Document 2430628

О.Ю. Панищев, С.А. Дёмин
Казанский (Приволжский) федеральный университет, Институт физики;
420008, г. Казань, КФУ, ул. Кремлевская, д. 18, кафедра вычислительной физики;
Телефон: (843) 233-77-37; E-mail: opanischev@gmail.com
Saint-Petersburg OPEN 2015
Показано, что анализ динамических и спектральных
особенностей биоэлектрической активности коры головного
мозга здоровых испытуемых и пациентов эпилепсией в
интериктальный период позволяет проводить диагностику
данного заболевания. Обнаружены характерные сценарии
спектрального поведения сигналов ЭЭГ при наличии эпилепсии,
выявлены области, для которых кардинально различаются
динамические характеристики электрической активности мозга
здоровых людей и пациентов. Демонстрируются пути
использования записей ЭЭГ-сигналов в разработке надежных
методов выявления и идентификации неврологических
заболеваний.
Эпилепсия является одним из самых распространенных
хронических неврологических заболеваний человека, которое
проявляется в предрасположенности организма к внезапному
возникновению судорожных приступов. Постановка диагноза
может длительной и требовать круглосуточный мониторинг
состояния пациента. Выявление диагностических признаков
эпилепсии из ЭЭГ в интериктальный период – промежуток времени
(порой весьма длительный) между приступами – одна из
нерешенных задач современной медицины. Анализ интериктальных
ЭЭГ в большинстве случаев не позволяет выявить явные различия в
биоэлектрической активности мозга здоровых людей и пациентов.
Литература:
1. R. Yulmetyev R., Hanggi P., Gafarov F., Stochastic dynamics of time
correlation in complex systems with discrete time, Phys Rev. E., 62, 6178-6194,
2000.
2. Panischev O.Yu., Demin S.A., Bhattacharya J., Cross-correlation markers in
stochastic dynamics of complex systems, Phys. A., 389, 4958-4969, 2010.
3. Panischev O.Yu., Demin S.A., Kaplan A.Ya., Varaksina N.Yu., Use of crosscorrelation analysis of EEG signals for detecting risk level for development of
schizophrenia, Biomedical Engineering, 47, 153-156, 2013.
4. Bhattacharya J., Reduced degree of long-range phase synchrony in pathological
human brain, Acta Neurobiol. Exp., 61, 309-318, 2001.
в
виде
случайной
X = {x(0), x(τ ), x(2τ ), , x (( N −1)τ )} = {x0 , x1 , x2 ,  , x N −1}
x j = x(T + jτ )
для которой
функция
N −1
X = 1 N ∑ j =0 x j δx j = x j − X
вычисляется временная корреляционная
a (t = mτ ) =
1
( N − m)σ 2
N −m −1
∑δx δx
j
j =0
j +m
Экспериментальные данные представляют собой записи
ЭЭГ с 16 электродов: Fp1, Fp2, F7, F3, F4, F8, T3, C3, C4, T4,
T5, P3, P4, T6, O1, O2, расположенных согласно
международной системе размещения электродов «10–20»
(рис. 1). Регистрация ЭЭГ-сигналов для представителей
контрольной группы (9 человек, средний возраст – 32.5 лет)
без выявленных психических патологий и пациентов с
диагнозом эпилепсия (9 человек, средний возраст – 28.4
года)
осуществлялась
в
состоянии
спокойного
бодрствования
с
закрытыми
глазами.
Электроэнцефалограммы фиксировались в течение 10
секунд с частотой дискретизации 200 Гц [4].
Patient
Исследуемый
сигнал
представляется
последовательности
значений
некоторой
величины [1-3]:
Healthy
Фазовые портреты ЭЭГ здоровых людей и пациентов
(F1, T5, O2)
Спектры мощности и их распределение по областям
которая далее записывается через вектора начального
A 0k (0) = {δ x0 , δ x1 ,..., δ xk −1}
A mm + k (t ) = {δ xm , δ xm +1 ,..., δ xm + k −1}
состояния системы:
A 0k (0) A m
m +k (t )
A 0k (0)
2
Затем, с помощью техники проекционных операторов
выводятся выражения для кинетических и релаксационных
λn =
Wn −1 Lˆ Wn −1
Wn −1
Λn =
2
Wn
2
Wn −1
2
параметров, динамических ортогональных переменных,
W0 = {δ x0 , δ x1 ,..., δ xk −1}, W1 = (iLˆ − λ1 ) W0 ,
W2 = (iLˆ − λ 2 ) W1 − Λ 1W0 ,..., Wn = (iLˆ − λ n ) Wn −1 − Λ n −1Wn − 2 − ... ,
а также функций памяти более высокого порядка
M 0 (t = mτ ) =
{
W0 1 + iτLˆ22
}
m
W0
W0 W0
и их спектров мощности:
N −1
µ0 (ν ) = τ ∑M 0 ( jτ ) cos 2πν jτ
j =0
Работа поддержана грантом РФФИ № 14-02-31385 мол_а
2
Наличие эпилепсии отражается в структуре фазовых
портретов, где наблюдается изменение размеров, формы и
положения относительно начала координат в сравнении с
ЭЭГ-сигналами здоровых испытуемых. Для контрольной
группы характерна симметричная компактная форма
фазовых облаков, в то время как при эпилепсии для
некоторых электродов (F1, T5, O2) наблюдается сильный
разброс точек вокруг центральной области (рис 1).
ЭЭГ
сигналы
рассматриваемых
испытуемых
демонстрируют 4 основных типа спектрального поведения
(рис. 2). Спектры первого типа имеют четко выраженную
фрактальную структуру и отсутствие различимых
всплесков. Второй и третий тип спектров характеризуются
наличием доминирующего всплеска в диапазоне 5 -- 16 Гц
(второй тип) или в диапазоне 49 -- 52 Гц (третий тип). К
четвертому типу относятся спектры, содержащие оба
всплеска, амплитуды которых различаются не более чем в
10 раз, а также дополнительные пики в разных частотных
диапазонах.
Patient
a (t ) =
Healthy
и «текущего»
-Показана принципиальная возможность использования
анализа интериктальных ЭЭГ для диагностики эпилепсии;
-Установлены основные типы спектрального поведения
ЭЭГ-сигналов и их распределение по областям коры
головного мозга у здоровых людей и пациентов с
эпилепсией;
-Выявлены
области
коры
головного
мозга,
демонстрирующие
различия
в
динамических
и
спектральных характеристиках ЭЭГ-сигналов у здоровых
людей и пациентов с эпилепсией в интериктальный период.