Інші методи аналізу еег людини - клінічна електроенцефалографія

Відео: ПРОГРАМА КОНВЕРТЕР ЕЕГ. АУДІО - візуально СТИМУЛЯЦІЯ

Крім частотного, кореляційного і спектрального методів аналізу ЕЕГ, є інші методи і прийоми математичної обробки даних електричної активності мозку. Вони ще не набули широкого поширення в клінічній електроенцефалографії, проте з успіхом можуть бути використані для оцінки різних властивостей ЕЕГ.
До цих методів слід віднести в першу чергу способи порівняння фаз ЕЕГ. Фазові відносини альфа-ритму симетричних точок кори і задніх і передніх відділів півкулі шляхом порівняння і накладення кривих, записаних на паперовій стрічці або зареєстрованих за допомогою катодного осцилографа, були зроблені ще на початку розвитку електроенцефалографії (Hugger, 1941- Kohn, 1948- Darrow et al .. 1950 Garoutte, Aird, 1958- В. А. Адамович, 1957, 1963). За допомогою цього методу було показано, що в симетричних точках півкуль є значний ступінь синфазности альфа-коливань. Для вимірювання фаз коливань на ЕЕГ різних областей кори застосовуються спеціальні прилади - фазометри різної конструкції (Walsh, 1958 Goodwin et al., 1958). Ці прилади дозволяють оцінювати фазові відносини кількісно по «фазового індексу» - показнику, мінливого від Про до 100%. Необхідно відзначити, що фазові відносини ЕЕГ можна успішно досліджувати за допомогою методу кросскорреляціі. Однак фазові відносини двох ЕЕГ на коротких інтервалах не вдається дослідити методом кросскорреляціі, тому важливо мати можливість цього дослідження при вивченні реакцій на роздратування, для виявлення динаміки фазових відносин за допомогою фазометра.
Представляють інтерес методи дослідження просторових відносин електричних процесів мозку, що дають уявлення про загальну картину розвивається збудження в багатьох точках кори. До цих методів відноситься топоскопія Уолтера (G. Walter, Shipton, 1951- G. Walter, 1953), яка дозволяє аналізувати одночасно ЕЕГ від 22 точок кори і визначати частоту коливань в них зі зміни світяться секторів екранів катодних трубок. Енцефалоскопи, розроблені М. Н. Лівановим і В. М. Ананьєва (В. М. Ананьєв, 1956), дають можливість реєструвати одночасно активність 100 і більше точок мозку у вигляді світних на екрані точок, інтенсивність світіння яких пропорційна амплітуді відведеного потенціалу. На виході цей прилад дає просторову світлову мозаїку амплітуди біопотенціалів з розташуванням світяться точок на екрані катоднолучевой трубки відповідно до розташування відводять на поверхні мозку.
За допомогою енцефалоскопа були отримані дані, що свідчать про закономірності перебігу біоелектричної активності мозку у тварин при виробленні умовних рефлексів. Дослідження ЕЕГ хворих з ураженням головного мозку показали перспективність цього методу для оцінки функціонального стану мозку при пухлини і при психічних захворюваннях (М. Н. Ліванов, В. М. Ананьєв, Н. П. Бехтерева, 1956- Н. П. Бехтерева, 1960 - К. К. Монахов, 1960 Н. А. Гаврилова. А. С. Асланов, 1965).
Просторові відносини електричної активності мозку людини демонстративно виявляються методом синхронизма і асінхронізма потенціалів, запропонованим Remond (1955), і методом визначення швидкостей потенціалу, запропонованим Ю. В. Дубікайтісом і В. В. Дубікайтісом (1962). В результаті проведених цими методами вимірювань будуються «топографічні карти» електричної активності відповідно проекції на поверхні голови різних точок відведення потенціалу, що може бути використано для топічного діагнозу ураження мозку.
