Главная страница 1
скачать файл

Система компьютерной обработки биоэлектрической активности головного мозга “ЭАЛ”
М.Н. Боровский1, Е.М.Крупицкий1, А.В.Спиров2 и А.Б.Казанский2
Ленинградский областной наркологический диспансер, Министерство здравоохранения,

Институт эволюционной физиологии и биохимии им. И.М.Сеченова, РАН



Abstract

It is known that the characteristics of electroencephalographcal (EEG) activity of human brains changes in many ways with the level of vigilance: alertness, rest, sleep and dreaming. Electroencephalograms are also used in neurology and psychiatry, mainly to help diagnose diseases of the brain, such as epilepsy, sleep disorders and brain tumors. We describe new software that interpolates and plots the EEG activity on a color screen, by coding the amount of activity in several tones of a color. An unique databank of the EEG brain topography monitoring of the effects of withdrawal of psychoactive drugs has been recorded and will be transformed to the interactive database. The related problems of optimization and machine learning will be discussed in our report.



Компьютеризированные системы обработки биоэлектрической активности головного мозга широко применяются как в научных исследованиях, так и в клинической практике [1-4]. Большую роль в анализе биоэлектрического сигнала играет возможность представления результатов в виде “топографических карт” - проекций распределения различных параметров биолектрических сигналов (электроэнцефалограмм, ЭЭГ) по поверхности скальпа на стандартные плоскости “вид сверху”, “вид слева”, “вид справа”. Особенно важна эта возможность для научных исследований.

Вместе с тем, задача реконструкции объемных топографических карт электрической активности мозга и ее представлении в форме анимации сопряжена с решением целой серии нетривиальных вычислительных задач. Это, в первую очередь, проблемы интерполяции, эластической деформации и регистрации серийных изображений. Особенно серьезными они становятся при необходимости создания и пополнения соответствующего банка данных. Наш авторский коллектив недавно приступил к выполнению проекта по разработке методов оптимизации для процессинга, анализа и представления в форме банков данных медикобиологических изображений. В данном сообщении мы представим наши первые разработки в этом направлении, а именно пакет программ для компьютерной обработки биоэлектрической активности головного мозга.



Система. Разработанная система обработки ЭЭГ “ЭАЛ” имеет следующие функциональные возможности:

  1. Визуальное представление записанного сигнала в виде обычных плоских кривых, показывающих зависимость амплитуды от времени;

  2. Визуальное представление спектра мощности записанного сигнала, в том числе и усредненного по заданному пользователем количеству паттернов;

  3. Визуальное представление кросс-корелляционной функции записанного сигнала;

  4. Построение топографических карт различных параметров ЭЭГ и ВП.

“ЭАЛ” имеет англоязычный графический интерфейс пользователя и может работать с многоканальными записями. Система не производит запись биоэлектрического сигнала самостоятельно, а работает с данными, полученными в результате работы записывающих устройств.

При визуализации записанного сигнала в виде обычных плоских кривых пользователь может самостоятельно задавать коэффициент усиления/ослабления амплитуды и компрессии/растяжения времени. Таким образом, с одной стороны возможно создать наиболее комфортные условия для работы специалиста, привыкшего визуально анализировать сигнал по записям самописца, а с другой стороны – можно имитировать запись сигнала самописцем с различными скоростями движения бумаги. Последнее, в случае компрессии времени, особенно полезно для выявления низкочастотных феноменов в сигнале.

При построении спектров мощности записанного сигнала пользователь может задавать:


  1. анализируемый паттерн,

  2. распределение частот по необходимым диапазонам ( так называемым “ритмам” ),

  3. использование цифрового фильтра для сглаживания ошибок дискретных преобразований.

Длина анализируемого паттерна фиксирована и не может быть изменена пользователем. Система также может вычислять усредненный спектр мощности, получаемый как среднее арифметическое спектров, выбранных пользователем паттернов. Вычисление спектров мощности производится с использованием быстрых преобразований Фурье (БПФ) или Хартли (БПХ) в случаях четного или нечетного количества каналов соответственно.

При построении кросскорреляционной функции записанного сигнала пользователь может задавать:



  1. анализируемый паттерн,

  2. референтный канал.

Длина анализируемого паттерна фиксирована и не может быть изменена пользователем.

При построении топографических карт параметров записанного сигнала пользователь может задавать:



  1. параметр, подлежащий картированию,

  2. метод построения карты,

  3. пороги цветовой шкалы, используемой при раскраске карты.

Система поддерживает на экране две независимые карты, объединенные только единой цветовой шкалой. В каждой карте возможно детальное исследование отображаемой поверхности посредством перемещаемого визира. Эта возможность особенно полезна для исследовательских целей.

“ЭАЛ” использует для построения карт упрощенную математическую постановку задачи: аппроксимировать на равномерной сетке функцию (исследуемый параметр биолектрической активности) от 2-х переменных, заданную в односвязной области, ограниченной гладкой замкнутой кривой.

