RU2029492C1 - Method of evaluation of bioelectric processes of brain - Google Patents
Method of evaluation of bioelectric processes of brain Download PDFInfo
- Publication number
- RU2029492C1 RU2029492C1 SU5065138/14A SU5065138A RU2029492C1 RU 2029492 C1 RU2029492 C1 RU 2029492C1 SU 5065138/14 A SU5065138/14 A SU 5065138/14A SU 5065138 A SU5065138 A SU 5065138A RU 2029492 C1 RU2029492 C1 RU 2029492C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- rhythm
- frequency
- current
- rhythms
- parameters
- Prior art date
Links
Landscapes
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к медицине/ а именно к нейрофизиологии. The invention relates to medicine / namely to neurophysiology.
Для целей диагностики состояний биоэлектрических процессов головного мозга актуальной является визуализация результатов спектрального анализа записей электроэнцефалограммы (ЭЭГ), которая обеспечила бы совокупную картину пространственновременной организации оцениваемых параметров по поверхности мозга, была бы технически реализуема и содержала реально обозримый объем выходной информации. For the purpose of diagnosing the states of bioelectric brain processes, visualization of the results of spectral analysis of electroencephalogram (EEG) records is relevant, which would provide a comprehensive picture of the spatio-temporal organization of the evaluated parameters on the surface of the brain, would be technically feasible and contain a really visible amount of output information.
Известен способ определения состояния биоэлектрических процессов головного мозга по результатам количественного анализа ЭЭГ, при котором осуществляют непрерывную пространственную интерполяцию дискретных величин, оцениваемых в отдельных точках поверхности мозга, кодирование полученных интерполяций цветами оптического спектра и отображение в виде схематической топографической карты коры головного мозга. There is a method for determining the state of bioelectric processes of the brain according to the results of quantitative EEG analysis, in which continuous spatial interpolation of discrete quantities estimated at individual points on the surface of the brain is carried out, the interpolations are encoded with the colors of the optical spectrum and displayed in the form of a schematic topographic map of the cerebral cortex.
Однако для пространственной интерполяции требуется большое количество отводящих электродов, равномерно покрывающих поверхность головы, и обязательно монополярный способ отведения, что существенно ограничивает исследователя ЭЭГ в выборе методики съема и регистрации биоэлектрических потенциалов мозга. Кроме того, известный способ предполагает, что любая выходная величина кодируется по цветовой шкале и отображается на отдельной топографической карте, что нередко приводит к получению чрезмерно большого количества выходных форм и не дает технической возможности свести в единую обозримую топографическую карту несколько выходных величин для формирования целостного диагностического образа состояния головного мозга. И наконец, принцип пространственной интерполяции никак не обоснован нейрофизиологически: достоверная картина биоэлектрической активности мозга имеет место лишь вблизи отводящих электродов и поэтому дискретна, тогда как на непрерывно раскрашенной топографической карте отображаются интерполяции между реальными точками отведения, получаемые чисто формальным расчетным путем, в результате чего при определении состояний головного мозга исследователь ЭЭГ вынужден основываться на искусственно синтезированных диагностических образах. However, spatial interpolation requires a large number of discharge electrodes that uniformly cover the surface of the head, and the monopolar method of removal is mandatory, which significantly limits the EEG researcher in choosing a method for removing and recording bioelectric potentials of the brain. In addition, the known method assumes that any output value is color-coded and displayed on a separate topographic map, which often leads to an excessively large number of output forms and does not provide the technical ability to reduce several output values into a single visible topographic map to form a coherent diagnostic image of the state of the brain. And finally, the principle of spatial interpolation is not neurophysiologically substantiated in any way: a reliable picture of the bioelectrical activity of the brain takes place only near the discharge electrodes and is therefore discrete, while the continuously colored topographic map displays interpolations between real points of assignment, obtained by a purely formal calculation, resulting in EEG researcher is forced to rely on artificially synthesized diagnostic images to determine brain conditions.
Известен способ топографического картирования мозга по результатам нейропсихологического тестирования, в котором осуществляют измерение и регистрацию ЭЭГ в стандартных точках отведения и построение топографической карты, показывающей текущую величину того или иного параметра биоэлектрической активности мозга. Для отображения динамики изменений исследуемого параметра используют дополнительное графическое изображение в виде кривой изменений величины данного параметра или в виде графического изображения серии топографических карт (до 64) на одной выходной форме. A known method of topographic mapping of the brain according to the results of neuropsychological testing, in which EEG is measured and recorded at standard lead points and a topographic map is constructed showing the current value of a parameter of brain bioelectric activity. To display the dynamics of changes in the studied parameter, an additional graphic image is used in the form of a curve of changes in the value of this parameter or in the form of a graphic image of a series of topographic maps (up to 64) on one output form.
Недостатками известного способа, такими же как и в предыдущем аналоге, являются: ограничения, связанные с использованием принципа пространственной интерполяции, невозможность сведения в единую реально обозримую топографическую карту совокупности исследуемых параметров. The disadvantages of the known method, the same as in the previous analogue, are: limitations associated with the use of the principle of spatial interpolation, the inability to reduce the totality of the studied parameters into a single really visible topographic map.
Прототипом является способ определения состояния биоэлектрических процессов головного мозга, включающий измерение и регистрацию биоэлектрических потенциалов в стандартных точках отведения, в течение выбранной эпохи измерений, обработку спектральным анализом зарегистрированных данных, определение параметров энергетического спектра, преобразование полученной выходной информации в топографическую карту путем кодирования параметров каждой из точек отведения в соответствующий цвет и оценку состояния биоэлектрических процессов. The prototype is a method for determining the state of bioelectric processes of the brain, including measuring and recording bioelectric potentials at standard lead points, during the selected measurement era, processing by spectral analysis of the recorded data, determining the parameters of the energy spectrum, converting the resulting output information into a topographic map by encoding the parameters of each points of assignment to the corresponding color and assessment of the state of bioelectric processes.
