1979.-213 с.

91. Сазонова О.Б. Межполушарные взаимодействия при поражении мозолистого тела // Клинические аспекты современной проблемы функциональной асимметрии мозга. Минск, 1989.- С.50.119 .Сеченов И.М. Избранные философские и психологические произведения. М., 1947.

92. Системные механизмы мотивации / Под ред. К.В. Судакова. М.: Медицина, 1979.-200 с.

93. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть I. / Под ред. А.А. Хадарцева. Тула: Изд-во ТулГУ, 2000. - 320 с.

94. Соболева И.В., Клепач Г.С., Нагорная В.В. Особенности биоэлектрической активности симметричных зон коры головного мозга человека после слабой чрескожной стимуляции зрительного нерва //Физиология человека, 1998.-Т 24.- №6.- С. 14-20.

95. Спщнадель В.Н. Основы системного анализа. СПб., «Изд. дом «Бизнесс-пресса», 2000. 326 с.

96. Строганова Т.А., Цетлин М.М., Поссикера И.Н., Орехова Е.В., Малаховская Е.В. Биологические основы индивидуальных различий в темпераменте детей второго полугодия жизни // Физиология человека, 2002.-Т. 28.-№5.-С. 21-33.

97. Строкун Ф.Ф. Метод выделения единичных вызванных потенциалов из электроэнцефалограммы без использования шаблона // Известия РГУ, 2000.

98. Судаков К.В. Кибернетические свойства функциональных систем // Вестник НМТ. 1998. - Т. 5. - № 1.-С. 12-19.

99. Теория и проектирование диагностической электронномедицинской аппаратуры / Общ. ред. В.М. Ахутина. JL, из-во ЛГУ, 1980. 147 с.

100. Тихонов В.П., Морозов В.И., Морозов Вяч.К. Прудникова С. А. Система наведения вращающихся реактивных снарядов. А.с. № 147018 (СССР). -1979.

101. Tymaeea Е.С. Обработка визуализированной информации о микроциркуляции в сосудах глазного дна при коррекции программ адаптации // Дисс. канд. мед. наук, 2002.

102. Ухтомский А.А. Избранные труды. М., 1978.

103. УЗА.Федотчев А.И., Бондарь А.Т., Акоев И.Г. Ритмическая структура ЭЭГ человека: современное состояние и тенденции развития // Успехи физиологических наук, 2000. Т. 31. - № 3. - С. 39 -53.

104. Фигурнов В.Э. IBM PC для пользователя. Краткий курс. М.: ИНФРА-М, 1997.-480 с.

105. Фресс П., Пиаже Ж. Экспериментальная психология. Вып. 3. М., Прогресс, 1970.-197 с.

106. Функциональная диагностика нервных болезней / Под ред. Л.Р.Зенков, М.А. Ронкин. М: Медпресс, 2002. 530 с.

107. Функциональные системы организма / Под ред. К.В. Судакова. М.: Медицина, 1987.-432 с.

108. Халецкая О.В., Трошин В.М. Минимальные дисфункции мозга в детском возрасте. Нижний Новгород, 1995. - 37с.

109. Хондкарян ГШ., Румянцев А.Г., Ахадова Л.Я., Кудинова Н.В. Событийно-связанные потенциалы головного мозга (РЗОО) у детей с острым лимфобластным лейкозом // Гематология и трансфузиология, 1998. -Т.43. № 6. - С. 17-21.

110. Цветков Э.И. Нестационарные случайные процессы и их анализ. М., Энергия, 1973. 136 с.

111. Чавчанидзе В.В. Проблемы моделирования мышления // Вопросы кибернетики. Вып. 19. М. - 1976. - С. 82 - 116.

112. Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации в теории управления. СПб.: Питер, 2004. 256 с.

113. Шарова Е.В. Электрографические корреляты реакций мозга на афферентные стимулы при посткоматозных бессознательных состояниях у больных с тяжелой черепно-мозговой травмой // Физиология человека, 2005. Т. 31. -№ 3. - С. 5 - 15.

114. Шеповальников А.Н., Цицерошин М.Н., Апанасионок B.C. Формирование биопотенциального поля мозга человека. JL, Наука, 1979. -163 с.

