RU2562230C1 - Method for assessing functional and metabolic nerve tissue state - Google Patents

Method for assessing functional and metabolic nerve tissue state Download PDF

Info

Publication number
RU2562230C1
RU2562230C1 RU2014115577/14A RU2014115577A RU2562230C1 RU 2562230 C1 RU2562230 C1 RU 2562230C1 RU 2014115577/14 A RU2014115577/14 A RU 2014115577/14A RU 2014115577 A RU2014115577 A RU 2014115577A RU 2562230 C1 RU2562230 C1 RU 2562230C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
eeg
functional
metabolic
scp
nervous tissue
Prior art date
Application number
RU2014115577/14A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Александр Ворошилович Хаташкеев
Альберт Акрамович Суфианов
Галина Зиновьевна Суфианова
Михаил Витальевич Таборов
Андрей Григорьевич Шапкин
Юрий Григорьевич Шапкин
Виталия Ванифатьевна Берденникова
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Иркутский государственный университет путей сообщения (ФГБОУ ВПО ИрГУПС)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Иркутский государственный университет путей сообщения (ФГБОУ ВПО ИрГУПС) filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Иркутский государственный университет путей сообщения (ФГБОУ ВПО ИрГУПС)
Priority to RU2014115577/14A priority Critical patent/RU2562230C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2562230C1 publication Critical patent/RU2562230C1/en

Links

Images

Landscapes

  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: physical and pharmacological exposures are accompanied by combined recording of constant potential level (CPL) and electroencephalogram (EEG). A mathematical model taking into account varying amplitudes of a certain frequency range of EEG and CPL is used to calculate maximum energy metabolism, a metabolic activity coefficient and initial polarisation of nerve tissue. The derived numerical values of the calculated parameters are a characteristic of the functional and metabolic state parameters of the nerve tissue.
EFFECT: higher accuracy.
2 dwg, 1 tbl, 1 ex

Description

Предлагаемое изобретение относится к медицине, а именно к неврологии, психопатологии, нейрохирургии, нейрофизиологии и экспериментальной нейробиологии, а также психофизиологии и предназначено для определения функционального и метаболического состояния нервной ткани в норме и при патологии.The present invention relates to medicine, namely to neurology, psychopathology, neurosurgery, neurophysiology and experimental neurobiology, as well as psychophysiology and is intended to determine the functional and metabolic state of the nervous tissue in normal and pathological conditions.

Известен способ определения функционального и метаболического состояния нервной ткани путем проведения позитронно-эмиссионной томографии мозга [Buchsbaum MS, Gillin JC, Wu J, Hazlett E, Sicotte N, Dupont RM, Bunney WE Jr. Regional cerebral glucose metabolic rate in human sleep assessed by positron emission tomography // Life Sci 1989; 45(15): 1349-56]. Недостатком этого способа является сложность реализации, высокие экономические затраты и использование дорогостоящего оборудования для проведения исследования, необходимость предварительной подготовки пациентов к исследованию. Недостатками способа являются также невозможность проведения динамического контроля над состоянием мозга во время медицинских манипуляций в клинике, сложность и неудобство для реализации в экспериментальных исследованиях на мелких лабораторных животных.A known method for determining the functional and metabolic state of nervous tissue by performing positron emission tomography of the brain [Buchsbaum MS, Gillin JC, Wu J, Hazlett E, Sicotte N, Dupont RM, Bunney WE Jr. Regional cerebral glucose metabolic rate in human sleep assessed by positron emission tomography // Life Sci 1989; 45 (15): 1349-56]. The disadvantage of this method is the difficulty of implementation, high economic costs and the use of expensive equipment for the study, the need for preliminary preparation of patients for the study. The disadvantages of the method are the impossibility of dynamic monitoring of the state of the brain during medical manipulations in the clinic, the complexity and inconvenience for implementation in experimental studies on small laboratory animals.

