МІНІСТЕРСТВО ОХОРОНИ ЗДОРОВ’Я УКРАЇНИ

ДОНЕЦЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ МЕДИЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ім. М. Горького

ОСТРОВА ТЕТЯНА ВОЛОДИМИРІВНА

УДК 612.822.3:51+616.8—009.83

ДІАГНОСТИЧНИЙ АЛГОРИТМ ОЦІНКИ ЕЛЕКТРИЧНОЇ АКТИВНОСТІ МОЗКУ ЛЮДИНИ

У НОРМІ І ПРИ ДЕЯКИХ ФОРМАХ РОЗЛАДІВ СВІДОМОСТІ

14.03.03 - нормальна фізіологія

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата медичних наук

Донецьк — 2002 р.

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Донецькому державному медичному університеті ім. М. Горького МОЗ України.

Науковий керівник: доктор медичних наук, академік АМН України, професор Казаков Валерій Миколайович, Донецький державний медичний університет ім. М.Горького, завідувач кафедри фізіології.

Офіційні опоненти:

доктор медичних наук, професор Йолтухівський Михайло Володимирович, Вінницький національний медичний університет ім. М.І.Пирогова, професор кафедри нормальної фізіології;

доктор біологічних наук, професор Лях Юрій Єремійович, Донецький державний медичний університет ім. М.Горького, завідувач кафедри медичної інформатики, біофізики з курсом медичної апаратури.

Провідна установа: Дніпропетровська державна медична академія, кафедра нормальної фізіології, МОЗ України, м. Дніпропетровськ.

Захист відбудеться 25 вересня 2002 року об 11 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 11.600.01 у Донецькому державному медичному університеті ім. М. Горького за адресою: 83003, Україна, м. Донецьк, пр. Ілліча, 16.

З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Донецького державного медичного університету ім. М.Горького за адресою: 83003, Україна, м. Донецьк, пр. Ілліча, 16.

Автореферат розісланий “ 14 ” серпня 2002 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради

д.мед.н., професор Солдак І.І.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. У хворих з гострою церебральною недостатністю спостерігаються різного ступеня розлади свідомості. Незважаючи на розмаїтість етіологічних факторів, відповідь центральної нервової системи на ушкодження клінічно має закономірний характер: порушення свідомості аж до її відсутності, що свідчить про тяжку дисфункцію мозку (Коновалов А.Н. и соавт., 1998).

Одним з провідних методів оцінки функції центральної нервової системи є електроенцефалографія (Жирмунская Е.А., 1991, Зенков Л.Р., Бехтерева Н.П., 2001). У сучасних умовах цей метод удосконалився завдяки впровадженню комп’ютерних технологій і зростанню інтересу сучасної неврології до кількісного аналізу електроенцефалограм у неврологічних хворих (Гриндель и соавт., 2001; Жаворонкова Л.А. и соавт., 2001; Чибисова А.Н. и соавт., 2001). Проте на сьогоднішній день відсутні способи інтегральної кількісної оцінки ЕЕГ людини при аналізі електричної активності мозку, не досліджена за допомогою спектрально-когерентного аналізу просторово-тимчасова реорганізація електричної активності мозку людини, що укладаються в поняття “норма”, і при різних формах непродуктивних розладів свідомості, не знайдений взаємозв’язок між ступенем порушення непродуктивних форм свідомості і ступенем порушення ЕЕГ, не вивчені реактивні перебудови ЕЕГ, її спектральні і когерентні характеристики в динаміці прогресуючої і регресуючої гострої церебральної недостатності. Це свідчить про необхідність подальшого удосконалення електроенцефалографічних методик.

Тому й стала очевидною необхідність розробки і впровадження діагностичного алгоритму оцінки ступеня порушення ЕЕГ за даними топографічного картування електричної активності мозку.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота є фрагментом планових кафедральних тем: “Центральні механізми регуляції гомеостазу”, № держреєстрації 0100U000051, шифр УН00.01.34. і “Вивчення можливості застосування трансплантації фетальних та ембріональних культур нейроендокринних клітин і тканин для корекції порушень нервової системи”, № держреєстрації 0100U006372, шифр МК01.01.03.

Автором особисто проаналізована література за обраною темою, проведений інформаційний пошук, виконані клініко-неврологічні та функціональні методи дослідження біоелектричної активності мозку методом топографічного картування, розроблено метод інтегрального кількісного аналізу ЕЕГ людини, застосовано метод нейросітьового моделювання для класифікації електроенцефалограми й оцінки функціонального стану мозку людини.

Мета дослідження: удосконалення діагностики функціонального стану головного мозку на основі розробки діагностичного алгоритму оцінки електроенцефалограми, що укладається в поняття “норма”, і при непродуктивних формах розладів свідомості.

Задачі дослідження:

1. дослідити просторово-тимчасову реорганізацію електричної активності мозку людини, що укладається в поняття “норма”, і при різних формах непродуктивних розладів свідомості за допомогою методу систематизації, класифікації та кодування електроенцефалограми людини;

2. дослідити просторово-тимчасову реорганізацію електричної активності мозку людини, що укладається в поняття “норма”, і при різних формах непродуктивних розладів свідомості за допомогою спектрального аналізу;

3. провести порівняльний аналіз внутрішньопівкульових і міжпівкульових електричних процесів мозку людини, що укладаються в поняття “норма”, і при різних формах непродуктивних розладів свідомості за допомогою когерентного аналізу;

4. розробити метод інтегрального кількісного аналізу ЕЕГ;

5. дослідити реактивні перебудови ЕЕГ у групах організованого типу ЕЕГ за класифікацією О.О. Жирмунської та В.С. Лосєва (1984) і в групах з різними формами непродуктивних розладів свідомості;

6. розробити нейросітьову модель для класифікації електроенцефалограми й оцінки функціонального стану мозку.

Об’єкт дослідження: електрична активність мозку людини в нормі і при деяких формах розладів свідомості.