Недостатки прототипа такие же, как и у любого способа топографического картирования, основанного на принципе пространственной интерполяции дискретных величин, а именно:
а) обязательное использование только монополярного способа отведения и большого количества отводящих электродов, равномерно покрывающих поверхность головы, существенно ограничивает исследователя ЭЭГ в выборе мтеодики, т. к. на практике часто варьируют различные способы отведения и используют схемы монтажа с небольшим количеством электродов, монтируемых в пределах отдельных зон и областей поверхности мозга;
б) необходимость построения большого количества топографических карт для каждого исследуемого параметра и для различных моментов времени существенно повышает трудоемкость исследования ЭЭГ на заключительном этапе визуального просмотра и интерпретации выходной информации;
в) вероятное несовпадение результатов математической интерполяции реальному пространственному распределению значений выходных параметров по поверхности мозга может обуславливать невысокую диагностическую эффективность способа.The disadvantages of the prototype are the same as in any method of topographic mapping, based on the principle of spatial interpolation of discrete quantities, namely:
a) the mandatory use of only a monopolar lead method and a large number of lead electrodes uniformly covering the surface of the head, significantly limits the EEG researcher in choosing methods, because in practice different methods of lead often vary and use mounting schemes with a small number of electrodes mounted within individual zones and areas of the surface of the brain;
b) the need to build a large number of topographic maps for each parameter studied and for various points in time significantly increases the complexity of EEG studies at the final stage of visual viewing and interpretation of output information;
c) the probable mismatch of the results of mathematical interpolation with the real spatial distribution of the values of the output parameters on the surface of the brain can cause a low diagnostic efficiency of the method.
Сущность изобретения заключается в том, что в качестве наиболее существенных параметров для кодирования информации о состоянии биоэлектрических процессов головного мозга выбирают диапазоны частот дельта-, тета-, альфа-, бета-ритмов на ЭЭГ, каждый из которых отображают на отдельной топографической карте одним из цветов оптического спектра. Кроме того, в качестве параметров для кодирования используют: наличие, частоту, амплитуду ритма и частотно-фазовые соотношения ритмов для пар точек отведения. Наличие ритма определяют путем автоматической детекции энергетически выраженных пиков на спектрограмме ЭЭГ. Топографическую карту выполняют в виде дискретного набора изображений локальных геометрических фигур для каждой из точек отведения. Один из линейных размеров каждой фигуры кодируют пропорционально амплитуде соответствующего ритма в данной точке отведения; цвет каждой фигуры выбирают из линейной шкалы оттенков, соответствующего данному ритму цвета в зависимости от частоты ритма в данной точке отведения; фазовые соотношения одинаковых частот ритмов кодируют в виде показаний индикаторов разности фаз, изображение которых размещают на карте между соответствующими изображениями геометрических фигур для данной пары точек отведения. Для визуальной оценки динамики изменений текущего состояния биоэлектрических процессов осуществляют динамическое графическое отображение топографической карты для последовательности текущих величин параметров в режиме сканирования записи ЭЭГ вдоль эпохи анализа. Для визуальной оценки обобщенного за эпоху анализа состояния биоэлектрических процессов осуществляют статичное графическое отображение топографической карты для средних величин параметров. The essence of the invention lies in the fact that the frequency ranges of delta, theta, alpha, beta rhythms on the EEG are selected as the most essential parameters for encoding information on the state of the bioelectric processes of the brain, each of which is displayed on a separate topographic map in one of the colors optical spectrum. In addition, the following parameters are used for coding: the presence, frequency, amplitude of the rhythm, and frequency-phase ratios of rhythms for pairs of assignment points. The presence of rhythm is determined by automatic detection of energetically expressed peaks in the EEG spectrogram. A topographic map is performed in the form of a discrete set of images of local geometric figures for each of the points of assignment. One of the linear dimensions of each figure is encoded in proportion to the amplitude of the corresponding rhythm at a given point of abduction; the color of each figure is selected from a linear scale of shades corresponding to a given rhythm of color depending on the frequency of the rhythm at a given point of abduction; phase relations of the same rhythm frequencies are encoded in the form of indications of phase difference indicators, the image of which is placed on the map between the corresponding images of geometric shapes for a given pair of lead points. To visually assess the dynamics of changes in the current state of bioelectric processes, a dynamic graphic display of a topographic map is performed for a sequence of current parameter values in the scanning mode of EEG recording along the analysis era. For a visual assessment of the analysis of the state of bioelectric processes generalized over an era, a static graphic display of a topographic map is carried out for average values of the parameters.
Для кодирования текущих параметров дельта-, тета-, альфа-, бета-ритмов в каждой точке отведения вдоль эпохи анализа ЭЭГ с шагом 3 с определяют текущие автоспектры в виде распределения энергии частотных составляющих ЭЭГ каждого диапазона по субдиапазонам с шагом 1 Гц. По текущему автоспектру определяют следующие динамические параметры: текущий автоиндекс ритма, характеризующий наличие или отсутствие в текущем автоспектре энергетически выраженной ритмической составляющей, и в случае наличия ритма определяют его текущую частоту и текущую амплитуду. Кроме того, для каждой пары точек отведения определяют текущий кроссиндекс ритма, характеризующий одновременное наличие или отсутствие ритмических составляющих с одинаковой текущей частотой в данной паре точек отведения, и в случае наличия таких составляющих определяют текущую кроссфазу ритма, характеризующую фазовый сдвиг ритмов в данной паре точек отведения. Эти текущие параметры в закодированном виде для всех ритмов или отдельно для каждого ритма динамически отображаются на топографических картах, которые предъявляются на идеоэкране последовательно одна за другой в режиме сканирования эпохи анализа ЭЭГ. To encode the current parameters of delta, theta, alpha, beta rhythms at each lead point along the EEG analysis era, the current autospectra are determined in the form of the energy distribution of the frequency components of the EEG of each range over the subbands with a step of 1 Hz. The following dynamic parameters are determined from the current auto-spectrum: the current auto-index of the rhythm, which characterizes the presence or absence of an energetically expressed rhythmic component in the current auto-spectrum, and if the rhythm is present, its current frequency and current amplitude are determined. In addition, for each pair of lead points, the current rhythm cross-index is determined, which characterizes the simultaneous presence or absence of rhythmic components with the same current frequency in a given pair of lead points, and in the case of the presence of such components, the current rhythm cross phase is determined, which characterizes the phase shift of rhythms in this pair of lead points . These current parameters in coded form for all rhythms or separately for each rhythm are dynamically displayed on topographic maps that are presented on the ideoscreen one after the other in scanning mode of the era of EEG analysis.
