Исследование и анализ нативных электроэнцефалографических данных методами нелинейной динамики

На правах рукописи

борисова Ольга Сергеевна

исследование и анализ нативных электроэнцефалографических данных методами нелинейной динамики

Специальность: 05.11.17 «Приборы, системы и изделия медицинского назначения»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Таганрог 2010

Работа выполнена в Технологическом институте Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» в г. Таганроге на кафедре электрогидроакустической и медицинской техники

Научный руководитель:	доктор технических наук, доцент И.Б. СтарчеНко (ТТИ ЮФУ, г. Таганрог)
Официальные оппоненты:	доктор технических наук, профессор И.И. ТУРУЛИН (ТТИ ЮФУ, г. Таганрог)
	кандидат биологических наук А.А. скоморохов (НПКФ «Медиком МТД», г. Таганрог)
Ведущая организация:	ГОУ ВПО «Ростовский государственный медицинский университет Росздрава», г. Ростов-на-Дону

Защита состоится «24» июня 2010 г. в 1420 на заседании диссертационного совета Д 212.208.23 при Южном федеральном университете по адресу:

Ростовская обл., г. Таганрог, ул. Шевченко, 2, ауд. Е-306.

С диссертацией можно ознакомиться в зональной библиотеке Южного федерального университета.

Автореферат разослан « » 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

И.Б. Старченко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации

При напряженном ритме жизни и постоянном воздействии повреждающих факторов окружающей среды на организм ложится колоссальная нагрузка. Особенно это касается нервной системы, которая регулирует функционирование всех систем органов. В результате образуется хроническая усталость, головные боли, сосудистые кризы, гипертонию, больную спину, бессонницу, депрессию и многое другое.

Функционирование всех органов и систем организма зависит от состояния головного мозга, и если его работа нарушается, то это оказывает неблаготворное влияние на весь организм. Электроэнцефалография позволяет оценить функцию головного мозга. Информативность электроэнцефалографии высока, а получаемая информация имеет высокую диагностическую и научную ценность.

Использование электроэнцефалограмм (ЭЭГ) для изучения функций мозга и целей диагностики основано на знаниях, накопленных при наблюдениях за пациентами с различными поражениями мозга, а также на результатах экспериментальных исследований на животных. Весь опыт развития электроэнцефалографии, начиная с первых исследований Ханса Бергера в 1933 г., свидетельствует о том, что определенным электроэнцефалографическим феноменам или паттернам соответствуют определенные состояния мозга и его отдельных систем. Суммарная биоэлектрическая активность, регистрируемая с поверхности головы, характеризует состояние коры головного мозга как в целом, так и ее отдельных областей, а также функциональное состояние глубинных структур разного уровня.

Ведущим методом оценки электроэнцефалограмм в функциональной диагностике является визуальный метод, но это не исключает необходимости разработки и применения статистических методов анализа, позволяющих снабдить нейрофизиолога информацией, дополняющей визуальную оценку. С этим тесно связана и задача автоматизации обсчета отдельных аспектов ЭЭГ, что ускоряет и уточняет постановку врачом диагноза.

К настоящему времени разработано большое количество методов анализа электроэнцефалографических данных. Спектральный и корреляционный анализы являются основными методами обработки ЭЭГ. На практике оказывается, что эти методы врачами используются примерно на 10%. В основном врач оценивает ЭЭГ визуально, сравнивая сигнал по каждому из симметричных отведений. С вышесказанным связана актуальность поиска альтернативных методов анализа ЭЭГ, которые позволили бы более дифференцированно описывать органические изменения в работе мозга с учетом сильной индивидуальной вариабельности сигнала. Одним из таких альтернативных подходов могут быть методы, основанные на теории динамического хаоса.

Основоположниками и выдающимися исследователями в области динамического хаоса являются французский физик и философ Анри Пуанкаре (теорема о возвращении), советские математики А. Н. Колмогоров и В.И. Арнольд, Мозер, построившие теорию хаоса, называемую КАМ (теория Колмогорова-Арнольда-Мозера), И.Р. Пригожин, А.М. Ляпунов, В.С. Анищенко и др. Большой вклад в теорию прикладной синергетики внес профессор А.А. Колесников, зав. каф. синергетики и процессов управления ТТИ ЮФУ.