Предмет дослідження: діагностичний алгоритм оцінки електричної активності мозку людини в нормі і при деяких формах розладів свідомості.

Методи дослідження: клініко-неврологічний і функціональний методи (топографічне картування, метод систематизації, класифікації та кодування електроенцефалограм людини, метод нейросітьового моделювання) оцінки стану ЦНС.

Наукова новизна отриманих результатів. Подана інтегральна кількісна оцінка ЕЕГ, характерна для “ідеальної норми ЕЕГ”, десинхронного і дезорганізованого типів ЕЕГ, для стану оглушення, сопору, коми 1, коми 2, коми 3. При цьому доведена доцільність використання таких коефіцієнтів: KFC3 (d+q+b1/a1+b2), KFC5 (b1/b2), KFC11(d/q), KFC7 (q/a), KFC10 (d/a), які дозволяють кількісно оцінити особливості дезорганізації досліджуваних патернів ЕЕГ. Доведено доцільність диференціювання a та a1, b1 та b2 ритмів при інтегральній оцінці спектральної потужності ЕЕГ.

Уперше встановлені рівні міжпівкульової і внутрішньопівкульової когерентності у здорової людини й у хворих при наростанні глибини розладів свідомості. Установлено тенденцію превалювання міжпівкульової когерентності для a-ритму над іншими діапазонами, що максимально виражена в групі “ідеальна норма” ЕЕГ. При поглибленні розладів свідомості і наростанні дезорганізації ЕЕГ-патернів вона нівелюється (стан оглушення і сопору-коми 1) і з’являється протилежна тенденція: превалювання міжпівкульової когерентності для d-ритму над іншими діапазонами (стан коми 2 і коми 3).

Уперше встановлені зональні особливості змін міжпівкульової і внутрішньопівкульової когерентності, характерні для “ідеальної норми ЕЕГ, десинхронного і дезорганізованого типів ЕЕГ, для стану оглушення, сопору, коми 1, коми 2, коми 3. Доведено, що основні закономірності змін міжпівкульової когерентності, характерні для всього мозку, простежуються, насамперед, у центральних (С3-С4) і в потиличних (О1–О2) відведеннях, а основні закономірності змін внутрішньопівкульової когерентності простежуються у відведеннях Т3-С3 і Т4-С4, а також відведеннях С3-О1 та С4-О2.

Уперше проведений аналіз реактивності мозку у відповідь на ФТС 2, 6 і 9 Гц та фармакологічний вплив з кількісною оцінкою змін спектральної потужності в досліджуваних діапазонах у здорових добровольців і хворих з порушенням свідомості. Виділено чотири типи реакції ЦНС на фармакологічний вплив.

Практичне значення одержаних результатів. Застосування методу інтегрального кількісного аналізу і методу нейросітьового моделювання ЕЕГ людини при вивченні електричної активності мозку дозволило впровадити в клінічну практику діагностичний алгоритм оцінки ЕЕГ

Розроблені і впроваджені способи кількісного спектрально-когерентного аналізу визначення реактивності мозку у відповідь на подразники та на фармакологічний вплив.

При використанні адаптивного кластерного нейросітьового моделювання розроблена класифікація ЕЕГ, що відображає ступінь виразності дезорганізації ЕЕГ-патернів. Ці дані можуть використовуватися для визначення ступеня тяжкості гострої церебральної недостатності, стану реактивності мозку, ефективності проведеного лікування й ефективності конкретного препарату для лікування конкретного хворого (акти впровадження від 08.07.02 – Залізнична клінічна лікарня на ст. Донецьк, неврологічне відділення №2; від 04.07.02 – ДОКТМО, відділення нейрореанімації та інтенсивної терапії; від 03.07.02 – ДОКТМО, неврологічне відділення №1). Запропонована класифікація використовується при проведенні практичних занять на кафедрах Донецького державного медичного університету: анестезіології і реаніматології (акт впровадження від 08.06.02), нервових хвороб (акт впровадження від 04.07.02), фізіології (акт впровадження від 01.07.02).

Особистий внесок здобувача. Автором особисто проаналізована література за обраною темою, проведений інформаційний пошук, виконані клініко-неврологічні та функціональні методи дослідження біоелектричної активності мозку методом топографічного картування, розроблений метод інтегрального кількісного аналізу ЕЕГ людини, застосований метод нейросітьового моделювання для класифікації електроенцефалограми й оцінки функціонального стану мозку людини. У роботі не використані ідеї й розробки співавторів публікацій.

Апробація результатів дисертації. Основні положення дисертації повідомлені й обговорені на Республіканській науково-практичній конференції, присвяченій 50-річчю Хмельницької обласної клінічної лікарні (Хмельницьк, 1998 р.), на науково-практичній конференції “Актуальні проблеми клінічної, експериментальної і профілактичної медицини” (Донецьк, 1999р.), на Республіканській конференції молодих учених “Актуальні питання діагностики і лікування невідкладних станів” (Донецьк, 2000 р.), на II конференції Українського товариства нейронаук (Донецьк, 2001 р.).

Публікації. Матеріали дисертаційної роботи опубліковані в 4 статтях наукових журналів, у 5 статтях збірників наукових праць, у 4 матеріалах і тезах конференцій.

Обсяг і структура дисертації. Дисертація складається з вступу, 5 розділів власних досліджень, узагальнення результатів досліджень, висновків. Викладена на 175 стор., із них 71 таблиця на 23 стор., 20 мал. на 11 стор. Бібліографія включає 166 джерел вітчизняної й іноземної літератури на 15 стор.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ.

Матеріали і методи дослідження. Нами обстежено 78 добровольців (46 чоловіків і 32 жінки) віком від 21 до 38 років, які після проведеного обстеження визнані соматично і неврологічно здоровими, і 78 хворих (48 чоловіків і 30 жінок) з неврологічними розладами, обумовленими критичними станами: постасистолічний синдром (12), отруєння чадним (16) і рудниковим газами (14), еклампсія (17), тяжка черепно-мозкова травма (19).

