1.6 Применение ЭЭГ

Диагностика заболеваний. ЭЭГ позволяет судить о таких свойствах мозга как физиологическая зрелость, функциональное состояние, наличие очаговых поражений, общемозговых расстройств и их характере. Вследствие чего, ЭЭГ является основным методом диагностики таких заболеваний человека как эпилепсия, опухоли мозга и расстройства сна.

Эпилепсия - хроническое заболевание головного мозга, характеризующееся повторными приступами, которые возникают в результате чрезмерной нейронной активности и сопровождаются различными клиническими и параклиническими проявлениями.

С помощью ЭЭГ можно:

установить участки мозга, участвующие в провоцировании приступов;

следить за динамикой действия лекарственных препаратов;

решить вопрос о прекращении лекарственной терапии.

Расстройство сна - это медицинское состояние, при котором у человека нарушается естественный цикл сна. Описано около сотни различных видов расстройств сна, таких как обструктивное апноэ сна (одним из симптомов которого является храп), бессонница и нарколепсия.

При исследовании сна устанавливают специальные датчики для длительной регистрации дыхания, движения ног, электроокулограммы (ЭОГ), электрокардиограммы (ЭКГ), ЭЭГ, ЭМГ, насыщения крови кислородом, уровня углекислого газа, положения пациента, звука и температуры. Затем эта информация анализируется врачами-сомнологами и пациенту выдается заключение с рекомендациями по лечению.

Лечение с помощью биологической обратной связи. ЭЭГ, проводимая обычным способом (регистрация активности клеток мозга на бумаге), сопровождается световыми и звуковыми проявлениями. Пациент видит свою ЭЭГ и пробует воздействовать на ее ритм. Этот процесс выглядит в виде тренировки больного с целью управления световыми, звуковыми сопровождениями ЭЭГ или меняющимися изображениями на экран компьютера. Таким способом удается в определенной степени управлять активностью клеток мозга и воздействовать на некоторые виды приступов.

Нейрокомпьютерный интерфейс. При намерении совершить какое-либо действие у человека изменяется электрическая активность соответствующих зон головного мозга. Эти сигналы снимаются электроэнцефалографом и в виде цифровых данных поступают в компьютер, где производится вычисление признаков сигнала, характерных для того или иного мысленного процесса. Далее набор признаков разделяют по типам, и компьютер вырабатывает команду, управляющую исполнительным устройством. Пользователь в режиме реального времени наблюдает за реакцией системы на свое мысленное действие. Такая система называется нейрокомпьютерным интерфейсом (НКИ). Подобный интерфейс может найти применение как в клинике для больных с нарушенным мышечным контролем, так и в повседневной жизни.

Тем не менее обычно исследователь не имеет возможности набрать достаточное число синхронных реализаций ЭЭГ для оценивания статистических моментов по ансамблю реализаций каждого отсчета. Остается надеяться, что ЭЭГ является так называемым эргодическим процессом, когда статистические оценки, усредненные по ансамблям реализаций каждого отсчета совпадают с соответствующими оценками, усредненными по последовательным отсчетам во времени однократной реализации. Достаточным условием эргодичности процесса является стремление к нулю модуля функции автокорреляции при увеличении временного сдвига, что обычно характерно для ЭЭГ сигнала. При этом условии основные характеристические параметры ЭЭГ сигнала можно вычислить по совокупности последовательных отсчетов только одной, но достаточно представительной реализации.

Оценивая подобным образом участки ЭЭГ различной длительности Макэвен и Андерсон показали, что гауссовость и стационарность соблюдаются одновременно лишь для 15-20% участков ЭЭГ записи длительностью по 16 с каждый, а при уменьшении продолжительности этих участков до 4-х секунд указанные условия выполняются для 70-80% записи ЭЭГ. Если же не учитывать свойство гауссовости, то можно говорить о стационарности в широком смысле. Этому критерию отвечают до 70-80% 16-ти сек участков ЭЭГ и до 95% участков ЭЭГ, длительностью менее 4 с [7]. Таким образом, главный вывод серии работ, посвященных рутинному статистическому анализу ЭЭГ как стохастического процесса состоит в том, что ЭЭГ сигнал на обычных интервалах оценивания в десятки секунд является явно нестационарным процессом, тогда как значительная доля коротких участков ЭЭГ, в пределах 2-4 с, все же обладает свойством стационарности.

