Курсач по Самородову. Сеняши (Архив неизвестных курсачей)

Регистрация вызванных потенциалов под действием оптического раздражителя (зрительные вызванные потенциалы) при помощи «Нейрон-Спектр5».

Анализ ЗВП широко применяется в клинической практике для диагностики ретробульбарного неврита у больных с рассеянным склерозом, при токсическом, ишемическом или дегенеративном поражении путей зрительного анализатора. Возможна объективизация состояния зрительных функций у детей раннего возраста и в случае судебно-медицинской экспертизы.

Различные модификации методики позволяют изучить синдромы поражения зрительного анализатора на разных уровнях (Рис. 1).

Рис. 1. Зрительный анализатор и основные типы нарушений полей зрения (схема).

1 – поля зрения; 2 – горизонтальный разрез полей зрения; 3 – сетчатка глаза; 4 – правый зрительный нерв; 5 – зрительный перекрест; 6 – правый зрительный тракт; 7 – латеральное коленчатое тело; 8 – верхний холмик; 9 – зрительная лучистость; 10 – кора затылочной доли.

Локализация поражения: I, II – зрительный нерв; III – внутренние отделы зрительного перекреста; IV – правый наружный отдел зрительного перекреста; V – левый зрительный тракт; VI – левый таламокортикальный зрительный путь; VII – верхний отдел зрительной лучистости слева.

Синдромы поражения: А – концентрическое сужение полей зрения (тубулярное зрение). Возникает при истерии, неврите зрительного нерва, ретробульбарном неврите, оптико-хиазмальном арахноидите, глаукоме; Б – полная слепота на правый глаз. Возникает при полном перерыве правого зрительного нерва (например, при травме); В – битемпоральная гемианопсия. Возникает при поражениях хиазмы (например, при опухолях гипофиза); Г – правосторонняя назальная гемианопсия. Может возникать при поражении околохиазмальной области вследствие аневризмы правой внутренней сонной артерии; Д – правосторонняя гомонимная гемианопсия. Возникает при поражении теменной или височной доли со сдавлением левого зрительного тракта; Е – правосторонняя гомонимная гемианопсия (с сохранением центрального поля зрения). Возникает при вовлечении в патологический процесс всей левой зрительной лучистости; Ж – правосторонняя нижняя квадрантная гомонимная гемианопсия. Возникает вследствие частичного вовлечения в процесс зрительной лучистости (в данном случае верхней порции левой зрительной лучистости) [14].

Запись потенциалов сетчатки – электроретинограммы (ЭРГ) – проводят с помощью отводящего электрода, помещенного в специальной контактной линзе, референтный электрод располагают на сосцевидном отростке (ипсилатерально) или на Fpz, Fz. С помощью специальной лампы или очков предъявляется вспышка длительностью до 10 мс, регистрируются около 10 реализаций ЭРГ, эпоха анализа – до 300 мс. При использовании экстраокулярных отводящих электродов требуется большее число усреднений (до 100 и более).

Выделяются и оцениваются два основных компонента ЭРГ: позитивная a-волна (латентность в пределах 10 мс, амплитуда до 150 мкВ) и негативная b-волна (20-50 мс, 250 мкВ), отражающая суммарный потенциал клеток сетчатки.

В зависимости от задач исследования и возможностей аппаратуры применяются стимулы в виде вспышки света или светодиодной засветки полей зрения (с частотой от 0.8 до 2 Гц, в зависимости от длительности эпохи анализа), а также изменение контраста при засветке полей зрения с помощью обращаемого (реверсивного) шахматного паттерна или решетки. Оптимальной считается контрастность изображения 70-90%, размер клетки шахматного паттерна 10-30’; период обращения около 1 с. Число усреднений для ЗВП – минимум 30, чаще используются 100-200 суммаций [2].

Рис. 2. Пример регистрации ЗВП на электроэнцефалографе «Нейрон-Спектр5».

