Начало >> Статьи >> Архивы >> Клиническая электроэнцефалография

Корреляционный анализ ЭЭГ - Клиническая электроэнцефалография

Оглавление
Клиническая электроэнцефалография
Электроэнцефалография
Гипотезы о происхождении электрической активности
Методика регистрации и исследования
Электроды и их коммутация
Усилители, регистрирующие устройства
Калибровка канала электроэнцефалографа
Распознавание и устранение артефактов в записи
Приемы применения функциональных нагрузок, регистрации электрической активности
Электроэнцефалограмма здорового человека
Изменения ЭЭГ при различных функциональных состояниях мозга
Реакция ЭЭГ на ритмические раздражения, условнорефлекторные изменения
Физиологическая оценка изменений ЭЭГ при опухолях головного мозга
Природа очага патологической электрической активности
Локальные изменения ЭЭГ разного типа в зоне опухоли
Вторичные изменения ЭЭГ, выраженные на расстоянии от опухоли
Дифференциация внемозговых и внутримозговых опухолей
Соотношение локальных и общих изменений ЭЭГ, проявление очага
Изменения ЭЭГ в зависимости от локализации опухоли мозга
Опухоли лобной локализации
Опухоли теменной и теменно-центральной локализации
Опухоли височной и затылочной локализации
Опухоли подкоркового глубинного расположения
Опухоли в области задней черепной ямки
Дифференциация очага патологической активности суб- и супратенториального расположения
Электроэнцефалография при опухолях базальной локализации
ЭЭГ при опухолях III желудочка
ЭЭГ при краниофарингиомах
ЭЭГ при опухолях гипофиза
Выявление нечетко выраженных-очаговых изменений при помощи дополнительных приемов
Выявление очаговых изменений на фоне негрубых общемозговых нарушений
Выявление очаговых признаков на фоне грубых общемозговых изменений
Изменения вызванных потенциалов при очаговой патологии
Электроэнцефалография при сосудистых поражениях головного мозга в нейрохирургической клинике
ЭЭГ при артерио-венозных аневризмах головного мозга
ЭЭГ при артериальных аневризмах головного мозга
ЭЭГ при спазмах магистральных артерий
ЭЭГ при каротидно-кавернозных соустьях
Электроэнцефалограмма при черепно-мозговой травме
ЭЭГ при легкой черепно-мозговой травме
ЭЭГ при травме средней степени и тяжелой черепно-мозговой травме
ЭЭГ при посттравматических коматозных состояниях
ЭЭГ при закрытой черепно-мозговой травме, осложненной внутричерепной гематомой
Особенности ЭЭГ в отдаленном периоде после черепно-мозговой травмы
ЭЭГ при арахноидитах и арахноэнцефалитах
ЭЭГ при абсцессах головного мозга
ЭЭГ при паразитарных формах поражения головного мозга
Возрастные особенности ЭЭГ здоровых детей
Общемозговые изменения ЭЭГ у детей с поражением головного мозга
Особенности ЭЭГ при поражении ствола мозга на уровне задней черепной ямки
ЭЭГ детей с краниофарингиомами
ЭЭГ детей при краниостенозах
ЭЭГ детей при акклюзионной гидроцефалии
Автоматический математический анализ ЭЭГ
Частотный анализ ЭЭГ
Корреляционный анализ ЭЭГ
Спектральный анализ ЭЭГ
Другие методы анализа ЭЭГ человека
Литература

Автокорреляция и кросскорреляция — математические методы анализа, развивающиеся в последние годы в статистической теории связи для изучения случайных стационарных процессов.
Основанием для применения корреляционного анализа к ЭЭГ служит положение, что ЭЭГ является переменным случайным процессом, обладающим свойствами стационарного. Автокорреляционный анализ производится путем сравнения процесса ЭЭГ с самим собой, отставленным во времени, т. е. производится сравнение его на каком-то произвольном отрезке времени с другим отрезком в несколько более раннее или более позднее время. Таким образом, определяются средние отношения процесса в течение времени или его статистические свойства. При кросскорреляционном анализе производится сравнение двух процессов ЭЭГ и выявляются их средние отношения. Кросскорреляционный анализ позволяет получить количественные соотношения между электрическими процессами двух точек мозга, выявить общие для этих двух процессов компоненты и их временные отношения.