Для кодирования обобщенных за эпоху анализа параметров дельта-, тета-, альфа-, бета-ритмов в каждой точке отведения определяют: суммарный автоиндекс ритма, характеризующий относительную продолжительность наличия ритма, и в случае ненулевого значения суммарного автоиндекса определяют среднюю частоту и среднюю амплитуду ритма. Кроме того, для пар точек отведения определяют суммарный кроссиндекс ритма, характеризующий относительную продолжительность наличия ритмов одинаковой частоты в данной паре точек отведения, и в случае ненулевого значения суммарного кроссиндекса определяют среднюю кроссфазу ритма. Эти обобщенные парамтеры в закодированном виде отображаются на топографических картах для всех ритмов или отдельно для каждого ритма и предъявляются на видеоэкране в статичном режиме. To encode the parameters of delta, theta, alpha, and beta rhythms, generalized over the era of analysis, at each lead point, the following is determined: the total rhythm auto-index characterizing the relative duration of the rhythm, and in the case of a non-zero value of the total auto-index, the average frequency and average rhythm amplitude are determined. In addition, for pairs of lead points, the total rhythm cross-index is determined, which characterizes the relative duration of the presence of rhythms of the same frequency in a given pair of lead points, and in the case of a non-zero value of the total cross-index, the average rhythm cross-phase is determined. These generalized paramters in encoded form are displayed on topographic maps for all rhythms or separately for each rhythm and presented on the video screen in static mode.
Кроме этого целесообразным является определение за эпоху анализа следующих дополнительных количественных параметров: коэффициента вариации частоты ритма, характеризующего отклонения текущей частоты ритма от средней величины за эпоху анализа, и индекса межполушарной асимметрии ритма, характеризующего степень различия средней амплитуды и средней частоты ритма в симметричных точках отведения правого и левого полушарий мозга. Данные параметры отображаются на отдельных специально разработанных топографических картах. In addition, it is advisable to determine the following additional quantitative parameters for the era of analysis: the coefficient of variation of the rhythm frequency, which characterizes the deviations of the current rhythm frequency from the average value for the era of analysis, and the interhemispheric asymmetry index of rhythm, which characterizes the degree of difference between the average amplitude and average frequency of the rhythm in the symmetrical points of the right and left brain. These parameters are displayed on separate specially developed topographic maps.
Оценку состояния и характера нарушений биоэлектрических процессов головного мозга осуществляют по изменениям величины и пространственного соотношения вышеуказанных параметров дельта-, тета-, альфа-, бета-ритмов, отображаемым в закодированном виде на топографических картах. Assessment of the state and nature of violations of the bioelectric processes of the brain is carried out by changing the magnitude and spatial ratio of the above parameters of delta, theta, alpha, beta rhythms, displayed in encoded form on topographic maps.
Экспериментально определены значения параметров, которые характеризуют состояние биоэлектрических процессов головного мозга в пределах нормы, а также отклонения значений параметров от нормы, по которым возможно диагносцировать те или иные церебральные нарушения или патологические состояния. Experimentally determined values of parameters that characterize the state of bioelectric processes of the brain within normal limits, as well as deviations of parameter values from normal, which can be used to diagnose certain cerebral disorders or pathological conditions.
Способ осуществляется посредством компьютерной технологии в автоматическом режиме и в режиме диалогового взаимодействия исследователя ЭЭГ с компьютерной диагностической системой. The method is carried out by computer technology in automatic mode and in the mode of dialogue interaction of an EEG researcher with a computer diagnostic system.
Техническим результатом изобретения является:
Интеграция в единой выходной форме совокупных параметров спектрального анализа ЭЭГ для каждого частотного диапазона - дельта, тета, альфа и бета.The technical result of the invention is:
Integration in a single output form of the aggregate parameters of the EEG spectral analysis for each frequency range - delta, theta, alpha and beta.
Визуализация реальной пространственно-временной картины распределения оцениваемых параметров ЭЭГ по дискретному набору точек отведения. Visualization of the real spatial-temporal picture of the distribution of the estimated EEG parameters over a discrete set of lead points.
Возможность визуальной идентификации по времени текущего наличия (или отсутствия) ритма в каждой из точек отведения и текущего наличия (или отсутствия) ритмов одинаковой частоты в парах точек отведения. The ability to visually identify by time the current presence (or absence) of rhythm at each of the lead points and the current presence (or absence) of rhythms of the same frequency in pairs of lead points.
Возможность визуальной оценки текущих и обобщенных за эпоху анализа параметров ритмов на ЭЭГ - частоты, амплитуды, фазовых соотношений частот, вариации частоты и межполушарной асимметрии. The ability to visually evaluate current and generalized for the era of analysis of the parameters of rhythms on the EEG - frequency, amplitude, phase relationships of frequencies, frequency variations and interhemispheric asymmetry.
Возможность проводить сравнительные оценку параметров различных ритмов при их отображении на одной и той же топографической карте. The ability to conduct a comparative assessment of the parameters of various rhythms when they are displayed on the same topographic map.
Возможность использовать любой способ отведения ЭЭГ и любое количество отводящих электродов. Ability to use any method of EEG removal and any number of discharge electrodes.
Все вышесказанное повышает точность и диагностическую значимость определения характера и степени изменений и нарушений состояния биоэлектрических процессов в головном мозгу. All of the above increases the accuracy and diagnostic significance of determining the nature and extent of changes and violations of the state of bioelectric processes in the brain.
