Диссертация (1144826), страница 43
Текст из файла (страница 43)
Опираясь на эти данные и на описанноесобственное наблюдение тэта-пароксизма, можно с некоторым основаниемнадеяться, что фазовые рассогласования в поверхностной скальповой ЭЭГ всётаки отражают кортикальную передачу хотя бы в части случаев.264265А – исходная ЭЭГ пациента с тэта-ритмом (часть отведений); б – разбиение натреугольники при системе 10-20, аналогично рисунку 46.в; в – векторная структураповторяет форму гиппокампа; г, д. – разбиение на треугольники и та же векторная структурав трёхмерном варианте с видимым внутри гиппокампомРисунок 59 – Траектория движения тэта-волн ЭЭГ при генерализованномтэта-пароксизме2652663.4.4 РезюмеПодытоживая результаты данного этапа исследований, можно сделатьнесколько промежуточных выводов.1.
Подтверждается, что наличие градиента фазы ЭЭГ-колебаний по площадикоры характерно для всех видов спонтанной электрической активности.2. При активации коры и увеличении частоты ритмики фазовые сдвиги междусоседними электродами соответствующей зоны уменьшаются вплоть дополной синфазности.3. Точки первоначального возникновения ЭЭГ-колебаний (опережение пофазе) приурочены к анатомии основных сенсорных проекций – зрительной,слуховой и соматической.4.
Можно предположить, что направление локального градиента фазы присистеме «10-20» в части случаев обусловлен свойствами мозга какобъёмного проводника и отражает параллельный поверхности градиентплотности тока в коре.5. Для всей коры в целом подтверждается особое значение диагонали от левыхпередних областей к правым задним, ранее выявленное локально длязатылочной и лобной областей.2662673.5ДвижущаясяволнаЭЭГчеловекаисенсомоторноекодирование произвольных движений3.5.1 Постановка задачиУже после окончания 5-й серии опытов в нашей лаборатории вошёл встройновыйприбор-энцефалограф,специальноразработанныйиизготовленный по нашему заказу фирмой «Мицар» для детального изучениядвижущейся волны ЭЭГ.
Он имеет 32 канала регистрации и оснащён мощныманалого-цифровым преобразователем (фирмы L-Card) с частотой оцифровки до4000 Гц на канал, что делает ненужной процедуру сплайн-интерполяции.В следующей 6-й серии опытов мы преследовали двоякую цель. Вопервых, детально исследовать в плане движущейся волны ЭЭГ новую областькоры, до сих пор не охваченную в предыдущих сериях. Во-вторых, оценитьперспективы движущейся волны ЭЭГ в области мозг-машинного интерфейса.Для этого решили покрыть сеткой электродов область сенсомоторной коры,включающую центры рук.Технологии, непосредственно соединяющие мозг с любыми внешнимиустройствами (мозг-машинные интерфейсы или BMI), имеют длительнуюисторию.
В обзоре авторов [278], внёсших в эту область большой вклад,отмечается, что устройства BMI пережили впечатляющий рост с первойдемонстрации управления манипулятора активностью нейронов. Сегодня BMIмогут транслировать мозговые сигналы в моторные команды, повторяядвижения дотягивания рукой и захвата кистью в искусственных приводах. Этодаёт надежду парализованным людям. Среди ближайших задач авторыотмечают создание полностью имплантируемых биосовместимых устройств,развитие он-лайновых алгоритмов и введение сенсорной обратной связи отпривода к мозгу.
По достижению этих вех будущие BMI будут управлятьпротезами, которые чувствуют и действуют как рука человека. Наше267268исследование можно трактовать как продвижение по части он-лайновыхалгоритмов.3.5.2 Историческая справк а о мозг-машинном интерфейсеПоследние 5 лет после процитированного обзора прогресс продолжался.Были попытки доставки «соматосенсорных» сигналов от приводов обратно кмозгудлясозданияощущенияпротеза.Показано,чтопрямойинтракортикальный вход может быть приложен к BMI и сообщать макаке одвижениях, генерированных также через BMI. «Соматосенсорные» стимулызависели от позиции экранного курсора и сообщались двумя способами: вибростимуляциейладоней,илимногоканальноймикростимуляциейсоматосенсорной коры [330].Сложились устойчивые понятия – движения дотягивания и захватa какстандартные модели (reaching and grasping task) и важные парадигмы дляизучения разных областей мозга у приматов.
При этом различают двухмернуюи трёхмерную задачу дотягивания (2D, 3D task). В двумерной задачепроизводятся движения рукой только в горизонтальной плоскости или курсорав плоскости монитора [250, 324, 387, 436].В новых работах происходитпереход на кодирование трёхмерных движений [147, 148, 250].Как болеепростой вариант выделяется «center-out task» или «центробежная задача» такжев 2D и 3D-вариантах [186, 221, 255, 279, 417], см.
также книгу [389].Сейчас ведутся дебаты, какие сигналы дают самую богатую информацию опланировании движения и его осуществлении [435] и активно обсуждается рольлокальных потенциалов поля (LFP). В контексте «двумерного дотягивания»многие указывают, что импульсы нейронов и LFP, как минимум, вместекодируют кинематику [147, 148, 250]. Даже сообщалось, что в LFP большеинформации о движении, чем в импульсах [147], хотя разные зоны могут бытьв этом отношении неравноценны. Mehring et al. [313] указывает, что в моторнойкоре LFP в целом имеют тенденцию работать лучше, чем отдельные элементы.268269По другим источникам данным, наоборот, импульсная активность болееинформативна, но это относится к задне-теменной коре.
