Фоностимуляция (1034780), страница 4

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

Совместная регистрация дает достаточно надежное выделение всех компонентов от­вета. В классическом варианте ответ состоит из семи позитивных пиков, но следует обратить внимание на значительную индивидуальную вариабельность в проявлении раз­личных пиков при одних и тех же условиях стимуляции, регистрации и выделения отве­тов. Классический вариант, когда все пики четко и одинаково выделяются на ипсилатеральном отведении, встречается не часто.

У некоторых испытуемых обе волны — IV и V — могут четко регистрироваться раздельно. В некоторых случаях использование контрлатерального отведения дает лучшее разделение волны IV и V. В ряде случаев волна IV может быть выражена слабо или практически отсутствовать.

Таким образом, всегда, когда возникают проблемы с идентификацией компонентов (волн) ответа, необходима дополнительная параллельная регистрация в других отведениях.

Представленные варианты встречающихся компонентов ответа АСВП у здоровых испытуемых показывают значительную вариабельность в проявлении пиков. Большая вариабельность в соотношении и выраженности различных пиков, возможно, связана с ориентацией генерируемых потенциалов по отношению к скальповым отведе­ниям (Sherg, Cramon, 1985; Cucio, Weigel, 1990).

Многочисленные исследования дали следующую картину генерации источников различных компонентов АСВП у человека:

I пик- дистальная часть слухового нерва (ПД слухового нерва)

II пик- проксимальная часть слухового нерва и часть кохлеарных ядер

III пик- билатеральный верхний оливарный комплекс

IV пик- восходящие слуховые волокна в ростральной части моста, боковая

петля

V пик- нижние бугры четверохолмия

VI пик- медиальное коленчатое ядро

VII пик- дистальная часть слуховой радиации.

Рис.5. К идентификации основных компонентов и пиков АСВП.

Видно при стимуляции левого уха: наличие I, III и V пиков, отсутствие практически II и IV пи­ков на ипсилатеральной стороне. На контрлатеральной стороне практически не виден I пик, зато отчетливо воспроизводятся II и IV пики. Совместно обе регистрации позволяют правильно иден­тифицировать все пики, которые показаны на ипсилатеральной регистрации.

Аналогично при стимуляции правого уха у этого больного: на ипсилатеральной регистрации не виден II пик и плохо виден V пик. На контрлатеральной стороне недостающие пики четко иденти­фицируются и добавляют общую картину в последовательности возникновения пиков.

Наиболее часто АСВП применяются для:

1) оценки нейросенсорной тугоухости, объективной аудиометрии

2) локализации патологии ствола мозга при опухоли, инфарктах и других забо­леваниях, воздействующих на ствол мозга

3)диагностики демиелинизирующих заболеваний, прежде всего рассеянного склероза

4) диагностики невриномы слухового нерва

5) оценки наличия дислокации ствола мозга при инсультах, черепно-мозговых травмах и др. заболеваниях

6) дифференцировки метаболической и органической дегенерации у коматоз­ных больных

7) оценки развития мозгового ствола

8) оценки слуха у новорожденных

9) мониторинга состояния стволовых структур при операциях на задней череп­ной ямке

10) локализации и прогноза у больных, находящихся в коматозном состоянии

11) подтверждения диагноза смерти мозга при изоэлектрической ЭЭГ

4. Выделение гамма-ритмов

Гамма-ритм - высокочастотная ритмическая активность мозга, включающая колебания от 30 до 900 Гц и регистрируемая методом ЭЭГ. Широкое распространение гамма-ритма по различным структурам мозга не только у человека, но и у животных, в том числе у беспозвоночных, дает основания относить его к функциональным строительным блокам, включенным во все когнитивные и сенсорные процессы.

Во многих работах показана связь гамма-ритма с усилением внимания, процессами перцепции, опознанием стимула, формированием образа, с процессами сознания , выполнением семантических операций . Тем не менее до сих пор остается не ясной роль гамма-осцилляции в процессах сенсорного кодирования. Это связано прежде всего с тем, что существует несколько видов гамма-ритма, функции которых до конца не раскрыты. Так, различают спонтанный гамма-ритм и фазический – кратковременные вспышки гамма-осцилляции, возникающие как реакции на внешние или внутренние стимулы.

