Електроенцефалограма і методи її реєстрації

У 1929 р австрійський психіатр Ганс Бергер виявив, що за допомогою голчастих платинових електродів, поміщених на різні точки поверхні голови людини, можна зареєструвати електричну активність мозку. Ці записи він і назвав електроенцефалограмою (ЕЕГ). Хоча ЕЕГ знімається з поверхні голови, Г. Бергер зумів довести, що частина електричної активності обумовлена ​​діяльністю мозку, а не покривають його поверхню тканин (Berger, 1929).
Відкриття Г. Бергера було зустрінуте вельми холодно, і цей метод одержав визнання лише після того, як Е. Д. Едріан і Б. Х. Меттьюз змогли безпосередньо продемонструвати його на засіданні Англійського фізіологічного товариства в 1935 р Сам Є. Д. Едріан був в якості випробуваного і, закриваючи очі, показав поява альфа-ритму на ЕЕГ (Хессет, 1981).
Інтерпретація електроенцефалографічних даних вимагає врахування цілого ряду параметрів – форми хвиль, їх амплітуди, розташування електродів, з яких отримана запис, і т. Д. Найбільш важливими з них є амплітуда хвиль і частота. Амплітуда вимірюється як відстань від базової лінії до піку хвилі. Проте існують значні труднощі у визначенні базової лінії, тому на практиці зазвичай використовують вимір від піку до піку (рис. 2.3). Під частотою розуміється число повних циклів, що здійснюються хвилею за 1 сек. Цей показник вимірюється в герцах (Гц). Величина, зворотна частоті, називається періодом хвилі. Відомо, що амплітуда хвиль ЕЕГ знаходиться в обернено пропорційній залежності від їх частоти (Cooper ea, 1980).

Ритмічність електроенцефалографічного сигналу дозволяє кількісно описати записи ЕЕГ. Першим з описаних ритмів електричної активності мозку був альфа-ритм (Berger, 1929). Він являє собою ритмічні коливання електричної активності 8-12 разів в сек (8-12 Гц) з амплітудою близько 50 мкв. Ця активність переважає у здорової людини в стані спокійного пильнування із закритими очима і спостерігається переважно в потиличних областях (рис. 2.4). Альфа-ритм відсутній у сліпонароджених людей (Новикова, 1978). Ритмами тієї ж частоти, але з іншою формою хвилі і в специфічних відведеннях, є мю-ритм, реєстрований в роландовой борозні, каппа-ритм, що відзначається при накладенні електродів в скроневому відведенні (рис. 2.5).

Г. Бергер описав і інший тип хвиль – бета-ритм, виявляється у людини в стані активного неспання. Це коливання з частотою більше 13 Гц і невеликий (близько 25 мкВ) амплітудою.
Подальші дослідження виявили більш повільні коливання, які були названі тета-і дельта-хвилями, а також більш швидкі – гамма-хвилі. Тета-хвилі мають частоту від 3,5 до 7,5 Гц і амплітуду від 5 до 100 мкВ, дельта-хвилі – 1-3,5 Гц і 20-200 мкВ відповідно. Чим повільніше хвилі, тим більше їх амплітуда. Гамма-хвилі – коливання з частотою більше 30 Гц і амплітудою близько 2 мкВ (рис. 2.4).
Кожен з ритмів має свою переважну локалізацію: альфа-ритм реєструється у потиличній і тім’яній відведеннях; тета-хвилі – в лобових і скроневих, бета-ритм – в прецентральная і фронтальних, гамма-ритм – в прецентральная, фронтальних, скроневих, тім’яних; дельта-ритм не має певної локалізації.
При візуальному аналізі ЕЕГ зазвичай визначалися два показники – тривалість альфа-ритму і блокада альфа-ритму, яка фіксується при пред’явленні випробуваному того чи іншого подразника (рис. 2.4). Експериментатори також намагалися виявити на ЕЕГ випробовуваних особливі хвилі, що відрізняються від фонової реєстрації. Дається їм назву пов’язано або з їх формою, або з тим місцем, де вони виявляються. До них відносяться: К-комплекс, ламбда-хвилі, мю-ритм, спайк, гостра хвиля.
К-комплекс – це поєднання повільної хвилі з гострою хвилею, слідом за якими часто йдуть хвилі частотою близько 14 Гц. К-комплекс виникає під час сну або спонтанно у безсонної людини. Максимальна амплітуда наголошується в Вертекс і звичайно не перевищує 200 мВ (Roth ea, 1956) (рис. 2.5). Ламбда-хвилі – монофазні позитивні гострі хвилі, що виникають в окціпітальной області, пов’язані з рухом очей. Їх амплітуда менше 50 мВ, частота – 12-14 Гц (Green, 1957). Мю-ритм – група аркообразной або гребневидная хвиль частотою 7-11 Гц, амплітудою менше 50 мВ, що реєструються в центральних областях голови. Вони блокуються руховою активністю або тактильної стимуляцією (Gastaut ea, 1952). Спайк – хвиля, чітко відрізняється від фонової активності, з вираженим піком тривалістю від 20 до 70 мс. Первинний компонент зазвичай є негативним (Maulsby, 1971). Гостра хвиля – ясно відрізняється від фонової активності хвиля з підкресленою піком тривалістю 70-200 мс. Спайк-повільна хвиля – послідовність поверхнево негативних повільних хвиль (частотою 2,5-3,5 Гц), кожна з яких асоціюється зі спайки. Амплітуда цього комплексу може досягати 1000 мВ (Chatrian ea, 1968) (рис. 2.5).
Візуальний аналіз дозволяє оцінити лише очевидні зміни біоелектричної активності мозку (рис. 2.6). В даний час розроблений метод для реєстрації повільних і сверхмедленних потенціалів, що мають тривалість періоду від кількох секунд і більше (Ілюхіна, 1977). Такі потенціали реєструються з використанням підсилювачів постійного струму (рис. 2.7).

