способ идентификации пик-волнового комплекса в ээг

Формула изобретения

Способ идентификации пик-волнового комплекса в ЭЭГ, включающий регистрацию и анализ биоэлектрической активности мозга в виде компьютерной записи ЭЭГ, отличающийся тем, что при анализе записи используют эффект стохастического резонанса в нелинейных системах, для чего из выходного сигнала ЭЭГ путем фильтрации выделяют составляющие основной частоты, затем к выделенному сигналу добавляют дельта-коррелированный гауссов шум заданной интенсивности, при пересечении суммарным сигналом заданных верхнего и нижнего пороговых уровней генерируют импульс стандартной формы, далее отслеживают интервалы между импульсами для обоих порогов и строят в логарифмическом масштабе графики плотности межимпульсных интервалов, по которым определяют пик-волновой комплекс.

Описание изобретения к патенту

Изобретение относится к области медицины, а именно нейрофизиологии, нейрохирургии, неврологии, и может быть использовано для детектирования пик-волновых комплексов в компьютерной ЭЭГ и диагностики эпилепсии у детей и взрослых.

Известен способ идентификации эпилептиформной активности в ЭЭГ, спонтанной и вызванной, основанный на использовании аппарата рядов Фурье, который позволяет формально описывать и исследовать форму и вычислять параметры кривых, представляющих электрическую активность мозга (Зенков Л.Р., Ронкин М. А. Функциональная диагностика нервных болезней. "Медицина", М., 1991, с. 302-304). Вид таких кривых в сильной степени индивидуален для каждого субъекта и при их анализе используют процедуру многократного подсчета коэффициентов разложения в ряд Фурье, чтобы результат достаточно хорошо описывал исследуемый процесс. Каждая процедура подсчета коэффициентов содержит обработку каждой точки записи активности мозга. Таким образом, определение коэффициентов Фурье непременно включает многократный полный перебор всех точек записи активности мозга.

Недостатком известного способа является то, что процесс вычисления трудоемкий по времени и требует больших объемов памяти. Кроме того, такая обработка данных ЭЭГ не дает возможности локализовать пик-волновые комплексы.

Прототипом заявляемого способа является способ диагностики усредненного вызванного потенциала, основанный на анализе экстремумов на выбранных интервалах записи исследуемого вызванного потенциала (Патент РФ 2109482, МКИ: А 61 В 5/0484, 1998). При этом определяют характерные точки вызванного потенциала, позволяющие классифицировать исследуемые записи. Наличие в алгоритме исследования блоков принятия решений позволяет значительно сократить время обработки записи, повысить точность обработки.

Однако данный способ применим большей частью к исследованию слуховых, зрительных, соматосенсорных и т.д. вызванных потенциалов и не может быть использован для детектирования отдельных графоэлементов в регистрируемой в реальном масштабе времени спонтанной ЭЭГ, то есть для выделения комплекса пик-волна. Кроме того, в прототипе используют анализ сигнала на основании зрительного восприятия эксперта, то есть выделения им образцов-картинок. Такой метод не достаточен для дальнейшей математической обработки сигнала, что снижает достоверность результатов.

Изобретение направлено на создание способа идентификации пик-волновых комплексов в компьютерных записях ЭЭГ, обеспечивающего повышение точности способа распознавания искомого полезного сигнала.

Сущность изобретения заключается в том, что при анализе электрической активности мозга (компьютерной ЭЭГ, регистрируемой в реальном масштабе времени) используют эффект стохастического резонанса в нелинейных системах, для чего из выходного сигнала ЭЭГ путем фильтрации выделяют составляющую основной частоты, затем к выделенному сигналу добавляют дельта-коррелированный гауссов шум заданной интенсивности, при пересечении суммарным сигналом заданных верхнего и нижнего пороговых уровней генерируют импульс стандартной формы, далее отслеживают интервалы между импульсами для обоих порогов и строят в логарифмическом масштабе графики плотности межимпульсных интервалов, по которым определяют пик-волновой комплекс.