Топографическая карта, иллюстрирующая осуществление способа, представляет собой отображаемый на видеоэкране схематический контур коры головного мозга с локализациями активных электродов. В местах локализации активных электродов расположены изображения геометрических фигур, например, в виде столбиковых диаграмм; их основной цвет, оттенки основного цвета, линейные размеры соответствуют значениям параметров того или иного ритма на ЭЭГ. Между изображениями геометрических фигур вдоль медианной линии размещаются изображения индикаторов разности фаз, например, в виде отклоняемой на градуированном циферблате стрелки. Для визуального определения состояний биоэлектрических процессов в головном мозгу используют два режима предъявления топографических карт на видеоэкране: динамическое отображение текущих параметров ЭЭГ путем последовательного предъявления соответствующих топографических карт одна за другой в определенном темпе в режиме сканирования эпохи анализа ЭЭГ и статичное отображение обобщенных параметров за эпоху анализа ЭЭГ. Предъявление топографических карт в динамическом режиме может осуществляться в темпе, соответствующем темпу приема биоэлектрических сигналов; может осуществляться также произвольная регулировка темпа предъявления карт для оптимального визуального восприятия. A topographic map illustrating the implementation of the method is a schematic outline of the cerebral cortex displayed on the video screen with localizations of the active electrodes. In places of localization of active electrodes, images of geometric figures are located, for example, in the form of bar graphs; their main color, shades of the main color, linear dimensions correspond to the values of the parameters of a particular rhythm on the EEG. Between the images of geometric figures along the median line are placed the images of phase difference indicators, for example, in the form of an arrow deflected on a graduated dial. To visually determine the state of bioelectric processes in the brain, two modes of presenting topographic maps on a video screen are used: dynamically displaying the current EEG parameters by sequentially presenting the corresponding topographic maps one after the other at a certain pace in the scanning mode of the era of EEG analysis and static display of generalized parameters for the era of EEG analysis . Presentation of topographic maps in dynamic mode can be carried out at a pace corresponding to the pace of reception of bioelectric signals; Arbitrary adjustment of the presentation of cards for optimal visual perception can also be carried out.
Способ осуществляется поэтапно следующим образом. The method is carried out in stages as follows.
У обследуемого пациента регистрируют ЭЭГ в условиях покоя и при стандартных функциональных пробах. Многоканальные записи ЭЭГ автоматически оцифровываются и вводятся в память компьютерной диагностической системы. Затем осуществляют компьютерное исследование зарегистрированных записей ЭЭГ. На начальном этапе компьютерного исследования осуществляют просмотр на видеоэкране зарегистрированных записей ЭЭГ и удаление фрагментов, содержащих артефакты. На этом этапе также осуществляют выбор эпохи анализа ЭЭГ - протяженного участка ЭЭГ, содержащего на взгляд исследователя существенную информацию для целей диагностики и пригодного для анализа. Далее осуществляют установку границ диапазонов частот дельта-, тета-, альфа-, бета-ритмов на ЭЭГ. Процедура установки границ частотных диапазонов осуществляется в адаптивном режиме путем просмотра на видеоэкране компрессированной динамической серии текущих спектрограмм ЭЭГ, визуального определения наличия на этих спектрограммах энергетически выраженных ритмических компонент и корректировке в случае необходимости стандартных границ диапазонов частот ритмов, принятых в компьютерной системе по умолчанию. Эта процедура позволяет адаптировать компьютерные программы анализа под ритмику данной индивидуальной ЭЭГ и тем самым улучшает диагностические возможности способа. EEG is recorded in the examined patient at rest and with standard functional tests. Multichannel EEG recordings are automatically digitized and entered into the memory of a computer diagnostic system. Then carry out a computer study of the recorded EEG records. At the initial stage of computer research, viewing recorded EEG records on a video screen and deleting fragments containing artifacts is performed. At this stage, a choice is also made of the era of EEG analysis — an extended section of the EEG containing, in the opinion of the researcher, significant information for diagnostic purposes and suitable for analysis. Next, set the boundaries of the frequency ranges of delta, theta, alpha, beta rhythms on the EEG. The procedure for setting the boundaries of frequency ranges is carried out in adaptive mode by viewing on a video screen a compressed dynamic series of current EEG spectrograms, visually determining the presence of energetically expressed rhythmic components on these spectrograms, and adjusting, if necessary, the standard boundaries of rhythm frequency ranges accepted in the computer system by default. This procedure allows you to adapt computer analysis programs to the rhythm of this individual EEG and thereby improves the diagnostic capabilities of the method.
Далее осуществляют обработку выбранной эпохи ЭЭГ динамическим спектральным анализом, которая заключается в следующем. В электроэнцефалографии часто желательно исследовать не обобщенные, а промежуточные (текущие) характеристики биоэлектрической активности мозга, отражающие динамические перестройки ритмики ЭЭГ при смене функциональных состояний мозга, при патологических реакциях мозга, при изменении характеристик внешних стимулов и т.п. Это достигается путем определения текущих спектральных параметров ЭЭГ, получаемых на последовательных коротких интервалах времени - субэпохах анализа. В результате такой обработки получают временную последовательность текущих количественных показателей, которая динамически отображается на топографической карте и используется при диагностике состояний мозга. Next, the selected EEG era is processed by dynamic spectral analysis, which is as follows. In electroencephalography, it is often desirable to study not generalized, but intermediate (current) characteristics of the bioelectrical activity of the brain, reflecting the dynamic changes in the rhythm of the EEG when changing functional states of the brain, with pathological reactions of the brain, when changing the characteristics of external stimuli, etc. This is achieved by determining the current spectral parameters of the EEG obtained at successive short time intervals - sub-periods of analysis. As a result of such processing, a temporary sequence of current quantitative indicators is obtained, which is dynamically displayed on a topographic map and is used in the diagnosis of brain conditions.
Динамический спектральный анализ начинается с автоматического деления каждого диапазона частот ритмов ЭЭГ на субдиапазоны частот с шагом 1 Гц и автоматического деления эпохи анализа ЭЭГ на субэпохи с шагом 3 сек, включает в себя отбраковку субэпох, содержащих артефакты, и определение для каждой из отобранных субэпох текущего автоспектра Sхх (r,K,n) в виде распределения энергии частотных составляющих каждого диапазона r = ={δ, θ, α, β} по субдиапазонам K = 1,...К для каждой субэпохи n = 1,...N в данной точке отведения х. Dynamic spectral analysis begins with the automatic division of each frequency range of EEG rhythms into sub-bands with a step of 1 Hz and the automatic division of the era of EEG analysis into sub-periods in 3 sec increments, includes the selection of sub-periods containing artifacts, and determination of the current auto-spectrum for each of the selected sub-periods. Sхх (r, K, n) as the energy distribution of the frequency components of each range r = = {δ, θ, α, β} over the subbands K = 1, ... K for each sub-era n = 1, ... N in given point of assignment x.
