Спектральный анализ ээг - клиническая электроэнцефалография
Спектральный анализ ЭЭГ, или вычисление спектра мощности, есть дальнейшее математическое преобразование авто- и кросскорреляционных функций ЭЭГ, их конечное выражение. Обоснование применения спектрального анализа к ЭЭГ подробно приводится в работах D. Walter (1963), Hord с соавторами (1965), Л. Д. Мешалкина с соавторами (1965), А. М. Клочкова с соавторами (1967).
В каждой ЭЭГ имеется, как правило, не одна, а несколько различно выраженных частотных составляющих. Спектр мощности отражает энергию каждой из частотных составляющих данной ЭЭГ. Вычисление спектра мощности позволяет выделить с большой точностью частотные составляющие каждого процесса ЭЭГ и показать соотношение в нем разных частотных компонентов. Большое преимущество вычисления спектра мощности состоит также в том, что вся математическая операция производится автоматически на электронной вычислительной машине.
Так же как при частотном корреляционном анализе, при проведении спектрального анализа ЭЭГ важно правильно выбрать интервал наблюдения (или время анализа ЭЭГ) и точность вычисления спектра. Этот вопрос подробно рассматривается в работе Hord и соавторов (1965). Подбирая необходимую точность вычисления, следует иметь в виду, что, как всякий анализ, примененный к ЭЭГ, спектральный анализ должен способствовать более правильному п точному пониманию процесса. Если взять малую точность вычисления, например интервал вычисления 0,5—1 цикл/сек, то вычисленный спектр покажет лишь те компоненты, которые видны и при визуальном анализе. Вычисленные частотные полосы спектра, таким образом, будут неинформативными. При уменьшении интервала вычисления до 0,3—0,2 цикл/сек точность вычисляемого спектра повышается- в спектре ЭЭГ при этой точности будут выявлены частотные компоненты, обычно не выявляемые глазом на ЭЭГ. При дальнейшем увеличении точности вычисления — при уменьшении интервала до 0,1 и менее —можно более детально проследить за ритмами ЭЭГ. Однако спектр получается сложным, с большим количеством пиков. Такая картина спектра будет нестабильной: от интервала к интервалу наблюдения он будет меняться в своих деталях. При спектральном анализе ЭЭГ ставится цель не только более точно выявить ее составляющие, но и определить наиболее характерные для данного процесса черты, т. е. выявить точную и стабильную картину спектра. Исследованием спектра с большой точностью на относительно небольших отрезках ЭЭГ можно выявить детали, типичные для этого временного интервала процесса. Однако при вычислении спектра большого временного отрезка ЭЭГ произойдет сглаживание спектра, детали этого спектра не повторятся, поскольку на спектре малых отрезков находят отражение не только стационарные, но и переходные процессы. Чтобы выявить картину спектра, включающую наиболее характерные черты его, не осложненную неустойчивыми деталями, нужно выбрать для анализа большой временной отрезок ЭЭГ, позволяющий получить усредненную картину спектра. В большинстве исследований ЭЭГ человека с помощью спектрального анализа применяются интервалы наблюдения длительностью 1—2 минуты. Однако в ряде работ используются интервалы порядка 0,5 минуты.
Спектры мощности ЭЭГ здоровых людей имеют различный характер и отличаются в зависимости от исследуемой области коры. При доминировании в ЭЭГ альфа-ритма, как правило, на спектрограмме (СГ) выявляется четкий пик в соответствующей части спектра, указывающий на то, что максимальная мощность данного процесса ЭЭГ приходится на эту частоту. Пик, регистрируемый на СГ, может быть различной ширины: ширина пика показывает наличие в спектре частот, близких к доминирующей- чем шире пик, тем больше набор частот и тем больше их отклонение от доминирующих колебаний. В ряде случаев можно видеть также в диапазоне альфа-ритма (или другого доминирующего ритма) несколько пиков, которые указывают на наличие разных ритмов близкой частоты. Однако эти пики, как правило, неустойчивы- они могут проявляться на определенном отрезке времени, но при большем времени наблюдения сглаживаются. При спектральном анализе ЭЭГ десинхронизированного характера с отсутствием альфа-ритма на СГ выявляется равномерное или почти равномерное распределение мощности по всему исследуемому диапазону ритмов. При вычислении спектра такой ЭЭГ на отрезке Уг минуты может выявиться множество пиков, которые, однако, имеют близкую мощность и указывают на отсутствие закономерного преобладания какой-либо частоты. Такой характер спектра называется шумовым.
Рис. 138. Разные формы спектрограмм ЭЭГ с выраженным альфа-ритмом и десинхронизированной активностью. а — СГ с четким пиком в области альфа-частот (а1— соответствующая ЭЭГ): б — СГ с широким пиком в зоне альфа-ритма и наличием других составляющих (б1 — ЭЭГ): в — четкий пик на СГ при отсутствии на ЭЭГ (в1) отчетливо заметной визуально ритмической активности- г — СГ шумового характера (г1 — соответствующая ЭЭГ).