Оцінку функціонального стану центральної нервової системи проводили шляхом клінічного неврологічного обстеження (Триумфов О.В., 1998), оцінки клінічних форм розладів свідомості (Коновалов А.Н. и соавт., 1998), глибини коматозного стану за допомогою шкали ком Глазго (Safar P., 1981) та електроенцефалографії.

Реєстрацію біопотенціалів мозку здійснювали за допомогою нейрофізіологічного комплексу, до складу якого входить комплекс топографічного картування ЕЕГ, який складався з таких компонентів: 8-канальний електроенцефалограф фірми Medicor, персональний комп’ютер IBM PC AT з аналогово-цифровим перетворювачем, спеціальне програмне забезпечення для збереження й обробки електроенцефалограм.

Використовували чашечкові хлорсрібні електроди, що накладалися у відповідності з міжнародною системою “10-20” (Зенков Л.Р., 1996) у положенні Fp1, Fp2, C3, C4, O1, O2, T3, T4. Застосовувалося монополярне відведення біопотенціалів з референтним електродом на мочці іпсилатерального вуха. Запис ЕЕГ робили переважно при чутливості ЕЕГ-каналу, що дорівнювала 50 мкВ/см. Постійна часу становила 0,3 сек, а фільтр верхніх частот – 50 Гц, що відповідає смузі зареєстрованих коливань 0,5-50 Гц. Візуально відбиралася найбільш інформативна ділянка безартефактної ЕЕГ. Тривалість, у більшості випадків, становила 4 секунди.

Протокол запису ЕЕГ: спокійне неспання, потім ахроматична ритмічна фотостимуляція (ФТС) на частотах 2, 5, 9, 20 Гц. Реєстрацію ЕЕГ у хворих здійснювали при вступі й у динаміці лікування на фоні внутрішньовенного введення нейротропних препаратів.

Вивчалися показники абсолютної потужності (мкВ/ЦГц), відносної потужності (%) і когерентності (%) для таких частотних діапазонів ЕЕГ: d (1-4 Гц), q (5-7 Гц), a (8-12 Гц), a1 (9-11 Гц), b1 (13-20 Гц), b2 (20-30 Гц).

Вивчено характер зміни показників міжпівкульової когерентності (%) у лобовій (Fp1-Fp2), тім’яній (С3-С4), скроневій (Т3-Т4) і потиличній (О1-О2) ділянках головного мозку, а також внутрішньопівкульової когерентності ліворуч (Fp1-C3, Fp1-T3, Fp1-O1, T3-O1, T3-C3, С3-О1) і праворуч (Fp2-C4, Fp2-T4, Fp2-O2, T4-O2, T4-C4, С4-О2). Розраховувався інтегральний показник когерентності як середнє арифметичне рівнів когерентності різних ділянок мозку, а також показник середньої когерентності по частотному діапазону і по всьому мозку.

Паралельно ЕЕГ-патерни оброблялися методом систематизації, класифікації і кодування електроенцефалограм людини (Жирмунская Е.А., Лосев В.С., 1984).

Для класифікації електроенцефалограм і оцінки функціонального стану мозку застосований метод нейросітьового моделювання (Ежов А., Чечеткин В., 1997).

Всі отримані дані оброблялися з використанням методів математичної статистики (Лакин Г.Ф., 1990). З розрахунком середніх арифметичних значень, помилок середніх, довірчого інтервалу за критерієм Стьюдента. Проводився кореляційний аналіз шляхом обчислення коефіцієнта лінійної кореляції Пірсона (r).

Результати дослідження. Формалізована оцінка ЕЕГ із присвоєнням групи, типу і класу проаналізована в 54 обстежених добровольців.

Установлено, що в 12 осіб (з 54) ЕЕГ-картина укладається в 1 групу I типу - варіант “ідеальної норми”. В 11 обстежених визначалася 2–а група організованого типу, у 12 обстежених – 3-я група. У 19 обстежених добровольців (з 54) зміни на електроенцефалограмі були класифіковані як патерни 4–ї групи I типу.

Застосування методу топографічного картування дозволяє кількісно оцінити зміни спектральної потужності. При наростанні ступеня дезорганізації ЕЕГ або, іншими словами, при збільшенні відмінностей від 1–ої групи (“ідеальна норма”) до 4–ї групи знижується АП a-діапазону і ростуть показники АП d-активності (мал.1).

Мал.1. Абсолютна потужність півкуль (мкв/ЦГц) у групах ЕЕГ I типу

Була вивчена відносна потужність (ВП) досліджуваних діапазонів. Зміна показників АП і ВП у q-, b1– і b2–діапазонах у 1-4 групах були аналогічні. Порівнюючи графіки зміни відносної потужності в a- і d-діапазонах, можна відзначити практично лінійний характер змін відносної потужності порівняно з абсолютною (див. мал. 1 і 2).

Мал.2. Відносна потужність півкуль (%) у групах ЕЕГ I типу

При зіставленні ЕЕГ-патернів в обстежуваного в динаміці або при зіставленні даних у різних обстежуваних показники спектральної потужності, особливо абсолютної, зовсім неінформативні. Тому для об’єктивізації інтерпретації ЕЕГ-патернів на основі зіставлення формалізованої оцінки ЕЕГ і спектрального аналізу ЕЕГ розроблений і введений у практику ряд коефіцієнтів, а також проаналізована їхня інформативність в оцінці спектральної потужності ЕЕГ.

Досліджено відношення спектральної потужності “патологічних” і “нормальних” ритмів, співвідношення “патологічних ритмів” у “нормальної” і в дезорганізованої ЕЕГ.

