2 (1113501), страница 5
Текст из файла (страница 5)
Вслучае незначительных различий между коэффициентами, т.е.отсутствия доминирующих осциллирующих компонент, можноповторить аппроксимацию сплайнами.2.3. Применение спектральной оценки для обработки ЭЭГС помощью спектра мощности можно легко получить картину распределения ЭЭГ по ритмам, определить доминирующий ритм и доминирующую частоту как всей ЭЭГ, так и каждого отдельного ритма. Построив спектры мощности симметричных отведений левого и правого полушарий, можно оценитьстепень асимметрии между этими участками по каждому ритмуи по каждой конкретной частоте.Отметим некоторые особенности, выявляемые с помощьюспектра мощности.
Спектры ЭЭГ здорового человека отличаются максимумом мощности на частоте альфа-ритма, меньшейвыраженностью дельта- и тета-диапазонов частот. Имеются некоторые регионарные особенности СГ. Спектры соответствующих ЭЭГ правого и левого полушарий отличаются высокойстепенью симметричности и значительной стабильностью у каждого индивидуума при повторных исследованиях.
При переходе от бодрствования в дремоте ко сну, СГ изменяется. Максимальная мощность перемещается из альфа-диапазона в диапазон дельта- и тета-частот.При рассмотрении результатов обработки ЭЭГ различными математическими методами экспертами было отмечено, чтопринципиально новые возможности, по сравнению с визуальной оценкой ЭЭГ и с СГ, дает вычисление комплексной функ35ции когерентности. Она позволяет выявить степень связанностиили взаимосвязанности электрических процессов мозга в разных его отделах и, таким образом, приблизиться к выяснениювнутренних механизмов функциональной зависимости и обусловленности работы головного мозга как сложной системы.Здесь необходимо отметить, что по данным когерентностиможно судить исключительно о линейных зависимостях электрических процессов и выявлять колебания потенциала, генерируемые общим источником.Методику расчета функции когерентности можно представить следующим образом.
Для каждой пары отведений ЭЭГрассчитываются комплексные функции когерентности в рассматриваемом частотном диапазоне как нормированные кроссспектры. Модуль такой функции (амплитуда когерентности КОГ) характеризует степень сочетаемости колебаний в зависимости от частоты в выбранных отведениях; аргумент комплексной когерентности представляет собой фазовый сдвиг (ФС) соответствующих колебаний.
Таким образом, функция когерентности рассчитывается какγ (f)=2xyG xy ( f )2G xx ( f )G yy ( f ),(2.29)где 0 ≤ γ 2xy ( f ) ≤ 1 ;G xy ( f ) = S xy2 ( f ) + Qxy2 ( f ) ;(2.30)G xx ( f ) = S xx2 ( f ) + Qxx2 ( f ) ;(2.31)G yy ( f ) = S yy2 ( f ) + Q yy2 ( f ) ;(2.32)Помимо вычисления и построения графиков СГ, КОГ иФС, вычислялись следующие параметры, наиболее информативные для характеристик ЭЭГ.361. Средняя частота спектра f m в рассматриваемом отведении (которую точнее следовало бы назвать медианой спектра),определяемая соотношением∑ S( f ) = ∑ S( fFi < f miFj ≥ f mj),(2.33)где S ( f i ) - плотность мощности в i-м интервале частот.2. Эффективная полоса спектра ∆f , определяемая из условияS max ∆f = ∑ S ( f i )δf ,(2.34)iгде δf =1 Гц - принимаемая величина дискретной частоты; S max- максимальное значение спектра мощности.3. Средний уровень когерентности Г в рассматриваемойпаре отведений∑ Coh( fГ=∑χii)χ i,(2.35)iiгде Coh ( f i ) - амплитуда когерентности колебаний в i-й дискрете частоты.Если χ i = 1, то каждое из двух значений спектров(1)S ( f i ), S ( 2 ) ( f i ) в рассматриваемых отведениях превышает некоторый порог, если x i = 0 – в противном случае.Это соотношение обеспечивает уменьшение влияний шумовых компонент сигнала на значение амплитуд когерентности.Возможность получать цифровые количественные характеристики ЭЭГ из областей коры по показателям средней частоты и эффективной частотной полосы спектра позволяет выявить общие закономерности изменений спектров во времени,что, к примеру, дает представление о фазности патологическогопроцесса при черепно-мозговой травме.37Необходимо отметить основное свойство когерентностиЭЭГ.
