Диссертация (1104396), страница 11
Текст из файла (страница 11)
У здорового взрослого человека, находящегося в состоянии спокойногободрствования с закрытыми глазами, этот ритм является доминирующим [88]. Вширокомсмыслеполосаальфа-ритмаопределяетсякак8 – 13 Гц,спреобладающими частотами в 9 – 11 Гц [89]. Для того, чтобы устранитьиндивидуальныеособенностивчастотахальфапикадляразличными70испытуемыми, для каждого из испытуемых была определена индивидуальнаяальфа полоса [90].Записи МЭГ были получены с 10 здоровых взрослых испытуемых (5 мужчини 5 женщин) в возрасте от 28 до 76 лет (средний возраст 41,8±5,4 лет; медианныйвозраст 33,5 лет).
Это исследование проводилось с разрешения этическогокомитетамедицинскогоиспытуемыедалифакультетаписьменноеНью-Йоркскогосогласиевуниверситета.соответствиесВсеХельсинскойДекларацией. Участники были набраны из Медицинского Центра Нью-ЙоркскогоУниверситета и местного населения. Запись МЭГ была произведена в ЦентреНейромагнетизма Медицинского Факультета Нью-Йоркского Университета,расположенном в госпитале Бельвью. Испытуемых просили расслабиться, нооставаться в состоянии бодрствования в течении 7-минутной записи.
Записьпроизводилась в состояниях «глаза закрыты» и «глаза открыты». Для определенияположения головы во время записи использовались три опорных маркера (поодному на правой и левой предушной точках и один на переносице).Измерения МЭГ производились в магнитно-экранированной комнате из мюметалла на 275-канальном магнитном энцефалографе (CTF Systems), испытуемыйсидел прямо, частота дискретизации составляла 600 или 1200 Гц. Для подавленияартефактов и далеких шумов использовался синтетический градиометр 3-гопорядка [91].
Собственные шумы прибора и далекие шумы записывались передкаждым сеансом измерений.Рассмотрим процесс обработки данных на примере одного из испытуемых(№4 на рисунке 3.3). Были вычислены два многоканальных спектра в полосе частот8 – 13 Гц, каждый из спектров содержал 2100 частотных пиков в 275 каналах: () =∑ sin(2 + ) ,=(3.11) = , = 3361, = 5460, = 1, … , , = 275На рисунке 3.2А показаны спектры мощностей для испытуемого №4 в случаеоткрытых глаз (ГО) и закрытых глаз (ГЗ). Можно отметить, что каждое из этих71состояний различные спектральные особенности, например, спектр для состоянияEC содержит ярко выраженный пик на частотах близких к 10 Гц, которыйуменьшается при проведении измерений с открытыми глазами.По результатам анализа рисунка 2 для дальнейшего анализа была выбранаполоса частот 8.5 – 11 Гц, как характерная для состояния EC.
Локализацияисточников для этой полосы, сделанная по измерениям в состояниях ГО и ГЗпредставлены на рисунке 2B, отображенные совместно с МРТ испытуемого.Суммарная энергия источников в альфа полосе для состояния ГЗ была значительновыше,аисточникибылисконцентрированывменьшемобъеме,чемсоответствующие спектральные энергия для состояния ГО. Что и ожидалось дляздоровых взрослых испытуемых [89].Рисунок 3.2 Пик альфа-ритма у здорового взрослого испытуемого. (А) Спектрмощности МЭГ.
Красным изображен спектр с закрытыми глазами, черным соткрытыми. (B) Функциональные томограммы в полосе частот 8,5 - 11 Гцпоказанные совместно с МРИ испытуемого. Показаны стандартныетомографические проекции: сагитальная(S), аксиальная(A) и корональная(C).Такой же протокол обработки данных был применен к МЭГ остальныхиспытуемых и схожие результаты были получены для всех 10 испытуемых. Нарисунке 3 изображены функциональные томограммы и МРТ для состояния EC.72Рисунок 3.3 Функциональные томограммы активности мозга в полосе альфаритма, совмещенные с магнитно-резонансными томограммами 10 испытуемых.Для каждого испытуемого приведены три стандартных томографическихсечения. Сечения проходят через одну точку пространства (отмеченную черныммаркером), расположенную на месте самого сильного источника. Такие источникина функциональной томограмме отмечены точками белого цвета, в соответствии слегендой к рисунку №2B.
Для демонстрации использовался программныйкомплекс MEGMRIAn [92]. Пространственное разрешение МРТ равно 1мм,пространственное разрешение функциональной томограммы составляет 3 мм. Для73тестовых диполей в каждой точке пространственной решетки было использовано 8направлений, как объяснено в пункте 3.1, уравнения (3.7) и (3.8).На рисунке 3.4 показана суперпозиция из 10 функциональных томограмм,отображенная поверх МРТ испытуемого №5 с рисунка 3.3. Такое суммированиебыло проведено в системе координат головы, общей для всех функциональныхтомограмм. Следует отметить, что несмотря на индивидуальные различия,пространственное распределение энергии альфа-ритма показывает общуютенденцию к размещению в затылочной и теменной долях головного мозга.Рисунок 3.4 Усредненная функциональная томограмма для 10 испытуемых,показанная совместно с МРТ испытуемого №5.3.5 Разрешающая способность методаВ данном подходе используется два вида разрешающей способности:разрешение по частое и пространственное разрешение.