Исследования ЭЭГ методами нелинейной динамики проводились рядом исследователей, в том числе Полонниковым Р.И., Вассерманом Е.Л., Карташевым Н.К., Хакеном Г., Семёновой Н.Ю., Захаровым В.С., Крамером М.А., Меклером А.А., Безручко Б.П., Майоровым О.Ю. и др.

На кафедре электрогидроакустической и медицинской техники Технологического института Южного федерального университета в течение последних лет проводятся работы по исследованию физиологических сигналов методами нелинейной динамики, в частности рассматривались вопросы анализа речевых сигналов методами нелинейной динамики и выявление на их основе классификационных признаков, позволяющих выявить различные эмоции в сигнале или состояние стресса/покоя (Хроматиди А.Ф., 2005 г., Перервенко Ю.С., 2009 г.). В этих работах разработан и апробирован аппарат и алгоритмы анализа физиологических сигналов методами нелинейной динамики. В данной диссертационной работе предполагается применить методы нелинейной динамики к ЭЭГ сигналам с целью поиска новых классификационных признаков.

Цели и задачи работы

Целью диссертационной работы является выявление новых диагностически значимых информативных признаков ЭЭГ сигнала методами нелинейной динамики, позволяющих проводить раннюю диагностику отклонений ЭЭГ от нормы.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи диссертационной работы:

1. Исследовать мезоскопическую модель суммарной электрической активности мозга методами нелинейной динамики в норме и при патологии (во время приступа).
2. Проанализировать нативный ЭЭГ сигнал на достоверность методов нелинейной динамики и выявить границы применимости.
3. Проанализировать базу нативных ЭЭГ сигналов (для условно здоровых и больных пациентов) методами нелинейной динамики, получить качественные и количественные характеристики.
4. Провести моделирование базы ЭЭГ сигналов и блока обработки ЭЭГ методами нелинейной динамики в среде Labview.

Методики исследования

В работе использованы методы анализа электрической активности мозга, основанные на нелинейном анализе участков ЭЭГ сигнала, полученного для условно здоровых и больных пациентов, обнаруживающих хаотическую динамику. Проводилась фазо-пространственная реконструкция ЭЭГ сигнала, были рассчитаны корреляционная размерность и максимальный характеристический показатель Ляпунова. Основные выводы и положения сравнивались с известными результатами и были теоретически обоснованы. Эксперименты проводились с использованием медицинской аппаратуры, сертифицированной Минздравом РФ. Достоверность вычислений обеспечивалась статистической значимостью, а также сравнением с результатами, полученными другими методами и средствами.

Научная новизна диссертационной работы

1. Получен критерий хаотичности ЭЭГ сигнала с использованием метода суррогатных данных.
2. Рассчитаны показатели нелинейной динамики ЭЭГ сигнала с использованием мезоскопической модели электрической активности мозга для трех пограничных состояний (до приступа, приступ, после приступа).
3. Выявлены новые диагностически значимые информативные показатели ЭЭГ сигнала: вид аттрактора, корреляционная размерность и максимальный характеристический показатель Ляпунова.

Практическая значимость работы

1. Разработана ранее не применявшаяся методика проверки ЭЭГ сигнала на хаотичность с использованием суррогатных данных.
2. Рассчитаны показатели нелинейной динамики ЭЭГ сигналов, которые можно применять для качественной и количественной оценки электрической активности мозга.
3. Разработаны структура базы ЭЭГ данных и блок нелинейно-динамической обработки ЭЭГ сигнала методами нелинейной динамики в среде Labview.

Внедрение результатов работы

Разработанные методики анализа ЭЭГ сигналов методами нелинейной динамики, а также тест на хаотичность, были использованы в НМФ «Нейротех», г. Таганрог для внедрения в блок обработки ЭЭГ компьютерного энцефалографа «Компакт-нейро».

Методы расчета нелинейных показателей ЭЭГ сигнала, а также база данных ЭЭГ сигналов для условно здоровых и больных пациентов, были использованы в учебном процессе кафедры ЭГА и МТ ТТИ ЮФУ для студентов специальности 200401 в рамках курсов «Моделирование и управление в медицинских и биологических системах», «Теория биотехнических систем», «Системный анализ и принятие решений».