Затем по текущему автоспектру автоматически определяется текущий автоиндекс ритма
Ixx(r, n)=
Ixx (r, n) =
В случае ненулевого значения текущего автоиндекса автоматически определяются: текущая частота ритма Fx(r,n) [Гц] и текущая амплитуда ритма Wx (r,n) [мкв]. In the case of a non-zero value of the current auto-index, the following are automatically determined: the current rhythm frequency Fx (r, n) [Hz] and the current amplitude of the rhythm Wx (r, n) [μv].
В качестве текущей частоты принимают значение центральной частоты субдиапазона с наибольшей энергией автоспектра; на топографической карте этот показатель отображается оттенками основного цвета диапазона частот данного ритма, а его численное значение оценивают визуально по линейной шкале оттенков основного цвета. Текущая амплитуда ритма принимает величину квадратного корня из величины энергии автоспектра для субдиапазона текущей частоты; на топографической карте этот показатель отображается изменением одного из линейных размеров локальной геометрической фигуры, а его численное значение оценивают визуально по шкале линейных размеров. As the current frequency, the central frequency of the subband with the highest energy in the auto-spectrum is taken; on a topographic map, this indicator is displayed in shades of the primary color of the frequency range of a given rhythm, and its numerical value is evaluated visually on a linear scale of shades of the primary color. The current amplitude of the rhythm takes the value of the square root of the energy of the auto-spectrum for the sub-band of the current frequency; on a topographic map, this indicator is displayed by changing one of the linear dimensions of the local geometric figure, and its numerical value is evaluated visually on a linear size scale.
В случае ненулевых значений текущего автоиндекса для пар точек отведения автоматически определяется текущий кроссиндекс ритма
Ixy(r, n)=
Фхy(r,n) = 100 dФxу(r,n)/Pxy(r,n) [%] где dФxy(r,n) - величина разности фаз [мс],
Рxу(r,n) - период колебаний текущей частоты [мсек].In the case of non-zero values of the current auto-index for pairs of lead points, the current rhythm cross-index is automatically determined
Ixy (r, n) =
Фхy (r, n) = 100 dФxу (r, n) / Pxy (r, n) [%] where dФxy (r, n) is the phase difference [ms],
Рxу (r, n) - period of oscillations of the current frequency [ms].
По результатам динамического спектрального анализа определяются обобщенные количественные показатели, которые автоматически оцениваются для каждого ритма ЭЭГ путем автоматического суммирования или усреднения текущих параметров. According to the results of dynamic spectral analysis, generalized quantitative indicators are determined, which are automatically estimated for each EEG rhythm by automatically summing or averaging the current parameters.
За эпоху анализа ЭЭГ определяют суммарный автоиндекс ритма lхх(r), который характеризует долю времени, в течение которого в данном отведении наблюдался соответствующий ритм, и вычисляется из выражения
Ixx(r)=100
Тэа - длительность эпохи анализа [c].For the era of EEG analysis, the total rhythm auto index lxx (r) is determined, which characterizes the fraction of the time during which the corresponding rhythm was observed in a given lead, and is calculated from the expression
Ixx (r) = 100
Tea is the duration of the analysis era [c].
Этот показатель отображается на статичной топографической карте наличием (в случае ненулевого значения) или отсутствием (в противном случае) локальной геометрической фигуры. Числовые значения данного показателя отображаются на отдельной выходной форме в виде временной диаграммы. This indicator is displayed on a static topographic map by the presence (in the case of a non-zero value) or the absence (otherwise) of a local geometric figure. The numerical values of this indicator are displayed on a separate output form in the form of a time chart.
В случае ненулевого значения суммарного автоиндекса автоматически определяются: средняя частота Fx(r) и cредняя амплитуда ритма Wx(r), характеризующие средние значения частоты и амплитуды соответствующего ритма за эпоху анализа в данной точке отведения. Эти показатели вычисляются из выражений
Fx(r)=
Wx(r)=
На топографической карте средняя частота отображается оттенками основного цвета, принятого для данного ритма, а средняя амплитуда - изменениями одного из линейных размеров локальной геометрической фигуры.In the case of a non-zero value of the total auto index, the following are automatically determined: the average frequency Fx (r) and the average amplitude of the rhythm Wx (r), which characterize the average values of the frequency and amplitude of the corresponding rhythm for the era of analysis at a given point of assignment. These metrics are calculated from the expressions
Fx (r) =
Wx (r) =
On a topographic map, the average frequency is displayed by the shades of the primary color adopted for a given rhythm, and the average amplitude is displayed by changes in one of the linear dimensions of the local geometric figure.
В случае ненулевого значения суммарного автоиндекса могут быть автоматически определены два дополнительных количественных параметра: коэффициент вариации частоты ритма СUx(r), характеризующий размах отклонений текущей частоты ритма от среднего значения, и индекс межполушарной асимметрии ритма AIxx'(r), характеризующий степень различия частотно- энергетических свойств данного ритма в правом и левом полушариях мозга за эпоху анализа для данной пары симметричных точек отведения хх'. In the case of a non-zero value of the total auto-index, two additional quantitative parameters can be automatically determined: the coefficient of variation of the rhythm frequency СUx (r), which characterizes the deviation of the current rhythm frequency from the average value, and the interhemispheric asymmetry index of rhythm AIxx '(r), which characterizes the degree of difference in the frequency energy properties of a given rhythm in the right and left hemispheres of the brain during the era of analysis for a given pair of symmetrical lead points xx '.
Коэффициент вариации частоты ритма вычисляется из выражения
CUx(r)= 100
CUx (r) = 100
Индекс межполушарной асимметрии вычисляется из выражения
AIxx′(r)=100
AIxx ′ (r) = 100
Эти параметры отображаются отдельно на специально разработанных топографических картах. These parameters are displayed separately on specially designed topographic maps.