Можливості програми “Brain mapping” дозволяють використовувати для створення коефіцієнтів два діапазони a-активності: всю смугу – 8-12 Гц (a-діапазон), лише частину її – 9-11 Гц (a1–діапазон) і два діапазони b-хвиль: 14-25 Гц (b1–діапазон) і більше 25 Гц (b2–діапазон), що знайшло відображення в розроблених коефіцієнтах. Наведені в огляді літератури дані дозволяють розглядати b2 ритм як обов’язковий компонент ЕЕГ здорової людини, а коливання b1–діапазону вважати для норми нехарактерними.

Тому перші чотири коефіцієнти складені з урахуванням наявності в програмі двох a- і двох b-діапазонів: 1) KFC1 = (d + q + b1)/(a + b2); 2) KFC2 = (d + q)/(a + b1 + b2); 3) KFC3 = (d + q + b1)/(a1 + b2); 4) KFC4 = (d + q)/(a1 + b1 + b2);

Інші сім коефіцієнтів відображають взаємозв’язок b1 і b2 діапазонів, взаємозв’язок q і d діапазонів, взаємозв’язок q і d діапазонів з a та a1 діапазонами: 5) KFC5 = b1/b2; 6) KFC6 = q/d; 7) KFC7 = q/a; 8) KFC8 = q/a1; 9) KFC9 = d/a; 10) KFC10 = d/a1; 11) KFC11 = d/q.

Два останніх коефіцієнти являють собою показник міжпівкульової асиметрії між лівою (L) і правою (R) півкулею і показник зональних розходжень спектральної потужності за a-ритмом: OCF = occipitalis-centralis-frontalis: 12) KFC12 = S((L-R)/L); 13) KFC13 = OCF = ((O1 + O2)/2 – (C1 +C2)/2) + ((C1 + C2)/2 – (F1 + F2)/2).

Розроблений метод інтегрального кількісного аналізу і проведений кореляційний аналіз показали, що для інтегральної кількісної оцінки електричної активності мозку людини ефективно використовувати такі коефіцієнти: KFC3 (d+q+b1/a1+b2), KFC5 (b1/b2), KFC11(d/q), KFC7 (q/a), KFC9 (d/a), KFC12( S((L-R)/L)), KFC13 (OCF).

За даними інтегрального кількісного аналізу, “ідеальна норма” ЕЕГ характеризується такими параметрами: KFC3=0,74±0,05; KFC5=1,81±0,10; KFC11=0,68±0,04; KFC7=0,49±0,02; KFC10=0,33±0,03; (L-R)/L=-0,08±0,009; OCF=3,56±0,23.

Обстежено 78 хворих, що перебувають у критичному стані. Взаємозв’язок непродуктивних форм розладів свідомості зі зміною ЕЕГ-патерну наведений у табл. 1.

Таблиця 1

Диференціювання ЕЕГ-патернів за класифікацією Жирмунської Е.А. та Лосева В.С. (1984) при непродуктивних формах розладів свідомості

Методом інтегрального кількісного аналізу були отримані інтегральні показники, що дають кількісну характеристику організованого, десинхронного і дезорганізованого типів ЕЕГ (табл. 2).

Таблиця 2

Коефіцієнти для інтегрального кількісного аналізу

електричної активності мозку людини

Простеживши динаміку трансформації груп ЕЕГ у процесі дезорганізації ЕЕГ від 1-ї до 20-ї групи за допомогою методики інтегрального кількісного аналізу спектральної потужності, ми одержали математичні моделі ЕЕГ-патернів (див. табл. 2).

Таким чином, розроблені і впроваджені коефіцієнти дають можливість провести інтегральну оцінку спектральної потужності всіх частотних діапазонів ЕЕГ і визначити значущість окремих частотних спектрів ЕЕГ у формуванні цілісного патерну ЕЕГ, побудувати математичну модель будь-якого досліджуваного ЕЕГ-патерну.

При аналізі ЕЕГ було встановлено, що в стані оглушення у хворих зустрічаються переважно ЕЕГ-патерни III типу (десинхронного), у стані сопору і коми I у хворих зустрічаються переважно ЕЕГ-патерни IV типу (дезорганізований з перевагою альфа-активності), у стані коми II і коми III у хворих зустрічаються переважно ЕЕГ-патерни V типу (дезорганізований з перевагою повільної активності).

За допомогою методики інтегрального кількісного аналізу спектральної потужності були отримані математичні моделі, характерні для різних стадій порушення свідомості, подані у вигляді коефіцієнтів (див. висновки).

За допомогою когерентного аналізу проведений порівняльний аналіз внутрішньопівкульових і міжпівкульових електричних процесів мозку людини, що укладаються в поняття “норма”, і при різних формах розладів свідомості.

Проведено дослідження показників МК у 54 добровольців із досліджуваних груп ЕЕГ I типу. У процесі зростання дезорганізації ритму ЕЕГ від 1 групи до 4, спостерігалася тенденція до зниження МК в альфа–, тета–, бета1– діапазонах. Показники МК для дельта-діапазону мали тенденцію до збільшення.

Значення міжпівкульової когерентності для альфа-діапазону при наростанні глибини розладів свідомості прогресивно зменшуються: при сопорі-комі 1 – на 18,9%, при комі 2 – на 24,1%, при комі 3 – на 34,7% (мал. 3).

Мал. 3. Міжпівкульова когерентність (%) у групах ЕЕГ у пацієнтів з непродуктивними формами розладів свідомості

У стані оглушення МК для альфа-діапазону має тенденцію до зниження, а для дельта-діапазону – до підвищення. У комі 3 МК для дельта-діапазону підвищується на 18,4%. Середня МК також має тенденцію до зниження і при комі 3 знижується на 13,6% (див. мал. 3).

При розгляді змін МК у 1 групі ЕЕГ, що належать до так званої “ідеальної норми”, встановлено, що МК для альфа-діапазону була вищою, ніж для дельта-діапазону на 17,16%, для тета-діапазону – вищою на 17,12%, для бета1–діапазону – вищою на 19,48%, для бета2–діапазону – вищою на 26,82%. Середня МК по всіх діапазонах була на 14,16% нижчою, ніж МК для альфа-діапазону.