Для більш глибокого аналізу використовуються комп’ютерні методи обробки сигналу, що дозволяють витягати істотно більше інформації. Традиційний спосіб інтерпретації електричних сигналів, відображених у нерегулярних тимчасових рядах, заснований на розкладанні цих сигналів за допомогою Фур’є-перетворення. При цьому в сигналі виділяються частотні компоненти. Потім розраховується потужність ЕЕГ у кожній частотній смузі для всіх відведень, і за допомогою спеціальних колірних шкал результати представляються у вигляді наочних картин, де колір відображає інтенсивність ритмів кожного діапазону в різних частинах мозку. Цей метод отримав назву картування мозку (рис. 2.8). Можливо також використання не кольори, а ізоліній при зображенні одних і тих же потужностей показника.
Однак спектральний аналіз ЕЕГ в цій парадигмі має обмежені можливості у формуванні картини електричної активності мозку. В даний час з’явилася можливість застосовувати для аналізу ЕЕГ нелінійну теорію систем (Lutzenberger ea, 1992).
При нелінійному динамічному аналізі досліджувані сигнали ЕЕГ розглядаються як стаціонарні, тобто передбачається, що значення середніх, дисперсії і автоковаріаціонная функція залишаються незмінними протягом певного проміжку часу. Реальні сигнали ЕЕГ зберігають стационарность протягом тривалих інтервалів часу з невеликою ймовірністю, тому ця проблема вирішується декількома способами. Насамперед, для аналізу використовуються відносно короткі тимчасові проміжки (епохи). Вважається, що помилка в абсолютній оцінці параметрів за такий короткий термін буде систематичною, що дозволить коректне порівняння контрольного та експериментального умов (Pritchard, Duke, 1995). Другий спосіб вирішення проблеми полягає у використанні методів, нечутливих до нестаціонарності (Skinner, 1994).