В корреляционном анализе параметром является время или, более точно, временная разница в противоположность частотному анализу, где параметром является частота. При корреляционном анализе производится исследование изменений процесса во времени. Если в нем имеются повторяющиеся с определенной последовательностью во времени элементы, т. е. периодические колебания разности потенциалов на ЭЭГ, то при корреляционном анализе они выявляются, причем даже в том случае, когда амплитуда периодических колебаний во много раз меньше, чем амплитуда нерегулярных колебаний.
Процедура вычисления корреляционной функции ЭЭГ в несколько упрощенном виде сводится к следующим основным последовательным ступеням. Сначала ЭЭГ на протяжении всего исследуемого отрезка времени должна быть выражена в форме ряда чисел, отражающих мгновенные значения потенциала. Частота замеров, или квантования, ЭЭГ может быть различной в зависимости от требуемой точности вычисления функции корреляции (например, от 50—100—200 и более в секунду). Квантование ЭЭГ, как правило, производится автоматически с помощью специальных устройств, позволяющих преобразовывать сигнал ЭЭГ в форме графика в электрическое напряжение (типа прибора «Силуэт») или устройства ввода напряжения с магнитной ленты. Квантование ЭЭГ можно производить также вручную, однако в силу большой трудоемкости этот способ не может найти широкого применения и используется лишь для обработки небольшого материала. Полученный при квантовании ряд числовых значений биопотенциала, или «сигнал», посылается на вход вычислительного устройства, где и производится его последовательная обработка. Как уже отмечено выше, при вычислении автокорреляционной функции производится сравнение процесса ЭЭГ с самим собой, и соответственно на вход вычислительного устройства подается «сигнал» и его дубликат. Первое значение актокорреляционной функции получается путем перемножения попарно соответствующих по времени мгновенных значений потенциалов первого сигнала и его дубликата с последующим интегрированием полученных величин. Результат отражает количественную величину сходства или корреляции двух процессов, которая при автокорреляции соответствует сравнению процесса с самим собой и выражает наибольшее сходство или наибольшую корреляцию.
Эта величина корреляции принимается за единицу (производится нормирование). Последующее значение автокорреляционной функции вычисляется также путем попарного перемножения (и последующего интегрирования) мгновенных значений первого сигнала с дубликатными; последние берутся не совпадающими во времени, но запаздывающими по сравнению с первым на выбранный интервал времени—шаг задержки или отставления Ат. Затем повторяется та же процедура с отставлением дубликата на 2, 3, 4 и т. д. шага задержки. Таким образом, последовательными ступенями вычисления корреляционных функций являются: отставление, перемножение и интегрирование, или суммирование. Эти ступени выражаются математически в виде формулы:

где f(l)—амплитудно-временное отражение ЭЭГ, рассматриваемое как «сигнал», g(t + x) представляет ее дубликат; т — отставление дубликатной кривой но отношению к ее оригиналу и Т->оо указывает, что автокорреляционная функция будет точной лишь в том случае, когда время (интервал) наблюдения бесконечно велико.
При кросскорреляционном анализе процедура вычисления та же, по вместо дубликата первого процесса берется второй процесс, т. е. в этом случае g(т+r) является вторым процессом. Корреляционные функции ЭЭГ вычисляются либо на универсальных электронно-вычислительных машинах, либо на аналоговых вычислительных устройствах — коррелографах.
Корреляционный анализ ЭЭГ в упрощенном виде можно проводить и вручную по методу, предложенному японскими физиологами. Этот метод заключается в последовательных наложениях графиков ЭЭГ с соответствующими временными сдвигами и вычислением значения функции путем суммации для каждой точки коррелограммы. Как и всякая ручная обработка ЭЭГ, этот метод страдает двумя основными недостатками: большой трудоемкостью и малой точностью (Sato, Honda et al., 1962).
При проведении корреляционного анализа ЭЭГ человека важно учитывать ряд методических моментов: 1) точность вычисления, определяемую выбором шага задержки и величины отставления; 2) время или интервал наблюдения. При корреляционном анализе, так же как и при частотном, весьма существенным является выбор длительности интервала наблюдения (Т). Точно корреляционная функция может быть вычислена только при бесконечно большой величине интервала наблюдения. Однако очень длительный интервал наблюдения при исследовании ЭЭГ человека неудобен, так как при этом характер ЭЭГ может существенно измениться вследствие изменения функционального состояния больного или здорового человека. Таким образом, одной из первых задач исследования является подбор оптимального интервала наблюдения, в котором сохранялась бы устойчивая картина средних величин, характеризующих статистические свойства ЭЭГ, и в то же время имелась бы возможность исследовать как фоновые так и реактивные состояния мозга.
При исследовании фонового состояния мозга целесообразно выбрать отрезки записи порядка 1 минуты, однако в ряде случаев, например при значительной тяжести состояния больного, можно сократить интервалы наблюдения до 10 секунд. Десятисекундные интервалы ЭЭГ при вычислении корреляционных функций показывают относительно стабильные картины средних параметров.
При вычислении авто- и кросскорреляционных функций в зависимости от задачи исследования следует подбирать разную точность вычисления или разную величину шага задержки Ат. В общем здесь справедливо положение, что на период одного колебания должно быть вычислено не менее 2 точек (согласно теореме Котельникова). При обработке ЭЭГ удобно иметь 10 точек на период или чтобы величина шага задержки была в 10 раз меньше самого малого периода колебаний ЭЭГ, которые необходимо исследовать. Так, например, если ставится задача исследовать ЭЭГ с основным ритмом альфа, т. е. 10 колебаний в секунду, то можно выбрать шаг задержки или точность 10 мсек. В тех же случаях, когда необходимо обратить внимание на более частые колебания, шаг задержки должен быть меньшим, т. е. точность больше.