Апробация работы

Основные результаты работы обсуждались на следующих конференциях и семинарах:

Работа была обсуждена на совместном заседании кафедр электрогидроакустической и медицинской техники (ЭГА и МТ), автоматизированных систем научных исследований и экспериментов (АСНИ и Э), технологии микро- и наноэлектронной аппаратуры (ТМ и НА), синергетики и процессов управления (С и ПУ) ТТИ ЮФУ от 12 мая 2010 г.

Публикации

По материалам диссертационной работы опубликовано 11 печатных работ, среди которых 4 работы в журналах из Перечня ВАК.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, включающего 149 наименований, приложений. Содержание диссертационной работы изложено на 161 странице.

Научные положения, выносимые на защиту

1. Результаты, полученные как теоретически, так и экспериментально, анализа одномерного продукта электрической активности мозга – электроэнцефалографического сигнала – в норме и при патологиях с применением аппарата нелинейной динамики.
2. Количественный критерий применимости методов нелинейной динамики к анализу ЭЭГ сигнала, полученный методом суррогатных данных.
3. Методики анализа ЭЭГ сигнала (построение аттракторов, расчет корреляционной размерности и характеристических показателей Ляпунова), позволившие получить новые диагностически значимые информативные показатели.

Содержание диссертационной работы

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, кратко изложено содержание диссертации, сформулированы основные научные положения, выносимые на защиту.

В первой главе на основе выполненного обзора сформулированы цель и задачи работы. Рассмотрены физиологические основы метода электроэнцефалографии. Показаны основные механизмы формирования ЭЭГ. Сделан обзор по основным методам обработки электроэнцефалограммы. Рассмотрены математические модели электрической активности кортекса: одиночный нейрон как токовый диполь, сеть нейронов и мезоморфная модель. На основе модели одиночного нейрона исследовано распределение потенциала, создаваемого токовым диполем в проводящей среде с граничными условиями, имитирующими головной мозг. Нелинейная динамика и ее методы начали применяться для анализа ЭЭГ сравнительно недавно, тем не менее, полученные при этом результаты и показатели говорят о том, что данные методы являются перспективными. Существуют приборы для регистрации ЭЭГ, в алгоритм действия которых заложен анализ электроэнцефалографических сигналов методами нелинейной динамики.

Следует отметить, что полученные в этих исследованиях результаты весьма противоречивы, еще отсутствует надежная методология исследования ЭЭГ методами нелинейной динамики.

Во второй главе рассмотрена задача моделирования электрической активности мозга на основе мезоскопической модели электрической активности кортекса. Это позволило определить динамические показатели (корреляционную размерность, максимальный характеристический показатель Ляпунова), позволяющие отличить детерминированный хаос от случайного процесса; и определить, какие параметры этой модели (и, соответственно, физиологические параметры) влияют на появление приступа.

В основе мезоскопической математической модели электрической активности мозга человека лежат усредненные свойства соседних нейронов. Полученные переменные описывают, к примеру, среднее значение мембранного потенциала сомы совокупности клеток или среднее значение подкорковой мощности, полученные в объеме кортекса. Единица активности в модели – совокупность нейронов. Мезоскопическая модель выбрана для анализа данных ЭЭГ человека по следующей причине. Электроэнцефалограф записывает суммарную электрическую активность миллионов отдельных нейронов. Поэтому мезоскопическая модель и записи ЭЭГ воспроизводят моделируемые и реальные результаты соответственно в одинаковой пространственной области.

Чтобы смоделировать электрическую активность мозга человека, использовалась система из восьми нелинейных стохастических частных дифференциальных уравнений (1) - (8):

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

Система уравнений (1) – (8) содержит восемь динамических переменных he, hi, Iee, Iei, Iie, Iii, e, i, представляющих собой функции безразмерного пространства x и времени t. Безразмерные переменные и параметры определены в таблицах 1 и 2, соответственно.

Таблица 1.

Переменные безразмерной модели

Переменные	Формула нормировки	Описание
he,i	he,i/hrest	Мембранный потенциал/ потенциал покоя
Iee,ie	Iee,iee/(Geexp(1)Smax)	Входные токи для клеток возбуждения
Iei,ii	Iei,iii/(Giexp(1)Smax)	Входные токи для клеток торможения
e,i	e,i/Smax	Мощность сигнала
t	t/	Время
x	x/(v)	Координата