Автореферат (Система скрининговой ранней диагностики паркинсонизма на основе анализа параметров мониторинга сигналов многоканальных электроэнцефалограмм, электромиограмм и мышечного тремора)

На правах рукописиСушкова Ольга СергеевнаСИСТЕМА СКРИНИНГОВОЙ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИПАРКИНСОНИЗМА НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ПАРАМЕТРОВМОНИТОРИНГА СИГНАЛОВ МНОГОКАНАЛЬНЫХЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММ, ЭЛЕКТРОМИОГРАММ И МЫШЕЧНОГОТРЕМОРАСпециальность 05.11.17 – Приборы, системы и изделия медицинскогоназначенияАВТОРЕФЕРАТдиссертации на соискание ученой степеникандидата технических наукМосква – 2017Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном учреждениинауки Институте радиотехники и электроники им. В.А.

Котельникова Российскойакадемии наукНаучный руководитель:Обухов Юрий Владимирович,доктор физико-математических наук.Официальные оппоненты:Устинин Михаил Николаевич,доктор физико-математических наук, доцент,Институт математических проблем биологии РАН –филиал Федерального государственного учреждения«Федеральный исследовательский центр Институтприкладнойматематикиим.М.В. КелдышаРоссийской академии наук», руководитель филиала;Хуторская Ольга Ефимовна,кандидат технических наук, старший научныйсотрудник,Федеральноегосударственноебюджетное учреждение науки Институт проблемуправления им.

В.А. Трапезникова Российскойакадемии наук, ведущий научный сотрудниклаборатории № 25 «Теории выбора и анализарешений им. М.А. Айзермана».Ведущая организация:Федеральноегосударственноеавтономноеобразовательное учреждение высшего образования«Санкт-Петербургскийгосударственныйэлектротехнический университет «ЛЭТИ» им.В.И. Ульянова (Ленина)», г. Санкт-Петербург.Защита состоится «28» июня 2017 г. в 10:00 часов на заседании диссертационногосовета Д 212.141.14 при Московском государственном техническом университетеимени Н.Э. Баумана в зале Ученого Совета по адресу 105005, г. Москва, 2-яБауманская ул., д.5, стр.1.С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГТУ им. Н.Э.

Баумана и насайте www.bmstu.ru.Автореферат разослан « ___ » __________ 2017 г.Ваш отзыв в двух экземплярах, заверенных гербовой печатью, просьба направлятьпо адресу: 105005, г. Москва, 2-я Бауманская ул., д.5, стр.1, МГТУ им. Н.Э.Баумана, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.141.14.Ученый секретарьдиссертационного советаСамородов АндрейВладимировичОбщая характеристика работыАктуальность работыБолезнь Паркинсона (БП) в настоящее время относится к неизлечимымзаболеваниям и связана с гибелью дофаминергических нейронов центральнойнервной системы (черной субстанции ствола головного мозга).

Клиническиепризнаки нарушения движений при БП проявляются после гибели 60-70% такихнейронов. Диагностика доклинической стадии БП, на которой болезнь ужеразвивается, а клинические признаки еще не проявляются, является актуальнойзадачей современной медицины и нейрофизиологии, поскольку считается, что надоклиническойстадииможнозатормозитьдальнейшуюгибельдофаминергических нейронов с помощью фармакологических препаратов.Доклиническую стадию БП изучали экспериментально на животных, провоцируяразвитие заболевания (Угрюмов М.

В., 2010; Угрюмов М. В., 2014). В клинике улюдей провоцировать БП невозможно, поэтому особое внимание уделяютизучению немоторных признаков БП на самых ранних клинических стадияхпроявлений болезни, чтобы использовать их при диагностике доклиническойстадии БП.Наиболее информативным методом ранней диагностики БП считаетсяпозитрон - эмиссионная томография (ПЭТ), однако это очень дорогой метод, и онне может широко использоваться для скрининга населения для выделения группыриска БП.

Возникает необходимость разработки новых систем немоторнойдиагностики БП на основе, в частности, электроэнцефалографии (ЭЭГ).Достаточно распространенные методы клинической ЭЭГ применяются приобследовании пациентов с БП уже в течение пяти десятилетий, но до последнеговремени успехи в этой области были достаточно скромными. Уже в первыхработах было отмечено, что для пациентов с БП характерно снижение частотыдоминирующего ритма ЭЭГ, синдром дезинтеграции, проявляющийся на разныхсистемных уровнях (Голубев В. Л. и др., 1999; Вейн А. М. и др., 1974), и влияниекогнитивной дисфункции при БП на ЭЭГ (Caviness J.N. et al., 2007). В настоящеевремя появились новые подходы к анализу динамики ЭЭГ, в частности,использующие различные варианты вейвлет преобразований.

В работе ОбуховаЮ. В. и др., 2010 была обнаружена дезорганизация во времени вейвлетспектрограмм ЭЭГ на ранней стадии БП. Среди электрофизиологическихметодик, используемых для диагностики БП, существенное место занимаютэлектромиография (ЭМГ) (Andreeva Ye. A. et al., 1996; Meigal A. et al, 2013) иакселерометрия (Александрова Е.А. и др., 2011; Голубев В.