ЭЭГ является сложным процессом, включающим разные компоненты: непериодические колебания, повторяющиеся с неправильными интервалами времени, периодические, примером которых в ЭЭГ являются ритмы, навязанные ритмической световой стимуляцией, и квазипериодические или почти периодические процессы, к которым относятся все физиологические ритмы, в частности альфа-ритм.

Рис. 130. Разные формы автокоррелограмм ЭЭГ.
А — ЭЭГ; Б — соответствующие АКГ; а — АКГ «без альфа-ритма» (а); б, — соответствующая ЭЭГ с навязанным ритмом световых мельканий (б); в. — АКГ квазипериодической активности альфа-ритма (в).
Авто- и кросскоррелограммы имеют различную форму в зависимости от того, какой характер имеет исследуемый процесс ЭЭГ.
На рис. 130 приведены автокоррелограммы (АКГ) разных ЭЭГ. При вычислении корреляционной функции процесса, состоящего из непериодических колебаний, коррелограмма имеет форму экспоненциальной кривой, стремящейся к нулю (a, a1). При вычислении корреляционной функции периодического процесса ЭЭГ полученная коррелограмма выражается в форме периодической же кривой с периодами, точно соответствующими периодам колебаний в исследуемом процессе. При вычислении корреляционной функции квазипериодического процесса, например альфа-ритма, на коррелограмме регистрируются периодические же колебания, соответствующие по частоте имеющемуся ритму, но амплитуда колебаний на коррелограмме постепенно падает до нуля, и тем скорее, чем больше данный квазипериодический процесс отличается от истинно периодического. Когда же исследуется ЭЭГ, являющаяся сложным процессом, включающим как непериодические, так и квазипериодические колебания, то коррелограмма является суммой корреляционных функций периодического и непериодического процессов.
Таким образом, корреляционный анализ позволяет разграничить в сложном процессе ЭЭГ две составляющие: периодическую (или квазипериодическую) и непериодическую, функциональное значение которых в общем процессе ЭЭГ неоднозначно. Для краткости изложения в дальнейшем мы будем называть квазипериодический процесс ЭЭГ периодическим. Как ясно из изложенного, АКГ являются хорошей иллюстрацией разных ЭЭГ. Для количественной оценки процесса используют количественные параметры, полученные на основании обработки коррелограмм.
Параметры, используемые для оценки АКГ, следующие.
Средняя частота f или средний период колебаний п, которые вычисляются путем измерения периодов колебаний на коррелограмме за определенный временный отрезок, например до отставления т=1000 мсек, и последующего усреднения полученных периодов. Затем значения величины среднего периода можно перевести в значения частоты.
Показатель периодичности процесса — коэффициент отношения мощности периодической составляющей к мощности случайной составвляющей — Кп/с. Этот коэффициент определяется путем измерения амплитуды отклонений на коррелограмме каждого колебания от пика до пика также на определенном отрезке коррелогаммы, например, до т= 1000 мсек. Затем вычисляют среднюю величину амплитуды колебаний; определяют половину этой средней амплитуды, которая отражает среднюю мощность периодической составляющей на данной коррелограмме; определяют разницу между максимальным значением корреляционной функции (при т=0) п вычисленным средним значением мощности периодической составляющей. Эта разница отражает мощность случайной составляющей; затем вычисляется отношение средней мощности периодической к мощности случайной составляющей. Эта количественная величина (Кп/с) может служить для оценки периодики на данной ЭЭГ.
Устойчивость периодики, определяемая по величине отставления т, при которой амплитуда периодических колебаний на коррелограмме уменьшается до 10% от начальной.
При кросскорреляционном анализе мы имеем возможность произвести сравнение двух ЭЭГ. При обычном, принятом в практике электроэнцефалографии методе сравнения ЭЭГ можно определить сходство и различие их лишь приблизительно, на основании субъективной оценки и подсчетов частоты и амплитуды с помощью циркуля или линейки. При исследовании электрической активности головного мозга любым из имеющихся методов — с помощью визуального анализа, частотного или какого-либо другого математического метода — физиологи исходят из обоснованного нейрофизиологией положения о деятельности мозга как единой системы, активность разных частей которой связана и взаимообусловлена. Это дает основание рассматривать получаемую корреляционную связь разных ЭЭГ как отражение одной из сторон физиологического взаимодействия, устанавливающегося между областями коры в ходе деятельности мозга и находящего отражение в изменениях потенциалов разных нервных структур.
Кросскорреляционный анализ дает принципиально новые возможности оценки электрических процессов двух точек мозга: позволяет количественно охарактеризовать степень сходства электрических процессов, выраженных на ЭЭГ, или их связи по величине коэффициента кросскорреляции (Ккр); выявить общие компоненты двух ЭЭГ и определить их временные отношения по сдвигу максимума кросскорреляционной функции (временной сдвиг — ВС). При кросскорреляционном анализе можно встретиться с разными формами кросскоррелограмм (КрКГ), которые, так же как и форма АКГ, зависят от свойств исследуемых процессов, точнее от особенностей элементов, общих для двух исследуемых ЭЭГ.
Степень сходства или степень корреляционной связи двух ЭЭГ количественно определяется по Ккр. Она зависит от выраженности в двух ЭЭГ общих элементов. Если две ЭЭГ точно повторяют одна другую, т. е. являются точными копиями одна другой, то Ккр их будет равен 1,0, или максимальному своему значению. Если две ЭЭГ точно соответствуют одна другой, но все их элементы сдвинуты относительно друг друга на 180°, или, иными словами, если они сходны, но противофазны, являясь

