Нестационарная ЭЭГ человека : Методологический и экспериментальный анализ

• Автор: Каплан, Александр Яковлевич
• Шифр специальности: 03.00.13
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 488 с. : ил.

1.1. Постановка проблемы о природе изменчивости спонтанной ЭЭГ.

1.2. Нестационарная ЭЭГ основные определения и результаты

статистического оценивания.

1.3. Сегментное описание ЭЭГ как базовый подход к структурно

функциональному анализу электрической активности мозга.

1.4. Временная синхронность основных ритмов кусочностационарной ЭЭГ

1.5. Мультиканальная сегментация ЭЭГ.

1.6. Операциональная пространственная синхронность ЭЭГпроцессов.

Глава 2. Проблема сегментного описания ЭЭГ человека

2.1. ЭЭГ как нестационарный стохастический процесс.

2.2. Сегментация ЭЭГ методом фиксированных интервалов

2.3. Параметрическая сегментация ЭЭГ
2.4. Непараметрические подходы к описанию кусочносгационарной структуры ЭЭГ
2.5. Проблемы содержательной интерпретации сегментных описаний ЭЭГ
2.6. Постановка задач диссертационного исследования
Раздел II. Общие методические подходы к постановке
экспериментов
Глава 1. Методическое обеспечение ЭЭГ исследований
1.1. Регистрация ЭЭГ.
1.2. Анализ ЭЭГ
V Глава 2 Поведенческое тестирование.
2.1. Разработка модели операторской деятельности человека для
тестирования сопряженных изменений в ЭЭГ.
Раздел III. Результаты экспериментальных исследований
Глава 1. Вариативность спектральных оценок ЭЭГ как показатель
функционального состояния мозга
1.1. Характеристики вариативности мультиканальной записи ЭЭГ
испытуемых на фоне спокойного бодрствования.
1.2. Когнитивное тестирование на модели i
1.3. Фармакологическое тестирование.
1.3.1. Электроэнцефалографическое исследование центрального действия лекарственного препарата Семаке
1.3.2. Электроэнцефалографическое исследование центрального
действия лекарственного препарата Амиридин.
1.4. Измененные состояния мозга в связи транзиторной ишемической
гипоксией при регламентированной гипервентиляции легких.
1.4.1. Влияние регламентированной гипервентиляции на параметры мощности и краткосрочной вариативности ЭЭГ
1.4.2. Динамика влияния регламентированной ги пер вентиляции
на параметры мощности и краткосрочной вариативности ЭЭГ.
1.4.3. Влияние семакса и амиридина на ЭЭГ эффекты гипервентиляции
1.5. Релаксационные состояния медитация.
1.6. Обсуждение полученных результатов
Глава 2. Дискретная организация спектральных паттернов ЭЭГ.
2.1. Вероятностная реактивность спектральных компонентов ЭЭГ.
2.2. Скрининговая классификация однократных спектров ЭЭГ
2.3. Пространственновременная вариативность спектральных
паттернов ЭЭГ
Глава 3. Разработка методологии кусочностационарного анализа ЭЭГ
3.1. Иерархическая непараметрическая сегментация ЭЭГ
постановка проблемы,.
3.2. Основные идеи непараметрической сегментации ЭЭГ
3.3. Описание алгоритма иерархической непараметрической
сегментации ЭЭГ
3.4. Алгоритм быстрого поиска моментов резких изменений в ЭЭГ
адаптивная пороговая сегмсрация
3.5. Тестирование технологии иерархической сегментации ЭЭГ
на примере альфаактивности
3.6. Иерархическая непараметрическая сегментации сонной
ЭЭГ человека.
3.7. Обсуждение.полу1ченных результатов.
Глава 4. Пространственная синхронность сегментной структуры ЭЭГ
4.1. Постановка проблемы
4.2. Разработка технологии оценивания индекса операциональной
синхронности ЭЭГ.
4.3. Пространственная синхронность операциональной динамики ЭЭГ,
регистрируемой цепочкой ЭЭГ
4.4. Пространственная синхронность операциональной динамики
альфаактивности ЭЭГ в парах 8ми сгандартных отведениях ЭЭГ
4.5. Пространственная синхронность операциональной динамики
ЭЭГ в парах отведений на фоне мнестической деятельности
Глава 5. Пространственные модули сегментной структуры ЭЭГ.
5.1. Постановка проблемы.
5.2. Динамика операционых модулей ЭЭГ в состоянии
спокойного бодрствования.
5.3. Динамика операционных модулей ЭЭГ на фоне мнестической
деятельности.
5.4. Динамика операционных модулей ЭЭГ в тесте, не требующем
активации механизмов оперативной памяти
5.5. Динамика операционных модулей ЭЭГ в зависимости от
индивидуальных особенностей ЭЭГ и эффективности
мнестической деятельности испытуемых.
Глава 6. Региональная и пространственная согласованность
фазической динамики частотных компонентов ЭЭГ.
6.1. Постановка проблемы.
6.2. Региональная межчастотная согласованность.
6.3. Пространственная межчастотная согласованность.
6.4. Обсуждение полученных результатов.
Заключение
Континуальная мультивариативность или динамическая
метастабильность функциональных состояний мозга
Онтологическая перспектива электроэнцефалографического
исследования деятельности мозга человека.
Список литературы
Благодарности.
Введение