Ця тенденція превалювання МК для альфа-ритму над іншими діапазонами зберігається і в 2, 3 та 4 групах, однак у процесі наростання дезорганізації ЕЕГ-патернів і поглиблення розладів свідомості вона нівелюється в стані оглушення і сопору-коми 1. У хворих, що перебувають у стані коми 2 і коми 3, з’являється протилежна тенденція: превалювання міжпівкульової когерентності для дельта-ритму над іншими діапазонами (мал. 4).

Мал. 4. Превалювання міжпівкульової когерентності для альфа– і для дельта-ритмів над іншими діапазонами

При дослідженні зональних особливостей розподілу МК по відведеннях було виявлено, що основні закономірності зміни МК, характерні для всього мозку, простежуються, насамперед, у центральних (С3–С4) і в потиличних (О1–О2) відведеннях, де спостерігалися найбільші значення МК для альфа-діапазону в 1 групі.

При дослідженні зональних особливостей розподілу ВК по відведеннях, було встановлено, що ВК у відведенні Т3–C3, а також у відведенні Т4–C4 для альфа-діапазону була вищою, ніж для дельта-діапазону, для тета-діапазону, для бета1–діапазону і для бета2–діапазону. Середня ВК по всіх діапазонах у цих відведеннях була нижчою, ніж ВК для альфа-діапазону.

Характерною рисою зміни внутрішньопівкульової когерентності між відведеннями Т3-С3 і Т4-С4 у групах ЕЕГ у пацієнтів з непродуктивними формами розладів свідомості є її зниження або тенденція до зниження у всіх досліджуваних частотних діапазонах. Виключенням є дельта-діапазон, у якому відзначається тенденція до підвищення ВК при поступовому пригнічені свідомості.

Характерною рисою зміни внутрішньопівкульової когерентності між відведеннями С3-О1 і С4-О2 у групах ЕЕГ у пацієнтів з непродуктивними формами розладів свідомості є її підвищення або тенденція до підвищення.

Для класифікації електроенцефалограми й оцінки функціонального стану мозку застосували метод нейросітьового моделювання. За вхідні ознаки були обрані значення спектральної щільності потужності електричних сигналів Рі у діапазонах 0–32 Гц із дискретністю 1 Гц: x1, x2...x32 – відносні потужності спектра в діапазонах (0,1 Гц), (1 Гц, 2 Гц)...(3 Гц, 32 Гц) – відповідно; Р – повна потужність електричних сигналів у всіх діапазонах.

Після одержання стійкої картини кластеризації записів ЕЕГ, в остаточному варіанті була отримана нейросітьовая модель з 12 нейронами у вихідному шарі (кластери V1-V12).

У результаті нейросітьового аналізу спектрів ЕЕГ одержали розподіл 12 кластерів у просторі найбільш інформативних ознак. В остаточному варіанті вхідний шар нейронної мережі для завдань класифікації ЕЕГ для окремого відведення складався з 22-х елементів – Х ={х1,х2,...х21, Р}.

Установлено, що записи, віднесені до кластерів V1, V2 і V3, характеризуються високою потужністю спектра ЕЕГ у зоні дельта-хвиль; записи, віднесені до кластера V8, характеризуються високою активністю тета-хвиль; записи, віднесені до кластерів V9 і V10, характеризуються високою активністю в діапазоні альфа-хвиль; а до кластера V11 – активністю в діапазоні бета-хвиль.

У результаті проведеної кластеризації видно, що розходження між записами ЕЕГ на окремих відведеннях найбільше виявляється у трьох діапазонах частот: 0ё4 Гц; 5ё9 Гц; 8ё11 Гц.

На другому етапі вирішення завдання створення системи автоматичної класифікації електроенцефалограм проводилася класифікація ЕЕГ, отриманої в усіх відведеннях для окремого сеансу запису. Класифікація проводилася за допомогою нейросітьовой моделі. На вхід нейронної мережі подавалися номери класів, отримані при класифікації запису ЕЕГ у кожному відведені на першому етапі, на виході одержували класифікацію досліджуваних ЕЕГ-патернів.

Навчання нейронної мережі проводилося на 1851 випадку для 164 обстежуваних за стандартною методикою. Після одержання стійкої картини кластеризації записів ЕЕГ в остаточному варіанті була отримана нейросітьова модель з 16 нейронами у вихідному шарі, що представлено розподілом записів по класах ЕЕГ (Cl_0ёCl_15).

Аналізуючи виділені класи ЕЕГ, ми розподілили їх на 4 групи.

До I групи віднесені класи Cl_1, Cl_2, Cl_3. Для цієї групи характерне досить високе середнє значення номерів кластерів для всіх 8-и відведень зони діапазону a- хвиль (мал.5).

До IV групи віднесені класи Cl_13, Cl_14, Cl_15 з низьким значенням номера кластера по всіх 8-и відведеннях (середнє значення номера кластера V1 - V3). У цю групу попадають записи, що характеризуються високою активністю електричного сигналу в зоні діапазону d - хвиль (див. мал. 5).

Мал. 5. Діаграма розподілу номерів кластерів (V1 – V12), до яких належать записи, що стосуються окремих відведень для класів ЕЕГ Cl_1ёCl_3 і Cl_13ёCl_15

До III групи віднесемо Cl_9, Cl_10, Cl_11, Cl_12, які за характером подібні з класами IV групи (тут середнє значення номера кластера по всіх відведеннях становить V4-V7). Установлено, що в цю групу попадають записи, що характеризуються високою активністю електричного сигналу в зоні діапазону d - хвиль і q - хвиль (мал.6).