Для аппроксимации могут применяться различные методы, зависящие в первую очередь от гипотез формирования картируемого параметра биоэлектрической активности.

Область картирования определяется используемой моделью поверхности головы и в общем случае представляет собой часть эллипсоида.

Расположение узлов аппроксимации диктуется расположением электродов на поверхности головы и, в случае стандартной ЭЭГ, должно соответствовать международной системе 10-20.

Для построения карт используются специальные реализации известных алгоритмов, направленные на повышение быстродействия [5].



Результаты нейрофизиологических исследований. Система "ЭАЛ" использована для нейрофизиологических исследований больных алкоголизмом во время сеанса кетаминовой психоделической терапии (КПТ) [Krupitsky et al., 1997a;b]. Запись ЭЭГ на магнитный носитель осуществлялась до, во время и после сеанса КПТ. Шестнадцать электродов располагались на голове согласно международной схеме 10/20%. После ввода ЭЭГ в компьютер с помощью аналого-цифрового преобразователя, производился спектральный анализ биоэлектрической активности мозга по алгоритму быстрого Фурье-преобразования с последующим построением пространственной карты (топографическим картированием) биоэлектрической активности мозга по специальной программе экстраполяции [Боровский М.Н., 1993; Ashida H. et al., 1984].

Примеры изменения топографических карт биоэлектрической активности мозга в ходе кетаминовой терапии приведены на рисунке.



Рисунок. Пример топографических карт биоэлектрической активности мозга пациента до (верхний ряд) и во время (нижний ряд) кетаминовой терапии. (Дельта-, тета- и альфа-диапазон). Слева приведена цветовая шкала.



Результаты компьютерного анализа ЭЭГ позволили установить, что кетамин увеличивает биоэлектрическую активность мозга в дельта-диапазоне (в 1,5-2 раза) и, в особенности, в тета-диапазоне (в 3-4 раза) во всех регионах мозга (См. Рисунок).

Заключение. Созданная система позволяет специалисту производить наиболее популярную обработку предварительно записанной биоэлектрической активности головного мозга: визуализацию, работу со спектрами мощности, топографическое картирование. Система особенно интересна для исследователей благодаря возможности визуального сравнения результатов применения различных вариантов обработки к одинаковым исходным данным. Результаты нейрофизиологических исследований больных при кетаминовой терапии послужили основой для банка данных. Созданная система использована для процессинга результатов и записи их графического представления.

Эта работа поддержана международным фондом INTAS, грант No 97-30950.

Литература


    1. Ashida H. et al. // Computers and Biomedical Research.-1984.-17.-P. 267-276.

    2. Bushbaum M., Rigal F., Coppola R. et al. Electroencephalography and clinical Neurophysiology.-1982.-53.-P.237-242.

    3. Kolez Z., Kasmia et al. // Electroencephalography and clinical Neurophysiology.-1989.-72.-P.41-47.

    4. Peter K., Wong H. // Introduction to braintopography.-N.Y.-1991.

    5. Borovski M. //Current problems of stereoneurosurgery for epilepsy.-St.Petersburg,-1993.-P.191-195.

    6. Krupitsky E.M., Grinenko A.Y. // Journal of Psychoactive Drugs. - 1997. - 29. - P. 165-183.

    7. Krupitsky E.M., Ivanov V.B., Priputina L.S., Grinenko A.Y. // European Neuropsychopharmacology. - 1997. - 7. - Supl. 2, P.257.
скачать файл



Смотрите также:
Компьютеризированные системы обработки биоэлектрической активности головного мозга широко применяются как в научных исследованиях, так и в клинической практике [1-4]
51.66kb.
Болезни нервной системы. Инфаркт головного мозга. Внутричерепные кровоизлияния. Болезнь Альцгеймера
131.07kb.
Гипотеза о рождении материального мира в результате, так называемого «Большого взрыва» уже сошла со сцены научных интересов, так как она базировалась на научных идеях А
81.67kb.
В последнее время одним из наиболее актуальных направлений в научных исследованиях является системное, комплексное изучение проблем, связанных с преступностью
59.81kb.
Информация о Российской сертификации
2963.43kb.
Суточный ритм гормональной активности. Биоритмологические характеристики функционирования пищеварительной системы
49.12kb.
«Основы нейробиологии»
27.59kb.
«тригонометрия. Общее понятие и история»
54.99kb.
Применение параллельных программ в научных исследованиях и образовании
58.03kb.
Ф. Ф. Аунапу достиг выдающихся высот научной карьеры, успешно применяя знания, полученные в российских и зарубежных научных школах экономики и управления на практике, а также занимаясь инновационными разработками
14.25kb.
Автоматизированные системы обработки информации и управления (по отраслям)
259.09kb.
Беседа с Игорем Москаленко
317.45kb.