Разрешение по частоте∆ = − −1 =1определяется полным временем измерения, в силу того, чтоинтегралы Фурье вычисляются с высокой точностью на всем времениизмерения(2). Это отражает фундаментальное свойство: чем выше времярегистрации, тем подробнее частотная структура системы. В данном исследованииспонтанной активности T равнялось 420 с, что давало частотное разрешение в 420частот на один Гц.74В данном методе нет теоретических ограничений для пространственногоразрешения.Следуетотметить,чтофункциональныетомограммыбылирассчитаны с разрешением 1.0 мм для смоделированных данных, 1.5 мм дляизмерений фантома и 3 мм для записей спонтанной активности. Эти различияопределялись вычислительными ограничениями и следовали из размеровпространства локализации в 8 × 8 × 8 см для модельных данных, 10 × 10 × 10 смдля фантома и 25 × 25 × 25 см для функциональной томограммы человеческогомозга. Наращивая объем оперативной памяти, можно получить более высокоепространственное разрешения.
Точность локализации может быть оценена изизвестных позиций диполей в случаях компьютерной симуляции и физическихдиполей в экспериментах с фантомом. Было найдено, что точность ≈ 0.7пространственного разрешения.Для каждой элементарной осцилляции, найденной в (3.6), найденоположениеуникальногодипольногоисточникапутемвыборанаиболееподходящего из 2.5 миллионов тестовых источников, равномерно распределенныхв пространстве МРТ. Это означает, что не использовалось никаких априорныхограничений на положение источников, и их совместное отображение с даннымиМРТ может служить источником новой информации о функциональном устройствеизучаемойсистемы.Использованиенормированныхпаттерновпозволяетлокализовать слабые источники, если они были найдены путем Фурье анализа, стакой же точностью, что и сильные, что открывает новые возможности дляизучения глубокий источников в мозге.Два и более источников могут иметь общее местоположение и направление,создавая спектр конкретной области пространства (парциальный спектр) [79;81].Обратное преобразование Фурье даст временной ряд, порождаемый такимисточником.
Выбрав два или более таких источника можно исследовать связимежду ними, используя методы, описанные в [93].753.6 Обсуждение результатовБыл предложен новый метод анализа активности головного мозга человека,называемый функциональной томографией. Этот подход использовался длянахождения пространственного распределения мощностей источников мозговойактивности, зарегистрированной при помощи магнитного энцефалографа.Предложенный метод свободен от искусственных ограничений, вычислительностабилен и не содержит вычислений обратных матриц. Вычислительныетребованияадекватнысовременномуразвитиювычислительнойтехники.Функциональная томограмма может быть рассчитана за 20 минут на компьютере с4-х ядерным процессором Haswell тактовой частотой в 2,5 ГГц и объемомоперативной памяти в 16 Гб.Были получены функциональные томограммы для альфа-ритма по данныммногоканальныхМЭГизмерений.Этифункциональныетомограммыдемонстрировали индивидуальные различия в пространственном распределенииэнергий,соответствующиесовременнымпредставлениямолокализацииисточников альфа-ритма в теменной и затылочной долях [89;88].
Можно сделатьвывод, что метод функциональной томографии, основанный на анализе данныхМЭГ может находить источники спонтанной активности головного мозга.Фундаментальным преимуществом данной методики является тот факт, чтозарегистрированные данные используются полностью.Метод функциональной томографии может использоваться для диагностикиактивности всего головного мозга в широкой полосе частот, показывая области саномально высокой или же аномально низкой активностью.Методы, алгоритмы и программы были созданы и апробированы нарасчетных и физических моделях, см. рисунок 3.1.Затем созданное программное обеспечение было использовано длявычисления функциональных томограмм альфа-ритма у десяти испытуемых.Найденные распределения соответствуют имеющимся представлениям об этомявлении, см. рисунок 3.2.
Следует отметить, что каждой точке в пространстве76функциональной томограммы соответствует парциальный спектр, по которомувосстанавливается временной ряд источников, локализованных в данной точке.Таким образом, предложенная методика открывает новые возможности дляизучения корреляций между различными областями мозга (коннективности).3.7 Заключение к разделу 3В данном разделе рассмотрен метод функциональной томографии дляреконструкции пространственного распределения мощности источников помагнитным полям, измеренным снаружи головы. Коллективом авторов былаопубликована статья, в которой метод применяется для исследования альфа-ритма:Llinás R.R. Reconstruction of human brain spontaneous activity based on frequencypattern analysis of magnetoencephalography data/ Llinás R.R., Ustinin M.N., RykunovS.D., Boyko A.I., Sychev V.V., Walton K.D., Rabello G.M., Garcia J.
// Frontiers inNeuroscience. 2015. 9:373. doi:10.3389/fnins.2015.00373.В этой статье вклад автора диссертации состоит в разработке программногообеспечения для функциональной томографии мозга на основе детальногоспектрального анализа данных энцефалографии, в экспериментальной проверкеметода функциональной томографии и в обработке экспериментальных данных.Полученные функциональные томограммы используются для расчетапарциальных спектров, рассмотренного в следующем разделе диссертации.774. Вычисление и исследование парциальных спектровголовного мозга4.1. Методы и программы расчета парциальных спектров4.1.1 Использование парциальных характеристик для изучениясложных системВопрос о месте генерации электрических сигналов является одним изосновных в науке о мозге.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