Мал. 6. Діаграма розподілу номерів кластерів (V1 – V12), до яких належать записи, що стосуються окремих відведень для класів ЕЕГ Cl_9ёCl_12

Мал. 7. Діаграма розподілу номерів кластерів (V1 – V12), до яких належать записи, що стосуються окремих відведень для класів ЕЕГ Cl_4 ёCl_7

До II групи віднесені класи Cl_4, Cl_5, Cl_6, Cl_7, які за характером подібні з класами I групи (середнє значення номера кластера по всіх відведеннях складає V6 – V8). У такий спосіб у цю групу попадають записи, що характеризуються високою активністю електричного сигналу в зоні діапазону a - хвиль і q - хвиль (мал.7).

Окрему групу (V групу) складають Cl_0 і Cl_8, для яких характерна наявність по відведеннях записів, що належать до кластерів V11 і V12, які свідчать про високу потужність сигналу ЕЕГ у діапазоні b - хвиль.

Одержані результати адаптивної кластеризації, достовірно підтверджують дані спектрально–когерентного аналізу, а також результати систематизації ЕЕГ за класифікацією Жирмунської О.О. та Лосєва В.С., що дозволило класифікувати ступені порушення ЕЕГ по групах:

Класифікація ступенів порушення ЕЕГ:

I група – норма і легкий ступінь порушення ЕЕГ;

II група – помірний і значний ступінь;

III група – значний і грубий ступінь;

IV група – грубий і дуже грубий;

V група представлена патернами з легкими, помірними і значними змінами.

ВИСНОВКИ

1. Розроблено діагностичний алгоритм оцінки ЕЕГ у нормі і при деяких формах розладів свідомості, що містить у собі інтегральний кількісний аналіз спектральної потужності і когерентності, нейросітьову модель класифікації ЕЕГ.

2. Для інтегральної кількісної оцінки електричної активності мозку людини розроблені й обґрунтовані коефіцієнти KFC3 (d+q+b1/a1+b2), KFC5 (b1/b2), KFC11 (d/q), KFC7 (q/a), KFC10 (d/a1).

За даними інтегрального кількісного аналізу, “ідеальна норма” ЕЕГ характеризується наступними параметрами: KFC3=0,74±0,05; KFC5=1,81±0,10; KFC11=0,68±0,04; KFC7=0,49±0,02; KFC10=0,33±0,03; (L-R)/L=-0,08±0,009; OCF=3,56±0,23.

3. З коефіцієнтів, що характеризують відношення суми патологічних ритмів до суми ритмів, характерних для норми, найбільш показовим є KFC3 (d+q+b1/a1+b2); з коефіцієнтів, що відображають взаємозв’язок спектральної потужності “патологічних” і “нормальних” ритмів ЕЕГ, найбільш показовими є KFC9 (d/a) і KFC10 (d/a1), які пропорційно збільшуються при зростанні дезорганізації ритму ЕЕГ.

4. Інтегральною кількісною оцінкою ЕЕГ, характерною для стану помірного і глибокого оглушення є KFC3(d+q+b1/a1+b2) = 1,34±0,13; KFC5 (b1/b2) = 1,68±0,22; KFC11(d/q) = 1,14±0,12; KFC7 (q/a) = 0,7±0,06; KFC10 (d/a1) = 0,72±0,05; для стану сопору-коми 1 – KFC3 (d+q+b1/a1+b2) = 1,74±0,11; KFC5 (b1/b2) = 1,72±0,28; KFC11 (d/q) = 1,04±0,11; KFC7 (q/a) = 0,93±0,10; KFC10 (d/a1) = 0,92±0,07; для стану коми 2 – KFC3 (d+q+b1/a1+b2) = 3,07±0,29; KFC5 (b1/b2) = 1,55±0,28; KFC11 (d/q) = 1,13±0,10; KFC7 (q/a) = 1,63±0,13; KFC10 (d/a1) = 1,97±0,25; для стану коми 3 – KFC3 (d+q+b1/a1+b2) = 6,59±0,16; KFC5 (b1/b2) = 1,37±0,04; KFC11 (d/q) = 2,26±0,15; KFC7 (q/a) = 2,71±0,12; KFC10 (d/a1) = 6,16±0,23.

5. Значення міжпівкульової когерентності (МК) для a-діапазону при наростанні глибини розладів свідомості прогресивно зменшуються при сопорі-комі 1 – на 18,9%, при комі 2 – на 24,1%, при комі 3 – на 34,7%; у стані оглушення МК для a-діапазону має тенденцію до зниження, а для d-діапазону – до підвищення; у комі 3 МК для d-діапазону підвищується на 18,4%.

6. Встановлено тенденцію превалювання міжпівкульової когерентності для a-ритму над іншими діапазонами, яка особливо виражена в 1 групі ЕЕГ; у процесі поглиблення розладів свідомості і наростання дезорганізації ЕЕГ-патернів вона нівелюється у стані оглушення і сопору-коми 1. У хворих, що перебувають у стані коми 2 і коми 3, з’являється протилежна тенденція: превалювання міжпівкульової когерентності для d-ритму над іншими діапазонами.

7. Основні закономірності змін внутрішньопівкульової когерентності простежуються у відведеннях Т3-С3 і Т4-С4, а також відведеннях С3-О1 і С4-О2.

8. Класифікація ЕЕГ за допомогою методу нейросітьового моделювання дозволяє надійно визначати ступінь порушення ЕЕГ-патерна за п’ятьма рівнями: норма, легкий, помірний, значний, грубий і дуже грубий ступінь порушень.

9. Запропонований автором діагностичний алгоритм оцінки електричної активності мозку людини в нормі і при деяких формах розладів свідомості впроваджений у клінічну практику ряду лікарень м. Донецька і викорустовується при проведенні практичних занять на кафедрах фізіології, нервових хвороб, анестезіології і реаніматології Донецького державного медичного університету.