Л. и др., 2006; GoetzC. G. et al., 2009).Каждый из подходов – электроэнцефалография, электромиография иакселерометрия – имеет свои преимущества и недостатки. Отдельно исследуютсяпризнаки БП в электроэнцефалограммах, электромиограммах, нарушенияхдвигательной активности. Поскольку эти исследования выполняются у разныхпациентов, сопоставить данные разных модальностей не представляетсявозможным, поэтому целесообразно объединение результатов диагностикиразличной модальности с целью повышения надежности диагностики.

Следует1отметить, что ЭМГ-признаки и мышечный тремор (МТ) являются моторнымипризнаками клинической стадии БП. Изменения электрической активностиголовного мозга при БП являются немоторными признаками и, возможно, могутпроявляться на доклинической стадии. Первичный (идиопатический)паркинсонизм (болезнь Паркинсона) встречается в большинстве случаев.В этой связи, представляется актуальным исследование скрининговыхизмерительных систем диагностики раннего паркинсонизма на основеколичественных ЭЭГ-признаков паркинсонизма на ранней стадии по результатаммониторинга и анализа параметров сигналов различной модальности (ЭЭГ, ЭМГи мышечного тремора).Цель работы: разработка скрининговой системы ранней диагностикипаркинсонизма, на основе мониторинга и анализа параметров сигналовмногоканальных электроэнцефалограмм, электромиограмм и мышечного тремора,а также оценка ее диагностических возможностей с использованием тольконемоторных признаков.Для достижения поставленной цели было необходимо решение следующихосновных задач:1.Провести мониторинговые измерения сигналов многоканальныхэлектроэнцефалограмм, электромиограмм и мышечного тремора пациентов наранней стадии паркинсонизма и контрольной группы испытуемых.2.Разработать модель количественных электрофизиологическихпризнаков ранней стадии паркинсонизма на основе мониторинговых измеренийсигналов многоканальных ЭЭГ, ЭМГ и МТ.3.Разработать алгоритмы и программы скрининговой системымониторинговых электрофизиологических и моторных измерений и вычисленияколичественных признаков ранней стадии паркинсонизма.4.Провести верификацию разработанной скрининговой системымониторинговых электрофизиологических и моторных измерений и вычисленияколичественных признаков ранней стадии паркинсонизма и оценитьдостоверность диагностики раннего паркинсонизма.Методы исследованияВ работе применялись основные положения теории биотехнических систем,электроэнцефалографические, электромиографические и акселерометрическиеметоды исследования пациентов на ранней стадии паркинсонизма, методыпредварительной обработки сигналов (удаления выбросов, фильтрации,преобразования Гильберта), спектрального анализа и частотно-временноговейвлет-анализа сигналов.

Сигналы ЭЭГ, ЭМГ и мышечного тремораобрабатывались в среде MATLAB с помощью разработанных алгоритмов ипрограмм.Основные положения, выносимые на защиту1. Метод анализа частотно-временных распределений локальныхэкстремумов вейвлет-спектрограмм сигналов мониторинговых измерениймногоканальных электроэнцефалограмм, электромиограмм и мышечного треморапозволяет определять диапазоны частот и интервалы времени их связанности.22. Модель количественных электрофизиологических признаков раннейстадии паркинсонизма позволяет выделить группу риска раннего паркинсонизма.Модель основана на обнаружении у пациентов на ранней стадии паркинсонизма вотличие от контрольных испытуемых:связанности в диапазоне частот 4-6 Гц частотно-временных распределенийлокальных максимумов вейвлет-спектрограмм сигналов электроэнцефалограммыв моторной зоне одного из полушарий коры головного мозга, мышечного тремораи огибающей электромиограммы в контралатеральной конечности и отсутствиетакой связанности в симметричном отведении другого полушария иконтралатеральной ему конечности;межполушарной асимметрии среднего и среднеквадратичного отклонениякоэффициентов корреляции в корреляционной матрице оконного временно́гораспределения спектральной плотности мощности в диапазоне частот более 6 Гцвейвлет-спектрограммы электроэнцефалограммы в моторной зоне коры головногомозга.3.Программно-алгоритмическийкомплексрасчетапараметровмногоканальныхэлектроэнцефалографическихимоторных(акселерометрических) сигналов ранней стадии паркинсонизма реализуетразработанный метод анализа частотно-временных распределений локальныхэкстремумоввейвлет-спектрограммсигналовэлектроэнцефалограммы,электромиограммы и мышечного тремора и заключается:в вычислении локальных максимумов частотно-временных спектрограммсигналов;в оценке связанности гистограмм локальных максимумов вейвлетспектрограммсигналовмногоканальныхэлектроэнцефалограмм,электромиограмм и мышечного тремора;в вычислении количественных признаков асимметрии мышечного тремораконечностей, межполушарной асимметрии и дезорганизации динамикиэлектрической активности коры головного мозга.4.