На рис. 138 приведены разные формы спектра ЭЭГ здоровых людей с доминированием альфа-ритма и с отсутствием альфа-активности. В первом случае а СГ характеризуется пиком в зоне альфа-ритма- на ЭЭГ а1, четко преобладает альфа-ритм. На ЭЭГ б1 альфа-ритм выражен хуже- соответственно на СГ б имеется широкий пик, указывающий на нестабильность ритма альфа-колебаний. Кроме пика в диапазоне альфа-ритма, на СГ имеются и более низкие составляющие в диапазоне дельта. Важно отметить, что визуальная оценка ЭЭГ и данные спектрального анализа нередко не совпадают. При спектральном анализе ЭЭГ, которая визуально оценивается как десинхронизированная, в ряде случаев выявляется четкий пик в диапазоне альфа-ритма. Так, в случае в ЭЭГ носит характер десинхронизированной. Однако на СГ имеется четкий пик в зоне альфа-частот. ЭЭГ центральной области коры, приведенная на рис. 138, г, также характеризуется отсутствием четкой периодики на ЭЭГ- в этом случае и спектрограмма г выявляет шумовой характер ЭЭГ.
При вычислении СГ можно охарактеризовать ЭЭГ по ряду параметров. Одним из параметров является средняя мощность спектра М. Средняя мощность спектра отражает усредненное значение мощности всех частотных компонентов и характеризует спектр в целом, независимо от того, какой он имеет характер — шумовой или выражается в форме пика. Вторым параметром является дисперсия, о которой можно судить при вычислении квадратного корня из дисперсии Д. Этот параметр характеризует разброс мощностей разных частотных компонентов, составляющих данную ЭЭГ.
ЭЭГ можно количественно охарактеризовать по этим двум параметрам и по ним производить сравнение. Каждый спектр характеризуется некоторым уровнем Д + М, который определяет его среднюю мощность и колебания вокруг этой мощности. Выраженность каждой частотной составляющей (каждого отдельного пика той или иной частоты) относительно всего спектра определяется относительно показателя Д + М. За пик в спектре мы принимаем отклонение на СГ выше уровня Д + М, т. е. превышающее среднее отклонение. Когда на спектре доминирует одна частота, средняя мощность и дисперсия оказываются относительно малыми- соответственно Д + М имеет также малую величину. Когда же спектр носит шумовой характер, величины М и особенно Л достигают больших значений. Об устойчивом доминировании какой- либо частоты можно говорить лишь в случае спектров с четкими пиками. При шумовом спектре нельзя с достоверностью судить о положении того или иного пика, в том числе максимально выраженного.
Он отражает отношение мощности колебаний данной частоты к средней мощности. Это позволяет сравнивать количественно разные ЭЭГ по той или иной частотной составляющей при нормированном спектре.
ЭЭГ здоровых людей можно оценить при помощи спектрального анализа по этим показателям. Однако в силу большой вариабельности ЭЭГ и соответственно спектров в норме пока трудно дать количественную характеристику СГ ЭЭГ здоровых людей. Можно отметить, что в норме встречается несколько типов набора СГ разных областей коры, отражающих разные межцентральные отношения электрической активности. Первым типом являются СГ с четким пиком в диапазоне альфа во всех областях коры- при этом пик всех СГ соответствует одной и той же частоте. Вторым типом можно считать СГ также с доминированием четкого пика в диапазоне альфа-ритма во всех областях, однако частота альфа на С Г задних отделов полушарий (затылочно-теменных) выше, чем на СГ передних (центрально-лобных), на 1—3 Гц. У части здоровых людей на СГ центрально-лобных отделов коры имеется широкий пик в диапазоне альфа, включающий как частоты, свойственные задним отделам мозга, так и более низкие. По-видимому, альфа-активность центральных отделов коры происходит от разных генераторов, является неоднородной. Подтверждением этого предположения является различная реакция альфа-активности центральных отделов коры здоровых людей на афферентные раздражения, в частности разная реакция при световых раздражениях, о чем уже говорилось ранее (см. главу 3, стр. 59). Типичным для части здоровых людей является шумовой спектр во всех областях коры или шумовой спектр в передних отделах коры при наличии четкого ника в диапазоне альфа-ритма в задних отделах полушарий.
Следует сказать, что, за редким исключением, спектр передних отделов коры у здоровых людей более богат, чем в задних отделах.
Рис. 139. Три тина СГ, отражающих разную степень выраженности реакции усвоения ритма световых мельканий в ЭЭГ.
Кроме альфа-колебаний, в центрально-лобных ЭЭГ выявляются более низкие компоненты и более высокие- величина D+M, как правило, больше, чем на СГ затылочной и теменной областей. Однако у здоровых людей большей частью не выявляется пиков в диапазоне бета-ритма и очень редко — в диапазоне низких частот. Эти частоты имеют шумовой характер на СГ. Своеобразны СГ височных отделов коры здоровых людей. Они часто имеют сходство с СГ ЭЭГ задних отделов полушария. Однако в ряде случаев имеют свою доминирующую частоту или их СГ носят шумовой характер при наличии четкого пика альфа на СГ других областей коры.