 

 

Pиc. 131. Кросскоррелограммы различных ЭЭГ.
А — кросскоррелограммы: а. 6, в, г. д, е: Б — соответствующие пары ЭЭГ: а1, б1, в1 г1, д1;, е1. Подробное описание в тексте.
как бы зеркальным отражением одна другой, то величина Ккр также будет равна 1,0, но иметь отрицательный знак —Ккр =—1,0. Таким образом, Ккр может иметь значение от +1,0 до —1,0.
Когда исследуемые процессы включают в себя, кроме общих элементов, также составляющие, свойственные каждому из них в отдельности, то Ккр будет меньше единицы, и тем меньше, чем больше в исследуемых ЭЭГ индивидуальных особенностей. При этом в зависимости от соотношения фаз электрических колебаний значение Ккр может быть либо положительным, либо отрицательным.
На рис. 131 приведены КрКГ разного типа с разными значениями Ккр и отрезки соответствующих пар ЭЭГ. КрКГ а иг имеют высокий Ккр, что свидетельствует о тесной корреляционной связи процессов. Характер этих двух КрКГ, однако, различен: в первом случае преобладают периодические колебания, во втором — периодические колебания не выражены, т. е. в первом случае две ЭЭГ имеют большое сходство за счет общих периодических колебаний, а во втором — за счет неритмических колебаний. КрКГ 0 указывает на отрицательный Ккр, причем абсолютная величина Ккр также велика. Здесь ЭЭГ имеют большое сходство, но колебания в них противофазны. КрКГ бив показывают, что в исследуемых процессах имеется лишь относительно небольшое сходство, преимущественно за счет периодических колебаний: Ккр равны 0,32 и 0,40. На КрКГ в максимум кросскорреляционной функции располагается не при т = 0, а сдвинут по шкале до т =—80 мсек. Это означает, что в одном из процессов ЭЭГ общие периодические колебания возникают ранее, чем в другом, на 80 мсек. При исследовании ЭЭГ как здоровых людей, так и особенно больных с поражением головного мозга, где спектр ЭЭГ значительно меняется за счет увеличения медленных компонентов, корре-лограммы бывают сложными. Примером такой сложной КрКГ является коррелограмма е. Здесь можно видеть наличие периодической составляющей в ритме альфа, а также медленную составляющую (на рисунке обозначено пунктиром), причем их максимумы не совпадают.
Необходимо отметить, что корреляционный анализ не дает информации об «амплитудных характеристиках исследуемых ЭЭГ, хотя амплитуда разных составляющих или, вернее, их соотношение, находит отражение на форме коррелограмм.
Автокорреляционный анализ ЭЭГ здоровых людей показал, что АКГ могут быть различными в зависимости от типа электрической активности мозга: при доминировании альфа-ритма на АКГ преобладают периодические колебания в альфа-ритме; в случае десинхронизированной ЭЭГ АКГ имеет форму кривой, спускающейся по экспоненте к нулевой линии.
На рис. 132 приведены ЭЭГ затылочной, теменной, центральной и лобной областей и АКГ двух здоровых людей с разными типами ЭЭГ с альфа и без альфа-ритма. В первом случае при доминировании на ЭЭГ альфа-ритма периодические колебания с частотой альфа отчетливо выявляются на АКГ. При этом они более выражены на АКГ затылочного и височного отведений, а на АКГ лобного отведения альфа-периодика выражена слабо и проявляется медленная компонента. Во втором случае при отсутствии на ЭЭГ ритмической активности АКГ указывают на преобладание случайной компоненты и отсутствие периодики как в затылочном, так и лобном отведениях. Медленная компонента в этом случае выражена более отчетливо. Корреляционный анализ ЭЭГ, записанной с широкой полосой пропускания, позволяет оценивать ее преимущественно по доминирующему ритму. Говорить о периодичности других составляющих ЭЭГ в этом случае не представляется возможным. Поэтому можно считать целесообразным для решения вопроса об особенностях разных физиологических ритмов, входящих в ЭЭГ, произвести корреляционный анализ разных ее частотных компонентов, выделенных с помощью полосовых фильтров.