Статистическая неоднородность ЭЭГ сигнала заставляет исследователей с большой осторожностью относиться к содержательным интерпретациям суммарных фазово-частотных характеристик. Пользователи систем картирования ЭЭГ хорошо знают, что, как правило, усредненная на 1-2-х минутной записи карта корковых электрических потенциалов может иметь мало общего с последовательными картами, построенными для более дробных участков этой записи.

Даже для наиболее генерализованных реакций коркового электрического поля, например при реакции десинхронизации ЭЭГ в ответ на предъявление структурированного зрительного стимула, за хорошо выраженной картиной трансформации усредненного в пределах 1 мин частотного спектра скрываются разнородные спектральные перестройки на коротких интервалах оценивания. Оказалось, что усредненная спектральная картина десинхронизации складывается за счет статистически значимых однонаправленных изменений спектра всего для 15-40% 2-х секундных участков ЭЭГ. Следовательно, большинство коротких участков ЭЭГ на фоне ее тотальной десинхронизации либо вовсе не меняют свой спектр относительно фона, либо имеют даже противоположные основной тенденции спектральные сдвиги.

В своей совокупности подобные факты свидетельствует о том, что динамическая картина ЭЭГ процесса становится отчетливой только при рассмотрении достаточно коротких его сегментов. Это побудило исследователей к разработке специализированных методов сегментации ЭЭГ.

1.8.1 Классификация сна на основе ЭЭГ

В норме уровень функциональной активности мозга определяется циклом бодрствование - сон, а в состоянии бодрствования дополнительные градации вносятся интенсивной психической активностью, напряженным вниманием. Этому состоянию соответствует десинхронизация на ЭЭГ, которая выражается в уменьшении амплитуды и увеличении частоты ритмов.

Активным бодрствованием определяется состояние человека, занимающегося какой-либо деятельностью, которая требует высокой степени внимания. При исследовании ЭЭГ, длительного состояния активного бодрствования можно добиться, предложив обследуемому решить какую-либо достаточно сложную, например вычислительную, задачу в уме. В этой экспериментальной ситуации десинхронизация на ЭЭГ поддерживается достаточно длительно, однако, как правило, не бывает столь выраженной, как при реакции активации на одиночный неожиданный стимул.

Расслабленным бодрствованием определяется состояние обследуемого, покоящегося в удобном кресле или на постели с расслабленной мускулатурой и закрытыми глазами, не занятого какой-либо специальной физической или психической активностью. У большинства здоровых взрослых людей, обследуемых в этом состоянии, на ЭЭГ регистрируется регулярный альфа-ритм максимальной амплитуды. Этот ритм может изредка прерываться, очевидно, в связи с активностью за счет собственной психической активности обследуемого. Предъявление в этой стадии внешних раздражителей вызывает реакцию активации на ЭЭГ.

Организация процесса сна представляет собой последовательность появления различных стадий сна, циклическая их организация свидетельствуют о существовании определенной регуляторной системы. Различают два состояния - фазу медленного и фазу быстрого сна.

Фаза медленного сна (синонимы: медленноволновой сон, синхронизированный, ортодоксальный) характеризуется замедленной ритмикой, в частности, появлением в ЭЭГ сонных веретен (сигма-ритм, веретенообразные комплексы колебаний частотой 12-16 периодов в 1 сек.) и высокоамплитудной дельта-активностью.

У человека в фазе медленного сна выделяют ряд стадий, характеризующихся определенной электроэнцефалографической картиной и глубиной сна:

Стадия I, или дремотная стадия, характеризуется постепенным замещением альфа-ритма на ЭЭГ низкочастотными колебаниями, появлением низкоамплитудных тета (4-7 Гц) и дельта (1-4 Гц) волн, а также низкоамплитудной высокочастотной активности. Визуально ЭЭГ может быть расценена как уплощенная и десинхронизированная с наличием полиморфной низкоамплитудной активности. Предъявление на этом фоне внешних стимулов может вызвать появление вспышек высокоамплитудного альфа-ритма. Продолжительность этой стадии обычно 1-7 минут. Медленные колебания появляются к концу этой стадии, амплитуда их не превышает 75 мкВ. В это же время спонтанно или в ответ на сенсорные стимулы могут появиться вертексные острые переходные потенциалы, представляющие собой одиночные или групповые монофазные поверхностно негативные острые волны с максимумом в области макушки, обычно не превосходящим 200 мкВ. Первая стадия, особенно ее начало, характеризуется также медленными движениями глаз.