Дослідження просторових відносин електричної активності мозку представляє одну з найважчих завдань, оскільки воно вимагає синтезу одночасно багатьох сторін зміни співвідношень різних ритмів, їх частоти, фаз, амплітуди, що протікають одночасно в багатьох пунктах кори. Перспективність цього напрямку досліджень безсумнівна, і його розвиток залежить головним чином від введення в дослідження електронно-обчислювальної техніки.
Серед методів аналізу ЕЕГ заслуговує на увагу метод, запропонований А. А. Генкін (1962, 1965), що враховує особливості форми коливань біопотенціалів. Автор розглядає форму хвиль ЕЕГ, зокрема альфа-хвиль, як відображення функціонального стану субстрату, від якого вони відводяться. Він вважає, що висхідна і спадна фази альфа-хвилі відображають процеси збудження і відновлення, а співвідношення висхідній і спадної фази хвилі - функціональний стан досліджуваної системи мозку. Цим методом показано, що для стану неспання здорової людини типово певне співвідношення фаз альфа-коливань. При патології, зокрема при пухлини мозку, співвідношення висхідній і низхідній фаз альфа-хвиль може змінюватися (Е. Ю. Артем`єва, Л. Д. Мешалкин, Е. Д. Хомський, 1965). Питання про дослідження форми коливань на ЕЕГ ще не вирішене, оскільки методично він представляє великі труднощі, і немає ще досить точного і виконуваного автоматично прийому дослідження, що він уловив би зміни обриси окремих коливань потенціалу мозку.
В останні роки спостерігається значне збільшення досліджень ЕЕГ із застосуванням методів математичного аналізу, все ширше використовується для вивчення ЕЕГ електронно-обчислювальна техніка. Стає все більш очевидно, що майбутнє електроенцефалографії в її математичному аналізі, в вираженні ЕЕГ в кількісних показниках. Нові риси ЕЕГ, що відкриваються за допомогою методів математичного аналізу, безсумнівно послужать для розтину ще не відомих закономірностей діяльності мозку.
Які ж методи аналізу слід вважати кращими для дослідження ЕЕГ?
Щоб відповісти на це питання, потрібно уявити собі, що мозок, будучи складною системою, відображає в своїй електричної активності найскладніші зв`язку між нейронами, лінійні і нелінійні залежності між різними елементами, градуально і вибухову реакції на враховуються і не враховуються при дослідженні роздратування різної сили, модальності. Ясно, що ні один з існуючих методів аналізу ЕЕГ не може повністю розкрити всіх сторін того багатогранного процесу, який відбивається на ЕЕГ. Кожен з методів аналізу ЕЕГ виявляє і дозволяє досліджувати лише одну якусь сторону цього процесу. Отже, при виборі методу аналізу ЕЕГ необхідно чітко уявляти собі конкретне завдання дослідження і можливості методу. При виборі методу аналізу в клінічній ЕЕГ істотно не тільки наявність можливості виявлення тієї чи іншої сторони процесу, але також швидкість автоматичної обробки даних. Для методу аналізу ЕЕГ в умовах клініки важлива можливість отримати результат одночасно із записом ЕЕГ і в інформативних цифрових виразах, які можна зіставляти з іншими кількісними показниками стану організму. Поки такі методи аналізу ЕЕГ ще не вироблені, проте є всі підстави вважати, що впровадження математики та електронно-обчислювальної техніки дозволить в найближчі роки отримати зручні методи аналізу ЕЕГ для вирішення питань, які висуває клінікою. Пошуки інформативних параметрів ЕЕГ, нових методів аналізу і підходів до розшифровки прихованої в ЕЕГ інформації ведуться інтенсивно. Можливо, що для більш повного і правильного опису ЕЕГ буде необхідний комплексний метод, що включає сукупність різних методів аналізу: від виявляють тонкі деталі ЕЕГ в кожному з пунктів кори до визначальних загальні просторово-часові відносини біоелектричної активності всього мозку в цілому.