Metode de analiză a Electrograme - electroencefalograma și starea funcțională a persoanei

Metoda vizuală a fost primul și cel mai utilizat în elekrogramm analiză. Este permis să identifice electrogramă unitate de oscilație și ritmuri, precum și utilizarea de tip simplu instrumente de linie - pentru a cuantifica amploarea perioadei și amplitudinea lor (figurile 15 și 16). Cu toate acestea, deja în anii '40, împreună cu analiza vizuală tehnici au început să folosească mașinile care domină în prezent. Astfel, în înregistratoare magnetice de diferite tipuri (magnetographs) utilizate ca substrat intermediar.

Figura 15.
Reprezentarea schematică a oscilațiilor EEG indicând perioadele lor (T) și amplitudinea (h).
1 - Rush 2 - val, 3-4 acute - o undă sinusoidală,
undă în formă de M, 6 - - 5 val Sawtooth.
Op. L.I.Sandrigaylo din 1986.

Figura 16.
Măsurarea frecvenței (I) și amplitudine (II A) EEG.
Frecvența este măsurată ca numărul de valuri pe unitate de timp (1 secundă).
1 - vârf monofazică, 2 - vobulare două faze
3 - oscilație cu trei faze, 4 - oscilație polifazată.
Op. de L.R.Zenkovu și M.A.Ronkinu ​​1991.

Creșterea performanței computerului, prezența în structura lor a sistemelor de formare a imaginii și dispozitive de stocare de volum mare, dezvoltarea de algoritmi și de identificare artefact implementare software și analiza Electrograme permis în prezent exclude mass-media intermediare, inclusiv computerul direct la standul electrofiziologic structura. Mai în detaliu, sunt discutate aceste probleme, printre altele, în Manualul de elektroencephalography și neurofiziologiei clinice (1987, v. 1), editat și A.S.Gevins A.Remond.
Analiza problema electrogramă este destul de complex. Această problemă face obiectul a numeroase studii speciale și comentarii (V.A.Kozhevnikov, R.M.Meschersky, V.A.Sergeev 1963, L.P.Pavlova, A.F.Romanenko, 1968- V.D.Trush,
A.V.Korinevsky, 1978- Ya.Buresh, I.Krekule, G.Brozhek, 1984). Acest lucru se datorează în primul rând faptului că, în principiu, semnalul util este un proces inconstant poliarmonice cu fluctuații în formă de multe ori departe de sinusoidală. La fel ca cele mai multe alte fenomene biofizice EEG este fluctuații mai mult sau mai puțin neregulate, care, aparent, nu pot fi descrise într-o formă matematică strictă, cu toate acestea, ele pot fi descrise în termeni statistici, inclusiv categoriile probabilistice variație medie, spectru, momente de mare ordine și altele.
În prezent, analiza electrograms în majoritatea cazurilor, utilizate metode spectrale-corelare. Este experimental sa demonstrat că, în anumite condiții EEG poate fi privită ca un proces aleatoriu staționar, pentru care legea de distribuție nu depinde de timp. Este pentru aceste procese A.Ya.Hinchinym (1938) și N.Wiener (1961 nu este departe, 1958, 1961), teoria analizei de corelație a fost dezvoltat.