Для премоторной корыStark and Abeles [400] нашли, что LFP в среднем обеспечивают лучшиехарактеристики декодирования захвата, чем элементы, но при этом хужедетектируют направление. Лучше всех показала себя многоэлементная илиансамблевая импульсная активность, т.е. смешанные друг с другом импульсымногих нейронов вокруг микроэлектрода, а не отдельные элементы [147]. Сэтим перекликаются данные об извлечения информации из импульснойактивности без сортировки импульсов, а просто введением порога и сшивкиполучившихся событий функцией сплайн-интерполяции. Фактически, этоматематическое восстановление LFP по импульсам. Достигнутое макаками припомощи этого сигнала качество контроля сравнимо со схемами, основаннымина самих импульсах, т.е.
достаточна простейшая обработка и иногда она дажепредпочтительна [221].Bansa и соавторы сравнили точность декодирования кинематики по LFP ипо ансамблевой импульсной активности моторной и премоторной коры приестественных движения дотягивания и захвата (3D-задача). Они нашли, что LFPотвнутрикортикальныхмультиэлектродныхмассивовпозволяютреконструкцию этих движений в он-лайновых нейропротезных приложениях,но скорее как источник дополнительных способностей к декодированию тех жефункций по импульсным популяциям [147].
Характерно, что моторная ипремоторная зоны не показали специфической склонности к дотягиванию или кзахвату в широком спектре типов сигналов [148].В близкой работе исследуется теменной регион, соответственно названыйавторами «теменной регион дотягивания» [250].
Обнаружено, что он тожеотражает пространственную цель предстоящего движения и, таким образом,также является кандидатом на область считывания целей. Здесь вниманиеуделяется зрительному восприятию целей и проводится различие междунепосредственнымивизуальнымицелямиицелями,определяемымисимволически. Импульсная активность была неразличима между этими двумя269270условиями, и декодер, обучаемый по импульсам, в одной задаче действовалточно, как и в другой. По контрасту с этим, LFP 20-40 Гц обнаружили значимоболее широкую настройку к целям в символической задаче и декодер,обучаемый по LFP, действовал в ней лучше.
Таким образом, декодеры наоснове LFP от теменной области следует ставить в зависимость от контекстазадачи [250].Для нашего исследования важно, что информация о движениях,добавленная со стороны LFP, содержалась в основном в запаздываниях [148],т.е. в параметрах движущейся волны потенциала. Важно также отметить, что вбольшинстве работ речь идёт об особом низкочастотном вызванном потенциалеLFP или lf-LFP (<4 Гц), связанном с движением. Методика ВП заключена всамой схеме центробежной задачи, что несколько обесценивает описанныерезультаты, поскольку он-лайновое декодирование не предполагает суммациимногих реализаций.Мы в настоящей работе задались целью оценить обычную накожную ЭЭГчеловека для тех же целей, что и LFP в описанных исследованиях, и при этомкак-тообойтипротиворечивыетребованияобон-лайновомрежимеаналитического аппарата и необходимости суммации ВП. Для этого мы решилииспытать параметры ЭЭГ, связанные с движущейся волной потенциала.2702713.5.3 Особенности методики3.5.3.1 Перспективы движущейся волны ЭЭГТочность работы он-лайновых мозг-машинных интерфейсов, основанныхна скальповой ЭЭГ человека, как правило, мала, а напряжение испытуемоговелико при больших трудностях обучения [149, 278, 285, 436].
По-видимому,одна из причин в том, что применявшиеся спектральные показатели имеюткосвенное отношение к информационному процессингу. Движение волнпотенциала, как сейчас считается, имеет к кодированию прямое отношение[128, 213, 266, 267, 293 и др.], и есть много сведений о их связи с моторикой исо зрительным восприятием [5, 131, 378 и др.].Поэтому фазовые сдвигипотенциалов представляются более перспективными для BMI.
При этомпредпочтительнее, конечно, LFP, нежели накожная ЭЭГ из-за низкогопространственного разрешения последней (вторая причина плохой работыBMI).В разделе 1 ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ обосновывалось, что по фазовомусдвигу можно оценить задержку проведения, как минимум, для некоторыхЭЭГ-сигналов и принять её как передачу информации между двумя местами вмозгу [293]. Разные авторы на разных объёктах, центрах и видах активностизаключают, что «континуум фазовых сдвигов на протяжении ряда эпох анализа… даёт средства для сканирования поступающего сенсорного потока с новымихарактеристиками» [213, с.33]. По другой формулировке «распространение позрительной коре ритмического волнового процесса служит для считывания снеё сенсорной информации и эффективной передачи её в следующие зоны» [5,с.344]. В новых публикациях есть и более сложные формулировки.
Например,движущиеся тэта-волны в гиппокампе интерпретируются как мгновенныйэфферентный выход, разделённый на сегменты, отражающие соответствующуюфазе прецессию информационных отношений [296].271272Наиболее интересен вид движущихся волн в сетях с короткими связями,которыйгенерируетсясовокупностьюлокальныхслабосвязанныхпульсирующих диполей с временными сдвигами между ними. Размер такогодиполя 100-200 мкм. Эти «единицыактивности» являются наиболееадекватным для нас промежуточным масштабом между отдельными нейронамии макро-ЭЭГ.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