Рис. 132. Автокоррелограммы ЭЭГ затылочной, теменной, центральной, лобной и височной областей коры у двух здоровых людей.
А — с доминированием в ЭЭГ альфа-ритма; Б — с ЭЭГ без альфа ритма; А1 и Б1 —соответствующие ЭЭГ.
Корреляционный анализ напряжения биотоков после предварительной фильтрации позволяет увеличить точность вычисления корреляционных функций отдельных периодических и квазипериодических составляющих, имеющихся на ЭЭГ, и уменьшить время вычисления. Однако необходимо иметь в виду, что в общем случае анализ отдельных диапазонов частот ЭЭГ не эквивалентен анализу полной ЭЭГ. При проведении такого корреляционного анализа после предварительной фильтрации полосовыми фильтрами следует произвести проверку фильтров, чтобы точно знать постоянную времени фильтров и возможность взаимного сдвига фаз в двух фильтрах.
Автокорреляционные функции ритмов одного диапазона у разных здоровых людей могут иметь разные характеристики. АКТ выделенных диапазонов ритмов разных областей коры у одного здорового человека также отличаются; при этом различия выявляются как в средней частоте, так и в выраженности периодического процесса (Кп/с) и устойчивости периодики.
Автокорреляционный анализ показал, что средние частоты периодики альфа-, тета-, бета- и дельта-диапазонов разных областей коры у здоровых людей могут быть различными; величины средних частот разных диапазонов ритмов закономерно не связаны. Нет также закономерной связи между величинами Кп/с разных частотных диапазонов в одном отведении и в разных областях коры: при высокой периодичности альфа-ритма может быть слабая периодичность других диапазонов частот. Это указывает на независимость разных ритмов ЭЭГ здоровых людей.
Статистическая обработка данных автокорреляционного анализа ЭЭГ здоровых людей по выделенным диапазонам ритмов (дельта, тета, альфа и бета) показала, что в норме имеется статистически значимое различие в средней частоте и периодичности (величине Кп/с) альфа- и бета- ритма между затылочными и лобными отделами коры с более высокой частотой и большей периодичностью в затылочных отделах (Р = 0,05). В то же время различия в параметрах автокорреляционных функций ритмов диапазонов дельта и тета статистически незначимы. Таким образом, можно полагать, что у здорового человека генераторы ритмов альфа и бета различны и функционально относительно независимы в задних и передних отделах полушарий, в то время как генераторы низких ритмов общие или тесно функционально связаны (О. М. Гриидель, 1966).
Кросскорреляционный анализ ЭЭГ здоровых людей позволил установить различие величины коэффициентов кросскорреляции и разный характер КрКГ при исследовании связей различных отделов мозга (рис. 133). Для задних отделов мозга (КрКГ затылочной и центральной области одного полушария, КрКГ симметричных точек двух затылочных областей) характерны умеренные связи с величиной Ккр порядка 0,5—0,6. Для передних отделов полушарий (КрКГ лобной и центральной областей, КрКГ симметричных точек лобных областей) типичны тесные связи — Ккр порядка 0,8—0,9. На КрКГ задних отделов полушарий четко преобладает периодическая составляющая с частотой альфа (Кп/с=4,9; Кп/с=2,8). КрКГ симметричных точек затылочных областей указывают на синфазность колебаний (ВС = 0), в то время как на КрКГ затылочной и центральной области одного полушария выявляется временный сдвиг порядка 10—20 мсек, свидетельствующий о более раннем возникновении периодического процесса в затылочных отделах коры по сравнению с центральными. Преобладание периодической компоненты в корреляционных связях задних отделов полушарий указывает, что эти отделы коры объединены ритмически повторяющимися циклами возбуждения («циклическая связь»). Для КрКГ передних отделов полушарий характерно преобладание непериодической составляющей и слабая выраженность периодики (Кп/с=0,13; 0,15) при высоком коэффициенте кросскорреляции (Ккр = 0,8—0,88). Такая форма связи показывает, что в этих двух ЭЭГ общая ритмика выражена мало, но сильно выражены неритмические отдельные колебания разного периода, одинаковые и синхронные в них. Непериодический процесс на графике функции кросскорреляции, по-видимому, является отражением синхронно приходящих в симметричные точки коры импульсов из нижележащих подкорковых структур. Такая корреляционная связь названа нами «импульсная связь». Богатые анатомические связи лобных отделов коры с подкорковыми структурами, очевидно, являются причиной такой формы связи между точками коры в передних отделах полушарий.