Experimental, cu toate acestea, sa demonstrat că distribuția amplitudinilor instantanee ale EEG nu se supune întotdeauna legea lui Gauss, iar majoritatea distribuțiilor unidimensionale sunt divizate în 2-3 curbe aproape de o distribuție normală, care sunt mai staționare și ergodic decât EEG totală. Prin urmare, funcția de autocorelație numai în anumite condiții descrie în mod adecvat procesul inițial - și anume, intervalele de timp relativ mici (FIGURA 17). Divizarea EEG pe un număr de piese destul de scurte posibile pentru a arăta că, în prima apropiere, acestea pot fi considerate ca fiind realizarea unui proces aleatoriu staționar. Abilitatea privită ca un proces aleatoriu cvasistaționară EEG a fost o condiție prealabilă pentru utilizarea extensiva o metodă de analiză de corelație. Justificarea acestei abordări a fost dată de N. Wiener (1948,1961), J.S.Barlow și colab (1959). Ei au arătat că segmentele autocorrelogram EEG cu o durată de 7,5 echivalent autocorrelogram timp de 1 minut la o constanță relativă a condiției corporale.
Ulterior, sa demonstrat că EEG uman staționar și numai pe perioade relativ scurte de timp, de obicei, nu mai mult de 5-6 (A.Wehnberg, L.Zetterberg, H. Lopez da 1971 Silva ea, 1975- T.Milcholland, D . Goodman, 1980).

Introducerea procedurii de cercetare EEG a funcțiilor de corelare de calcul a fost crucială pentru dezvoltarea ulterioară a analizei electrogramă și ideile noastre despre organizarea sistemică a proceselor electrice în cortexul cerebral.

Acesta ar trebui să facă o distincție clară între calcularea unei automacarale și intercorelație funcții. În primul caz este o descriere cantitativă a caracteristicilor de frecvență-amplitudine ale zonelor corticale de activitate audio. În al doilea rând - privind evaluarea relației schimbărilor, în curs de dezvoltare simultan în două zone (ca în cazul corelației multiple - în două sau mai multe). Cu toate acestea, de fapt, în ambele cazuri, calculul funcțiilor de corelare se realizează prin deplasarea seriilor de timp de valori amplitudine sau în raport cu sine (automată), sau - celelalte (cruce) rânduri. Și există o anumită similitudine. Cu toate acestea, în același timp, se termină. De exemplu, dacă funcția de autocorelație este simetrică în raport cu originea la zero, în cazul în care ia valoarea 1 (adică, posibil, reflectând similitudine maximă absolută, în esență, un număr de identitate în sine), atunci funcția de corelare încrucișată poate fi asimetrică (și chiar, de obicei, asimetrică), și deoarece necesită separat calculul ambelor părți sale stânga și dreapta. Acest lucru este realizat prima schimbare de serie al unui rând în raport cu al doilea, și apoi - a doua la prima. Valoarea maximă a funcției crosscorrelation nu poate cădea pe originea și să fie deplasată în raport cu acesta, în orice direcție - dreapta sau spre stânga. Pentru a înțelege natura acestei schimbări pot fi făcute la modelul de două unde sinusoidale sunt deplasate în raport cu celălalt în fază. Evident, identitatea lor absolută se realizează cu o deplasare în raport cu celălalt cu privire la suma de schimbare de fază.
Pentru prima dată metoda de corelare a fost aplicată analiza cortexului Electrograme a creierului uman de către cercetătorii japonezi și K.Imahori K.Suhara (1949), care a efectuat o analiză grafică a introducerilor manuale, precum și un grup de cercetători americani, folosind un calculator digital (M.Brazier, J.Casby, 1951 J.Barlow 1952, M.Brazier, 1954).

Despre eficiența și acuratețea metodei de construire a unei auto- și funcții crosscorrelation mult superioară tuturor metodelor cunoscute de analiza EEG cantitativă în timp. Ca urmare, el a dobândit o popularitate extrem de largă și a devenit una dintre principalele metode ale analizei sale. Una dintre direcțiile de dezvoltare sale a fost dezvoltarea și crearea de dispozitive tehnice de specialitate - așa-numitul correlatograph (corelatori). Cu toate acestea, tendința dominantă a devenit mai asociat cu dezvoltarea aparatului matematic de analiză de frecvență a proceselor stocastice și îmbunătățirea algoritmilor și a software-ului unei astfel de analize pe un calculator. Fundamentală pentru dezvoltarea acestei direcții și oțelării, R.B.Blackman J.W.Tukey (1958), care a demonstrat posibilitatea de calcul corectă a spectrului de putere al transformata Fourier a funcției de corelare. Până la dezvoltarea și J.W.Cooly J.W.Tukey (1965), metoda este o transformată Fourier rapidă (FFT) de calcul și de corelare funcții pe baza spectrelor lor de putere, și spectrele de fază și spectre de coerență este procedura practic obligatorie în majoritatea studiilor experimentale pe electrofiziologie creierului.