115. Электрофизиологическая и фотометрическая медицинская техника. Учеб. пособие / Е.П Попечителев, Н.А. Кореневский . Под. ред. Е.П Попечителева. М.: Высш. школа, 2002. 470 с.

116. Юдин Э.Г. Системный подход и принцип деятельности. М., «Наука», 1978.151 .Яшин А.А. Информационно-полевая самоорганизация биосистем // Вестник новых медицинских технологий. 2000. - Т. VII. - № 1. - С. 30 -38.

117. Barbato G., Ficca G., Beatrice M. et al. Effects of sleep deprivation on spontaneous eye blink rate and alpha EEC power // Biol.Psychiatry. 1995. V. 38. №5. P. 340-341.

118. Basar E. Biophysical and physiological systems analysis / Addison-Wesley Publishing Company, 1976. 366 PS.15e.Bauch Th., Hegerl U. II X World Congress of Psychiatry. Madrid, August 23-28, 1996. Abstracts. № 2. - P. 109 - 110.

119. Blackwood D.H.R., Ebmeier K.R., Muir W.J. et al. // Acta Psychiatry. -1994. № 90. - P. 157- 166.158 .Broadbent D.E.I I J. Experimental Psychology. 1954. - № 47. - P. 191 — 196.

120. Burns S. K.; Melsack R. A method for analysing variations in evoked responses.- EEG and Clin. Neurophysiol., 1966. V. 20. - P. 407- 409.

121. Ciganek L. Variability of the human visual evoked potentials: normative data. EEG and Clin. Neurophysiol., 1969. - V. 27 - P. 35-42.

122. Coppola R., Tabor R., Buchsbaum M. S. Signal to noise ratio and response variability measurements in single trial evoked potentials. EEG and Clin. Neurophysiol., 1978. - V. 44. - P. 214-222.

123. Deepak K.K., Manchanda S.K., Maheshwari M.C. Meditation improves clinico-EEG measures in drug-resistant epileptics // Biofeedback and Self-Regul. 1994. V. 19. - № 1. - P. 25-40.

124. Desmedt J.E., Tomberg C. Transient phase-locking of 40 Hz electrical oscillations in prefrontal and parietal human cortex reflects the process of conscious somatic perception // Neurosci. Lett. 1994. V. 168. - № 1-2. - P. 126-129.

125. Dijk D.J. EEC slow waves and sleep spindles: windows on the sleeping brain // Behav. Brain Res. 1995. V. 69. - № 1-2. - P. 109-116.

126. Duffy F.H., McAnulty G.B., Albert M.S. Temporoparietal electrophysiological differences characterize patients with Alzheimer's disease: a split-half replication study//Cereb. Cortex. 1995. V. 5. - № 3. - P. 215-221.

127. Earle J.B.B., Garcia-Dergay P., Manniello A., Dowd C. Mathematical cognitive style and arithmetic sign comprehension: a study of EEC alpha and theta activity // Int. J. Psychophysiol. 1996. V. 21. - № 1. - P. 1-13.

128. Egeren L. F. van. Multivariate Statistical Analysis. Psychophysiology, 1973.-V. 10.- №5.-P. 517.

129. Fernandez Т., Harmony Т., Silva J. et al. Relationship of specific EEC frequencies at specific brain areas with performance //Neuroreport. 1998. V. 9. -№ 16.-P. 3681-3687.

130. Fernandez-Lastra A. Neurophysiological study and use of P300 evoked potentials for investigation in the diagnosis and of follow-up of patients with Alzheimer disease // Rev. Neurol. 2001. - V. 31. - № 6. - P. 525 - 528.

131. MA.Feshchenko V.A., Veselis R.A., Reinsel R.A. Comparison of the EEC effects of midazolam, thiopental, and propofol: the role of underlying oscillatory systems //Neuropsychobiology. 1997. V. 35. - № 4. - P. 211-220.

132. FordM., White P., Lim K.O., Pfefferbaum A. II Biol. Psychiatry. 1994. - № 35.-P. 96-103.17в.Fried R. What is theta? // Biofeedback and Self-Regul. 1993. V. 18. - № 1. -P. 53-58.