За эпоху анализа определяется также суммарный кроссиндекс ритма Ixy(r), который характеризует долю времени, в течение которого в данной паре точек отведения одновременно наблюдался ритм с одинаковой текущей частотой. Этот показатель вычисляется из выражения
Ixy(r)= 100
Ixy (r) = 100
В случае ненулевого значения суммарного кроссиндекса на топографической карте появляются изображения стрелочных индикаторов, которые размещаются между соответствующими изображениями локальных геометрических фигур и показывают на градуированной шкале величину средней кроссфазы ритма Фхy(r), которая характеризует среднее значение фазового сдвига ритмов одинаковой частоты за эпоху анализа в данной паре точек отведения и вычисляется из выражения
Φxy(r)=
Φxy (r) =
Действия исследователя ЭЭГ заключаются в том, что он просматривает топографические карты в динамическом и статичном режимах, визуально оценивает изменения величины и пространственного соотношения текущих и обобщенных параметров ритмов на ЭЭГ, зарегистрированной у человека в условиях стандартного клинико-электроэнцефалографического обследования, определяет состояние и характер нарушений биоэлектрических процессов головного мозга и используют полученную инормацию для патогенетического обоснования клинического диагноза. The actions of an EEG researcher consist in viewing topographic maps in dynamic and static modes, visually assessing changes in the magnitude and spatial ratio of current and generalized rhythm parameters on EEG recorded in humans under standard clinical and electroencephalographic examinations, and determining the state and nature of bioelectric disturbances brain processes and use the obtained information for the pathogenetic substantiation of the clinical diagnosis.
Диагностика осуществляется следующим образом. Diagnosis is as follows.
Состояние биоэлектрических процессов головного мозга у взрослого человека, находящегося в условиях пассивного бодрствования, определяют в пределах нормы, если в точках отведения затылочной области количественные параметры альфа-ритма принимают значения
Ixx( α ) = 50-90%, Fx( α ) = 9-10 Гц,
Wx( α ) = 30-80 мкв, величины Ixx(α ) и Wx(α ) убывают в сагиттальном направлении вплоть до нулевых значений для точек отведения прецентральной и лобной областей, величина CUx(α) близка к нулевому значению по всей конвекситальной поверхности или не превышает 10% в отдельных точках отведения, величина AIxx' α близка к нулевому значению по всей конвекситальной поверхности или не превышает 25% в отдельных точках отведения правого полушария по отношению к левому, величина Ixy(α ) близка по значению к соответствующим величинам Ixx(α) и Iyy(α ) для пар точек отведения во фронтальном направлении и убывает для пар точек отведения в сагиттальном направлении, величина Фxy( α ) близка к нулевому значению для пар точек отведения во фронтальном направлении, в точках отведения лобной и прецентральной областей количественные параметры бета-ритма принимают значения
Ixx( β) = 0-100%, Fx( β) > 20 Гц,
Wx(β ) = 5-10 мкв, AIxx'(β ) < 10%, количественные параметры дельта- и тета-ритмов Iхх( δ) Ixx( θ) близки к нулевому значению по всей конвекситальной поверхности, в ответ на одиночную вспышку света текущая величина Ixx( α,n) принимает нулевое значение одномоментно во всех точках отведения в течение не менее 3-6 сек с последующим восстановлением прежних текущих значений параметров альфа-ритма, функциональная проба на гипервентиляцию вызывает снижение величины Ixx(α ) на 20-30%, возрастание величины Wx(α ) на 30-50% и вероятность появления и отдельных точках отведения ненулевых текущих величин Ixx(δ ,n) и Ixx( θ ,n).The state of the bioelectric processes of the brain in an adult who is in a condition of passive wakefulness is determined within normal limits if the quantitative parameters of the alpha rhythm take values at the points of the occipital region
Ixx (α) = 50-90%, Fx (α) = 9-10 Hz,
Wx (α) = 30-80 μV, Ixx (α) and Wx (α) decrease in the sagittal direction up to zero values for the abduction points of the precentral and frontal areas, the value of CUx (α) is close to zero throughout the convex surface or does not exceed 10% at individual abduction points, AIxx 'α is close to zero over the entire convexital surface or does not exceed 25% at individual abduction points of the right hemisphere with respect to the left, Ixy (α) is close in value to the corresponding values of Ixx ( α) and Iyy (α) for pairs of lead points in front direction and decreases to pairs of points in the sagittal direction of retraction, Fxy value (α) is close to zero for steam exhaust outlets in the front direction, the points exhaust frontal and precentral areas quantitative parameters beta rhythm take values
Ixx (β) = 0-100%, Fx (β)> 20 Hz,
Wx (β) = 5-10 μV, AIxx '(β) <10%, the quantitative parameters of the delta and theta rhythms Ixx (δ) Ixx (θ) are close to zero over the entire convex surface, in response to a single flash of light the current value of Ixx (α, n) takes a zero value simultaneously at all lead points for at least 3-6 seconds, followed by restoration of the previous current values of the alpha rhythm parameters, a functional test for hyperventilation causes a decrease in the value of Ixx (α) by 20-30 %, an increase in the value of Wx (α) by 30-50% and the probability of occurrence and individual points of abstraction n zero current values Ixx (δ, n) and Ixx (θ, n).
Состояние биоэлектрических процессов головного мозга определяют как тяжелое очаговое поражение мозга с поверхностной локализацией патологического фокуса, если величины Ixx(r) близки к нулевым значениям в точках отведения фокальной области, количественные параметры дельта-ритма принимают значения
Ixx(δ) = 80-100%, Fx(δ ) =1-2 Гц,
Wx(δ ) = 180-200 мкв в точках отведения прифокальной области, по мере удаления точек отведения от фокальной области величина Fx(δ ) возрастает до 2-4 Гц и переходит в диапазон тета-ритма с величиной Fx(θ ) = 4-7 Гц, а величины Wx(δ) и Wx(θ ) снижаются до 80-100 мкв, величины Ixy(δ) и Ixy(θ) близки к нулевому значению для пар точек отведения вне фокальной области во фронтальном и сагиттальном направлениях.The state of the bioelectric processes of the brain is defined as a severe focal brain lesion with superficial localization of the pathological focus, if the values Ixx (r) are close to zero values at the focal area leads, the quantitative parameters of the delta rhythm take values
Ixx (δ) = 80-100%, Fx (δ) = 1-2 Hz,
Wx (δ) = 180-200 μV at the points of abduction in the near-focal region, with the distance of the points of abduction from the focal region, the value Fx (δ) increases to 2-4 Hz and goes into the theta rhythm range with the value Fx (θ) = 4- 7 Hz, and the values of Wx (δ) and Wx (θ) decrease to 80-100 μV, the values of Ixy (δ) and Ixy (θ) are close to zero for pairs of lead points outside the focal region in the frontal and sagittal directions.