In momentul de calcul al spectrelor de putere EEG se realizează atât pe baza transformata Fourier a autocorelării (sau autocovariational, adică nu normalizate în raport cu varianța) funcțiile și procedurile FFT. De regulă, calculul autocorelarea (autocovariational) a funcțiilor puse în aplicare în acele cazuri în care, împreună cu ulterioare transformări Fourier și estimarea spectrului de putere sunt utilizate pentru a obține informații suplimentare cu privire la natura EEG.
Toate ideea plierea mai clară a creierului ca un sistem organizat de complex, care constituie baza pentru funcționarea interacțiunii dintre specializate într-un fel sau altul entități, a crescut în mod semnificativ interesul pentru metodele de analiză ne permite să se estimeze relația dintre procesele, în curs de dezvoltare în diferite regiuni neocortical. În primul rând, este calculul coeficienților de corelare încrucișată și a funcțiilor de corelare încrucișată. La prima etapă se părea coeficienții de calcul suficient sincron intercorelație (CC), care este utilizat pe scară largă în Rusia (M.N.Livanov, 1972), precum și în străinătate. Cu toate acestea, CC sincron nu oferă informații complete cu privire la relația statistică între două procese, chiar și în cadrul modelelor liniare de interacțiune a acestora. Într-adevăr, că poate însemna QC valoarea, de exemplu, 0?

Figura 17.
Reflectate sub forma funcției de autocorelare a caracteristicilor spectrale ale EEG uman.
Un subiect cu activitate alfa severă în EEG,
testul B cu activitate desynchronized.
Op. de V.S.Rusinovu și colab., 1989.

Are această prezență susținută a defazaj de 1/2 perioada frecvenței fundamentale sau există variații semnificative în defazaj în intervalul de timp analizat? La urma urmei, aceste două situații sunt fundamental diferite și pot fi interpretate în termeni de modele complet diferite. necesitatea evidentă pentru mai multe informații complete despre relațiile de fază reale care sunt în curs de dezvoltare în jurul gama de frecvențe analizate. Aceste informații pot fi obținute direct în analiza EEG funcției crosscorrelation înregistrate simultan din diferite regiuni ale neocortex și după Fourier metoda de transformare. Rezultatul poate fi obținut așa-numitele spectre de fază coerență și spectrele care dau mult mai multe informații detaliate cu privire la relația de fază reală între cele două serii de timp.
În același timp, dezvoltarea metodei FFT va permite apoi să refuze să practice pe calcule intermediare automată intensivă a forței de muncă și a funcțiilor relaționale krosskor-.
In general, EEG spectrul de fază este un set de unghiuri de fază la toate frecvențele reprezentate în spectrul. Pentru caracterizarea biopotențiale relații temporale înregistrate simultan din regiunile neocortical spațiate, utilizând indicele de coerență. Unii autori l trateze ca pătratul coeficientului de corelație la frecvența (și spectrul de coerență, respectiv, sub forma unui set de indicatori), în timp ce alții spun că este atât un indicator al stabilității defazajului la o anumită frecvență.
Analiza diferiților parametri EEG se realizează cu ajutorul metodelor statistice mono și multidimensionale. Având în vedere că în prezent, de regulă, utilizată forma de plural EEG și calculul paralel al unei varietăți de factori, deosebit de populare sunt din ce în ce mai metode statistice multidimensionale, în special, diverse forme de realizare ale varianței și analiza factorului. pachete de aplicații software dezvoltate și puse în aplicare, care sunt utilizate în acest scop, în special, sunt larg cunoscute în ANOVA de Vest.