133. Ganji S.S., Henry R., FurlowJ. Diffuse theta activity and spindle-like bursts during coma after cardiac arrestII Clin. Electroencephalogr. 1996. V. 27. - № 2. - P. 89-94.

134. Golob E. J. Auditory event-related potentials during target detection are abnormal in mild cognitive impairment // Clin. Neurophisiol. 2002. - V. 113. - № l.-P. 151-156.

135. Z.Grillon Ch., Courchesne E., Ameli R., Geyer M.A., Braff D.L. II Arch. Gen. Psychiatry. 1990. - № 47. - P. 171 - 179.

136. Halgren E., Stapleton J.M., Smith M., Altafullan I. // Evoked Potentials. New York. 1986. - P. 269 - 284.

137. Hegerl U., Bauch Th., Mouller H.-J. II X World Congress of Psychiatry. Madrid, August 23-28,1996. Abstracts. № 2. - P. 128.

138. John E.R., Easton P. Quantitative electrophysiological studies of mental tasks // Biol. Psychol. 1995. V. 40. - № 1-2. - P. 101-113.

139. Klimesch W., Schimke H., Schwaiger J. Episodic and semantic memory: an analysis in the EEG theta and alpha band // EEG Clin. Neurophysiol. 1994. -V. 91. № 6. - P. 428-441.

140. Kubicki S.,Herrmann W.M. The future of computer-assisted investigation of the polysomnogram: sleep mi-crostructure 1/3. Clin. Neurophysiol. 1996. V. 13.-№4.-P. 285-294.

141. Kutas M., McCartny G., Donchin E. II Science. 1977. - № 197. - P. 792 -795.

142. Lehmann D. Multichannel topography of human alpha EEG fields // Electroenceph. clin. Neurophysioil., 1971. V. 31. - P. 439 - 449.

143. Lorenzo I., Ramos J., Arce C. et al. Effect of total sleep deprivation on reaction time and waking EEG activitv in man // Sleep. 1995. V. 18. - № 5. -P. 346-354.

144. Lutzenberger W. Pulvermuller F., Elbert Т., Birbaiumer N. Visual stimulation alters local 40-//Z responses in humans: an EEG-study //Neurosci. Lett. 1995.-V. 183.-№ 1-2. P. 39-42.

145. MakeigS., Jung T.P. Tonic, phasic, and transient EEG correlates of auditory awareness in drowsiness // Brain Res. Cogn. Brain Res. 1996. V. 4.- № 1. -P. 15-25.

146. Maltseva I.V., Masloboev Y.P. Alpha rhythm parameters and short-term memory span // Int. J. Psychophysiol. 1997. V. 26. - № 1-3. - P. 369-380.

147. McKenna T.M., McMullen T.A., Shlesinger M.F. The brain as a dynamic physical system // Neuroscience. 1994. V. 60. - № 3. - P. 587-605.

148. Mesulam M.M. Principles of behavioral neurology. New York. 1985.

149. Miller J.C. Batch processing of 10000 h of truck driver EEG data // Biol. Psychol. 1995. V. 40. - № 1-2. - P. 209- 222

150. Pfurtscheller G., Cooper R. Selective averaging of the intracerebral click evoked responses in man: an improved method of measuring latencies and amplitudes.-EEG and Clin Neurophysiol., 1975. V. 38. - № 2. - P. 187-190.

151. Pfurtscheller G., Neuper C., Mohl W. Event-related desynchronization during visual processing // Int. J. Psychophysiol. 1994. V. 16. - № 2. - P. 147153.

152. Picton T. W, Hillyard S. A., Kra-usz H. I., Galambos R. Human auditory evoked potentials. I. Evaluation of components. EEG and Clin. Neurophysiol., 1974.-V. 36.-P. 179- 190.

153. Pierce T.W., Kelly S.P., Watson T.D., Replogle K., King J.S., Pribram K.H. Age Differences in Dynamic Measures of EEG // Brain Topography, 2000. V. 13. -№ 2. - P. 127-134.