Известен способ определения функционального и метаболического состояния нервной ткани путем регистрации суммарной медленной электрической активности мозга с поверхности головы (ЭЭГ) [Биопотенциалы мозга человека. Математический анализ. // Под ред. Русинова B.C. М.: Медицина, 1987, 254 с.]. Известно, что активационные процессы в нервной системе сопровождается депрессией альфа-активности. Развитие патологических состояний в связи с нарушением метаболизма, как при ишемии мозга, связано с появлением медленноволновой активности тета- и дельта-диапазонов. Угнетение функционального состояния при углублении гипоксии и ишемии приводит к депрессии ЭЭГ. Несмотря на наличие у данного способа ряда положительных свойств, он не позволяет тонко дифференцировать многие физиологические и патологические функциональные состояния (ФС).A known method for determining the functional and metabolic state of nerve tissue by recording the total slow electrical activity of the brain from the surface of the head (EEG) [Biopotentials of the human brain. Mathematical analysis. // Ed. Rusinova B.C. M .: Medicine, 1987, 254 p.]. It is known that activation processes in the nervous system are accompanied by depression of alpha activity. The development of pathological conditions in connection with metabolic disturbances, as in brain ischemia, is associated with the appearance of slow-wave activity of the theta and delta ranges. Inhibition of the functional state with deepening hypoxia and ischemia leads to depression of the EEG. Despite the presence of a number of positive properties in this method, it does not allow one to subtly differentiate many physiological and pathological functional states (FS).

Ближайшим аналогом является способ определения функционального и метаболического состояния нервной ткани / Патент РФ №2245673, A61B 5/04, A61B 5/0476, 2005 г./, включающий одновременную регистрацию электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и уровня постоянного потенциала (УПП). При негативном сдвиге УПП и увеличении мощности ЭЭГ определяют деполяризационную активность нейронов и усиление метаболизма; при негативном сдвиге УПП и уменьшении мощности ЭЭГ - деполяризационное торможение нейронов и угнетение метаболизма; при позитивации УПП и увеличении мощности ЭЭГ - реполяризационную или гиперполяризационную активизацию нейронов и усиление метаболизма; при позитивации УПП и уменьшении мощности ЭЭГ - гиперполяризационное торможение нейронов и снижение метаболизма нервной ткани. Однако известный способ определяет лишь изменение потребности клеток нервной ткани с качественной точки зрения, не характеризуя функциональное и метаболическое состояние клеток с количественной стороны, что не позволяет сравнивать изменения функционального состояния при различных однонаправленных воздействиях, например для оценки действия нейротропных препаратов. Отсутствие количественных показателей в оценке изменений функционального и метаболического состояния нервной ткани снижает достоверность и точность определения функционального состояния нервной ткани.The closest analogue is a method for determining the functional and metabolic state of nerve tissue / RF Patent No. 2245673, A61B 5/04, A61B 5/0476, 2005 /, including the simultaneous recording of an electroencephalogram (EEG) and the level of constant potential (SCP). With a negative shift in SCP and an increase in EEG power, the depolarization activity of neurons and increased metabolism are determined; with a negative shift in SCP and a decrease in EEG power - depolarization inhibition of neurons and inhibition of metabolism; with positivization of SCP and increase in EEG power, repolarization or hyperpolarization activation of neurons and increased metabolism; with positivities of SCP and a decrease in EEG power, hyperpolarization inhibition of neurons and a decrease in the metabolism of nerve tissue. However, the known method determines only the change in the needs of the cells of the nervous tissue from a qualitative point of view, without characterizing the functional and metabolic state of the cells from a quantitative point of view, which does not allow comparing the changes in the functional state under various unidirectional effects, for example, to evaluate the effect of neurotropic drugs. The lack of quantitative indicators in assessing changes in the functional and metabolic state of the nervous tissue reduces the reliability and accuracy of determining the functional state of the nervous tissue.

Заявляемый способ направлен на достижение технического результата, состоящего в вычислении количественных показателей, а также повышении достоверности и точности определения функционального и метаболического состояния нервной ткани.The inventive method is aimed at achieving a technical result, consisting in calculating quantitative indicators, as well as increasing the reliability and accuracy of determining the functional and metabolic state of nervous tissue.

Поставленная задача достигается тем, что в известном способе определения функционального и метаболического состояния нервной ткани, включающем одновременную регистрацию ЭЭГ и УПП, по изменениям УПП и ЭЭГ при различных внешних воздействиях с использованием математической модели

Figure 00000001
, где [W] - значения изменений амплитуды ЭЭГ, [P] - значение УПП, рассчитывают значение максимального уровня энергетического метаболизма [Em], коэффициента метаболической активности [r] и исходного уровня поляризации нервной ткани [C] и по численному значению вычисленных показателей количественно определяют изменение параметров функционального и метаболического состояния нервной ткани.The problem is achieved in that in the known method for determining the functional and metabolic state of the nervous tissue, including the simultaneous registration of EEG and SCP, according to changes in the SCP and EEG under various external influences using a mathematical model
Figure 00000001
where [W] are the values of changes in the EEG amplitude, [P] is the SCP value, the value of the maximum level of energy metabolism [E m ], metabolic activity coefficient [r] and the initial level of polarization of the nervous tissue [C] and the numerical value of the calculated indicators are calculated quantitatively determine the change in the parameters of the functional and metabolic state of the nervous tissue.

Математическая модель, описывающая взаимоотношения УПП и ЭЭГ, на основании которой возможно качественное и количественное определение функционального и метаболического состояния нервной ткани, может быть построена при предположении, что уровень энергетического метаболизма зависит от степени поляризации нервной ткани.A mathematical model describing the relationship between SCP and EEG, on the basis of which a qualitative and quantitative determination of the functional and metabolic state of the nervous tissue is possible, can be constructed under the assumption that the level of energy metabolism depends on the degree of polarization of the nervous tissue.

В простейшем случае изменение энергетического метаболизма (dE) при изменении степени поляризации ткани (dP), интегративным показателем которой является УПП, может быть выражено уравнением:In the simplest case, a change in energy metabolism (dE) with a change in the degree of polarization of tissue (dP), an integrative indicator of which is SCP, can be expressed by the equation:

Figure 00000002
Figure 00000002

где, [k] - коэффициент, отражающий изменение уровня энергетического метаболизма на единицу изменения потенциала.where, [k] is the coefficient reflecting the change in the level of energy metabolism per unit of change in potential.

Максимальный уровень энергетического метаболизма всегда реально ограничен некоторым пределом (Em), который может быть связан как с запасами макроэргических соединений, так и с максимальной скоростью накопления и распада АТФ в биологической ткани. Отсюда:The maximum level of energy metabolism is always really limited by a certain limit (E m ), which can be related both to the reserves of macroergic compounds and to the maximum rate of ATP accumulation and decay in biological tissue. From here:

Figure 00000003
Figure 00000003

где, [r] - коэффициент метаболической активности.where, [r] is the metabolic activity coefficient.

Решением уравнения (2) будет логистическая функция:The solution to equation (2) is the logistic function:

Figure 00000004
Figure 00000004

где [C] - коэффициент, характеризующий исходный сдвиг уровня поляризации нервной ткани [Р0]. При деполяризации интенсивность энергетического метаболизма будет первоначально быстро возрастать, а затем, при приближении к пределу [Em], начнет замедляться. Изменение функциональной активности биологической ткани [W], показателем которой может быть амплитуда ЭЭГ, будет зависеть от интенсивности энергетического метаболизма и может быть определена как производная от выражения (3):where [C] is the coefficient characterizing the initial shift in the level of polarization of the nervous tissue [P0]. With depolarization, the intensity of energy metabolism will initially increase rapidly, and then, when approaching the limit [E m ], it will begin to slow down. The change in the functional activity of biological tissue [W], the indicator of which can be the amplitude of the EEG, will depend on the intensity of energy metabolism and can be defined as a derivative of the expression (3):

Figure 00000005
Figure 00000005

Параметр [C] определяет исходный уровень функциональной и метаболической активности. Коэффициент метаболической активности [r] связан с максимальной скоростью метаболических реакций. Скорость синтеза и распада АТФ в клетках не может превышать определенной величины, что ограничивает скорость энергозависимых биохимических реакций определенным уровнем. Увеличение коэффициента метаболической активности [r] связывается с низкой скоростью синтеза и распада АТФ, что приводит к замедлению деполяризационных процессов. Третий параметр - максимальный уровень энергетического метаболизма [Em] - связан с максимально возможными потребностями нервной ткани в энергетических субстратах (АТФ). Уровень потребления субстратов (макроэргов) будет определяться скоростью метаболических процессов, общими энергетическими запасами ткани и количеством клеточных элементов биологической ткани. Параметр [Em] зависит от максимальной амплитуды оцениваемой биоэлектрической активности.The parameter [C] determines the initial level of functional and metabolic activity. The metabolic activity coefficient [r] is associated with the maximum rate of metabolic reactions. The rate of ATP synthesis and decay in cells cannot exceed a certain value, which limits the rate of energy-dependent biochemical reactions to a certain level. An increase in the metabolic activity coefficient [r] is associated with a low rate of ATP synthesis and decomposition, which leads to a slowdown of depolarization processes. The third parameter - the maximum level of energy metabolism [E m ] - is associated with the maximum possible needs of the nervous tissue for energy substrates (ATP). The level of consumption of substrates (macroergs) will be determined by the rate of metabolic processes, the total energy reserves of the tissue and the number of cellular elements of biological tissue. The parameter [E m ] depends on the maximum amplitude of the estimated bioelectric activity.

Сущность изобретения поясняется диаграммами, представленными на фиг.1-2. На фиг.1 показана колоколобразная функция, построенная на основании экспериментальных и теоретических вычислений по результатам регрессионного анализа амплитуды отдельных частотных диапазонов ЭЭГ и изменений УПП головного мозга с использованием математической модели

Figure 00000006
(линии - теоретические кривые, точки - экспериментальные данные). На фиг.2 изображены экспериментальная и теоретическая кривые изменения суммарной мощности ЭЭГ во времени, теоретические изменения ЭЭГ вычислены по реальным данным изменения УПП.The invention is illustrated by the diagrams presented in figure 1-2. Figure 1 shows the bell-shaped function, built on the basis of experimental and theoretical calculations based on the results of a regression analysis of the amplitude of individual frequency ranges of the EEG and changes in the SCP of the brain using a mathematical model
Figure 00000006
(lines - theoretical curves, points - experimental data). Figure 2 shows the experimental and theoretical curves of changes in the total power of the EEG over time, the theoretical changes in the EEG are calculated from the actual data of the change in soft starter.

Способ осуществляют следующим образом.The method is as follows.

У объекта исследования неполяризующимися (хлорсеребряными) электродами с помощью усилителя постоянного тока проводят одновременную регистрацию уровня постоянного потенциала и суммарной медленной электрической активности в исследуемой нервной ткани при различных воздействиях (фотостимуляция, электростимуляция, гипоксия, гипервентиляция, ишемия и пр.). С использованием методов нелинейного регрессионного анализа и математической модели

Figure 00000007
, где [W] - значение амплитуды ЭЭГ, [P] - значение УПП, рассчитывают значение максимального уровня энергетического метаболизма [Em], коэффициента метаболической активности [r] и исходного уровня поляризации нервной ткани [C]. Данные параметры позволяют количественно оценить изменения функциональной и метаболической активности нервной ткани, которые можно использовать для оценки эффектов различных физических или фармакологических внешних воздействий на нервную ткань.Using a direct current amplifier, a non-polarizing (silver-silver) electrodes are simultaneously used to record the level of constant potential and total slow electrical activity in the studied nervous tissue under various influences (photostimulation, electrical stimulation, hypoxia, hyperventilation, ischemia, etc.). Using methods of nonlinear regression analysis and mathematical model
Figure 00000007
where [W] is the value of the EEG amplitude, [P] is the SCP value, the value of the maximum level of energy metabolism [E m ], metabolic activity coefficient [r] and the initial level of polarization of the nervous tissue [C] are calculated. These parameters make it possible to quantify the changes in the functional and metabolic activity of the nervous tissue, which can be used to evaluate the effects of various physical or pharmacological external influences on the nervous tissue.

Пример.Example.

Для оценки функционального и метаболического состояния нервной ткани по предлагаемому способу было проведено исследование УПП и ЭЭГ при моделировании острой фокальной ишемии головного мозга. Предварительно за 2-3 дня до опыта беспородным белым крысам массой 150-200 г обоего пола (n=12) под нембуталовым наркозом под кости черепа над лобной корой правого и левого полушарий вживлялись хлорсеребряные электроды. Индифферентный хлорсеребряный электрод размещался в костях над лобными пазухами. Выводы электродов крепились к черепу быстрозатвердевающей пластмассой. После этого крыс оперировали под нембуталовым наркозом (40 мг/кг) по поводу моделирования ишемии. Регистрацию биоэлектрической активности головного мозга по униполярной методике начинали до введения наркоза и продолжали на протяжении всего эксперимента с помощью многоканального усилителя постоянного тока с входным сопротивлением 1 МОм и полосой пропускания частот 0-40 Гц. Данные оцифровывались (100 Гц) и для дальнейшей обработки вводились в компьютер. Определение спектра ритмов и его мощности проводили с помощью Фурье-преобразования. При этом выделяли пять диапазонов: дельта-1-(0,2-1 Гц), дельта-2-(1-4 Гц), тета-(4-8 Гц), альфа-(8-13 Гц) и бета-(13-30 Гц) ритм. УПП усредняли за периоды, соответствующие эпохам анализа ЭЭГ. Для нахождение параметров [r], [Em] и [C] математической модели

Figure 00000008
использовали нелинейный регрессионный анализ. В качестве параметра, определяющего функциональную активность нервной ткани [W], использовали значение амплитуды различных частотных диапазонов ЭЭГ, в качестве показателя уровня поляризации нервной ткани [P] использовалось значение УПП. В таблице 1 показаны вычисленные параметры предложенной математической модели, полученные при анализе экспериментальных данных. Как видно из таблицы, параметры [r] и [C] являются относительно постоянными и не зависят от частоты ЭЭГ спектра, параметр [Em] пропорционален максимальной амплитуде ЭЭГ для данного частотного диапазона и уменьшается по экспоненциальному закону при увеличении частоты спектра.To assess the functional and metabolic state of the nervous tissue according to the proposed method, an investigation of SCP and EEG was conducted in modeling acute focal cerebral ischemia. Previously, 2-3 days before the experiment, outbred white rats weighing 150-200 g of both sexes (n = 12) under nembutal anesthesia under the bones of the skull above the frontal cortex of the right and left hemispheres, silver chloride electrodes were implanted. An indifferent silver chloride electrode was placed in the bones above the frontal sinuses. Electrode leads were attached to the skull with quick-hardening plastic. After that, the rats were operated under nembutal anesthesia (40 mg / kg) for modeling ischemia. The registration of brain bioelectric activity according to a unipolar technique was started before anesthesia was introduced and continued throughout the experiment using a multichannel DC amplifier with an input impedance of 1 MΩ and a frequency bandwidth of 0-40 Hz. The data were digitized (100 Hz) and entered into a computer for further processing. The determination of the spectrum of rhythms and its power was carried out using the Fourier transform. In this case, five ranges were distinguished: delta-1- (0.2-1 Hz), delta-2- (1-4 Hz), theta (4-8 Hz), alpha (8-13 Hz) and beta (13-30 Hz) rhythm. SCP was averaged over periods corresponding to epochs of EEG analysis. To find the parameters [r], [E m ] and [C] of the mathematical model
Figure 00000008
used nonlinear regression analysis. The amplitude of the various EEG frequency ranges was used as a parameter determining the functional activity of neural tissue [W]; the value of SCP was used as an indicator of the level of polarization of neural tissue [P]. Table 1 shows the calculated parameters of the proposed mathematical model obtained in the analysis of experimental data. As can be seen from the table, the parameters [r] and [C] are relatively constant and do not depend on the frequency of the EEG spectrum, the parameter [E m ] is proportional to the maximum EEG amplitude for a given frequency range and decreases exponentially with increasing frequency of the spectrum.

Figure 00000009
Figure 00000009

На фиг.1 показаны графики зависимостей изменения различных частотных диапазонов ЭЭГ от степени поляризации нервной ткани, построенные на основании полученных параметров. Видно, что при электроотрицательном изменении УПП происходит первоначальное повышение электрической активности нервной ткани, при дальнейшем увеличении степени деполяризации происходит снижение электрической активности. При этом в начальный период отмечается большая активация быстрых ритмов ЭЭГ, в последующем амплитуда этих ритмов снижается быстрее, чем амплитуда медленных ритмов ЭЭГ. На фиг.2 показана экспериментальная и теоретическая кривые изменения суммарной мощности ЭЭГ во времени. Теоретические изменения ЭЭГ вычислены по реальным данным изменения УПП. Как видно, теоретическая модель очень хорошо описывает экспериментальные данные (R=0,84; P<0,01).Figure 1 shows graphs of the dependences of changes in various frequency ranges of the EEG on the degree of polarization of the nervous tissue, based on the obtained parameters. It is seen that with an electronegative change in SCP, an initial increase in the electrical activity of nerve tissue occurs, with a further increase in the degree of depolarization, a decrease in electrical activity occurs. Moreover, in the initial period, there is a large activation of fast EEG rhythms, subsequently the amplitude of these rhythms decreases faster than the amplitude of slow EEG rhythms. Figure 2 shows the experimental and theoretical curves of changes in the total power of the EEG over time. The theoretical changes in the EEG are calculated from the actual data of the change in SCP. As can be seen, the theoretical model describes the experimental data very well (R = 0.84; P <0.01).

Результаты представленных экспериментов продемонстрировали высокие диагностические возможности предлагаемого способа. По отдельности ни ЭЭГ, ни УПП не позволяют провести тонкую дифференцировку функционального и метаболического состояния нервной ткани. Преимуществом является также относительная простота методики. Предлагаемый способ позволяет регистрировать и дифференцировать переход одного функционального и метаболического состояния в другое, тем самым повышает точность диагностики патологических и физиологических состояний, позволяет проводить адекватную лекарственную терапию патологических состояний, например, при ишемии, направленную на восстановление функционального и метаболического состояния нервной ткани, и определять прогноз и правильность лечения после той или иной терапии, а также изучать действие экстремальных факторов на организм человека.The results of the presented experiments demonstrated high diagnostic capabilities of the proposed method. Separately, neither EEG nor AMP allow a fine differentiation of the functional and metabolic state of the nervous tissue. The advantage is also the relative simplicity of the technique. The proposed method allows to detect and differentiate the transition of one functional and metabolic state to another, thereby increasing the accuracy of diagnosis of pathological and physiological conditions, allows for adequate drug therapy of pathological conditions, for example, with ischemia, aimed at restoring the functional and metabolic state of the nervous tissue, and determine prognosis and correctness of treatment after a particular therapy, as well as to study the effect of extreme factors on or anizm person.

Таким образом, предложенный способ дает возможность точно количественно определять функциональное и метаболическое состояние нервной ткани, адекватно дифференцировать физиологические и патологические состояния, регистрировать переход из одного функционального и метаболического состояния в другое, что повышает точность диагностики и высокую информативность способа и позволяет правильно определять тактику лечения в неврологии, психопатологии, нейрохирургии и нейрофизиологии, а также позволяет проводить разработку новых патогенетических нейропротекторных препаратов и изучать механизмы патологических и физиологических состояний в эксперименте.Thus, the proposed method makes it possible to accurately quantify the functional and metabolic state of nerve tissue, adequately differentiate physiological and pathological conditions, register the transition from one functional and metabolic state to another, which increases the accuracy of diagnosis and high information content of the method and allows you to correctly determine the treatment tactics in neurology, psychopathology, neurosurgery and neurophysiology, and also allows the development of new pathogen neuroprotective drugs and to study the mechanisms of pathological and physiological conditions in the experiment.

Claims (1)

Способ определения функционального и метаболического состояния нервной ткани, включающий одновременную регистрацию электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и уровня постоянного потенциала (УПП), отличающийся тем, что по изменениям УПП и ЭЭГ при физических и фармакологических воздействиях с использованием математической модели
Figure 00000010
, где [W] - значения изменений амплитуды отдельно выбранного частотного диапазона ЭЭГ, [Р] - значение УПП, рассчитывают значение максимального уровня энергетического метаболизма [Em], коэффициента метаболической активности [r] и исходного уровня поляризации нервной ткани [С], численные значения вычисленных показателей являются характеристикой параметров функционального и метаболического состояния нервной ткани. A method for determining the functional and metabolic state of nervous tissue, including the simultaneous recording of an electroencephalogram (EEG) and constant potential level (SCP), characterized in that according to changes in SCP and EEG during physical and pharmacological effects using a mathematical model
Figure 00000010
where [W] are the changes in the amplitude of the separately selected EEG frequency range, [P] is the SCP value, the value of the maximum level of energy metabolism [E m ], metabolic activity coefficient [r] and the initial level of polarization of the nervous tissue [C] are calculated, numerical the values of the calculated indicators are a characteristic of the parameters of the functional and metabolic state of the nervous tissue.
RU2014115577/14A 2014-04-17 2014-04-17 Method for assessing functional and metabolic nerve tissue state RU2562230C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014115577/14A RU2562230C1 (en) 2014-04-17 2014-04-17 Method for assessing functional and metabolic nerve tissue state

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014115577/14A RU2562230C1 (en) 2014-04-17 2014-04-17 Method for assessing functional and metabolic nerve tissue state