Среди фазических реакций выделены вызванные гамма-осцилляции, синхронизированные по фазе со стимулом, и индуцированные, синхронизированные со стимулом только по времени появления. Индуцированный гамма-ритм связывают с когнитивными операциями, полагая, что он инициируется эндогенными сигналами, подобными таким, как пропуск ожидаемого стимула, или неожиданное изменение стимула. Вызванные гамма-осцилляции образуют сенсорный ответ, который одновременно появляется во многих подкорковых и корковых структурах мозга и устойчиво воспроизводится при предъявлении стимулов разной модальности. Однако ряд экспериментальных данных ставит под сомнение представление о связи вызванного гамма-ритма только с сенсорными процессами, а индуцированного гамма-ритма только с когнитивными.

Так, показано, что сенсорный стимул вызывает не только вызванный гамма-ритм с латентным периодом порядка 100 мс и синхронизированный с ним по фазе, но и вторую его реакцию – вспышку 40-герцового ритма, совпадающую с позитивной волной усредненного вызванного потенциала (УВП). Ее максимум приходится на 300 мс после стимула, и она синхронизирована с ним по фазе. Известно, что данная позитивная волна (ПЗОО) связана с несколькими когнитивными операциями - ориентировочным рефлексом, оценкой значимости стимула, степенью уверенности принятого решения, операцией обращения к памяти. Таким образом, комплекс вызванного гамма-ритма (40 Гц) с ПЗОО рассматривается как отражение когнитивных процессов в мозге.

На этом основании можно предположить, что сенсорные процессы, также как и когнитивные, не обязательно связаны только с одним из видов гамма-ритма. Настоящее исследование было предпринято, чтобы проверить гипотезу об участии двух видов гамма-ритма: вызванных и индуцированных в составе сенсорных процессов.

Сенсорный ответ гамма-ритма - коротколатентная вспышка гамма-осцилляции - исследовался в структуре поведения при выполнении субъектом двигательной реакции на выключение и включение звукового стимула.

Многие нейрофизиологи рассматривают колебания выше 30 Гц как высокочастотный шум и при анализе ЭЭГ отфильтровывают их, считая эти частоты наводками от потенциалов мышц головы и шеи. Показано, что во многих случаях за гамма волны принимают электромиографическую активность и миниатюрные движения глаз.

Однако из того, что гамма-ритм совпадает по частоте с мышечными потенциалами, не следует, что он является артефактом — гамма-ритм регистрируется и у животных с вживлёнными электродами. В ЭЭГ-исследованиях корректная регистрация гамма-ритма возможна лишь при одновременной записи ЭЭГ и миограммы и сопоставлении этих данных.

5. Обработка сигналов при помощи спектрального и кросс-спектрального анализа

Рис. 6. Методы вычислительного анализа ЭЭГ.

Встает ряд закономерных вопросов: а) какие методы используются многими исследователями, а какие имеют локальный или поисковый характер? б) взаимосвязаны ли между собой и как именно различные методы? и так далее.
Сначала мы лишь кратко терминологически промаркируем данную схему с последующим более подробным рассмотрением методов.
Наиболее объемный, разветвленный и важный подраздел составляют методы частотного или спектрального анализа и связанные с ним подразделы. Эти методы были созданы для исследования сигналов или процессов физического и технического происхождения и лишь значительно позже они начали использоваться в области электрофизиологии. На первом этапе по ЭЭГ-сигналу могут быть вычислены различные частотные характеристики (представляющие собой зависимость конкретного спектрального показателя от частоты): амплитудный спектр, спектр мощности, фазовый спектр, кросс-спектр, когерентность, когерентная мощность и другие. Вычисление этих характеристик регулируют ряд установочных (задаваемых) параметров: длина эпохи анализа и сдвиг эпох (вся запись ЭЭГ может быть разбита на несколько эпох с заданным сдвигом относительно друг друга), число усреднений и сглаживаний спектра, корректирующие окна (для уменьшения эффекта вытекания мощности). По каждой такой частотной характеристике могут быть вычислены обобщенные спектральные показатели в заданных диапазонах частот (например, в стандартных диапазонах: дельта, тета, альфа, бета) и по ним оценены статистические различия спектров (между парами одноименных отведений двух записей или между всеми парами отведений одной записи).
Затем различные ЭЭГ-показатели по всему набору зарегистрированных отведений могут выступать исходным материалом для топографического картирования- наглядного представления распределения значений выбранного показателя на скальпе в многоцветной шкале. Картироваться могут: амплитуды ЭЭГ для заданного момента времени, спектральные показатели для заданной частоты, обобщенные спектральные показатели (ОСП) в заданном частотном диапазоне. Картирование ОСП может производиться по частотным диапазонам в рамках текущей эпохи анализа или в выбранном диапазоне по эпохам, на которые разбита ЭЭГ-запись. Такое картирование может сопровождаться столбиковыми диаграммами изменения ЭЭГ-показателя по всем отведениям. Визуализация карт может осуществляться в трех формах: одна карта, управляемая подвижным визиром (перемещаемым по времени, частоте, диапазону, эпохе); серия карт (для некоторого интервала времени, частот, диапазонов, эпох); анимированная серия карт (мультипликация).