Обработка сигналов при помощи спектрального анализа.

for i=1:512

Sg11(i)=50*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*pi*(10.5)*i/200+pi/24+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

Sg21(i)=100*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*pi*(5)*i/200+pi/16+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

Sg31(i)=50*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*pi*(2)*i/200+pi/8+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

SG1(i)=Sg11(i)+Sg21(i)+Sg31(i);

Sg12(i)=50*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*3.14*(10.5)*i/200+3.14/6+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

Sg22(i)=100*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*3.14*(5)*i/200+3.14/3+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

Sg32(i)=50*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*3.14*(2)*i/200+3.14/2+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

SG2(i)=Sg12(i)+Sg22(i)+Sg32(i);

end

figure('Name','Сигналы')

plot(1:512,SG1,'r-')

hold;

plot(1:512,SG2-200,'g-')

title('Сигналы')

legend('Сигнал1','Сигнал2')

Y1 = spec(SG1);

hold off;

figure('Name','Спектральный анализ1')

plot(Y1,'b-')

Y2 = spec(SG2);

hold off;

figure('Name','Спектральный анализ2')

plot(Y2,'b-')

Спектральный анализ

Этот метод позволяет получить более подробную информацию о частотном составе процесса, чем рассмотренные выше корреля­ционный и частотный. С помощью спектрального анализа, произ­водимого на ЭВМ, получают следующие характеристики: энерге­тические спектры, отражающие присутствие всего набора ритмов и их компонентов с точностью до десятых долей герца, (одно коле­бание в секунду); взаимные комплексные спектры, несущие ин­формацию о взаимных связях двух процессов и о их фазовых со­отношениях. В то время как функция автокорреляции подчерки­вает преобладание наиболее выраженных компонент, допуская маскировку слабых и кратных по частоте ритмов, энергетический спектр отражает полный состав процесса. Аналогично и комп­лексный взаимный спектр или его нормированное выражение, спектр когерентности и фазовый спектр, несет информацию о сте­пени статистической связи также одновременно для всех частот­ных составляющих двух временных процессов, в то время как функция взаимной корреляции двух сложных сигналов отражает взаимосвязь только энергетически преобладающих компонент [16].

На рис. 5 приводятся данные автокорреляционного и спект­рального анализа ЭЭГ лобных областей правого и левого полуша­рий большого мозга при наличии патологического очага в правой лобной доле (внутримозговая опухоль); 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 α-ритме. На СГ правой лобной области максимальные пики присутствуют в полосе медленных ритмов; СГ левой лобной области характеризуется множествен­ностью пиков с максимумом в α-диапазоне. Вычисленные на ЭВМ величины средней частоты (f_cp) и эффективной частотной полосы (∆f_эф) позволяют представить данные ЭЭГ в виде упрощенных графиков; ЭЭГ зоны поражения правой лобной области, согласно этим цифровым представлениям, характеризуется смещением f_ср в сторону медленных ритмов (f_cp = 5,6 Гц), а относительно узкая ширина полосы спектра мощности (∆f_эф = 6,3 Гц) указывает, что для этой ЭЭГ основная мощность электрических колебаний сосре­доточена в низкочастотной области вблизи f_ср. Совсем иная карти­на характерна для ЭЭГ симметричной очагу области — левой лоб­ной: f_cp = 14 Гц, т. е. расположена близко к верхней границе α-диапазона при эффективной полосе спектра — ∆f_эф = 11,2 Гц. Последнее обстоятельство свидетельствует о том, что в ЭЭГ лоб­ной области «здорового» полушария присутствует довольно широ­кий набор частот колебаний.

Спектрально-корреляционные методы позволяют определять доминирование определенных частотных составляющих на данном отрезке ЭЭГ. Однако они не дают, возможности детально просле­дить и численно охарактеризовать динамику изменения структуры ЭЭГ во времени, смену и продолжительность ритмов. Так как структура ЭЭГ неустойчива и зависит от целого ряда физиологи­ческих факторов, то реализации ЭЭГ, как правило, являются не­стационарными случайными процессами, статистические характе­ристики которых зависят от выбора начала отсчета и интервала времени обработки.

Экспериментальные исследования.

В нашей работе мы обработали сигналы ЭЭГ двумя способами: при помощи программы «EEG Lab» и «Нейрон-Спектр».

Рис. . Пример записи сигнала ЭЭГ.

Математический анализ электроэнцефалограммы в программе “Нейрон-Спектр” выполняется в следующей последовательности:

• Фиксируются на ЭЭГ фрагменты, которые будут подвергаться процедуре математического анализа. Эти фрагменты называются эпохами анализа.