Рис. 134. Изменения авто- и кросскорреляционных функций ЭЭГ затылочной и лобной областей коры здорового человека под влиянием светового раздражения. А — фон; Б — световое раздражение: а — АКГ; б — КрКГ; в— соответствующие ЭЭГ.

Рис. 133. Кросскоррелограммы ЭЭГ. разных пар областей коры здорового человека. а. б— КрКГ задних отделов полушарий: а - симметричных точек затылочных областей: б— затылочной и центральной областей одного полушария: б,в — КрКГ передних отделов полушарий: а — симметричных точек лобных областей: г —лобной и центральной области одного полушария.
Кросскорреляционный анализ ЭЭГ по выделенным диапазонам ритмов выявил синфазность электрических колебаний симметричных точек затылочных и лобных областей коры во всех диапазонах ритмов (ВС могут составлять 5—10 мсек) при некоторой вариабельности величины Ккр.
Корреляционные связи затылочной и лобной области в пределах одного полушария имеют иной характер. Прежде всего следует отметить временные сдвиги максимума функции во всех диапазонах частот. Наибольший сдвиг, достигающий 100—200 мсек, выявляется в диапазоне дельта-волн. При этом направление сдвига указывает на более раннее возникновение дельта-колебаний в лобной области и запаздывание их в затылочной. На КрКГ альфа-диапазона временной сдвиг достигает 50—60 мсек; в диапазоне тета и бета — 20 и 15 мсек. Направление сдвига в этих диапазонах иное, чем в диапазоне дельта: периодика запаздывает в лобных отделах коры, возникая ранее в затылочных. Для корреляционных связей затылочной и лобной области типично отсутствие случайной составляющей при низком коэффициенте кросскорреляции (Ккр =0,2—0,4); связь между затылочной и лобной областью осуществляется по периодическому процессу. Эта форма корреляционной связи указывает, что в затылочных и лобных областях коры слабо выражены общие синхронно возникающие неритмические волны; затылочные и лобные отделы коры здорового человека в состояния покоя объединяются периодически повторяющимися циклами возбуждения с разной временной задержкой в разных диапазонах частот. Последнее свидетельствует, что пути, по которым осуществляются связи между областями коры, могут быть различны для процессов, отраженных в разных ритмах.
Следует отметить, что у лиц с ЭЭГ «без альфа-ритма» корреляция ЭЭГ затылочной и лобной областей выявляет иную форму связи: преобладание непериодической составляющей без временных сдвигов. Такие КрКГ типичны, как будет показано ниже, для состояния раздражения. Таким образом, корреляционный анализ ЭЭГ здоровых люден «без альфа-ритма» подтверждает положение, что эти лица находятся в состоянии постоянной повышенной возбудимости.
Корреляционный анализ ЭЭГ здоровых людей при афферентных раздражениях показывает, что АКГ и КрКГ меняются соответственно изменению функционального состояния мозга. Как было сказано ранее (см. главу 3, стр. 56), при дремотном состоянии и во время сна выявляются существенные отличия АКГ по сравнению с состоянием бодрствования.
На рис. 134 приведены ЭЭГ, АКГ и КрКГ затылочного и лобного отведении здорового человека в состоянии покоя (/1) и во время действия светового раздражения (Б). На ЭЭГ в состоянии покоя имеется умеренно выраженный альфа-ритм. На АКГ затылочной области преобладает периодика альфа; менее выражена она на АКГ лобной области. На КрКГ умеренная связь (Ккр = 0,30) преимущественно по периодической составляющей. Под влиянием светового раздражения на ЭЭГ возникает типичная реакция депрессии альфа-ритма. На АКГ периодика не выявляется: АКГ как затылочной, так и лобной области характеризуется преобладанием случайного процесса. Резко меняется КрКГ; коэффициент кросскорреляции сильно нарастает (до Ккр=62), резко увеличивается случайная компонента, временной сдвиг исчезает (ВС=0), что свидетельствует о синфазности активности затылочной и лобной областей во время светового раздражения.