Стадия II, или стадия сонных веретен, характеризуется появлением сонных веретен - комплексов колебаний частотой 12-16 периодов в секунду. Продолжительность веретен составляет 0,5-3 с, амплитуда обычно около 50 мкВ. Для этой стадии характерно наличие К-комплексов - двухфазных колебаний потенциала, часто непосредственно переходящих в сонные веретена. Амплитуда его максимальна в области макушки, продолжительность не менее 0,5 с. К-комплексы возникают спонтанно или в ответ на сенсорные стимулы. В этой стадии эпизодически наблюдаются также вспышки полифазных высокоамплитудных медленных волн. Медленные движения глаз отсутствуют. Эта картина ЭЭГ соответствует относительно неглубокой стадии сна.

Стадия III характеризуется увеличением числа регистрируемых на ЭЭГ дельта-волн (частотой 2 кол/с и менее), занимающих от 20 до 50% эпохи записи. Критерием отнесения ЭЭГ к третьей стадии является количество медленных волн амплитудой больше 75 мкВ. В этой стадии часто трудно дифференцировать К-комплексы от дельта-волн. Сонные веретена могут полностью отсутствовать.

Стадия IV определяется наличием на ЭЭГ дельта-волн частотой 2 кол/с и менее, амплитудой выше 75 мкВ, занимающих более 50% эпохи записи ночного сна.

Фаза быстрого сна характеризуется значительным снижением амплитуды колебаний на ЭЭГ, пилообразными разрядами, низкоамплитудной быстрой активностью, иногда появлением альфа-ритма, частота которого снижается на 1-2 кол/с; появлением быстрых движений глаз на ЭОГ, резким снижением тонуса мышц, регистрируемым на ЭМГ. Фазу быстрого сна еще называют фазой быстрого движения глаз или REM стадией (Rapid Eye Movements), или парадоксальным сном.

Появлению эпизода быстрого сна обычно предшествует "переходная" стадия, в которой имеет место сочетание электрографических признаков обеих фаз сна. В переходной стадии, составляющей обычно 1-5% общей длительности сна, наблюдается значительная представленность вертекс-потенциалов (острые волны амплитудой около 200 мкВ), К-комплексов, замедленных колебаний, сонных веретен, быстрой ритмики и участков плоской кривой, появление хаотичных движений глаз.

Для объективного изучения сна и его нарушений используется полисомнография - метод, включающий параллельную регистрацию ЭЭГ, ЭОГ и ЭМГ. Эти показатели являются базовыми для идентификации стадий и фаз сна. На основании анализа этих показателей строится гипнограмма - временной график сна, отражающая динамику стадий и фаз сна в течение периода регистрации. На рисунке 6 представлен пример гипнограммы, отражающей естественный цикл сна человека.

В естественных условиях сон начинается с фазы медленного сна, с первой стадии постепенно углубляется до самых глубоких стадий и затем сменяется фазой быстрого сна. Это составляет цикл сна. В течение ночи у здоровых лиц наблюдается 4-5 циклов, в среднем повторяющихся через 90-120 мин. Первый цикл начинается с момента засыпания и заканчивается первым эпизодом быстрого сна, последующие циклы - от конца предыдущего периода быстрого сна до окончания следующего эпизода быстрого сна. Длительность эпизодов быстрого сна, минимальная в первых циклах, к утру постепенно возрастает, в то время как представленность наиболее глубокого дельта-сна (III и IV стадии вместе), максимальная в первых 2-3 циклах, уменьшается в последних циклах сна.

Система, разработанная Рейхшаффеном и Келли (R&K) в 1968 году, была первой универсальной и общепринятой системой классификации стадий сна [8]. Она позволила провести стандартизацию критериев разделения стадий сна и тем самым дала возможность сравнивать результаты исследований, проведенных в разных лабораториях и клиниках.