Выше уже рассматривалась возможность применения быстрого преобразования Фурье БПФ как непараметрической процедуры в технологии сегментации с предварительным жестким разбиением записи ЭЭГ на фрагменты фиксированной длительности и отмечался основной недостаток этого метода отсутствие адаптивности границам сегментов. Естественным было бы применение БПФ в движущемся временном окне с последующим сравнением полученных спектральных оценок с аналогичными данными для референтного окна, как это делается в технологии адаптивной сегментации с помощью авторегрессионого моделирования. Тем не менее единственная работа в этом направлении Скрылев, все же показывает перспективность подобного подхода В этом исследовании в качестве меры спектральных различий ЭЭГ в двух совместно движущихся окнах автор использовал максимум отношения узкополосных спектральных оценок Скрылев, , что делало метод достаточно чувствительным к переходным процессам в ЭЭГ. Оставалось проблемой, правда, характерное и для других методов адаптивной сегментации отсутствие аналитического обоснования пороговых условий для детектирования границ между сегментами. Б работе В. П.Омельченко Омельченко и др. ЭЭГ записи производилась на основе специально разработанного критерия с определенными по данным статистического моделирования параметрами распределения. Это позволило автору обосновать выбор порогов для обнаружения спекгральных различий между тестируемыми сегментами ЭЭГ, но дальнейшего развития в направлении сегментации ЭЭГ эта работа не получила. Несмотря на первые успешные попытки непараметрического подхода к сегментации ЭЭГ, дальнейшее его развитие сдерживалось тем очевидным обстоятельством, что в каждом конкретном случае заранее не известно, какая именно статистическая характерисгика ЭЭГ в наибольшей степени определяет его сегментную структуру, матожиданис, дисперсия, другие моменты статистики и т. Более того, для каждой такой статистики требовалась разработка собственного метода поиска квазистационарных сег ментов и потому задача непараметрического сегментирования ЭЭГ могла превратится в перебор довольно большого числа возможных решений Поэтому требовалась разработка оптимальной в указанном отношении технологии непараметрического сегментирования ЭЭГ, что и было сделано в рамках настоящего диссертационного исследования см. В своей совокупности эти данные свидетельствуют о несомненной функциональной значимости сегментной архитектоники ЭЭГ. В главе настоящего обзора рассматривались возможные онтологические основания подобной структурированности коркового биоэлектрического поля. Здесь же еще раз отметим, что еще до первых работ по сегментации идея о кусочносгационарной организации ЭЭГ уже носилась в воздухе, и некоторые исследователи даже полагали, что ЭЭГсигнал состоит из ограниченного набора типовых сегментов, составляющих некую азбуку ЭЭГкода , . Эта идея оказалась настолько привлекательной, что после появления первых данных о реальной структурированности ЭЭГ целый ряд авторитетных исследователей пришел к выводу о том, что синтаксическая мегафора наиболее адекватна сегментному описанию ЭЭГ активности iv, i . Были даже сделаны попытки расшифровки сегментного кода линейной ЭЭГ методами оценивания матриц переходных вероятностей, обычно используемых для изучения закономерностей марковских процессов i i, . Для наборов из трех типов сегментов, например, удалось показать, что вероятности взаимного чередования этих сегментов в предсудорожный существенным образом отличаются от нормы, хотя для традиционных методов анализа ЭЭГ эти различия практически не заметны . Итак, приведенные выше данные позволяют полагать, что в квазистационарных сегментах ЭЭГ отражаются вполне определенные операциональные акты нервной деятельности. Однако применение процедур сегментирования к суммарной ЭЭГ далеко не всегда может выявить эту связь в силу композитного полифонического характера ЭЭГсигнала. Это связано с тем, что каждый частотный компонент ЭЭГ может иметь собственную сегментную структуру, демонстрирующую дискретную работу различных морфофункциональных систем мозга, локализованных в области регистрации ЭЭГ сигнала.