Щоб відокремити сигналу від шуму, потрібна висока якість реєстрованого сигналу, або з шматків якісних записів конструюються набори сурогатних (штучних) часових рядів, що дозволяє порівнювати результати нелінійного динамічного аналізу для оригінальних даних і фільтрованого шуму. Незважаючи на відсутність однозначних доказів дійсної хаотичності реального сигналу ЕЕГ, механізм його генерації вказує гіпотетично на походження від нелінійної динамічної системи, керованої квазіперіодичних законами (Афтанас, 2000).
Для характеристики нейрональних динамічних систем використовуються дві принципово різні категорії нелінійних динамічних заходів. До першої категорії відноситься размерностная комплексність (синоніми: кореляційна розмірність, фрактальна розмірність). Вона є показником загальної комплексності (складності) корковою динаміки і відображає її статичні властивості (Pritchard, Duke, 1995). Для вивчення динамічних характеристик системи, її змін у часі, використовують ентропію Колмогорова (К2), найбільшу експоненту Ляпунова (L1) і нелінійне пророкування. Ентропія Колмогорова оцінює ступінь хаотичності системи, тобто середню швидкість, з якою інформація про систему втрачається. Якщо цей показник прагне до нуля, тобто немає змін інформації про систему, система стає повністю передбачуваною. Навпаки, для хаотичної системи метрика ентропії має певне кінцеве позитивне значення. І чим більше ця величина, тим більш хаотичною є система. Спектр експонент Ляпунова дає оцінку сходження або розбіжності довколишніх траєкторій у фазовому просторі, відображаючи чутливість системи до початкових значень. Наявність позитивної головною експоненти є додатковим свідченням хаотичного поведінки досліджуваної системи (Афтанас, 2000). Нелінійне пророкування або прогноз характеризує ймовірність, з якою може бути передбачена динаміка часового ряду. Вона грунтується на розрахунку коефіцієнтів кореляції між спостережуваним і передвіщеними тимчасовими рядами. Тому вона дозволяє відслідковувати втрату інформації в часі.
Вперше оцінка фрактальної розмірності ЕЕГ проведена в 1985 р (Babloyantz ea, 1985). Зараз отримані докази щодо більш низької розмірності альфа-ритму в порівнянні з сумарною ЕЕГ (Pritchard, Duke, 1995).
Динамічна міра фрактальної розмірності відображає мінімальну кількість активованих нейронів і нейрональних ланцюгів, що лежать в основі досліджуваного сегмента ЕЕГ. Синхронізація їх активності відображає стан спокою кіркових мереж і відповідає високому ступеню кооперації між нейронними мережами, що виявляється в низькій фрактальної розмірності. Десинхронізація, пов’язана з процесами активної переробки інформації в корі головного мозку, характеризує посилення конкурентної взаємодії між нейронними мережами і супроводжується підвищенням фрактальної розмірності ЕЕГ. Зниження конкуренції між клітинними ансамблями (і, отже, зниження рівнів фрактальної розмірності ЕЕГ) може відбуватися не тільки внаслідок синхронізації коркових процесів, але і в результаті більш ефективного використання спеціалізованих для даного типу переробки інформації областей кори. У цьому випадку спостерігається вимикання активності нейронних мереж, не залучених у виконання даного завдання, в результаті чого більш низькі рівні фрактальної розмірності ЕЕГ можуть відображати інтенсифікацію процесів переробки інформації залученими областями кори.
Іншим способом аналізу процесів, що відбуваються в ЦНС, є метод просторової синхронізації біопотенціалів мозку або когерентності. Цей метод був запропонований і розроблений М. Н. Лівановим (1972; 1989). Когерентний аналіз дозволяє визначити схожість активності різних областей кори в одному і тому ж частотному діапазоні і, імовірно, оцінити кількість Корко-кіркових з’єднань і їх інтенсивність між двома областями кори (Ліванов, 1989).
Оцінка просторової синхронізації біопотенціалів мозку, заснована на швидкому перетворенні Фур’є, отримала подальший розвиток у роботах А. М. Іваницького, який запропонував новий метод картування внутрікоркових взаємодій. Він грунтується на виявленні в ЕЕГ за допомогою спектрального аналізу піків активності, співпадаючих в різних відведеннях по частоті (Іваницький, 1990, 1996).
В даний час розроблена нова нелінійна міра – спільна фрактальна розмірність, що дозволяє кількісно оцінити ступінь динамічної взаємодії двох одночасно реєстрованих атракторів з різних областей кори головного мозку. (Stam e.a., 1996). Кожен з цих атракторів являє собою одночасно включені в процес самоорганізовані в кірковій просторі нейронні мережі, осцилюючі на різних частотах (Stam ea, 1996). Оцінка спільної розмірності ЕЕГ не просто відображає фрактальну розмірність в області індивідуального відведення, а характеризує ступінь динамічного кооперативного взаємодії між просторово розділеними аттракторами. Це принципово відрізняє механізми спільної розмірності від процесів, які відображаються в когерентності, оскільки когерентність оцінює ступінь взаємодії дистантно розташованих нейронних мереж, осцилюючих на одній частоті (Ліванов, 1989; Іваницький, 1996).
Динаміка здорової фізіологічної системи повинна продукувати високо нерегулярні і комплексні типи варіативності, в той час як захворювання і старіння пов’язані з втратою комплексності і більшої регулярністю (Ehlers, 1995).
Запис ЕЕГ здійснюється за допомогою різноманітних електродів, форма і виконання яких залежить від специфіки дослідження. Вони повинні володіти малим перехідним опором, мінімальної поляризацією і антикорозійними властивостями. Серед найбільш поширених матеріалів, використовуваних для електродів, – срібло, посріблена мідь, графіт (Гречин, 1977). Підпаяв до електродів провідники, необхідні для підключення датчиків на вхід приладів, повинні володіти високоякісною ізоляцією. Для поліпшення фіксації ЕЕГ використовують різноманітні прокладки і пасти, що знижують перехідний опір, а шкіра випробуваного попередньо знежирюється спиртом або сумішшю спирту з ефіром (50 х 50).
Для того щоб результати різних дослідників можна було зіставляти, Міжнародна федерація товариств ЕЕГ рекомендувала стандартний метод розташування електродів на поверхні скальпа – систему «10-20» (Jasper, 1958). Відповідно до вимог цієї системи виробляють три основних виміри: відстань по сагітальній лінії між носовою западиною і потиличних бугром, довжину від одного зовнішнього слухового проходу через верхівку голови до іншого у фронтальній площині, довжину окружності голови. Кожна з цих величин приймається за 100%. У поздовжньому напрямку лобовий і потиличний електроди встановлюються в точках, віддалених від перенісся і потиличного бугра на відстані 10% загальної відстані. Решта 3 електрода розташовуються на відстанях 20% від цих двох і один від одного.

Посилання на основну публікацію