По системе R&K стадиям сна соответствуют следующие характеристики:

Бодрствование - равномерная альфа активность и низкоамплитудная смешанная активность;

Стадия 1 "дремотная" - сравнительно низкоамплитудная смешанная активность на ЭЭГ;

Стадия 2 "легкий сон" - 12-14 Hz сонные веретена и K-комплексы;

Стадия 3 "глубокий сон" - появление высокоамплитудной низкочастотной активности;

Стадия 4 "глубокий сон" - преобладание высокоамплитудной низкочастотной активности;

REM-сон "быстрый сон" - относительно низко амплитудная смешанная активность на ЭЭГ (десинхронизация ЭЭГ), эпизоды быстрого движения глаз, низкоамплитудная активность на ЭМГ.

Система базируется на том, что для анализа, необходимы записи с одного канала ЭЭГ (C4/A1 или C3/A2 согласно системе 10-20), двух каналов ЭОГ и одного канала ЭМГ.

Вся запись делится на сегменты по 30 секунд и для каждого сегмента рассчитываются основные параметры ритмов: индексы и амплитуды. Индекс ритма рассчитывается как отношение суммы длительностей отрезков представляющих ритм к общей длительности сегмента. В качестве амплитуды, характеризующей ритм, используется максимальная амплитуда данного ритма в сегменте.

Однако сегодня становится очевидным, что система R&K подразумевает некоторые ограничения. Одно из ограничений - это фиксированная длина сегмента 20 - 30 секунд. А если переход между стадиями случится в середине этого участка, то эксперту все равно придется выбирать одну из стадий. Другая проблема данной системы в том, что она была разработана относительно молодых и здоровых пациентов, в случае обследования пациентов старшего возраста или с расстройствами сна этот метод может не дать точных результатов. Из-за того, что анализ должен выполняться человеком, что само по себе требует много времени и сил, возникает проблема субъективной интерпретации [6]. Поэтому сейчас исследователи нуждаются в объективных компьютеризированных методах классификации стадий сна. Для этих целей могут быть использованы классификаторы на основе нейронных сетей. Для коротких сегментов ЭЭГ рассчитываются определенные характеристики, например статистические или спектрально-корреляционные, которые будут идентифицировать конкретный сегмент. После этого классификатор разделяет все сегменты на заданное количество групп. Очевидно, что такой анализ применим к ЭЭГ сигналу, но только после его предварительного сегментирования на участки относительной стационарности. Это, в свою очередь, привело исследователей к необходимости разработки технологий выделения так называемых квази-стационарных участков в ЭЭГ сигнале. Первые же позитивные данные в этом направлении позволили не только указать путь более корректного оценивания статистических свойств ЭЭГ сигнала, но, что представляется более важным, - дали первые основания к совершенно новому пониманию организации ЭЭГ как кусочно-стационарного процесса [9].

Изучению могут подлежать не сами стационарные сегменты, а моменты перехода от одного сегмента к другому, т.е. моменты резких изменений характеристик ЭЭГ. Эти моменты могут отражать реакции ЭЭГ на "переключения” различных систем мозга из одного микросостояния в другое. Исследуя же синхронность таких переключений в различных отделах коры больших полушарий с помощью анализа совпадений во времени моментов изменений в различных отведениях ЭЭГ, можно получать информацию о пространственно-временной организации различных процессов, идущих в мозге.

Для оценки кооперативности работы различных участков коры подавляющее большинство исследователей в настоящее время использует когерентный анализ. Оценки когерентности весьма чувствительны к различным сдвигам функционального состояния человека, к когнитивным нагрузкам, к индивидуально-типологическим особенностям, к патологическим сдвигам в работе мозга и к медикаментозной терапии. Однако когерентный анализ оценивает лишь линейную статистическую связь динамики биопотенциалов исследуемых областей в частотной области, которая отнюдь не тождественна их функциональной связанности.

Отличием подхода изучения синхронности резких изменений ЭЭГ является предварительное выделение из ЭЭГ информации о функционально важных "событиях”, синхронность которых затем оценивается. В качестве индикаторов этих "событий" удобно использовать резкие изменения характеристик ЭЭГ. Резкое изменение может быть представлено единственной точкой на временной оси, и это позволяет эффективно анализировать синхронность изменений динамики потенциалов в пространственно удаленных друг от друга участках коры [10].

2. Постановка задачи