Как указывалось выше, корреляционный анализ, характеризуя процесс с точки зрения его периодичности, дает возможность обнаружить различие реакций на внешние раздражения, в частности на световые, в разных областях коры. Автокорреляция ЭЭГ показала, что депрессия альфа-ритма под влиянием светового раздражения в затылочной области коры сопровождается десинхронизацией ритмики, а в центральных областях в период снижения амплитуды такой же интенсивности, как и в затылочной (по данным интегратора), периодичность альфа-колебаний не нарушается. Таким образом, автокорреляционный анализ позволяет определить различие в реактивности электрических потенциалов, которое остается скрытым при частотном анализе и при визуальной оценке ЭЭГ.
Корреляционный анализ успешно применяется при исследовании ЭЭГ во время ритмического раздражения, так как он позволяет показать реакцию перестройки ЭЭГ на ритм раздражения даже в тех случаях, когда она слаба и маскируется другими превосходящими по амплитуде фоновыми колебаниями (Г. Н. Болдырева, 1965).
На рис. 135 приведены АКТ разных отведений ЭЭГ здорового человека во время ритмической фотостимуляции. На АКГ выявляется периодика в ритме световых мельканий в затылочной, теменной, меньше — в центральной областях коры на фоне отчетливо выраженной случайной составляющей. Величины Кп/с характеризуют степень выраженности реакции усвоения ритма в исследованных областях коры.
Автокорреляционный анализ ЭЭГ больных с очаговым поражением головного мозга в зависимости от локализации и массивности поражения выявляет выраженные в разной степени изменения по сравнению с нормой. Наибольшие изменения АКГ наблюдаются в зоне проекции опухоли. Эти изменения АКГ характеризуются нарушением периодической составляющей или выявлением периодической компоненты в ритме патологических медленных волн. Следует, однако, отметить, что как не существует специфических изменений ЭЭГ при опухоли, так нет и специфических изменений АКГ, характеризующих специально поражение мозга, вызванное опухолью, травмой или другим патологическим процессом. Важно, что автокорреляционный анализ позволяет выявить максимальные патологические изменения электрического процесса и уточнить локализацию очагового поражения мозга в тех случаях, когда по визуальной оценке ЭЭГ это затруднительно или даже невозможно.
На рис. 136 приведены ЭЭГ и их АКГ у больного с опухолью заднелобной локализации в правом полушарии. На ЭЭГ задних отделов полушария выражен альфа-ритм. Соответственно на АКГ выявляется периодическая составляющая в ритме альфа (/=9,1 Гц). ЭЭГ передних отделов полушария, записанная непосредственно с зоны проекции опухоли (центрально-лобное отведение), и в прилежащем лобном-полюсном отведении имеют сходный характер: альфа-ритм отсутствует, регистрируются частые колебания и группы дельта-воли, несколько более отчетливо в лобно-полюсном отведении. АКГ этих электроэнцефалограмм различны. На АКГ в зоне проекции опухоли периодическая составляющая отсутствует, выражен случайный процесс; на АКГ переднего (лобно-полюсного) отведения выявляется периодическая компонента со средней частотой 1,63 Гц. Таким образом, четко выявляются более грубые локальные изменения процесса в зоне проекции опухоли. Эти свойства автокорреляционного анализа ЭЭГ позволяют считать его перспективным методом для уточнения поражения мозга при очаговых заболеваниях.
Кросскорреляционные функции ЭЭГ у больных с очаговым поражением мозга также меняются но сравнению с нормой. Корреляционные связи ЭЭГ области очага с другими областями коры оказываются значительно нарушенными, что проявляется в падении величины Ккр.


