Автореферат (1026204), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Длярегистрации ЭМГ устанавливались электроды на мышцы-разгибателилучезапястного и голеностопного суставов. Установка осуществлялась всоответствии с принятой методикой работы (Андреева Е. А. и Хуторская О. Е.,1987). Для регистрации ЭЭГ и ЭМГ использовались хлорсеребряные электроды.Пьезоэлектрические датчики акселерометра устанавливались на тыльные стороныладоней.На Рисунках 4 и 5 представлены средние арифметические значениялогарифма эвклидова расстояния в пространстве признаков (log R) и их средниеотклонения по всем парам отведений ЭЭГ (<Fp1,Fp2>, <F7,F8>, <F3,F4>,<T3,T4>, <C3,C4>, <P3,P4>, <T5,T6>, <O1,O2>) для 31 пациента на ранней стадиипаркинсонизма и 18 испытуемых из контрольной группы.На Рисунке 4 – с учетом мышечного тремора, на Рисунке 5 – без учетамышечного тремора, только по данным ЭЭГ. На Рисунке 4 показано, что группыпациентов и контроля хорошо различаются в парах отведений F3-F4, P3-P4, T3T4, T5-T6, O1-O2.
На Рисунке 5 показано, что группы пациентов и контроляхорошо различаются лишь в парах отведений С3-С4. В Таблице 1 приведенызначения AUC ROC-кривых диагностики паркинсонизма по отдельным признакамPi и по эвклидовому расстоянию R для пары отведений С3-С4 с учетом и без учетамышечного тремора. AUC по эвклидовому расстоянию R с учетом мышечноготремора составил 0,94.
AUC по эвклидовому расстоянию R без учета мышечноготремора составил 0,80. Наибольший вклад в диагностику с учетом мышечноготремора вносит тремор, а без учета мышечного тремора вносят признаки P1, P2,P3.12Рисунок 4. Средние арифметические значения log R и их средние отклонения повсем парам отведений по группам пациентов и контрольных испытуемых сучетом мышечного тремора. По оси абсцисс – пары отведений для пациентов иконтрольных испытуемых, по оси ординат – log R.Рисунок 5.
Средние арифметические значения log R и их средние отклонения повсем парам отведений по группам пациентов и контрольных испытуемых безучета мышечного тремора. По оси абсцисс – пары отведений для пациентов иконтрольных испытуемых, по оси ординат – log R.Как описано в главе 2, «больным» отведением считалось отведение,контралатеральное «больной» конечности. Если мышечный тремор неучитывался, то в качестве «больного» полушария, например, для пары отведенийС3-С4, считалось max(P1, P2), max(r(C3) / r(C4), r(C4) / r(C3)) и max(σ(C3)/ σ(C4),σ(C4)/ σ(C3)).Таблица 1.Значения AUC ROC-кривых диагностики паркинсонизма по отдельным признакамPi и по эвклидовому расстоянию R с учетом и без учета МТ.AUC с учетоммышечноготремораAUC без учетамышечноготремораP1P2P3P4P5R0,740,760,590,470,920,940,780,730,690,53-0,8013Отметим, что исследования, проводимые без учета мышечного тремора,являются более важными для перспективы скрининговой диагностикипаркинсонизма по немоторным признакам на доклинической стадии, на которойклинические моторные признаки еще не обнаруживаются.В заключении приведены основные результаты работы, которыезаключаются в следующем:1.Впервые проведены мониторинговые измерения многоканальныхэлектроэнцефалограмм, электромиограмм и мышечного тремора 31 нелеченогопациента на ранней стадии паркинсонизма и 18 испытуемых контрольной группы.2.Предложен способ оценки диапазонов частот и интервалов временисвязанности электроэнцефалограмм, электромиограмм и мышечного тремора вдиагностике раннего паркинсонизма, заключающийся в анализе частотновременных распределений локальных экстремумов вейвлет-спектрограммсигналов мониторинговых измерений многоканальных электроэнцефалограмм,электромиограмм и мышечного тремора.3.Обнаружена связанность в диапазоне частот 4-6 Гц частотновременных распределений локальных максимумов вейвлет-спектрограммсигналов электроэнцефалограммы в моторной зоне одного из полушарий корыголовного мозга, мышечного тремора и огибающей электромиограммы вконтралатеральной конечности и отсутствие такой связанности в симметричномотведении другого полушария и контралатеральной ему конечности, незатронутых паркинсонизмом.4.Предложенаиобоснованамодельколичественныхэлектрофизиологических признаков ранней стадии паркинсонизма на основемониторинговых измерений сигналов многоканальных электроэнцефалограмм,электромиограмм и мышечного тремора, заключающаяся в оценкахмежполушарной асимметрии ритма электроэнцефалограмм в диапазоне частот 4-6Гц, среднего и среднеквадратичного отклонения коэффициентов корреляции вкорреляционной матрице оконного временно́го распределения спектральнойплотности мощности в диапазоне частот более 6 Гц вейвлет-спектрограммыэлектроэнцефалограммы в моторной зоне коры головного мозга и асимметриимышечного тремора конечностей.5.Реализован алгоритм вычисления электрофизиологических имоторных количественных признаков ранней стадии паркинсонизма,заключающийся: 1) в вычислении локальных максимумов частотно-временныхспектрограмм сигналов; 2) в оценке связанности гистограмм локальныхмаксимумоввейвлет-спектрограммсигналовмногоканальныхэлектроэнцефалограмм, электромиограмм и мышечного тремора; 3) в вычисленииколичественных признаков асимметрии мышечного тремора конечностей,межполушарной асимметрии и дезорганизации динамики электрическойактивности коры головного мозга.6.Верификация разработанной скрининговой системы мониторинговыхэлектрофизиологических и моторных измерений и вычисления количественныхпризнаков ранней стадии паркинсонизма на основе результатов исследований14многоканальных электроэнцефалограмм, электромиограмм и мышечного тремора31 нелеченого пациента на ранней стадии паркинсонизма и 18 контрольныхиспытуемых.
