Автоматический математический анализ ээг - клиническая электроэнцефалография
Видео: Вебинар об амбулаторной регистрации ЭЭГ
12
АВТОМАТИЧЕСКИЙ МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЭЭГ ЧЕЛОВЕКА ПРИ ОЧАГОВЫХ ПОРАЖЕНИЯХ ГОЛОВНОГО МОЗГА
В связи с внедрением математики во все отрасли знания и развитием электронно-вычислительной техники в последние годы усилился интерес электрофизиологов к методам автоматического анализа ЭЭГ. Визуальный анализ ЭЭГ и измерения с помощью циркуля и линейки оказываются недостаточными для выявления той информации, которую несет сложная картина биопотенциалов мозга.
Математический анализ ЭЭГ позволяет получить более полную информацию о функциональном состоянии мозга, углубляет понимание его деятельности, расширяет возможности диагностики и позволяет выдвинуть новые задачи изучения деятельности мозга.
Уже в начале развития электроэнцефалографии у физиологов возникло стремление оценить ЭЭГ с помощью количественных объективных показателей, применить методы математического анализа. Сначала обработка ЭЭГ и подсчет разных количественных параметров ее производились вручную.
Так возникли оценки ЭЭГ в форме индексов (индексы альфа-ритма, дельта-волн). Однако вследствие большой трудоемкости и малой точности эти методы не нашли практического применения.
Математические методы анализа ЭЭГ человека начали свое развитие с конца 30-х годов, когда были сконструированы первые автоматические частотные анализаторы (Lumis, Harwei, Hobbard, 1936- Grass, Gibbs, 1938). Исторически раньше началось применение частотного анализа ЭЭГ с помощью узкополосовых анализаторов типа анализатора Уолтера (Dowson, G. Walter, 1944- Baldock, G. Walter, 1946) и несколько позднее с применением анализаторов с широкополосовыми фильтрами типа анализатора Кожевникова (В. А. Кожевников, 1954). Частотный анализ использован для оценки ЭЭГ при разных формах эпилепсии (G. Walter, 1950), для оценки ЭЭГ больных психиатрической клиники (Kennard et al., 1955, 1957- Hill, 1950- Matousek, 1967). В Институте нейрохирургии имени II. Н. Бурденко проводились исследования ЭЭГ больных с опухолями головного мозга разной локализации с помощью широкополосового анализатора (О. М. Гриндель, 1960, 1963, 1966- В. Е. Майорчик, 1960-
В. С. Русинов, 1962- С. Додхоев, 1965- Н. С. Козодой, 1968, 1969).
В конце 40-х — начале 50-х годов к анализу ЭЭГ начали привлекать методы авто- и кросскорреляции. На возможность применения корреляционного анализа для оценки ЭЭГ было указано в работе Н. Винера еще в 30-х годах (Н. Винер, 1961). Первые работы по корреляционному анализу ЭЭГ появились в Японии (Imahory, Suhara, 1949- Suhara, 1952) и независимо от них в Америке (Brazier, Casby, 1952- Brazier, Barlow, 1956- Barlow, Brazier, Rosenblith, 1959). В последующие годы методы авто- и кросскорреляции ЭЭГ находят все большее применение в экспериментах и в исследованиях на здоровом человеке (Barlow, 1961- Storm van Leeuven, 1961- Л. H. Мишин, 1963- Е. Н. Соколов, 1963- Н. Н. Данилова, 1964, и др.).
Авто- и кросскорреляция ЭЭГ больных с органическими поражениями мозга (опухоль) впервые была произведена в исследовании Brazier, Barlow (1956). Barlow, Rowit, Glur (1965) применили корреляционный анализ для выявления патологических изменений на ЭЭГ во время пробы с амобарбиталом. Brazier (1965) использовала этот метод математического анализа ЭЭГ для выявления эпилепсии у больных с глубинными поражениями височной доли. Е. А. Жирмунская (1969) проводит исследования ЭЭГ больных неврологической клиники с помощью методов авто- и кросскорреляции.
В Институте нейрохирургии последние годы проводятся систематические исследования авто- и кросскорреляционных функций ЭЭГ больных с разными формами органических очаговых поражений головного мозга (О. М. Гриндель, 1965, 1967- О. М. Гриндель, Г. Н. Болдырева, Б. Н. Бурашников, В. Н. Андреевский, 1964- В. С. Русинов, О. М. Гриндель,
Н. Н. Брагина, 1968- О. М. Гриндель, Н. С. Козодой, 1968). Эти исследования послужили основой для написания раздела по корреляционному анализу ЭЭГ настоящей главы.
В последние годы все шире применяется спектральный анализ ЭЭГ, являющийся логическим продолжением и конечным выражением авто- и кросскорреляционного анализа. Распространение этого метода объясняется прежде всего тем, что он проводится на быстродействующих электронно-вычислительных машинах, с высокой степенью автоматизации всех процессов- данные спектрального анализа — спектр мощности — выдаются в удобной для расшифровки и понимания форме- точность вычисления может быть очень высокой и выбирается исследователем в зависимости от задач данной работы. Основы применения спектрального анализа ЭЭГ наиболее подробно даны в работе D. Walter, Adey (1963).
Так же как авто- и кросскорреляция, спектральный анализ ЭЭГ широко используется в исследованиях на животных и на здоровых людях. В работах Эйди (1968), D. Walter, Rhodes, Adey (1967) и др. уже приводятся данные спектрального анализа ЭЭГ больших групп здоровых людей (в несколько сотен человек), позволяющие с достоверностью оценивать особенности ЭЭГ в норме. В клинике спектральный анализ пока не нашел еще широкого применения для исследования нарушений электрических процессов мозга, хотя имеются все основания считать этот метод анализа очень перспективным для количественных оценок ЭЭГ в патологии.
Ряд параметров спектра ЭЭГ позволяет дать изменениям электрической активности мозга в случае очаговых поражений точные количественные, цифровые характеристики и выявить особенности ЭЭГ, скрытые при обычной визуальной оценке (О. М. Гриндель, Г. Н. Болдырева,
А. Л. Арнаутов, Г. В. Васильев, 3. А. Малина, 1968- О. М. Гриндель, Г. Н. Болдырева, А. Л. Арнаутов, 1968).
В настоящей главе мы не будем останавливаться на технических характеристиках различных анализаторов, так как это является специальной задачей и выходит за рамки настоящей работы, тем более что вопросы техники достаточно подробно описаны в книге В. А. Кожевникова и Р. М. Мещерского (1963), в книге по методике электроэнцефалографии, вышедшей под редакцией Ю. Крагина (1963) и др. В настоящей главе мы рассмотрим вопрос о том, как можно использовать наиболее широко распространенные методы математического автоматического анализа и что они дают нового для оценки ЭЭГ здоровых и больных людей, в частности для оценки очаговых и общемозговых нарушений электрической активности головного мозга в случаях его органических поражений.