Известно, что в нелинейных системах воздействие шума может индуцировать новые более упорядоченные режимы, приводить к образованию более регулярных структур, увеличивать степень когерентности, вызывать увеличение отношения сигнал/шум. Шум в нелинейных системах может играть конструктивную роль, вызывая рост степени порядка в системе. Примером указанного поведения нелинейных систем при воздействии шума является эффект стохастического резонанса. Этот эффект определяет группу явлений, при которых отклик нелинейной системы на слабый внешний сигнал заметно усиливается с ростом интенсивности шума в системе. При этом интегральные характеристики процесса на выходе системы, такие как коэффициент усиления и отношение сигнал/шум, имеют отчетливо выраженный максимум при некотором оптимальном уровне шума. В то же время энтропия, как мера степени беспорядка, достигает минимума, свидетельствуя о возрастании индуцированного шумом порядка. Таким образом, используют эффект стохастического резонанса, как явления, представляющего собой фундаментальный пороговый эффект. Выходной сигнал (ЭЭГ) представляют в виде случайного процесса, в котором путем фильтрации выделяют составляющую основной частоты. В этом случае процесс рассматривают в виде последовательности случайных событий, появляющихся в случае, когда сумма регулярной и шумовой компонент входного сигнала пересекает некоторый заданный пороговый уровень. Всякий раз, когда уровень порога пересекается в одном направлении, генерируется импульс стандартной формы. Процесс пересечения порога порождает во времени случайную последовательность импульсов. Отношение сигнал/шум определяют по спектру мощности данной последовательности импульсов. Основная идея метода стохастического резонанса заключается в том, что существует оптимальный диапазон вариаций амплитуды шума и оптимальная величина порога, при которых достигается наилучшее отношение сигнал/шум, а следовательно, и более благоприятные условия для регистрации полезного сигнала.

Заявляемый способ отличается от прототипа тем, что при анализе записи ЭЭГ используют эффект стохастического резонанса в нелинейных системах, для чего из выходного сигнала ЭЭГ путем фильтрации выделяют составляющую основной частоты, затем к выделенному сигналу добавляют дельта-коррелированный гауссов шум заданной интенсивности, при пересечении суммарным сигналом заданных верхнего и нижнего пороговых уровней генерируют импульс стандартной формы, далее отслеживают интервалы между импульсами для обоих порогов и строят в логарифмическом масштабе графики плотности межимпульсных интервалов, по которым определяют пик-волновой комплекс.

Полезный сигнал - комплекс пик-волна - является одним из патофизиологических маркеров эпилепсии и представляет собой последовательность из пика (спайка), за которым следует медленная волна. Продолжительность пика 20-70 мс, амплитуда вариабельна, основной компонент негативный. По современным представлениям пик-волновой комплекс отражает понятие эпилептический электроэнцефалографический разряд (пароксизм) и формируется в результате одновременной активации большого числа нейронов (нейронной популяции), которые имеют тенденцию разряжаться одновременно с чрезвычайно высокой степенью синхронности. Этот эпилептический паттерн, отличный от фоновой активности и имеющий характерную форму, может внезапно возникать и внезапно исчезать в спонтанной ЭЭГ. Кроме того, известно, что при эпилепсии наблюдается преобразование компонентов вызванных потенциалов любой модальности в форму пик-волна. Обычно гипервентиляция или депривация сна также приводят к преобразованию вызванного потенциала в форму, соответствующую комплексам пик-волна (Зенков Л. Р. , Ронкин М. А., 1991, с. 273, 304). Таким образом, комплекс пик-волна - это значимая информация для постановки диагноза эпилепсии. Выделение этого маркера обеспечивает диагностические задачи клиники и имеет существенное практическое значение в клинических исследованиях при диагностике любых форм эпилепсии, очаговой или генерализованной. Проблема компьютерного распознавания пик-волновых комплексов (одиночных и/или множественных), предшествующих или сопровождающих эпилептические припадки, до сих пор не решена.

Способ осуществляется следующим образом. Для пик-волновых комплексов характерно наличие медленной волны и сопровождающих ее пиковых изломов (быстрых составляющих). Отслеживание интервалов между моментами пересечения сигналом (суммой регулярной и шумовой компонент) порогового уровня позволяет построить функции плотности межимпульсных интервалов. Эти функции строят для верхнего и нижнего порогов. Таким образом, можно предложить следующую последовательность действий.

Сначала выбирают для обработки запись электрической активности мозга (ЭЭГ) по заданному каналу. Для нее определяют наименьшее и наибольшее значения и эти значения называют нижним и верхним пороговыми уровнями выбранной записи. (Для удобства дальнейших вычислений эти пороги нормируют и полагают равными 0 и 1 соответственно.) Выделение составляющей основной частоты путем фильтрации представляет собой нормирование исходной записи на промежутке [0,1]. Запись ЭЭГ в цифровом виде представляет собой последовательность числовых пар вида (х_i, y_i), где первая координата задает момент времени (номер измерения), а вторая - числовое значение сигнала в этот момент (чаще всего число измерений равно 512.) К выделенному сигналу добавляют дельта-коррелированный гауссов шум заданной интенсивности. Иначе говоря, для каждой точки вид (х_i, y_i,) к значению у_i, добавляют случайную величину, определяемую формулой