Особенно интересны данные, которые получены при спектральном анализе во время применения ритмических раздражений, в частности световых мельканий. Существенным является то, что спектральный анализ при исследовании ЭЭГ, особенно реакций на ритмическое раздражение, позволяет выявить и количественно оценить точно частотные составляющие в спектре, также в тех случаях, когда они маскированы другими колебаниями потенциала.
На рис. 139 приведены ЭЭГ и СГ с разной степенью выраженности реакции усвоения ритма световых мельканий. На ЭЭГ отчетливо видна реакция усвоения ритма- на СГ а — пик в области частоты светового раздражения. На ЭЭГ б1 реакция усвоения ритма менее отчетлива- на СГ б, кроме максимального пика в области частоты фотостимуляции, имеется небольшой пик в зоне альфа-ритма. На ЭЭГ в1 реакция усвоения ритма не видна- на СГ пик в области частоты светового раздражения выявляется, хотя он значительно меньше, чем пики в области дельта- и альфа-ритмов. Величина усвоенного ритма на этих СГ различна: соответственно в первом, втором и третьем процессах она равна: 32,3- 19,0- 1,7.
Спектральный анализ ЭЭГ больных с очаговым поражением головного мозга выявляет значительные отклонения в СГ по сравнению с нормой. СГ в зоне проекции опухоли отличаются сдвигом максимума спектра в сторону низких частот. При этом спектр ЭЭГ в зоне очагового поражения мозга чаще имеет шумовой характер, что отражает полиморфную дельта-активность. Оценка такого спектра может быть дана либо описательная, либо, кроме указанных выше, следует искать еще и другие параметры для его количественного определения.
Существенно, что как и автокорреляционный анализ, спектральный анализ позволяет выявить различия электрической активности в зоне очага и прилежащих или симметричных областях коры в тех случаях, когда на основании визуального анализа ЭЭГ это затруднительно. При этом вычисление спектра мощности позволяет дать точную характеристику частотным составляющим ЭЭГ.
На рис. 140 приведены ЭЭГ, ЛКГ и СГ лобных отведений у больного Н. с внутримозговой опухолью правой лобной доли. ЭЭГ анализируемых симметричных отделов коры при визуальной оценке различаются нерезко. На АКГ правой лобной области (зона поражения) выявляется лишь медленная компонента. На АКГ симметричной области «здорового» полушария на фоне медленной составляющей имеются слабо выраженные колебания в ритме альфа. СГ правой лобной области имеет максимальные пики в полосе медленных ритмов- СГ левой лобной области характеризуется множественностью пиков — носит шумовой характер. 
Рис. 140. ЭЭГ (а), АКГ (б), СГ (в) и данные средней частоты и эффективной частотной полосы спектров (г) у больного с опухолью правой лобной области.
А — правая лобная область- Б — левая лобная область.
Для количественного выражения изменений спектра предложены вычисляемые автоматически на машине величины средней частоты (fcp) и эффективной частот полосы спектров, которые позволяют представить данные ЭЭГ в виде упрощенных графических выражений и цифровых значений. На нижней части этого рисунка приводятся графики, представляющие средние частоты спектра и эффективные полосы спектра ЭЭГ в зоне поражения и в симметричной области здорового полушария. Согласно этим количественным характеристикам, в ЭЭГ зоны поражения имеется смещение средней частоты в сторону медленных ритмов (fср=5,6 Гц), что означает общую тенденцию процесса к замедлению- относительно малая величина эффективной частотной полосы спектра (А/эфф = 6,3 Гц) указывает, что в данной ЭЭГ электрические колебания имеют преимущественно низкую частоту, мало отклоняющуюся от средней. ЭЭГ симметричной очагу области — левой лобной — характеризуется средней частотой, соответствующей верхней границе альфа-ритма, и почти в 2 раза большей по сравнению с пораженной зоной коры эффективной частотной полосой спектра. Последнее указывает, что в ЭЭГ лобной области «здорового» полушария имеется довольно большой набор частот.
Полученные на ЭВМ количественные характеристики спектра ЭЭГ могут быть использованы для точной оценки в цифрах патологических изменений ЭЭГ и сравнения их в разных областях коры и в ЭЭГ разных больных (О. М. Гриндель, Г. Н. Болдырева и др., 1968).
В настоящее время исследований с применением спектрального анализу ЭЭГ больных, как с общими поражениями головного мозга, так и с очаговыми поражениями, немного. Имеющиеся работы посвящены начальному этапу — выработке метода применения этого анализа и выяснению его возможностей для оценки очаговой патологии мозга. Однако те преимущества, которые дает этот метод, несомненны по сравнению не только с визуальной оценкой ЭЭГ, но также с частотным и автокорреляционным анализом. Такие возможности, как полная автоматизация процессов вычисления на ЭВМ, большая точность, возможность получить количественные цифровые выражения, позволяют надеяться, что в ближайшее время этот метод найдет широкое применение в клинике для оценки изменений ЭЭГ, реакций на раздражения и для топического диагноза очаговых поражений головного мозга больных с опухолью, травмой, патологией сосудов мозга.