• Выбираются процедуры математической обработки, которые необходимо выполнить (амплитудный анализ, поиск спайков и острых волн, частотно-спектральный анализ, корреляционный анализ и т.п.).

• Программа выполнит математические расчеты для каждой эпохи анализа и усреднит результаты расчета всех эпох в пределах одной функциональной пробы.

• После этого станут доступны различные методы визуализации результатов расчетов, а также можно будет автоматически сформировать описание электроэнцефалограммы (протокол), основанное на этих результатах.

Программа “Нейрон-Спектр” позволяет выполнять автоматический поиск спайков и острых волн по всей записи ЭЭГ или в пределах выделенных эпох анализа. Программа распознает спайки и острые волны по амплитудно-временному критерию. Волна ЭЭГ считается спайком или острой волной, если амплитуда каждой половины волны не меньше заданного значения, а длительность волны лежит в пределах заданного диапазона. Все спайки и острые волны в каждом отведении будут отмечены цветом, а фрагменты ЭЭГ, в которых найдены спайки и острые волны, будут выделены (Рис. ).

Рис. . Поиск спайков и острых волн.

Рис. . Эпиактивность.

В таблице по каждому отведению приведены количество спайков и острых волн, их максимальная и средняя амплитуды в целом по записи, по функциональным пробам или по выделенному эпифеномену.

На закладке Картирование отображаются топографические карты количества и максимальной амплитуды спайков и острых волн в целом по записи, по функциональным пробам или по выделенному эпифеномену. На закладке Список эпифеноменов приведен список всех выделенных эпифеноменов.

Программа “Нейрон-Спектр” обеспечивает следующие виды математического анализа ЭЭГ в пределах выделенных эпох анализа с усреднением результатов по функциональным пробам:

• амплитудный анализ;

• частотно-спектральный анализ;

• периодометрический анализ;

• корреляционный анализ;

• когерентный анализ;

• компрессионно-спектральный анализ.

2. В процессе амплитудного анализа вычисляются следующие параметры:

• максимальная и средняя амплитуды ЭЭГ в каждом отведении;

• максимальная и средняя амплитуды ЭЭГ для каждого стандартного частотного диапазона (ЭЭГ-ритма) в каждом отведении.

Рис. . Окно гистограмм при амплитудном анализе

3. В процессе частотно-спектрального анализа, выполняемого с помощью быстрого преобразования Фурье, вычисляются:

• графики амплитуды и мощности спектра для каждого отведения;

• значения максимальной, средней и полной амплитуды и мощности спектра для каждого отведения;

• значения доминирующей и средней частоты спектра для каждого отведения;

• максимальная, средняя и полная амплитуда и мощность спектра для каждого стандартного частотного диапазона (ЭЭГ-ритма) в каждом отведении;

• доминирующая и средняя частота спектра для каждого стандартного частотного диапазона (ЭЭГ-ритма) в каждом отведении;

• индекс ритма для каждого стандартного частотного диапазона (ЭЭГ-ритма) в каждом отведении, вычисляемый как отношение полной мощности спектра в данном частотном диапазоне отведения к полной мощности спектра в этом отведении.

4. В процессе корреляционного анализа вычисляются следующие параметры:

• автокорреляционные функции для каждого отведения;

• средняя частота автокорреляционной функции, интервал до первого пересечения автокорреляционной функции с нулем и коэффициент автокорреляции;

• кросскорреляционные функции для выбранных пар отведений;

• средняя частота, коэффициент кросскорреляции и запаздывание для каждой выбранной пары.

При выполнении корреляционного анализа на страничке Корреляция выводятся графики авто- или кросскорреляционной функции, а также амплитуды или мощности спектра.

Рис. . Результаты обработки сигнала при помощи корреляционного анализа.

5. В процессе когерентного анализа вычисляются:

• функции когерентности для выбранных пар отведений;

• максимальная, средняя и полная когерентность, а также доминирующая и средняя частота спектра когерентности для каждого отведения;

• максимальная, средняя и полная когерентность, доминирующая и средняя частота спектра когерентности, индекс для каждого частотного диапазона (ЭЭГ-ритма) в каждом отведении.

При выполнении когерентного анализа ЭЭГ, на страничке Когерентность можно выводятся графики мощности спектров когерентности, а также графики амплитуды и мощности спектра ЭЭГ.

Рис. . Результаты обработки сигнала при помощи когерентного анализа.