Pиc. 135. Выявление периодической составляющей в ритме света на АКГ во время ритмической фотостимуляции (по Г. Н. Болдыревой).
А — АКГ затылочной, теменной, центральной, лобной и височной областей коры; Б — соответствующие ЭЭГ; нижняя кривая — отметка ритмического светового раздражения.

Рис. 136. Изменение АКГ электрической активности разных областей коры у больной с опухолью правой заднелобной области.
А— АКГ: а1 — затылочно-теменного; б1 — центрально-лобного,в|1— лобно-полюсного отведения правого полушария; Б — а, б. в — соответствующие ЭЭГ.

Кросскорреляционный анализ ЭЭГ больных дает возможность объективно оценить нарушения взаимоотношений между областями коры, которые возникают при очаговых поражениях мозга и отражают изменения его интегральной деятельности. Исследование кросскорреляционных функций ЭЭГ при разной локализации очага показало, что в зависимости от зоны поражения мозга устанавливаются различные патологические взаимоотношения между областями коры. Оказалось, что корреляционные связи зоны непосредственного поражения мозга с отдаленными участками коры резко снижаются.

Рис. 137. Кросскоррелограммы разных областей коры.
А — больного с опухолью правой теменной области: В — больного с опухолью правой лобной области.
В то же время в зоне поражения возникают особые патологические корреляции с другими отделами мозга и устанавливаются патологические связи между отдаленными от очага, первично не поврежденными, зонами коры (О. М. Гриндель, 1966, 1967; Н. С. Козодой, 1966).
При локализации очага поражения в задних отделах полушария имеется тесная корреляционная связь очага по патологическим медленным ритмам только с непосредственно прилежащими участками мозга. С отдаленными отделами пораженного полушария и симметричными точками «здорового» полушария связь оказывается нарушенной.
Примером могут служить КрКГ, полученные при анализе ЭЭГ больного А. с менингиомой правой теменной доли (рис. 137, А). КрКГ зоны очага — правой теменной области — с правой лобной и левой теменной областью резко снижены: Ккр составляют лишь 0,16, т. е. практически связь отсутствует. В то же время корреляционная связь с правой затылочной областью, прилежащей непосредственно к зоне поражения, оказывается тесная — Ккр = 0,72. На КрКГ преобладает медленная компонента, которая ранее возникает в зоне самого очага, о чем свидетельствует временной сдвиг. Таким образом, данные кросскорреляционного анализа указывают, что при очаговом поражении в задних отделах полушария очаг оказывается в значительной степени отграниченным.
В случае локализации поражения в лобной области кросскорреляционный анализ обнаруживает лишь относительную ограниченность очага. В этих случаях при одностороннем поражении лобной доли патологические связи по медленным ритмам возникают не только с областями коры, прилежащими к зоне поражения, но и с симметричными отделами «здорового» полушария.
На рис. 137, Б приведены в качестве примера КрКГ ЭЭГ больного 11. с внутримозговой опухолью правой лобной доли. На всех КрКГ отчетливы периодические колебания с частотой 4,5 Гц. Временные сдвиги на КрКГ показывают, что эти общие медленные колебания ранее возникают в зоне непосредственного поражения и лишь затем — в других областях коры. На КрКГ правой лобной области с прилежащими точками коры и с симметричными отделами левого полушария выявляется также сильно выраженная случайная компонента. Ккр зоны поражения с этими областями высокий (Ккр = 0,64—0,96), что указывает на тесную, даже усиленную, патологическую связь зоны очага с соседними и симметричными зонами коры. Таким образом, в случае лобного поражения закономерно устанавливаются сложные патологические корреляционные связи электрической активности очага с других отделов мозга.
У больных с глубинными патологическими очагами, расположенными в подкорковых или срединных структурах мозга, отмечаются своеобразные изменения корреляций ЭЭГ конвекситальных отделов мозга. В ряде случаев кросскорреляционный анализ позволяет выявить особенности нарушения пространственно-временных отношений ЭЭГ, которые коррелируют с особенностью клинического синдрома, например в случае больных с опухолью, локализованной в медиобазальных отделах височной доли (В. С. Русинов, О. М. Гриндель, Н. Н. Брагина, 1968).
Все эти данные позволяют считать, что метод кросскорреляции ЭЭГ как звено в комплексном клиническом исследовании позволяет получать дополнительные объективные данные для понимания патофизиологических механизмов различных клинических проявлений поражений мозга.



 
« Клиническая фармакология   Клинические лекции по психиатрии детского возраста »