СПИСОК НАУКОВИХ ПРАЦЬ,

ОПУБЛІКОВАНИХ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Черний Т.В., Характеристика отдельных биопотенциалов головного мозга (особенности бета - ритма в пределах нормы и патологии) // Вопросы эксп. и клин. медицины: Сб. статей. - Донецк: ООО Лебедь, 1997. - С. 183 - 187.

2. Черняев М.В., Черний Т.В. Исследование функционального состояния ЦНС с помощью метода “Brain Mapping” // Вопросы эксп. и клин. медицины: Сб. статей. - Донецк: ООО Лебедь, 1997. - С.188 - 189. Автором проводилися функціональні дослідження біоелектричної активності мозку за допомогою комп’ютерної програми “Brain Mapping”

3. Черний В.И., Черняев М.В., Черний Т.В. Изучение функционального состояния ЦНС с помощью метода топографического картирования мозга при критических состояниях // Архив клин. и эксп. медицины. - 1999.- Т.8, №1.- С.34-37. Автор брав безпосередню участь у неврологічному обстеженні хворих, висловив ідею створення інтегрального показника з диференціюванням бета-ритму.

4. Черний Т.В., Островой Е.Л. Количественный анализ электрической активности мозга человека // Вопросы эксп. и клин. медицины: Сб. статей. - Донецк: ДонГМУ, ООО КИТИС, 2000. – Т.1, Вып. 4. – С 54 – 58. Автором розроблений і впроваджений метод інтегрального кількісного аналізу ЕЕГ за допомогою шістьох коефіціентів.

5. Островая Т.В. Исследование дезорганизованного типа ЭЭГ методом топографического картирования // Вопросы эксп. и клин. медицины: Сб. статей. .- Донецк: ДонГМУ, ООО КИТИС, 2001.- Т. 1, Вып. 5. - С. 71-74.

6. Черний В.И., Городник Г.А., Гурьянов В.Г., Чепига Е.Л., Островая Т.В. Математическое моделирование исходов и лечения травмы головного мозга с использованием нейронных сетей / Сучасні проблеми біофізики / Під ред. В.М.Казакова та М.Ф.Шуби.- Донецьк: Либідь, 2001.- С.75-94. Автор приймав участь в розробці методики використання нейронних мереж при лікуванні травми головного мозку.

7. Островая Т.В. Исследование функции мозга методом спектрального анализа электроэнцефалограммы при нарушении сознания // Укр. журн. екстрем. медицини ім. Г.О.Можаєва.- 2001.- Т. 2, №4.- С. 32-36.

8. Островая Т.В. Методы математического анализа электрической активности мозга человека, укладывающейся в понятие “норма”// Архив клин. и эксп. медицины.- 2001.- Т. 10, №3. – С. 272 - 276.

9. Казаков В.Н., Черний В.И., Островая Т.В. Зміна міжпівкульової і внутришньопівкульової когерентності в нормі і при порушенні свідомості // Біль, знебол. та інтенс. терапія. – 2002. - №2. – С. 2-13. Автором проведений когерентний аналіз за допомогою методу топографічного картування “Brain Mapping”, уперше встановлені зональні особливості змін міжпівкульової і внутришньопівкульової когерентності.

10. Черний В.И., Черняев М.В., Черний Т.В. Оценка электроэнцефалограмм у больных, которые переносят критическое состояние // Матер. респ. науч-практ. конф., посв. 50-летию Хмельницкой областной клинической больницы. - Актуал. вопр. медицины.- Ч.1.- Хмельницкий. - 1998. - С.166-169.

11. Черний Т.В. Методы анализа и преобразования ЭЭГ // Матер. науч- практ. конф. - Актуал. проб. клин., эксп. и проф. медицины. - 1999.- С.111.

12. Островая Т.В. Сравнительная характеристика методов определения биоелектрической активности мозга на основе ЭЭГ и способов ее преобразования: Сб. тез. респ. конф. молодых ученых “Актуальные вопросы диагностики и лечения неотложных состояний”. – Донецк, 2000. – С. 87-89.

13. Островая Т.В. Исследование десинхронного типа ЭЭГ методом топографического картирования / Матер. II конф. Укр. общ. нейронаук // Архив клин. и эксп. медицины.-2001.- Т.10, № 2.- С.199.

Острова Т.В. Діагностичний алгоритм оцінки функціонального стану мозку людини в нормі і при деяких формах розладів свідомості. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата медичних наук за спеціальністю 14.03.03 – нормальна фізіологія. – Донецький державний медичний університет ім. М. Горького, Донецьк, 2002.

Дисертація присвячена проблемі удосконалення діагностики функціонального стану головного мозку на основі розробки діагностичного алгоритму оцінки електроенцефалограми, що укладається в поняття “норма”, і при непродуктивних формах розладів свідомості.

За допомогою методу топографічного картування ЕЕГ розроблений метод інтегрального кількісного аналізу ЕЕГ. При цьому доведена доцільність використання коефіцієнтів: KFC3 (d+q+b1/a1+b2), KFC5 (b1/b2), KFC11(d/q), KFC7 (q/a), KFC10 (d/a), що дозволяють кількісно оцінити особливості дезорганізації досліджуваних патернів ЕЕГ.

Наведена інтегральна кількісна оцінка ЕЕГ, характерна для “ідеальної норми” ЕЕГ, десинхронного і дезорганізованого типів ЕЕГ, для стану оглушення, сопору, коми 1, коми 2, коми 3.

Установлені рівні міжпівкульової і внутрішньопівкульової когерентності у здорової людини й у хворих при наростанні глибини розладів свідомості.

Проведене дослідження реактивності мозку у відповідь на ФТС 2, 6 і 9 Гц і фармакологічний вплив з кількісною оцінкою змін спектральної потужності в досліджуваних діапазонах у здорових добровольців і хворих з порушенням свідомості. Виділено чотири типи реакції ЦНС на фармакологічний вплив.

Уперше застосований метод нейросітьового моделювання для класифікації електроенцефалограми й оцінки функціонального стану мозку людини.