Качество классификации рассчитывалось по AUC – площадью подрабочей характеристикой приёмника (ROC-кривой). AUC по эвклидовомурасстоянию R в пространстве признаков сигналов электроэнцефалограммы имышечного тремора составил 0,94. AUC по эвклидовому расстоянию R впространстве признаков только сигналов электроэнцефалограммы составил 0,80.ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ1. Electroencephalograms features of the early stage Parkinson’s disease /Sushkova O.
S. [et al] // Pattern Recognition and Image Analysis. 2014. Vol. 24, no. 4.P. 593-604.2. Совместный анализ сигналов электроэнцефалограмм, электромиограмм имеханического мышечного тремора при паркинсонизма в ранней стадии /Сушкова О. С. [и др.] // Журнал Радиоэлектроники. 2014. № 5. URL:http://jre.cplire.ru/jre/may14/12/text.html.3. Метод частотно-временного анализа совместных измерений ЭЭГ, ЭМГ имеханического мышечного тремора при паркинсонизма / Сушкова О.С. [и др.] //Нелинейныймир.2015.Т.13,№2.С.49-51,URL:http://www.radiotec.ru/catalog.php?cat=jr11&art=16023.4. Joint analysis of electroencephalogram, electromyogram, and tremor in theearly stage of Parkinson’s disease / Sushkova O. S. [et al] // Mechanisms, ClinicalStrategies, and Promising Treatments of Neurodegenerative Diseases.
12th InternationalConference AD/PDTM Nice, France, March 18-22, 2015: Abstracts. Neurodegener. Dis.2015; 15 (suppl. 1): 1-1969. Page 1920. PMID: 25824864 DOI: 10.1159/000381736.URL: http://www.karger.com/Article/Pdf/381736.5.Time-Frequency Analysisof Simultaneous MeasurementsofElectroencephalograms, Electromyograms, and Mechanical Tremor under ParkinsonDisease / Sushkova O. S. [et al] // Journal of Communications Technology andElectronics. 2015. Vol. 60, no. 10. P. 1109 – 1116.6. Сушкова О. С., Обухов Ю. В., Малюта И. А.
Количественные признакираннего паркинсонизма в электрофизиологических сигналах // ЖурналРадиоэлектроники. 2015. № 9. URL: http://jre.cplire.ru/jre/sep15/16/text.html.7. Сушкова О.С., Морозов А.А., Габова А.В. Статистически значимоеуменьшение количества бета-вспышек у пациентов на ранней стадиипаркинсонизма // Нелинейный мир.
2016. Т. 14, № 1. С. 59-60, URL:http://www.radiotec.ru/catalog.php?cat=jr11&art=17554.8. Sushkova O.S., Morozov A.A., Gabova A.V. Development of a method ofanalysis of EEG wave packets in early stages of Parkinson's disease // Proceedings ofthe International conference Information Technology and Nanotechnology (ITNT 2016,Samara, Russia, May 17-19, 2016). - Samara: CEUR, 2016. P.681-690. DOI:10.18287/1613-0073-2016-1638-681-690.URL:http://ceur-ws.org/Vol1638/Paper82.pdf.9. Sushkova O.S., Morozov A.A., Gabova A.V. A method of analysis of EEGwave trains in early stages of Parkinson's disease // International Conference on15Bioinformatics and Systems Biology (BSB-2016), 4-6 March 2016, Allahabad, India.
Allahabad: Indian Institute of Information Technology, 2016. - DOI:10.1109/BSB.2016.7552163. URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/7552163/.10. Sushkova O., Morozov A., Gabova A. A new method of EEG analysis andvisualization based on wave trains in early stages of Parkinson's disease // Mechanisms,Clinical Strategies, and Promising Treatments of Neurodegenerative Diseases. 13thInternational Conference AD/PDTM Vienna, Austria, March 29 to April 2, 2017:Abstracts. Neurodegener Dis 2017; 17 (suppl 1): 1-1890. Page: 1572.
PMID: 28297705.- DOI: 10.1159/000464378. URL: https://www.karger.com/Article/Pdf/464378.Государственная регистрация программы в ФИПС:Свидетельство №2015660136. Программа обработки сигналов истатистического анализа параметров пиков огибающих сигналов ЭЭГ, ЭМГ иакселерометров для экспериментальных исследований болезни Паркинсона:свидетельство о государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ / О.С.Сушкова, А.А.
Морозов; заявители и правообладатели: О.С. Сушкова, А.А.Морозов. – №2015617150; заявл. 28.07.2015; зарег. 22.09.2015.16.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