Рис.7 Топографическое картирование и графики мощности спектра

Далее, любые карты могут быть сохранены и усреднены в картотеке. Усреднение может проводиться дифференцированно для различных физиологических состояний, проб, заболеваний и т. п. Содержимое картотеки представляет интерес для статистической оценки попарных различий между картами: между двумя нативными, между нативной и усредненной или между усредненными.
И наконец, любой из рассмотренных показателей может быть использован для трехмерной локализации ЭЭГ-источников в анатомических структурах головного мозга.
Следующий самостоятельный подраздел составляет периодометрический анализ ЭЭГ. Хотя этот метод возник и широко применялся еще до внедрения методов спектрального анализа, однако он позволяет более детально исследовать распределения амплитуд и частот ритмов в заданном частотном диапазоне с построением гистограмм, вычислением показателей описательной статистики, процента содержания и модулированности ритма, его частотной нестабильности.
К подразделам дополнительного и вспомогательного характера можно отнести следующие:

• корреляционный анализ с вычислением авто- и кросс-корреляционных функций (по заданному образцу и на заданной эпохе) со статистической оценкой значимости корреляций по критическому значению;

• словесное заключение по отклонениям от нормы с использованием алгоритма нормопатологической классификации Е.А. Жирмунской;

• математические преобразования ЭЭГ — фильтрация, вычисление огибающей, сглаживание и др.

Наконец, очень перспективным современным и развивающимся направлением является сегментный анализ ЭЭГ, связанный с маркированием участков стационарности ЭЭГ, мультиканальным анализом синхронности межсегментных переходов и статистически достоверным выделением пространственной структуры высокосинхронных кортикальных взаимосвязей.
Рассмотрим перечисленные методы подробнее, начав с математических аспектов частотного (спектрального) анализа ЭЭГ, как наиболее сложного и многообразного.

5.1 Назначение и принципы спектрального анализа ЭЭГ

После предварительного просмотра длительной ЭЭГ записи, когда оценивается общее качество регистрации, выраженность артефактов и наличие реакций на проведение функциональных проб, врач-энцефалографист переходит к детальному амплитудно-частотному анализу (АЧА), результаты которого составляют значительную часть заключения. Традиционно выделяют несколько основных ритмических составляющих, таких как альфа, бета, дельта и тета-ритм, иногда анализируют их субдиапазоны, например, бета-1 и бета-2.

На этом этапе определяется:

1. Наличие основных ритмических составляющих и их распределение по разным отведениям

2. Определение амплитуды и частоты как доминирующего ритма, так и субдоминантных ритмов

3. Оценка регулярности этих ритмов по частоте

4. Определение количественных показателей мощностной и частотной асимметрии

5. Оценка реакции мозга на проведение гипервентиляции

Назначение спектрального анализа – помочь врачу-энцефалографисту получить объективные оценки этих показателей, убыстрить проведение амплитудно-частотного анализа и более наглядно представить его результаты.

Спектральный анализ основан на математическом преобразовании Фурье, который позволяет представить любой сигнал (в том числе и ЭЭГ) как сумму волн разной частоты. При этом строится особый график, называемый спектр мощности, в котором по горизонтальной оси отложена частота (в герцах, Гц или Hz), а по вертикали – выраженность колебаний на этой частоте в микровольтах в квадрате.

С помощью такого графика достаточно легко ответить на часть вопросов, стоящих перед амплитудно-частотным анализом, а именно:

• По высоте пиков определяется, какой ритм является доминирующим (Для более точного ответа в случае нескольких близких по высоте пиков надо учитывать площадь под кривой спектра для разных частотных диапазонов)

• Хорошо определяется пиковая частота доминирующего ритма и его регулярность, пропорциональная ширине пика. Чем шире пик, тем ниже регулярность, и наоборот.

• При наличии субдоминантных ритмов также просто определяются их частоты, регулярность и их амплитудные соотношения с доминирующим ритмом.

• Просматривая один за другим спектры для разных каналов можно оценить как топику генерации ритмов, так и их асимметрию. Однако такой способ оценки пространственных характеристик ритмов неудобен и отнимает много времени.

Более удобным для оценки межполушарной асимметрии и топики генерации ритмов является представление результатов СА в виде гистограмм для всех каналов.

Характеристики

Список файлов курсовой работы