Другие методы анализа ээг человека - клиническая электроэнцефалография
Видео: ПРОГРАММА КОНВЕРТЕР ЭЭГ . АУДИО - ВИЗУАЛЬНАЯ СТИМУЛЯЦИЯ
Кроме частотного, корреляционного и спектрального методов анализа ЭЭГ, имеются другие методы и приемы математической обработки данных электрической активности мозга. Они еще не получили широкого распространения в клинической электроэнцефалографии, однако с успехом могут быть использованы для оценки разных свойств ЭЭГ.
К этим методам следует отнести в первую очередь способы сравнения фаз ЭЭГ. Фазовые отношения альфа-ритма симметричных точек коры и задних и передних отделов полушария путем сравнения и наложения кривых, записанных на бумажной ленте или зарегистрированных с помощью катодного осциллографа, были предприняты еще в начале развития электроэнцефалографии (Hugger, 1941- Kohn, 1948- Darrow et al.. 1950- Garoutte, Aird, 1958- В. А. Адамович, 1957, 1963). С помощью этого метода было показано, что в симметричных точках полушарий имеется значительная степень синфазности альфа-колебаний. Для измерения фаз колебаний на ЭЭГ разных областей коры применяются специальные приборы — фазометры разной конструкции (Walsh, 1958- Goodwin et al., 1958). Эти приборы позволяют оценивать фазовые отношения количественно по «фазовому индексу» — показателю, меняющемуся от О до 100%. Необходимо отметить, что фазовые отношения ЭЭГ можно успешно исследовать с помощью метода кросскорреляции. Однако фазовые отношения двух ЭЭГ на коротких интервалах не удается исследовать методом кросскорреляции, поэтому важно иметь возможность этого исследования при изучении реакций на раздражения, для выявления динамики фазовых отношений с помощью фазометра.
Представляют интерес методы исследования пространственных отношений электрических процессов мозга, дающие представление об общей картине развивающегося возбуждения во многих точках коры. К этим методам относится топоскопия Уолтера (G. Walter, Shipton, 1951- G. Walter, 1953), которая позволяет анализировать одновременно ЭЭГ от 22 точек коры и определять частоту колебаний в них по изменению светящихся секторов экранов катодных трубок. Энцефалоскопы, разработанные М. Н. Ливановым и В. М. Ананьевым (В. М. Ананьев, 1956), дают возможность регистрировать одновременно активность 100 и более точек мозга в виде светящихся на экране точек, интенсивность свечения которых пропорциональна амплитуде отводимого потенциала. На выходе этот прибор дает пространственную световую мозаику амплитуды биопотенциалов с расположением светящихся точек на экране катоднолучевой трубки в соответствии с расположением отводящих электродов на поверхности мозга.
С помощью энцефалоскопа были получены данные, свидетельствующие о закономерностях протекания биоэлектрической активности мозга у животных при выработке условных рефлексов. Исследования ЭЭГ больных с поражением головного мозга показали перспективность этого метода для оценки функционального состояния мозга при опухоли и при психических заболеваниях (М. Н. Ливанов, В. М. Ананьев, Н. П. Бехтерева, 1956- Н. П. Бехтерева, 1960- К. К. Монахов, 1960- Н. А. Гаврилова. А. С. Асланов, 1965).
Пространственные отношения электрической активности мозга человека демонстративно выявляются методом синхронизма и асинхронизма потенциалов, предложенным Remond (1955), и методом определения скоростей потенциала, предложенным Ю. В. Дубикайтисом и В. В. Дубикайтисом (1962). В результате проводимых этими методами измерений строятся «топографические карты» электрической активности соответственно проекции на поверхности головы разных точек отведения потенциала, что может быть использовано для топического диагноза поражения мозга.
Исследование пространственных отношений электрической активности мозга представляет одну из самых трудных задач, поскольку оно требует синтеза одновременно многих сторон изменения соотношений разных ритмов, их частоты, фаз, амплитуды, протекающих одновременно во многих пунктах коры. Перспективность этого направления исследований несомненна, и его развитие зависит главным образом от введения в исследование электронно-вычислительной техники.
Среди методов анализа ЭЭГ заслуживает внимания метод, предложенный А. А. Генкиным (1962, 1965), учитывающий особенности формы колебаний биопотенциалов. Автор рассматривает форму волн ЭЭГ, в частности альфа-волн, как отражение функционального состояния субстрата, от которого они отводятся. Он считает, что восходящая и нисходящая фазы альфа-волны отражают процессы возбуждения и восстановления, а соотношение восходящей и нисходящей фазы волны — функциональное состояние исследуемой системы мозга. Этим методом показано, что для состояния бодрствования здорового человека типично определенное соотношение фаз альфа-колебаний. При патологии, в частности при опухоли мозга, соотношение восходящей и нисходящей фаз альфа-волн может изменяться (Е. Ю. Артемьева, Л. Д. Мешалкин, Е. Д. Хомская, 1965). Вопрос об исследовании формы колебаний на ЭЭГ еще не решен, поскольку методически он представляет большие трудности, и нет еще достаточно точного и выполняемого автоматически приема исследования, который уловил бы изменения очертания отдельных колебаний потенциала мозга.
В последние годы наблюдается значительное увеличение исследований ЭЭГ с применением методов математического анализа, все шире используется для изучения ЭЭГ электронно-вычислительная техника. Становится все более очевидно, что будущее электроэнцефалографии в ее математическом анализе, в выражении ЭЭГ в количественных показателях. Новые черты ЭЭГ, открываемые с помощью методов математического анализа, несомненно послужат для вскрытия еще не известных закономерностей деятельности мозга.
Какие же методы анализа следует считать лучшими для исследования ЭЭГ?
Чтобы ответить на этот вопрос, нужно представить себе, что мозг, являясь сложнейшей системой, отражает в своей электрической активности сложнейшие связи между нейронами, линейные и нелинейные зависимости между разными элементами, градуальную и взрывную реакции на учитываемые и не учитываемые при исследовании раздражения разной силы, модальности. Ясно, что ни один из существующих методов анализа ЭЭГ не может полностью вскрыть всех сторон того многогранного процесса, который отражается на ЭЭГ. Каждый из методов анализа ЭЭГ выявляет и позволяет исследовать лишь одну какую-либо сторону этого процесса. Следовательно, при выборе метода анализа ЭЭГ необходимо ясно представлять себе конкретную задачу исследования и возможности метода. При выборе метода анализа в клинической ЭЭГ существенно не только наличие возможности выявления той или иной стороны процесса, но также скорость автоматической обработки данных. Для метода анализа ЭЭГ в условиях клиники важна возможность получить результат одновременно с записью ЭЭГ и в информативных цифровых выражениях, которые можно сопоставлять с другими количественными показателями состояния организма. Пока такие методы анализа ЭЭГ еще не выработаны, однако имеются все основания полагать, что внедрение математики и электронно-вычислительной техники позволит в ближайшие годы получить удобные методы анализа ЭЭГ для решения вопросов, выдвигаемых клиникой. Поиски информативных параметров ЭЭГ, новых методов анализа и подходов к расшифровке скрытой в ЭЭГ информации ведутся интенсивно. Возможно, что для более полного и правильного описания ЭЭГ будет необходим комплексный метод, включающий совокупность разных методов анализа: от выявляющих тонкие детали ЭЭГ в каждом из пунктов коры до определяющих общие пространственно-временные отношения биоэлектрической активности всего мозга в целом.