Состояние биоэлектрических процессов головного мозга определяют как поражение магистральных сосудов мозга, если функциональная проба на сдавление сонных артерий вызывает преходящее возрастание величин Ixx(δ) и Ixx(α) более чем на 30% в височной области на стороне поражения и одновременное снижение величины Iху(α ) до нулевых значений для межполушарных пар точек отведения. The state of brain bioelectric processes is defined as damage to the cerebral vessels, if a functional test for compression of the carotid arteries causes a transient increase in Ixx (δ) and Ixx (α) by more than 30% in the temporal region on the affected side and a simultaneous decrease in Ihu (α ) to zero values for interhemispheric pairs of abduction points.
Состояние биоэлектрических процессов головного мозга определяют как поражение мозга ирритивного характера, если величина Iхх(α) близка к нулевому значению по всей конвекситальной поверхности, количественные параметры бета-ритма принимают значения Ixx(β )>50%, Fх( β)>20 Гц, Wх(β)>10 мкв по всей конвекситальной поверхности либо в точках отведения поврежденного полушария. The state of the bioelectric processes of the brain is defined as a lesion of the brain of an irritative nature, if the value of Iхх (α) is close to zero throughout the convex surface, the quantitative parameters of the beta rhythm take the values Ixx (β)> 50%, Fх (β)> 20 Hz, Wх (β)> 10 μV over the entire convexital surface or at the abduction points of the damaged hemisphere.
Состояние биоэлектрических процессов головного мозга определяют как нарушение устойчивости функционального состояния мозга, нормального или патологического, если функциональная проба на гипервентиляцию вызывает преходящее возрастание величины CUх(α) вплоть до 100% и, чем большее, тем большая степень нарушений. The state of bioelectric processes of the brain is defined as a violation of the stability of the functional state of the brain, normal or pathological, if a functional test for hyperventilation causes a transient increase in the value of CUх (α) up to 100% and, the larger, the greater the degree of disturbance.
Состояние биоэлектрических процессов головного мозга свидетельствует об отрицательном эмоциональном состоянии человека, подвергшегося воздействию стрессоров, если наряду с величиной и распределением количественных параметров альфа-ритма по конвекситальной поверхности в пределах нормы фиксируют возрастание величины AIxx'(α) на 30-50% в точках отведения правого полушария относительно левого. The state of the bioelectric processes of the brain indicates a negative emotional state of a person exposed to stressors, if, along with the size and distribution of quantitative parameters of the alpha rhythm along the convex surface, within the norm, an increase in AIxx '(α) by 30-50% is recorded at the points of the right hemisphere relative to the left.
Состояние биоэлектрических процессов головного мозга свидетельствует о неблагоприятном клиническом прогнозе при последствиях черепно-мозговой травмы или нейроинфекции с поражением глубоких структур мозга, если распределение количественных параметров альфа-ритма по конвекситальной поверхности значительно отличается от нормы, в точках отведения с выраженным альфа-ритмом величина
Wx(α ) > 100 мкв и СUх(α) > 50%, величина Ixy( α) близка к нулевому значению для межполушарных пар точек отведения, в точках отведения лобной и центральной областей возрастает вероятность появления ненулевых текущих величин Iхх(δ, n) и Ixx( θ ,n).The state of the bioelectric processes of the brain indicates an unfavorable clinical prognosis for the consequences of a traumatic brain injury or neuroinfection with damage to deep brain structures, if the distribution of the quantitative parameters of the alpha rhythm along the convexital surface is significantly different from the norm,
Wx (α)> 100 μV and СUх (α)> 50%, the value of Ixy (α) is close to zero for interhemispheric pairs of lead points, and the probability of occurrence of nonzero current values of Ixx (δ, n) increases at the lead points of the frontal and central regions and Ixx (θ, n).
Предложенный способ имеет принципиальные отличия от традиционных схем количественного исследования ЭЭГ, основанных на спектрально-когерентном анализе. Главное отличие в том, что в данном подходе используется специальная пороговая функция - текущий автоиндекс, с помощью которой осуществляется автоматическая детекция ритмических компонент в текущем частотном спектре ЭЭГ. Благодаря этому, текущие и усредненные за эпоху анализа параметры определяются отдельно для каждого ритма и только для тех фрагментов записи ЭЭГ, которые содержат данный ритм. При этом оцениваемые параметры не являются функциями частоты, т.к. в данном подходе частота ритма сама является одним из оцениваемых параметров. Другое существенное отличие заключается в том, что вместо функции когерентности и взаимного фазового спектра используется кроссиндекс и кроссфаза. С помощью текущего кроссиндекса осуществляется автоматическая детекция ритмических компонент одинаковой частоты в парах точек отведения ЭЭГ. Благодаря этому становится возможным оценивать пространственные фазовые взаимодействия ритмов в динамике, а не только в среднем за эпоху анализа, как это имеет место при когерентном анализе. Кроме того, в отличие от взаимной когерентности и взаимного фазового спектра, которые являются явными функциями частоты, кроссиндекс и кроссфаза зависят не от частоты ритма, а только от совпадения частот в пределах частотного диапазона данного ритма. Все это дает возможность эффективно исследовать свойства отдельных ритмов на ЭЭГ, а не отдельных частотных компонент, что более соответствует целям и практическим задачам диагностики состояний биоэлектрической активности мозга. The proposed method has fundamental differences from traditional schemes for quantitative EEG studies based on spectral-coherent analysis. The main difference is that this approach uses a special threshold function - the current auto-index, with the help of which automatic detection of rhythmic components in the current EEG frequency spectrum is carried out. Due to this, the parameters that are current and averaged over the era of analysis are determined separately for each rhythm and only for those fragments of the EEG recording that contain this rhythm. Moreover, the estimated parameters are not functions of frequency, because in this approach, the rhythm frequency itself is one of the evaluated parameters. Another significant difference is that instead of the coherence function and the mutual phase spectrum, cross-index and cross-phase are used. Using the current cross-index, the rhythmic components of the same frequency are automatically detected in pairs of EEG abduction points. Thanks to this, it becomes possible to evaluate the spatial phase interactions of rhythms in dynamics, and not only on average over the era of analysis, as is the case with coherent analysis. In addition, in contrast to the mutual coherence and mutual phase spectrum, which are explicit functions of frequency, the cross-index and cross-phase do not depend on the rhythm frequency, but only on the coincidence of frequencies within the frequency range of a given rhythm. All this makes it possible to effectively study the properties of individual rhythms on the EEG, rather than individual frequency components, which is more consistent with the goals and practical tasks of diagnosing the state of brain bioelectric activity.