154. Politoff A.L., Monson N., Stadter R.P., Hass P. Severity of dementia correlates with loss of broad-band visual cortical responses // Dementia. 1995. -V. 6. -№ 3. P. 169- 173.

155. Regan D. Evoked potentials in psychology, sensory physiology and clinical medicine. London: Champan and Hall, 1972.

156. Rice KM., Blanchard E.B., Purcell M. Biofeedback treatments of generalized anxiety disorder: preliminary results // Biofeedback and Self-Regul. 1993.-V. 18.-№2.-P. 93-105.

157. Rodriguez G., Copello F., Vitali P. et al. EEG spectral profile to stage Alzheimer's disease // Clin. Neurophysiol. 1999. V. 110. - № 10. - P. 18311837.

158. Roschke J., Wagner P., Mann K., Fell J., Grozinger M., Frank С. II Biol. Psyhiatry. 1996. - № 40. - P. 844 - 852.

159. Ruchkin D. S. Analysis of nonhomoge-neous sequences of evoked potentials-Exp. NeuroL, 1968. V. 20. - P. 275 - 284.

160. Ruchkin D. S. Discussion of Donchin's paper.-In: Average evoked potentials. Washington, D. C.: NASA SP-191,1969. P. 229-230.

161. Ruchkin D. S., Suttoh S., Tueting P. Emitted and evoked Рзоо potentials and variation in stimulus probability.-Psychophysiology, 1975. V. 12. - № 5. - P. 591-595.

162. Til. Sato Т., Miyao M., Muchi H. et al. II Pediatr. Neurol. 1992/ - V. 8. - № 2 -P. 130- 132.

163. Schmitt F.O., Dov P., Smith B.R. Electronic processing of information by brain cells // Science, 1976. V. 193. - № 4248. - P. 114 120.

164. Schober F., Schellenberg R., Dimpfel W. Reflection of mental exercise in the dynamic quantitative topographical EEG II Neuropsychobioloey. 1995. V. 31. - № 2. - P. 98-112.

165. Signorino M., Pucci E., Belardinelli N. et al. EEG spectral analysis in vascular and Alzheimer dementia // EEG Clin. Neurophysiol. 1995. V. 94. -№5.-P. 313-325.

166. Silbert P.L., Radhakrishnan K., Johnson J., Klass D.V. The significance of the phi rhythm // EEG Clin. Neurophysiol. 1995. V. 95. - № 1. - P. 71-76.

167. Souza V.B.N., Muir W.J., Walker M.T. et al. II Biol. Psyhiatry. 1995. - № 37.-P. 300-310.

168. Strick W.K., Dierks Th., Franzek E., Stober G., Maurer K. // Biol. Psychiatry. -1994. № 17. - P. 850 - 856.

169. Sutton S., Tueting P., Zubin ., John E. R. Information delivery and the sensory evoked potential.- Science, 1967. V. 155. - P. 1436-1439.

170. Tiitinen H., Sinkkonen J., Reinikainen K. et al. Selective с attention enhances the auditory 40-Hz transient response in humans // Nature. 1993. V. 364. - № 6432. - P. 59-60.

171. Ullsprerger P., Gille H.G. И Psychiatr. Neurol. Med. Psychol. 1985. - Vol. 37.-№ 10.-P. 582-588.

172. Vidulich M.A., Stratton M., Crabtree M., Wilson G. Performance-based and physiological measures of situational awareness // Aviat. Space Environ. Med. 1994. V. 65. - № 5 - Suppl. P.A7-A12.

173. Wastell W. G. Statistical detection of individual evoked responses: An evaluation of Woody's adaptive filter.// EEG and Clin. Neurophys., 1977. № 42.-P. 835-839.

174. Wolf G., Hefi J. Seele oder Programm? Leipzig: Urania-Verlag, 1982. P. 232.

175. Yanai /., Fujikawa Т., Osada M. et al II J. Affect. Disord. 1997/ - V. 46. -№3.-P. 263-271.

Информация о работе

Индюхин, Алексей Федорович
кандидата биологических наук
Тула, 2006
ВАК 03.00.02

Диссертация

Обработка электроэнцефалографической информации полосовым фильтром с переменными параметрами - тема диссертации по биологии, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы