RU2626557C1 - Способ ранней и дифференциальной электромиографической диагностики основных симптомов болезни паркинсона - Google Patents

Способ ранней и дифференциальной электромиографической диагностики основных симптомов болезни паркинсона Download PDF

Info

Publication number
RU2626557C1
RU2626557C1 RU2016118014A RU2016118014A RU2626557C1 RU 2626557 C1 RU2626557 C1 RU 2626557C1 RU 2016118014 A RU2016118014 A RU 2016118014A RU 2016118014 A RU2016118014 A RU 2016118014A RU 2626557 C1 RU2626557 C1 RU 2626557C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
mod
spectrum
frequency
tremor
power
Prior art date
Application number
RU2016118014A
Other languages
English (en)
Inventor
Ольга Ефимовна Хуторская
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук
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 учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук filed Critical Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук
Priority to RU2016118014A priority Critical patent/RU2626557C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2626557C1 publication Critical patent/RU2626557C1/ru

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/389Electromyography [EMG]

Landscapes

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

Abstract

Изобретение относится к области медицины, в частности к неврологии. Осуществляют одновременную запись сигналов электрической активности мышц (ЭМГ) верхних и нижних конечностей при неизменном поддержании позы суставного угла. Из спектра ЭМГ выделяют частотный диапазон сигнала, создающий двигательный акт. Вычисляют спектр мощности сигнала методом преобразования Фурье, на спектре выделяют максимальный пик и определяют его частоту (Fp) и мощность (A2 p), а также мощность постоянной составляющей спектра ( А2 0). Строят полигон распределения параметра Fp и определяют на нем моду Fmod и долю попадания доминирующей в спектре частоты (Fp) в один из трех частотных диапазонов спектра Р1 - 3.8-6.4 Гц, Р2 - 6.4-9 Гц, Р3 - ≥9 Гц. На основании полученных значений рассчитывают коэффициент тремора (Km) как отношение мощности частоты максимальной точки спектра к средней мощности всех составляющих частот спектра за исключением A2 p и А2 0, в мкВ2. При значениях Fmod≥3≤6,4; Кm≥8; Р1≥0,6 диагностируют тремор; при Fmod≥6,4≤12; Km≥5≤30; Р2≥0,6 - ригидность; при Fmod≥9≤20; Km≤6; Р3≥0,64; А2 р≤15 - акинезию, при Fmod≥3≤10; Km≤8; Р1≥0,45; Р2≥0,2; A2 p≥15 - смешанную симптоматико-дрожательную-ригидную форму БП; при Fmod≥3≤10; Km≥5≤30; Р1≥0,2; Р2≥0,45 ригидно-дрожательную; при Fmod≥6,4≤12; Km≥5≤15; Р2≥0,45; Р3≥0,2 ригидно-акинетическую; при Fmod≥6,4≤12; Km≥3≤10; Р2≥0,2; Р3≥0,45 акинетико-ригидную; при Fmod≤6; Km≤10; Р1≥0,45; Р3≥0,2; A2 p≥6≤10 дрожательно-акинетическую; при Fmod≥10; Km≤8; Р1≥0,2; Р3≥0,45; A2 p≥6≤10 акинетико-дрожательную; при Fmod≤6; Km≤8; Р1≥0,3 ранний доклинический тремор; при Fmod≥6; Km≤5; Р2≥0,3; A2 p≥7 – раннюю доклиническую ригидность. Способ позволяет повысить достоверность диагностики и определить конкретные формы болезни Паркинсона, что достигается за счет выделения информативных параметров спектра ЭМГ, создающих двигательный акт, и расчета коэффициента тремора. 3 з.п. ф-лы, 9 ил., 2 табл.

Description

Изобретение относится к области медицины, в частности к неврологии, и может быть использовано для объективной дифференциальной диагностики форм и ранней доклинической стадии болезни Паркинсона (БП) посредством электрофизиологических средств. В неврологической клинике существует большой класс заболеваний, характеризующихся экстрапирамидными расстройствами. Болезнь Паркинсона является наиболее распространенным экстрапирамидным заболеванием. Клиника БП складывается из так называемой триады двигательных нарушений: тремора, мышечной ригидности и брадикинезии. В чистом виде один из симптомов встречается крайне редко, обычно у больных проявляется смешанная симптоматика. Поэтому в клинике, в зависимости от преобладания той или иной симптоматики, диагностируются различные формы заболевания (дрожательно-ригидная, ригидно-дрожательная, ригидно-акинетическая и др.). Задача дифференциальной диагностики форм болезни Паркинсона может оказаться непростой, особенно при отсутствии у невролога большого опыта в диагностике болезней движения, когда ригидность четко не определяется, а гипокинезия слабо или умеренно выражена, тремор визуально невидим. Актуальность проблемы ранней диагностики БП несомненна. В настоящее время доклиническая диагностика - задолго до появления характерных симптомов, является актуальной общемировой проблемой, направленной на продление комфортной жизни больного на многие годы. Последние исследования показывают, что доклинический период заболевания длительный (по мнению разных авторов - от 5 до 30 лет) и это создает предпосылки для профилактики дегенерации нигростриарных нейронов; а во-вторых, есть перспектива появления лекарственных средств нейропротективного действия в отношении дофаминергических нейронов. Таким образом, своевременная и ранняя диагностика позволяет улучшить качество жизни пациентов, позволяя осуществлять более эффективное терапевтическое воздействие. Объективная дифференциальная диагностика форм заболевания поможет врачу в подборе адекватных методов лечения.
Диагностика БП основана, как правило, на традиционных клинических и электрофизиологических критериях. Современные инструментальные методы ранней диагностики, такие как позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) и однофотонная эмиссионная компьютерная томография (SPECT) дают возможность оценивать структурно-функциональное состояние церебральных нейротрансмиттерных систем. Эти методики позволяют прижизненно изучать функциональное состояние, например, обмена дофамина в структурах головного мозга. Основным недостатком методов функциональной нейровизуализации является их высокая себестоимость, что ограничивает их широкое применение в клинической практике.
Электрофизиологическая техника является хорошо разработанным инструментом для анализа нейродегенеративных заболеваний, в том числе и БП. В связи с этим представляется перспективным изучение электрофизиологических особенностей начальных проявлений БП и поиск дополнительных нейрофизиологических критериев для диагностики ранних стадий заболевания с помощью широко распространенных и доступных методов электромиографии (ЭМГ).
Клинические нейромиографические исследования показали, что у больных БП уже на начальных стадиях меняется структура кривой ЭМГ. Амплитудные параметры интегральной электромиографии и электронейромиографии достоверно коррелируют с основными симптомами заболевания. Результаты работы подтверждают, что изменение электрофизиологических показателей может предшествовать клиническому ухудшению, что позволяет их использовать в доклинической диагностике заболевания. (Н.В. Титова, Е.А. Катунина, Г.Н. Авакян. Особенности функционального состояния периферического нейромоторного аппарата на начальных стадиях болезни Паркинсона. Вестник РГМУ 2011, 2: 40-43)
Новые нелинейные параметры интерференционной поверхностной электромиограммы, характеризующие ее временную структуру, были использованы в исследовании тремора у больных БП. Показано, что эта методика потенциально полезна для ранней диагностики БП и дифференциальной диагностики похожих нейродегенеративных заболеваний, а также разных форм тремора (Мейгал А.Ю. и др. Возможности, открываемые использованием нелинейных параметров поверхностной электромиограммы в диагностике заболеваний и состояний двигательной системы человека. Физиология человека 2015, 41(6): 119).
В заявке на изобретение (2014128754/14, 14.07.2014) предлагается использовать ряд характеристик поверхностной ЭМГ для дифференциальной диагностики болезни Паркинсона и эссенциального тремора. Вводится диагностический коэффициент в баллах, который рассчитывается как сумма значений, характеризующих отношение спектральной мощности ЭМГ сгибателя в диапазоне 1-30 Гц в пробе с когнитивной нагрузкой к этому же показателю без нагрузки, частоту тремора в Гц, отношение межмышечной ЭМГ-ЭМГ когерентности на удвоенной частоте тремора к ЭМГ-ЭМГ когерентности на частоте тремора, спектральную мощность ЭМГ сгибателей в диапазоне 1-30 Гц, мкВ2. Данная методика характеризует один из симптомов БП - тремор.
Так, в заявке (WO 2004066832 (А2), CARBONCINI et al., 12.08.2004) описан метод и его реализация в виде программно-алгоритмического обеспечения обработки электромиографических (ЭМГ) сигналов, основанные на вейвлетном кросс-корреляционном анализе. Для вычисления вейвлетных кросс-спектрограмм используется комплексный вейвлет Морле. Интегрирование локальных вейвлетных кросс-спектрограмм по времени и частоте дает полную кросс-корреляционную энергию, которая и является индексом БП, величина которого характеризует стадию тяжести заболевания. Однако метод не обнаруживает преклиническую стадию и не дифференцирует формы заболевания.
В вышеуказанных источниках информации описаны различные методики исследования и выявления неврологических заболеваний на основе анализа ЭМГ, в том числе с использованием вейвлет преобразований и спектрального анализа самого сигнала ЭМГ, который имеет широкий спектр, в котором низкочастотная область (0-40 Гц) мало выразительна и сложна для анализа.
В публикации авторов (Андреева Е.А., Хуторская О.Е. Спектральный метод анализа электрической активности мышц. М.: Наука, 1987. - 145 с.) предложен новый метод исследования двигательной активности человека, в том числе и ее нарушений. Основой метода является представление о том, что усилия мышц, действующие на сустав, создают движение, вид которого близок по протеканию к кривой, огибающей ЭМГ. Такое сопоставление подкрепляется следующим: электрическая активность мышц является косвенной характеристикой ее усилия, то есть по ЭМГ можно давать оценку уровня развиваемого мышцей усилия. Однако кривая изменения усилия мышцы существенно отличается от ЭМГ. В основе этого отличия лежат две причины: во-первых, импульсы ЭМГ могут быть и положительными, и отрицательными, в то время когда кривая усилия мышцы целиком лежит в положительной области координат, а во-вторых, кривая усилия значительно инерционнее ЭМГ. Поэтому для установления связи кривой усилия с ЭМГ необходимы такие преобразования, как преобразование ЭМГ в кривую только с положительными импульсами (либо только с отрицательными импульсами), т.е. детектирование сигналов электрической активности мышц и фильтрация их с помощью фильтра нижних частот (ФНЧ). Полученный таким образом сигнал описывает именно ту составляющую ЭМГ, которая непосредственно определяет перемещение суставного угла, т.е. создает двигательную активность. Такой сигнал назван огибающей ЭМГ (ОЭМГ). Эта методика предназначена для исследования двигательной активности человека в норме и патологии. В работе показано отличие спектров ОЭМГ в норме и патологии, но не рассматриваются диагностические маркеры.
В работе Р.Р. Богданов, Л.Г. Турбина, О.Е. Хуторская «Применение методики компьютерной СЭМГ для диагностики и контроля эффективности лечения начальных проявлений болезни Паркинсона», Альманах клинической медицины. - Том VIII. - Часть 3. - Тематический выпуск: Современные технологии диагностики и лечения в неврологии / под ред. проф. В.И. Шумского - М.: МОНИКИ, 2005, С. 124-129 - прототип, для ранней диагностики БП использовались спектральный анализ ОЭМГ и определенные спектральные параметры, характеризующие частотные и амплитудные показатели треморной активности. Однако в ближайшем аналоге отсутствуют сведения о количественных значениях набора диагностических признаков, которые могут выступать в качестве маркеров раннего паркинсонизма. Недостатком данной методики является отсутствие возможности дифференцировать форму заболевания.
Технический результат предлагаемого способа заключается в расширении арсенала средств для дифференциации форм БП с помощью объективной диагностики основных симптомов БП, в том числе диагностики ранней преклинической стадии заболевания посредством новых количественных характеристик электрической активности мышц (ЭМГ).
Технический результат достигается тем, что проводится регистрация электромиограммы (ЭМГ), отведенной поверхностными (накожными) электродами с мышц лучезапястных и голеностопных суставов правой и левой стороны пациента при неизменном поддержании позы суставного угла со средним уровнем напряжения мышц. Одноразовый съем сигналов ЭМГ осуществляется в течение 40-60 секунд. В процессе обследования с каждой мышцы записываются от 10 до 20 одноминутных реализаций для получения статистически надежных результатов. Из сигнала ЭМГ путем детектирования и фильтрации с помощью ФНЧ получают сигнал в диапазоне от 0 до 40 Гц, который создает двигательный акт. Затем проводят спектральный анализ этого сигнала и выделяют и запоминают на спектральных оценках основные амплитудные и частотные характеристики. Такими характеристиками являются:
Частота пика (Fp) - значение частоты (Гц) максимальной точки спектра, т.е. доминирующей в спектре частоты. Эта частота определяет основную частоту тремора;
Мощность пика (А2 р) - мощность (мкВ2) максимальной точки спектра (доминирующей частоты).
Мощность постоянной составляющей спектра (А2 0) - определяющая средний уровень напряжения мышцы или тонус мышцы;
Коэффициент тремора (Кт) - отношение мощности пика к мощности дополнительных частот. Параметр характеризует степень преобладания мощности доминирующей частоты над мощностью остальных частотных составляющих спектра и вычисляется исходя из определения по формуле:
Figure 00000001
, где
Figure 00000002
Отличие способа состоит в том, что по накопленным в результате обследования пациента спектральным оценкам строят усредненный спектр «портрет» мышцы. По накопленным параметрам считают средние значения и разброс (среднеквадратичное отклонение), для параметра Fp «частота пика» строят распределение и определяют моду распределения Fmod (основная частота тремора) и долю попадания доминирующей в спектре частоты (Fp) в один из трех частотных диапазонов спектра Р1 (3.8-6.4 Гц), Р2 (6.4-9 Гц), Р3 (≥9 Гц). Границы диапазонов выбраны в соответствии с основными симптомами болезни Паркинсона (тремором, ригидностью и брадикинезией). По наличию и положению пика в спектральном «портрете» в области 3-9 Гц и по совокупности значений параметров (диагностических маркеров) Fmod, А2 p, Кт, P1, Р2, Р3 определяют симптоматику для каждой исследуемой мышцы, так при условии Fmod≥3≤6,4; Кт≥8; Р1≥0,6 диагностируют тремор; при Fmod≥6,4≤12; Кт≥5≤30; Р2≥0,6 - ригидность; при Fmod≥9≤20; Кт≤6; Р3≥0,64; А2 р≤15 - акинезия, смешанная симптоматика-дрожательно-ригидная Fmod≥3≤10; Кт≤8; Р1≥0,45; Р2≥0,2; А2 p≥15; ригидно-дрожательная Fmod≥3≤10; Кт≥5≤30; Р1≥0,2; Р2≥0,45; ригидно-акинетическая Fmod≥6,4≤12; Кт≥5≤15; Р2≥0,45; Р3≥0,2; акинетико-ригидная Fmod≥6,4≤12; Кт≥3≤10; Р2≥0,2; Р3≥0,45; дрожательно-акинетическая Fmod≤6; Кт≤10; Р1≥0,45; Р3≥0,2; А2 p≥6≤10; акинетико-дрожательная Fmod≥10; Кт≤8; Р1≥0,2; Р3≥0,45; А2 p≥6≤10; ранний (доклинический) тремор; Fmod≤6; Кт≤8; Р1≥0,3; ранняя (доклиническая) ригидность Fmod≥6; Кт≤5; Р2≥0,3; А2 p ≥7.
Технический результат состоит в повышении достоверности и объективизации определения ранней стадии БП и дифференциальной диагностики основных форм БП для каждой мышцы исследуемых суставов.
Сущность изобретения поясняется на чертежах, где представлены:
На фиг. 1 - а) спектральные «портреты», мышцы лучезапястного сустава (extensor carpi radialis longus) б) мышцы голеностопного сустава (tibialis anterior) здорового испытуемого:
На фиг. 2 - а) типичный спектральный «портрет», пациента БП дрожательной формой (для m.extensor carpi radialis longus), б) распределение пиковых частот для этой мышцы:
На фиг. 3 - а) типичный спектральный «портрет», пациента БП ригидной формой (для m.extensor carpi radialis longus), б) распределение пиковых частот для этой мышцы:
На фиг. 4 - а) типичный спектральный «портрет», пациента БП акинетической формой (для m.extensor carpi radialis longus), б) распределение пиковых частот для этой мышцы:
На фиг. 5 - а) спектральные «портреты» мышц лучезапястных суставов клинически больной (правая сторона) и б) клинически интактной (левая сторона) пациента с правосторонним гемипаркинсонизмом дрожательной формы:
На фиг. 6 - а) спектральные «портреты» мышц голеностопных суставов клинически больной (правая сторона) и б) клинически интактной (левая сторона) пациента с правосторонним гемипаркинсонизмом дрожательной формы:
На фиг. 7 - а) Спектры ОЭМГ мышц лучезапястного сустава правой (больной) и б) левой (клинически здоровой) стороны пациента БП с правосторонним гемипаркинсонизмом ригидно-акинетической формы:
На фиг. 8 - а) Спектры ОЭМГ мышц лучезапястного сустава правой (клинически здоровой) и б) левой (больной) стороны пациента БП с клиническим диагнозом левосторонний гемипаркинсонизм дрожательная форма:
На фиг. 9 - а) Спектры ОЭМГ мышц голеностопного сустава правой (клинически здоровой) и б) левой (больной) стороны пациента БП с клиническим диагнозом левосторонний гемипаркинсонизм дрожательная форма.
Способ заключается в регистрации регистрация интегральной электромиограммы (ЭМГ), отведенной поверхностными (накожными) электродами с мышц лучезапястных и голеностопных суставов правой и левой стороны пациента при неизменном поддержании позы суставного угла со средним уровнем напряжения мышц. Одноразовый съем сигналов ЭМГ осуществляется в течение 40-60 секунд в частотном диапазоне от 10 до 1000 Гц с частотой дискретизации от 2000 Гц. В процессе обследования с каждой мышцы записываются от 10 до 20 одноминутных реализаций для получения статистически надежных результатов. Из сигнала ЭМГ путем детектирования и фильтрации с помощью ФНЧ получают сигнал в диапазоне от 0 до 40 Гц, который создает двигательный акт. Проводят спектральный анализ этого сигнала и выделяют и запоминают на спектральных оценках основные амплитудные и частотные характеристики. Такими характеристиками являются: Частота пика (Fp) - значение частоты (Гц) максимальной точки спектра, т.е. доминирующей в спектре частоты. Эта частота определяет основную частоту тремора; Мощность пика (А2 р) - мощность (мкВ2) максимальной точки спектра (доминирующей частоты). Мощность постоянной составляющей спектра (А2 0) - определяющая средний уровень напряжения мышцы или тонус мышцы; Коэффициент тремора (Кт) - отношение мощности пика к мощности дополнительных частот. Параметр характеризует степень преобладания мощности доминирующей частоты над мощностью остальных частотных составляющих спектра за исключением А2 p и А2 0. По накопленным в результате обследования пациента спектральным оценкам строят усредненный спектр «портрет» мышцы. По накопленным параметрам считают средние значения и разброс (среднеквадратичное отклонение), для параметра Fp «частота пика» строят распределение и определяют моду распределения Fmod (основная частота тремора) и долю попадания доминирующей в спектре частоты (Fp) в один из трех частотных диапазонов спектра Р1 (3.8-6.4 Гц), Р2 (6.4-9 Гц), Р3 (≥9 Гц). Границы диапазонов выбраны в соответствии с основными симптомами болезни Паркинсона (тремором, ригидностью и брадикинезией).
Примеры спектральных «портретов», мышц лучезапястного сустава (extensor carpi radialis longus) и мышцы голеностопного сустава (tibialis anterior) представлены на фиг. 1а и б соответственно. Оба спектральных портрета, представленные на фиг. 1, получены обобщением 20 спектров и являются типичными для здоровых испытуемых. По оси абсцисс отложена частота спектра (F, Гц) по оси ординат отложены значения мощностей частотных компонентов спектра (А2 мкВ2).
Пример спектрального «портрета» той же мышцы лучезапястного сустава больного БП дрожательной формой приведены на фиг. 2а. Как видно спектр (фиг. 2а) имеет четкий пик (Fp) на частоте 5.49 Гц. На фиг. 2б показан полигон распределения пиковых частот (Fp) для этой мышцы больного. По оси абсцисс отложены значения частот пиков (Fp), а по оси ординат - соответствующие их вероятности. На фиг. 2б дано среднее значение частот пиков Fp=5.43 Гц (mean f) и дисперсия, обозначенная на графиках devf=0.17. Показаны границы диапазонов 1 - (3.8-6.4 Гц), 2 - (6.8-9 Гц) и 3 - выше 9 Гц. Слева даны: обозначение мышцы, значение моды распределения Fmod=5,49 Гц и значение вероятности моды Pmod=0.95, доля попадания доминирующей в спектре частоты (Fp) в один из трех частотных диапазонов спектра P1, Р2, Р3. Доля попадания доминирующей в спектре частоты (Fp) в первый диапазон (3.8-6.4 Гц) Р=1.
Типичный спектральный «портрет» мышцы голеностопного сустава (m. tibialis anterior) больного БП ригидной формой представлен на фиг. 3а, а на фиг. 3б полигон распределение пиковых частот для этой мышцы больного. Спектр больного (фиг. 3а) ригидной формы БП также имеет четкий пик, однако частота этого пика выше (Fp=7.81 Гц), чем частота пика у больного дрожательной формы. Амплитуда тремора у таких больных меньше, чем амплитуда тремора больных дрожательной формы. Так для больного, спектр ОЭМГ которого приведен на фиг. 3а мощность тремора А2=62.5 мкВ2, а коэффициент тремора Кт=19.5. Полигон распределения Fp (фиг. 3б) показывает, что среднее значение пика Fp (mean f) равно 7.03 Гц и основная доля пиков (Р2=0,9) попадает во второй диапазон (6.4-9 Гц).
Спектр мощности ОЭМГ для мышцы длинный лучевой разгибатель запястья (m.extensor carpi radialis longus) больного акинетической формы БП представлен на фиг. 4а. По оси абсцисс отложены значения частот (F, Гц), а по оси ординат - соответствующие им значения мощностей. Для таких больных спектры ОЭМГ не имеют ярко выраженного пика. Амплитуда тремора маленькая и соответственно коэффициент тремора низкий. Так для больного, спектр которого показан на фиг. 4а коэффициент тремора Кт=4.25. Пики, выделяемые в спектрах таких больных, лежат в третьем диапазоне, т.е. выше 9 Гц. Полигон распределения Fp, представленный на фиг. 4б показывает, что среднее значение частот пиков Fp (mean f) 12,66±3,96 Гц основная доля пиков (Р3=0.95) попадает в третий диапазон.
Особенности различий симптоматик больных проявляются как в виде «спектральных портретов», так и в отличиях спектральных параметров. В процессе разработки диагностических маркеров было проведено более 500 обследований больных и 100 обследований контрольной группы нормы. Для основных форм БП были получены диапазоны значений выделенных диагностических маркеров.
В таблице 1 приведены диапазоны значений диагностических маркеров для определения формы БП для каждой мышцы. Симптом обозначается 1 или 2 буквами из набора Т (тремор), R (ригидность), А (акинезия) в зависимости от выраженности того или другого симптома. Если один из симптомов имеет сильное преобладание, выдается одна буква, обозначающая этот симптом. Если у больного одинаково выражены два симптома, выдается набор из 2-х букв. Как правило, в таком случае один из 2-х симптомов имеет некоторое преобладание, тогда соответствующая ему буква ставится на первое место. Кроме этого диагностические маркеры позволяют давать информацию о начальных проявлениях тремора и ригидности. Когда клинически тремор не диагностируется (т.е. амплитуда патологического тремора настолько мала, что визуально он не заметен и врач его не диагностирует), используя частотные характеристики, можно получить информацию о наличии симптома даже в этих случаях.
Для оценки эффективности построенных алгоритмов диагностики БП была разработана специальная процедура. (Гусев Л.А., Хуторская О.Е. «Об одной оценке эффективности машиной диагностики двигательных нарушений» Автоматика и телемеханика, №12, 2003, 112-121). Оценка проводилась на базе данных, содержащих 399 врачебных диагнозов. В базе данных было 90 диагнозов с моносимптоматикой. Из них 47 диагнозов - акинетическая форма (А), 26 диагнозов - ригидная форма (R) и 17 - дрожательная форма (Т). Остальные 309 диагнозов представляли смешанные формы. В таблице 2 приведены значения случайного и расчетного совпадения диагноза клинического и поставленного по диагностическим маркерам.
Figure 00000003
В таблице введены следующие обозначения: акинезия (А), ригидность (R), тремор (Т). Также выделяют пограничные (смешанные) случаи с возможными комбинациями симптомов, различающиеся в зависимости от преобладания какого-либо из них: акинетико-ригидный (AR), ригидно-акинетический (RA), дрожательно-ригидный (TR), ригидно-дрожательный (RT), дрожательно-акинетический (ТА), акинетико-дрожательный (AT); начальные формы тремора (TNF) и ригидности (RNF); норма (Normal).
Figure 00000004
Представленные данные показывают, что диагностика симптомов паркинсонизма, сделанная по диагностическим маркерам, превышает случайную оценку.
Рассмотрим несколько примеров ранней (преклинической) диагностики БП. Исследование клинически здоровой стороны больных гемипаркинсонизмом показало, что уже на ранних этапах, когда отсутствуют внешние признаки заболевания, в спектрах ЭМГ в области низких частот, характерных для БП, появляются дополнительные низкоамплитудные пики. Наличие такого патологического пика, совместно с пиком физиологического тремора, не дает внешних проявлений заболевания, т.е. амплитуда патологического тремора настолько мала, что визуально он не заметен, и врач его не диагностирует. При развитии динамики заболевания патологический пик растет по амплитуде и полностью замещает пик физиологического тремора. На этой стадии болезнь дает внешние проявления и клинически диагностируется. Таким образом, одним из ранних маркеров заболевания может служить низкоамплитудный пик в патологической области частот. На фиг. 5 приведены примеры спектральных «портретов» ОЭМГ мышц лучезапястных суставов правой, клинически больной стороны (фиг. 5а) и левой, клинически интактной стороны (фиг. 5б) пациента М. (DS правосторонний гемипаркинсонизм дрожательная форма). На фиг.6 показаны усредненные спектры ОЭМГ для мышц голеностопных суставов правой (а) и левой стороны (б) этого пациента. Мы видим, что на правой стороне (а) выделяется четкий пик в области 5.47 Гц. Среднее значение мощности этого пика для мышцы разгибателя лучезапястного сустава (CDE) 390±95 мкВ2, а мышцы разгибателя голеностопного сустава (TDE) 220±34 мкВ2. Коэффициент тремора Кт соответственно 47 и 38. Полученные значения диагностических маркеров четко указывают на дрожательную симптоматику, что и не противоречит клиническому диагнозу. В то же время на клинически здоровой левой стороне (б) также наблюдается пик в области 5.47 Гц. Мощность этого пика значительно меньше, чем на правой стороне (5.9±2.1 мкВ2 - для мышцы лучезапястья и 41±17 мкВ2 - для мышцы голеностопа), поэтому визуально тремор на левой стороне не выявляется. Однако наличие этого патологического пика свидетельствует о начале заболевания и на левой стороне.
Начальная стадия ригидно-акинетической симптоматики выявлена у другого пациента (б-ная А. 1956 г. р., DS - правосторонний гемипаркинсонизм дрожательная форма). На фиг. 7 приведен спектральный «портрет» ОЭМГ мышц лучезапястного сустава обеих сторон этой больной. На спектрах по оси ординат отложены значения частот (F Гц), а по оси абсцисс мощности (А2 мкВ2) частот спектра. На фиг. 7 отмечен пик (Fp), выделенный в спектре, его мощность (А); значение среднего напряжения (тонуса) мышцы (С); общая мощность спектра (D). На правой стороне (CDE) пик Fp=5.47 Гц мощностью 112 мкВ2, а на левой (CFE), пик на частоте Fp=7.03 Гц и мощностью 2.82 мкВ2. Наряду с пиком не большой мощности (Fp=7.03 Гц) на спектре левой стороны отмечается характерное для гипокинезии равномерное плато.
Рассмотрим результаты исследования пациента С. (1950 г. р.). Пациенту поставлен диагноз в мае 2010 года. Обследование проводилось в октябре 2011 года. Клинический диагноз -дрожательная, брадикинезия, ригидность, тремор покоя слева. На фиг. 8 представлены промежуточные спектры ОЭМГ мышц лучезапястного правой здоровой (фиг. 8а) и левой больной (фиг. 8б) стороны пациента. На фиг. 9 показаны промежуточные спектры ОЭМГ мышц голеностопного сустава правой здоровой (фиг. 9а) и левой больной (фиг. 9б) стороны пациента. По оси ординат отложены значения частот (F Гц), а по оси абсцисс значения мощности (А2 мкВ) частот спектра. На спектрах обозначены выделенные частоты пиков Fp. Для каждого спектра выведены: N - номер больного; пункт записи; исследуемая мышца (CDE, CFE - мышцы лучезапястного сустава, соответственно правой и левой стороны; TDE, TFE - мышцы голеностопного сустава правой и левой стороны.); значение частоты выделенного пика (F); значение среднего напряжения (тонуса) мышцы (С); общая мощность спектра (D); значение мощности выделенного пика (А). На левой больной стороне пациента отмечены характерные для дрожательно-ригидной формы пики Fp=5.08 Гц для руки и Fp=4.69 Гц для ноги. Отметим, что для мышц ног превалирует дрожательная симптоматика. Среднее значение «коэффициента тремора» для мышц ног левой стороны Кт=43±18, а для мышц рук Кт=10.0±3.8. Для мышц рук левой стороны характерна слабость и затруднение движений (среднее значение тонуса С=49±14 мкВ2; А2=4.1±1.2 мкВ2). Левая нога также слабее, чем правая. Так значение тонуса для правой ноги С=1100±380 мкВ2, а для левой С=640±140 мкВ2. На правой стороне пациента наряду с пиком, характерным для нормы, выделяются низкоамплитудные пики, характерные для патологического тремора - Fp=4.69 Гц для руки и Fp=5.47 Гц для ноги. Среднее значение «коэффициента тремора» для мышцы правой руки Кт=7.7±4.3, а для мышцы правой ноги Кт =6.2±5.9. Исследование показало, что на правой стороне больной также наблюдаются начальные признаки БП дрожательной формы.
Таким образом, патентуемый способ ранней и дифференциальной диагностики форм болезни Паркинсона помогает врачу объективизировать диагностику форм заболевания. На ранних преклинических стадиях выявить заболевание применять адекватные способы лечения.

Claims (8)

1. Способ ранней и дифференциальной диагностики симптомов болезни Паркинсона (БП), включающий одновременную запись сигналов электрической активности мышц (ЭМГ) верхних и нижних конечностей при неизменном поддержании позы суставного угла, отличающийся тем, что из спектра ЭМГ выделяют частотный диапазон сигнала, создающий двигательный акт, вычисляют спектр мощности сигнала методом преобразования Фурье, на спектре выделяют максимальный пик и определяют его частоту (Fp) и мощность (A2 p), а также мощность постоянной составляющей спектра (А2 0), рассчитывая среднее значение и разброс каждого параметра из набора 10-20 значений записи, далее строят полигон распределения параметра Fp и определяют на нем моду Fmod и долю попадания доминирующей в спектре частоты (Fp) в один из трех частотных диапазонов спектра Р1 - 3.8-6.4 Гц, Р2 - 6.4-9 Гц, Р3 - ≥9 Гц, на основании полученных значений рассчитывают коэффициент тремора (Km) по формуле:
Figure 00000005
, где
A2 p - мощность частоты максимальной точки спектра, в мкВ2;
A2 d - средняя мощность всех составляющих частот спектра за исключением A2 p и А2 0, в мкВ2
и при значениях Fmod≥3≤6,4; Кm≥8; Р1≥0,6 диагностируют тремор; при Fmod≥6,4≤12; Km≥5≤30; Р2≥0,6 - ригидность; при Fmod≥9≤20; Km≤6; Р3≥0,64; А2 р≤15 - акинезию, при Fmod≥3≤10; Km≤8; Р1≥0,45; Р2≥0,2; A2 p≥15 - смешанную симптоматико-дрожательную-ригидную форму БП; при Fmod≥3≤10; Km≥5≤30; Р1≥0,2; Р2≥0,45 ригидно-дрожательную; при Fmod≥6,4≤12; Km≥5≤15; Р2≥0,45; Р3≥0,2 ригидно-акинетическую; при Fmod≥6,4≤12; Km≥3≤10; Р2≥0,2; Р3≥0,45 акинетико-ригидную; при Fmod≤6; Km≤10; Р1≥0,45; Р3≥0,2; A2 p≥6≤10 дрожательно-акинетическую; при Fmod≥10; Km≤8; Р1≥0,2; Р3≥0,45; A2 p≥6≤10 акинетико-дрожательную; при Fmod≤6; Km≤8; Р1≥0,3 ранний доклинический тремор; при Fmod≥6; Km≤5; Р2≥0,3; A2 p≥7 - раннюю доклиническую ригидность.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что запись ЭМГ осуществляют поверхностными электродами с мышц лучезапястных m. extensor carpi radialis longus и голеностопных m. tibialis anterior суставов правой и левой стороны конечностей пациента.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что запись сигнала ЭМГ составляет от 40 до 60 сек, частотный диапазон сигнала от 10 до 1000 Гц, частота дискретизации сигнала ЭМГ от 2000 Гц.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что спектральную плотность сигнала вычисляют с помощью алгоритма быстрого преобразования Фурье.
RU2016118014A 2016-05-10 2016-05-10 Способ ранней и дифференциальной электромиографической диагностики основных симптомов болезни паркинсона RU2626557C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016118014A RU2626557C1 (ru) 2016-05-10 2016-05-10 Способ ранней и дифференциальной электромиографической диагностики основных симптомов болезни паркинсона

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016118014A RU2626557C1 (ru) 2016-05-10 2016-05-10 Способ ранней и дифференциальной электромиографической диагностики основных симптомов болезни паркинсона

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2626557C1 true RU2626557C1 (ru) 2017-07-28

Family

ID=59632231

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016118014A RU2626557C1 (ru) 2016-05-10 2016-05-10 Способ ранней и дифференциальной электромиографической диагностики основных симптомов болезни паркинсона

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2626557C1 (ru)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2677068C1 (ru) * 2018-04-25 2019-01-15 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научный центр неврологии" (ФГБНУ НЦН) Способ диагностики зрительной дисфункции при болезни паркинсона до медикаментозной коррекции
RU2733037C1 (ru) * 2020-03-20 2020-09-28 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пермский государственный медицинский университет имени академика Е.А. Вагнера" Министерства здравоохранения Российской Федерации Способ диагностики позных нарушений при болезни Паркинсона
RU2797878C1 (ru) * 2022-08-22 2023-06-09 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова Российской академии наук Способ дифференциальной диагностики эссенциального тремора и первой стадии болезни паркинсона с помощью анализа всплесков на кросс-вейвлет спектре электромиографических сигналов мышц-антагонистов

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2558176C1 (ru) * 2014-07-14 2015-07-27 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научный центр неврологии" (ФГБНУ НЦН) Способ дифференциальной диагностики болезни паркинсона и эссенциального тремора

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2558176C1 (ru) * 2014-07-14 2015-07-27 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научный центр неврологии" (ФГБНУ НЦН) Способ дифференциальной диагностики болезни паркинсона и эссенциального тремора

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
RISSANEN S.M. et al. Analysis of EMG and acceleration signals for quantifying the effects of deep brain stimulation in Parkinson's disease. IEEE Trans Biomed Eng. 2011 Sep;58(9):2545-53. *
БОГДАНОВ П.П. и др. Применение методики компьютерной СЭМГ для диагностики и контроля эффективности лечения начальных проявлений болезни Паркинсона. Современные технологии диагностики и лечения в неврологии. М. МОНИКИ, 2005, с. 124-129. *
ИВАНОВА Е.О. и др. Клинико-электрофизиологический анализ дрожательного гиперкинеза при эссонциальном треморе и болезни Паркинсона. Неврологический журнал. 2013, 5, с. 21-26. *
ИВАНОВА Е.О. и др. Клинико-электрофизиологический анализ дрожательного гиперкинеза при эссонциальном треморе и болезни Паркинсона. Неврологический журнал. 2013, 5, с. 21-26. МЕЙГАЛ А.Ю. Нелинейные параметры накожной электромиографии: возможности и перспективы применения в клинике и физиологии. Ульяновский медико-биологический журнал. 2016, 4, с. 45-46. КУУЗ Р.А. и др. Исследование спектральных особенностей и нелинейной динамики физиологического, эссенциального и паркинсонического тремора. Вестнок научно-технического развития. 2010, 39, 11, с. 12-20. RISSANEN S.M. et al. Analysis of EMG and acceleration signals for quantifying the effects of deep brain stimulation in Parkinson's disease. IEEE Trans Biomed Eng. 2011 Sep;58(9):2545-53. *
КУУЗ Р.А. и др. Исследование спектральных особенностей и нелинейной динамики физиологического, эссенциального и паркинсонического тремора. Вестнок научно-технического развития. 2010, 39, 11, с. 12-20. *
МЕЙГАЛ А.Ю. Нелинейные параметры накожной электромиографии: возможности и перспективы применения в клинике и физиологии. Ульяновский медико-биологический журнал. 2016, 4, с. 45-46. *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2677068C1 (ru) * 2018-04-25 2019-01-15 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научный центр неврологии" (ФГБНУ НЦН) Способ диагностики зрительной дисфункции при болезни паркинсона до медикаментозной коррекции
RU2733037C1 (ru) * 2020-03-20 2020-09-28 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пермский государственный медицинский университет имени академика Е.А. Вагнера" Министерства здравоохранения Российской Федерации Способ диагностики позных нарушений при болезни Паркинсона
RU2797878C1 (ru) * 2022-08-22 2023-06-09 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова Российской академии наук Способ дифференциальной диагностики эссенциального тремора и первой стадии болезни паркинсона с помощью анализа всплесков на кросс-вейвлет спектре электромиографических сигналов мышц-антагонистов

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI678188B (zh) 腦波檢測裝置
Rissanen et al. Surface EMG and acceleration signals in Parkinson’s disease: feature extraction and cluster analysis
Picchioni et al. Infraslow EEG oscillations organize large-scale cortical–subcortical interactions during sleep: a combined EEG/fMRI study
JP2005514096A (ja) Eegバイスペクトルを用いて神経学的症状を評価する系および方法
KR20080068003A (ko) 뇌기능 평가를 위한 방법 및 휴대용 자동 뇌기능 평가 장치
Caravaglios et al. Theta power responses in mild Alzheimer’s disease during an auditory oddball paradigm: lack of theta enhancement during stimulus processing
JP2005514096A5 (ru)
Babiloni et al. Levodopa may affect cortical excitability in Parkinson's disease patients with cognitive deficits as revealed by reduced activity of cortical sources of resting state electroencephalographic rhythms
Cheema et al. An application of phonocardiography signals for psychological stress detection using non-linear entropy based features in empirical mode decomposition domain
Cheema et al. Psychological stress detection using phonocardiography signal: An empirical mode decomposition approach
US10433753B2 (en) Stochastic oscillator analysis in neuro diagnostics
US20200337645A1 (en) System and Method for Classifying and Modulating Brain Behavioral States
Doan et al. Predicting dementia with prefrontal electroencephalography and event-related potential
CN116092673B (zh) 一种便携式多信息融合分析及干预评估系统及其方法
AU2017252517A1 (en) Protocol and signatures for the multimodal physiological stimulation and assessment of traumatic brain injury
Alinia et al. Associations between physiological signals captured using wearable sensors and self-reported outcomes among adults in alcohol use disorder recovery: development and usability study
Gupta et al. A support system for automatic classification of hypertension using BCG signals
Pan et al. Quantitative evaluation of the use of actigraphy for neurological and psychiatric disorders
RU2626557C1 (ru) Способ ранней и дифференциальной электромиографической диагностики основных симптомов болезни паркинсона
Jahanbekam et al. Performance of ECG‐based seizure detection algorithms strongly depends on training and test conditions
RU2314028C1 (ru) Способ диагностики и коррекции психоэмоционального состояния "нейроинфография"
Kocak et al. Automated detection and classification of sleep apnea types using electrocardiogram (ECG) and electroencephalogram (EEG) features
Mahmood et al. Introduction to Non-Invasive Biomedical Signals for Healthcare
Li et al. Seizure detection based on wearable devices: A review of device, mechanism, and algorithm
Min et al. Use of electroencephalogram, gait, and their combined signals for classifying cognitive impairment and normal cognition