Предложенный способ имеет принципиальные отличия от общеупотребимых способов визуализации выходной информации, основанных на топографическом картировании ЭЭГ. В отличие от непрерывной топографической карты, получаемой пространственной интерполяцией дискретных значений какого-либо одного параметра, в данном подходе используется дискретная топографическая карта, на которой отображается целая совокупность выходных параметров. Помимо того, что это позволяет формировать по результатам исследования целостный многопараметрический диагностический образ состояния мозга, это снимает также ряд существенных ограничений, накладываемых на методику съема и регистрации ЭЭГ принципом непрерывной пространственной интерполяции, и исключает возможную неадекватность искусственно синтезированной выходной картины реальному состоянию биоэлектрических процессов в головном мозгу. The proposed method has fundamental differences from commonly used methods for visualizing output information based on topographic mapping of the EEG. Unlike a continuous topographic map, obtained by spatial interpolation of the discrete values of any one parameter, this approach uses a discrete topographic map, which displays a whole set of output parameters. In addition to the fact that this allows the formation of an integrated multi-parameter diagnostic image of the state of the brain based on the results of the study, it also removes a number of significant limitations imposed on the method of recording and recording of EEG by the principle of continuous spatial interpolation, and eliminates the possible inadequacy of the artificially synthesized output picture of the real state of bioelectric processes in the head to the brain.
Claims (3)
где Tс э - длительность субэпохи, с;
Tэ . а - длительность эпохи анализа, с,
и в случае ненулевого значения суммарного автоиндекса определяют среднюю Fx (r) и среднюю амплитуду ритма ωx(r) из выражений
а также определяют для пар точек отведения суммарный кросс-индекс ритма Ix y (r) и среднюю кросс-фазу ритма Φxy(r) из выражений
where T with e - the duration of the sub-era, s;
T e . a - the duration of the era of analysis, s,
and in the case of a nonzero value of the total auto index, the average F x (r) and the average rhythm amplitude ω x (r) are determined from the expressions
and also determine for pairs of lead points the total cross-index of the rhythm I x y (r) and the average cross-phase of the rhythm Φ xy (r) from the expressions
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| SU5065138/14A RU2029492C1 (en) | 1992-10-07 | 1992-10-07 | Method of evaluation of bioelectric processes of brain |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| SU5065138/14A RU2029492C1 (en) | 1992-10-07 | 1992-10-07 | Method of evaluation of bioelectric processes of brain |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2029492C1 true RU2029492C1 (en) | 1995-02-27 |
Family
ID=21614650
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| SU5065138/14A RU2029492C1 (en) | 1992-10-07 | 1992-10-07 | Method of evaluation of bioelectric processes of brain |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2029492C1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2346215A (en) * | 1999-01-27 | 2000-08-02 | Graf International Limited | Visualisation system for bio-electric measurements |
-
1992
- 1992-10-07 RU SU5065138/14A patent/RU2029492C1/en not_active IP Right Cessation
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Зенков Л.Р. и Ронкин М.А. Функциональная диагностика нервных болезней. М.: Медицина, 1991, с.141-146. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2346215A (en) * | 1999-01-27 | 2000-08-02 | Graf International Limited | Visualisation system for bio-electric measurements |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| USRE34015E (en) | Brain electrical activity mapping | |
| US4421122A (en) | Brain electrical activity mapping | |
| US4407299A (en) | Brain electrical activity mapping | |
| Koles et al. | Spatial patterns underlying population differences in the background EEG | |
| Jacques et al. | Corresponding ECoG and fMRI category-selective signals in human ventral temporal cortex | |
| Nuwer | Quantitative EEG: I. Techniques and problems of frequency analysis and topographic mapping | |
| Rappelsberger et al. | Probability mapping: power and coherence analyses of cognitive processes | |
| US4408616A (en) | Brain electricaL activity mapping | |
| US4610259A (en) | EEG signal analysis system | |
| EP3223693B1 (en) | Non-invasive systems to detect cortical spreading depression for the detection and assessment of brain injury and concussion | |
| US4188956A (en) | Method for the analysis, display and classification of multivariate indices of brain function--a functional electrophysiological brain scan | |
| US20180279938A1 (en) | Method of diagnosing dementia and apparatus for performing the same | |
| KR102089137B1 (en) | EEG based cognitive function assessment device | |
| Bodis-Wollner et al. | Electrophysiological and psychophysical responses to modulation of contrast of a grating pattern | |
| JP7136264B2 (en) | STRESS DETERMINATION DEVICE, PROGRAM AND METHOD | |
| US6343229B1 (en) | Device for measurement and analysis of brain activity of both cerebral hemispheres in a patient | |
| CN110353671B (en) | Visual fixation position measuring method based on video modulation and electroencephalogram signals | |
| Figueira et al. | The FreqTag toolbox: A principled approach to analyzing electrophysiological time series in frequency tagging paradigms | |
| JP2019154789A (en) | Mood disorder measurement device and mood disorder measurement method | |
| RU2314028C1 (en) | Method for diagnosing and correcting mental and emotional state "neuroinfography" | |
| CN116509417B (en) | Consumer preference consistency prediction method based on nerve similarity | |
| JP6834318B2 (en) | Stress evaluation device and method | |
| RU2029492C1 (en) | Method of evaluation of bioelectric processes of brain | |
| Boashash et al. | Detection of seizures in newborns using time-frequency analysis of EEG signals | |
| Herrmann et al. | International Pharmaco-EEG Group (IPEG) Recommendations for EEG and Evoked Potential Mapping, April 5, 1990 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20041008 |