где md - случайное число на интервале (0,1), а параметр выбирают экспериментально. Для каждой точки у_i, такую процедуру проводят некоторое заданное число раз (m), в результате чего получают ряд чисел y_i+z₁,...y_i+z_m. Далее отслеживают пересечение суммарным сигналом (т.е. суммой регулярной и шумовой компонент) заданных пороговых уровней с генерацией импульса стандартной формы, а именно определяют положение полученных чисел относительно выбранных порогов (определяют число пересечений возмущенной точкой верхнего и нижнего порогов). Общее число пересечений определяют как сумма таких пересечений по всем точкам, а затем число пересечений для каждой точки нормируют по полученной сумме. Далее отслеживают интервалы между импульсами и в логарифмическом масштабе строят графики плотности межимпульсных интервалов (т.е. интервалов между пересечениями возмущенной точкой заданных порогов).

При построении графиков (фиг. 1-3) интервалы на оси абсцисс откладывают в логарифмическом масштабе. Условные единицы на этой оси представляют собой тактовые шаги, по которым произведена запись ЭЭГ. Тактовая единица записи равна отношению времени записи к количеству тактовых шагов (512). На полученных гистограммах определяют два пика (один в области 5-10 единиц масштаба, второй в промежутке > 50), характеризующих наличие пик-волновых комплексов. Первый пик характеризует наличие быстрой составляющей, второй, характеризующий период медленной волны, является двойным. Такое расщепление обусловлено наличием быстрой составляющей. Таким образом, график полученных функций позволяет локализовать пик-волновой комплекс.

Способ идентификации пик-волновых комплексов в ЭЭГ разработан в Российском Нейрохирургическом Институте им. проф. А.Л.Поленова и Петербургском институте ядерной физики им. Б.П. Константинова РАН и прошел клинические испытания у 9 больных эпилепсией и арахноидитом головного мозга. Всем больным выполнено электроэнцефалографическое обследование с анализом компьютерных записей ЭЭГ согласно заявляемому способу. Совпадение клинического и электрографического диагноза получено во всех случаях: пик-волновые комплексы были выявлены у 6 больных эпилепсией и не найдены у 3 больных арахноидитом головного мозга. Таким образом, предлагаемый способ эффективен в повышении точности диагностики.

Приводим примеры.

Пример 1. Больная Ч., 10 лет, история болезни 21/98. Поступила в РНХИ им. А. Л. Поленова 3.01.98 г. с диагнозом: Эпилепсия неясной этиологии с генерализованными припадками petit mal.

8.01.98 г. выполнено плановое ЭЭГ исследование. Согласно заявляемому способу проведен компьютерный анализ биопотенциалов головного мозга с помощью метода стохастического резонанса. На полученных гистограммах (фиг. 1) определяются два пика (в области 10 и 50 единиц масштаба), характеризующие наличие пик-волновых комплексов. Таким образом, полученные графические данные подтверждают диагноз эпилепсии.

Пример 2. Больная К., 12 лет, история болезни 636/2000. Поступила в РНХИ им. А.Л.Поленова 5.04.2000 г. с диагнозом: Последствия интранатальной травмы с эпилептическим синдромом.

20.04.2000 г. выполнено плановое ЭЭГ исследование. Согласно заявляемому способу проведен компьютерный анализ биопотенциалов головного мозга с помощью метода стохастического резонанса. На полученных гистограммах (фиг. 2) определяются два пика - один в области 10 единиц масштаба, второй в области 50 единиц, характеризующие наличие пик-волновых комплексов. Таким образом, полученные графические данные подтверждают диагноз эпилепсии.

Пример 3. Больной М., 42 г., история болезни 2490/99. Поступила в РНХИ им. А. Л.Поленова 20.12.1999 г. с диагнозом: Последствия перенесенной нейроинфекции с кистозно-слипчивым арахноидитом.

31.12.1999 г. выполнено плановое ЭЭГ исследование. Согласно заявляемому способу проведен компьютерный анализ биопотенциалов головного мозга с помощью метода стохастического резонанса. На полученных гистограммах (фиг. 3) изменения, характеризующие наличие пик-волновых комплексов, не получены. Таким образом, графические данные совпадают с клиническим диагнозом.

Предлагаемый способ имеет следующие преимущества: повышает точность и эффективность выявления и идентификации в компьютерной ЭЭГ специфических патофизиологических маркеров эпилепсии - пик-волновых комплексов, повышает дифференциальную диагностику эпилепсии.