Отримана в нейросітьовій моделі класифікація ЕЕГ, що складається з п’яти груп, дозволяє класифікувати ступінь порушення ЕЕГ в автоматичному режимі.

Ключові слова: діагностичний алгоритм, нейросітьове моделювання, інтегральний кількісний аналіз, когерентність.

Островая Т.В. Диагностический алгоритм оценки функционального состояния мозга человека в норме и при некоторых формах расстройств сознания. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук по специальности 14.03.03 – нормальная физиология. – Донецкий государственный медицинский университет им. М. Горького, Донецк, 2002.

Диссертация посвящена проблеме усовершенствования диагностики функционального состояния головного мозга на основании разработки диагностического алгоритма оценки электроэнцефалограммы, укладыва-ющейся в понятие “норма” и при непродуктивных формах расстройств соз-нания.

В условиях роста интереса современной неврологии к количественному анализу электроэнцефалограмм у неврологических больных, очевидна необходимость внедрения и разработки высокоэффективного комплекса мониторной оценки функции ЦНС по данным топографического картирования электрической активности мозга. Это свидетельствует о необходимости дальнейшего совершенствования электроэнцефалографических методик.

С помощью метода топографического картирования ЭЭГ разработан метод интегрального количественного анализа ЭЭГ. При этом доказана целесообразность использования следующих коэффициентов: KFC3 (d+q+b1/a1+b2), KFC5 (b1/b2), KFC11(d/q), KFC7 (q/a), KFC10 (d/a), которые позволяют количественно оценить особенности дезорганизации исследуемых паттернов ЭЭГ.

Дана интегральная количественная оценка ЭЭГ, характерная для “идеальной нормы ЭЭГ”, десинхронного и дезорганизованного типов ЭЭГ, для состояния оглушения, сопора, комы 1, комы 2, комы 3.

Установлены уровни межполушарной и внутриполушарной когерент-ности у здорового человека и у больных по мере нарастания глубины расстройств сознания.

Установлена тенденция превалирования межполушарной когерентности для a–ритма над остальными диапазонами, которая максимально выражена в группе “идеальная норма ЭЭГ”. По мере углубления расстройств сознания и нарастания дезорганизации ЭЭГ–паттернов она нивелируется (состояние оглушения и сопора-комы 1) и появляется противоположная тенденция: превалирования межполушарной когерентности для дельта–ритма над остальными диапазонами (состояние комы 2 и комы 3).

Установлены зональные особенности изменений межполушарной и внутриполушарной когерентности, характерные для “идеальной нормы ЭЭГ, десинхронного и дезорганизованного типов ЭЭГ, для состояния оглушения, сопора, комы 1, комы 2, комы 3. Доказано, что основные закономерности изменений межполушарной когерентности, характерные для всего мозга, прослеживаются прежде всего в центральных отведениях (С3-С4) и в затылочных (О1–О2) отведениях, а основные закономерности изменений внутриполушарной когерентности прослеживаются в отведениях Т3-С3 и Т4-С4, а также отведениях С3-О1 и С4-О2.

Проведено исследование реактивности мозга в ответ на ФТС 2, 6 и 9 Гц и фармакологическое воздействие с количественной оценкой изменений спектральной мощности в исследуемых диапазонах у здоровых добровольцев и больных с нарушением сознания. Выделено четыре типа реакции ЦНС на фармакологическое воздействие.

Впервые применен метод нейросетевого моделирования для классификации электроэнцефалограммы и оценки функционального состояния мозга человека. В результате нейросетевого анализа спектров ЭЭГ получили распределение 12 кластеров в пространстве наиболее информативных признаков. В окончательном варианте входной слой нейронной сети для задачи классификации ЭЭГ для отдельного отведения состоял из 22-х элементов - . После получения устойчивой картины кластеризации записей ЭЭГ была получена нейросетевая модель с 16 нейронами в выходном слое , что представлено распределением записей по класcам ЭЭГ (Cl_0 ёCl_15). Полученная в нейросетевой модели классификация ЭЭГ, состоящая из пяти групп, позволяет классифицировать степень нарушения ЭЭГ в автоматическом режиме. Эти данные могут использоваться для определения степени тяжести острой церебральной недостаточности, состояния реактивности мозга, эффективности проводимого лечения и эффективности данного конкретного препарата для лечения конкретного больного.

Применение метода интегрального количественного анализа и метода нейросетевого моделирования ЭЭГ человека при изучении электрической активности мозга позволило внедрить в клиническую практику диагностический алгоритм оценки ЭЭГ

Ключевые слова: диагностический алгоритм, нейросетевое моделирование, интегральный количественный анализ, когерентность.

Ostrovaya T.V. The diagnostic algorithm of assessment of functional state of human brain in normal condition and in some forms of unconsciousness.

Manuscript. The dissertation manuscript is submitted for scientific degree of candidate of medical sciences (Ph.D.) in specialty 14.03.03. – Normal Physiology. – Donetsk State Medical University named by M.Gorky, Donetsk, 2002.

The dissertation is devoted to the problem of sophisticating of functional state of brain diagnostic based on development of diagnostic algorithm of EEG assessment in normal condition and in unproductive forms of unconsciousness.

By means of method of topographic mapping EEG the method of integral quality assessment was developed. The necessity of use of following coefficients KFC3 (d+q+b1/a1+b2), KFC5 (b1/b2), KFC11(d/q), KFC7 (q/a), KFC10 (d/a) was proved, which were highly effective for assessment of quantity of disorganization peculiarities of investigated patterns.

The integral quality assessment typical for “ideal norm of EEG”, for desynchronized and disorganized types of EEG, for obnubilation, sopor and coma condition is given.

Brain reactivity in response to photo stimulation 2, 6, and 9 Hz and pharmacological influence is investigated with estimation of amount of spectral power deterioration in certain ranges in healthy volunteers and in patients with consciousness disorders. Four types