Этот метод позволяет исследовать статистические линейные связи двух электрических процессов, отведенных от двухточек мозга, и дать им оценку по величине связанности (амплитуда когерентности - КОГ) и по временным отношениям (фазе ФС) на каждой отдельной частоте колебаний. Величина КОГпоказывает сходство двух процессов (как по частоте, так и попротеканию их во времени, т.е. выделяет процессы, исходящиеиз одного источника) независимо от амплитуды колебаний наЭЭГ или их мощности на СГ.383.
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ МЕДИКОБИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ3.1. Основные понятияВ качестве примера визуализации медикобиологическойинформации также рассмотрим метод диагностики головногомозга “электроэнцефалография”. Введем ряд понятий, используемых при рассмотрении данного вопроса.Под понятием частотный ритм ЭЭГ подразумевается определенный тип электрической активности, соответствующийнекоторому состоянию мозга, для которого определены границы диапазона частот.Картирование - представление медицинских сигналов ввиде цветовой карты (или топокартограммы), схематично изображающей распределение их амплитудных и частотных показателей на определенной координатной сетке.Визуализация информации, получаемой от биологического объекта - сложная и нетривиальная задача.
Удачно решенная,она позволяет быстро оценить состояние объекта и принятьправильное решение при диагностике и лечении. Определенныеограничения на визуализацию накладывают сложившиеся традиции в отображении физиологических параметров. Целые поколения врачей-диагностов в докомпьютерную эпоху привыклик определенным штампам в визуализации, и компьютерныепрограммы должны это учитывать. Так, например, при анализеЭЭГ необходимо обязательно представление в виде традиционных временных графиков в униполярных или в биполярных отведениях. Однако при их оценке врач в уме переводит наборкривых по данной системе отведений в пространственную картину распределения потенциалов в мозге, с тем, чтобы обнаружить месторасположение очагов активности. Задача эта требуетразвитого пространственного воображения, а при распознавании источников так называемых спайков, пиков и других феноменов типа случайных событий достаточна сложна.
Применение компьютера позволяет автоматизировать этот процесс.39Одним из наиболее наглядных методов представления медикобиологической информации в графическом виде являетсякартирование. Картирование применяется в том случае, когданеобходимо представить какой-либо процесс в виде цветовойкарты, где бы наглядно были показаны интересующие исследователя особенности того или иного сигнала. Это позволяет быстро и достоверно проанализировать довольно длительные участки записи различных процессов.Рассмотрение понятия картирование неразрывно связано сметодикой электроэнцефалографии, где оно наиболее ярко выражает все свои преимущества и особенности. Далее будет данопредставление о картировании применительно к электроэнцефалографии.ЭЭГ представляет собой сложный колебательный электрический процесс, который может быть зарегистрирован прирасположении электродов на мозге или на поверхности скальпаи является результатом электрической суммации и фильтрацииэлементарных процессов, протекающих в мельчайших нервныхклетках головного мозга.
Это означает, что ЭЭГ представляетсобой процесс, обусловленный активностью огромного числагенераторов, и, в соответствии с этим, создаваемое ими полепредставляется весьма разнородным и меняющимся во времени.В связи с этим между двумя точками мозга, а также между точками мозга и удаленными от него тканями организма возникаютпеременные разности потенциалов, регистрация и анализ которых и составляет задачу электроэнцефалографии.В настоящее время все большую популярность начинаютзавоевывать методы математической обработки и представления сигналов. Как правило, помимо визуальной оценки регистрируемого сигнала необходимо предоставлять и другую графическую информацию.
Для электроэнцефалографического сигнала основными параметрами являются частота и амплитуда,поэтому необходимо иметь методы представления сигнала спомощью амплитудно-частотных характеристик. Как уже упоминалось выше, наибольшее распространение получили разло40жения сигнала в спектр мощности и, особенно, построение топокартограмм головного мозга по ритмам с помощью цветовогопредставления амплитуды для каждой спектральной полосы,иначе картирование.Построение топокартограмм рассматривается по четыремосновным частотным ритмам ЭЭГ.♦ Дельта-ритм. Частота 0,5–3 Гц, амплитуда, как правило, превосходит 40 мкВ, иногда при сильных патологиях может достигать 300 мкВ.♦ Тета-ритм.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