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2562230C1 true RU2562230C1 (en) 2015-09-10

Family

ID=54073574

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014115577/14A RU2562230C1 (en) 2014-04-17 2014-04-17 Method for assessing functional and metabolic nerve tissue state

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2562230C1 (en)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2245673C2 (en) * 2002-12-30 2005-02-10 Мурик Сергей Эдуардович Method for detecting both functional and metabolic state of nervous tissue
RU2252692C2 (en) * 2003-07-25 2005-05-27 ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННО-КОНСТРУКТОРСКАЯ ФИРМА "Медиком МТД" Method and device for studying functional state of brain and method for measuring subelectrode resistance
WO2009064408A1 (en) * 2007-11-12 2009-05-22 Dilorenzo Daniel J Method and apparatus for programming of autonomic neuromodulation for the treatment of obesity

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2245673C2 (en) * 2002-12-30 2005-02-10 Мурик Сергей Эдуардович Method for detecting both functional and metabolic state of nervous tissue
RU2252692C2 (en) * 2003-07-25 2005-05-27 ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННО-КОНСТРУКТОРСКАЯ ФИРМА "Медиком МТД" Method and device for studying functional state of brain and method for measuring subelectrode resistance
WO2009064408A1 (en) * 2007-11-12 2009-05-22 Dilorenzo Daniel J Method and apparatus for programming of autonomic neuromodulation for the treatment of obesity

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
БАРАШКОВА А.Б. Клинико-функциональная и метаболическая характеристика формирования и прогнозирования уровня здоровья подростков, автореф. дисс, 2004, с.3-19. MURIK S.E. et al. Simultaneous recording of EEG and direct current (DC) potential makes it possible to assess functional and metabolic state of nervous tissue - Int J Neurosci. 2004 Aug; 114(8):977-997 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Vaillancourt et al. Changing complexity in human behavior and physiology through aging and disease
Gurel et al. Quantifying acute physiological biomarkers of transcutaneous cervical vagal nerve stimulation in the context of psychological stress
Solnik et al. Teager–Kaiser energy operator signal conditioning improves EMG onset detection
Qi et al. Acute psychological stress promotes general alertness and attentional control processes: An ERP study
Slater et al. Evoked potentials generated by noxious stimulation in the human infant brain
Slater et al. Premature infants display increased noxious-evoked neuronal activity in the brain compared to healthy age-matched term-born infants
CA2682955C (en) System and method for pain detection and computation of a pain quantification index
Gurel et al. Transcutaneous cervical vagal nerve stimulation reduces sympathetic responses to stress in posttraumatic stress disorder: A double-blind, randomized, sham controlled trial
Liang et al. Closed-loop seizure control on epileptic rat models
Singh et al. Cerebellar theta frequency transcranial pulsed stimulation increases frontal theta oscillations in patients with schizophrenia
Mitz et al. Using pupil size and heart rate to infer affective states during behavioral neurophysiology and neuropsychology experiments
Saab et al. Simultaneous EEG recordings with dry and wet electrodes in motor-imagery
Liu et al. Autonomic nervous pattern of motion interference in real-time anxiety detection
Miasnikov et al. Rapid induction of specific associative behavioral memory by stimulation of the nucleus basalis in the rat
Ma et al. Time jitter of somatosensory evoked potentials in recovery from hypoxic–ischemic brain injury
Rasouli et al. Fractal characteristics of human Parkinsonian neuronal spike trains
Mahmood et al. Introduction to Non-Invasive Biomedical Signals for Healthcare
US20230363702A1 (en) Tracking nociception under anesthesia using a multimodal metric
KR20120057626A (en) Methods of diagnosis and of screening for electrical markers for hidden maladies
US20120157875A1 (en) Methods of diagnosis and of screening for electrical markers for hidden (occult) maladies and modulation of endogenous bioelectrical neuronal signals in patients
RU2562230C1 (en) Method for assessing functional and metabolic nerve tissue state
Hung et al. Introduction to Biomedical Signals and Their Applications
Sun et al. Transcranial Direct Current Stimulation Improves Some Neurophysiological Parameters but not Clinical Outcomes after Severe Traumatic Brain Injury
Sun et al. Optimization of surface electromyography-based neurofeedback rehabilitation intervention system
Wang et al. A novel method to simultaneously record spinal cord electrophysiology and electroencephalography signals

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20170418