На правах рукописи Аристов Антон Викторович ФРАКТАЛЬНЫЙ
advertisement
На правах рукописи Аристов Антон Викторович ФРАКТАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ ГОЛОВНОГО МОЗГА ПРИ ГЕНЕРАЛИЗОВАННОЙ ЭПИЛЕПСИИ Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук Специальность 03.03.01 – физиология Москва, 2010 Работа выполнена на кафедре физиологии человека и животных Биологического факультета Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова (заведующий кафедрой профессор А.А. Каменский) Научный руководитель кандидат биологических наук, доцент Чепурнова Нина Евгеньевна Официальные оппоненты доктор биологических наук, профессор Щебланов Виктор Ювенальевич доктор биологических наук, профессор Титов Сергей Алексеевич Ведущая организация НИИ ВНД и Нейрофизиологии РАН Защита состоится 15 марта 2010 года в 15 часов 30 минут на заседании диссертационного совета Д501.001.93, при Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова по адресу: 119991 Москва, Ленинские горы д.1, корпус 12. МГУ. Биологический факультет, аудитория М-1. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Биологического факультета МГУ им. Ломоносова. Автореферат разослан 15 февраля 2010 г. Ученый секретарь диссертационного совета доктор биологических наук Б.А. Умарова Актуальность проблемы. Эпилепсия – одно из самых распространенных неврологических нарушений, уступающее лишь параличу. Эпилепсия встречается у 0.6-0.8% популяции на Земле. Две трети пациентов добились достаточной степени контроля над заболеванием с помощью антиконвульсантов. Еще 8-10% смогли избавиться от заболевания, прибегнув к операционной хирургии. Для оставшихся же 25% пациентов на сегодняшний день адекватного метода лечения не найдено [Зенков Л.Р., 2005; Карлов В.А, 2005]. Для тех пациентов, которые не достигли полного контроля над заболеванием, эпилептический приступ может наступать совершенно внезапно и неожиданно. Эта особенность приступа является аспектом заболевания, наиболее сильно ограничивающим комфортную жизнь человека [Гнездицкий В.В, 1999; Киссин М.Я., 2009]. Пациента преследует чувство полной беспомощности, что оставляет значительный отпечаток на его повседневной жизни. В конце 90-х годов прошлого столетия приоритетным направлением исследований Американского общества эпилептологов были названы работы, посвященные поиску возможностей «предсказания приступов, их раннего распознавания и купирования». Это направление быстро распространилось в лаборатории Европы. Метод, который позволил бы предсказать момент наступления эпилептических приступов, основываясь на записях ЭЭГ пациентов с заболеванием эпилепсией, открыл бы новые способы лечения. При появлении возможности надежно предсказывать момент наступления приступов, опираясь на динамические изменения ЭЭГ пациентов, стало бы реальным создавать автоматизированные системы с обратной связью для предотвращения приступов. В этом случае изменился бы сам подход к лечению заболевания, и в ряде случаев можно было бы перейти от профилактического долгосрочного лечения антиэпилептическими лекарствами к ЭЭГ-зависимой целенаправленной терапии. К примеру, стало бы возможным использование инъекции быстродействующего антиконвульсанта или применение электрических или других воздействий, приводящих мозговую динамику к состоянию, в котором не будет формироваться приступ Существует два сценария развития приступа. В первом случае наступление приступа может быть обусловлено некоторым внезапным и резким изменением состояния, которому не будет предшествовать регистрируемое динамическое изменение ЭЭГ. Такой сценарий характерен для инициации приступа при первичной генерализованной эпилепсии [Чепурнов С.А., Чепурнова Н.Е., 2003]. Во втором случае развитие приступа может носить постепенный или каскадный характер, поэтому можно зарегистрировать наступающий приступ заранее. Такой тип развития припадков является 3 характерным для фокальной эпилепсии [Lopes da Silva F., 2003; Бердиев Р.К., 2007; Аббасова К.Р., 2007]. В качестве подтверждения существования пред-приступного состояния в литературе приводят следующие клинические изменения: прилив крови к мозгу, изменение уровня кислорода в крови, изменение частоты сердцебиения перед наступлением приступа. [Weinand ME, 1997; Baumgartner C, 1998; Adelson P.D., 1999; Delamont R., 1999; Novak V., 1999; Kerem D.H., 2005] Эпилептический приступ фокальной природы первоначально формируется в локальной нейронной сети, в которой появляются нейроны с аномальным разрядом активности. Такие нейроны принято называть «взрывными» [Yaari Y., Beck H., 2002]. Появление совокупности таких нейронов приводит к вовлечению окружающих их нервных клеток в такой же разряд, создавая «критическую массу» активированных нейронов; [Елизарова С.В., 2008]. Такое объединение может сопровождаться возрастающей синхронизацией нейронной активности, а также снижением торможения, либо возникновением процессов, провоцирующих снижение порога возбудимости или синхронизацию. Исследования, основанные на данной концепции, нацелены на то, чтобы выделить из общей записи ЭЭГ аномальную активность нейронов, инициирующую приступ путем увеличения числа критических связей между нейронами в фокальной области и нейронами в аномально функционирующей области [Agathonikou A., 1998; Andrzejak R.G., 2007; De Clercq W., 2003; Elger C.E., 2007; Lehnertz K., 2004; Lai Y.C., 2005; Mormann F., 2007]. Результат мог бы позволить выявить в текущей электрической активности мозга интериктальные периоды, а также предыктальные моменты, связанные с наступлением приступа. Метод, который позволил бы предсказать наступление эпилептического приступа, смог бы улучшить терапевтические возможности, а значит и качество жизни пациентов с эпилепсией. Основной вопрос для исследователей состоит в том, можно ли найти предиктор не клинического характера, как у некоторых пациентов, а обнаружить определенные особенности в продолжительной записи ЭЭГ, которые бы указывали на приближающийся эпилептический приступ [Hughes J., 1993; Rajna P., 1997; Schulze-Bonhage A., 2006; Theodore W.H., 2004]. Конечной целью разработки надежного механизма предсказания эпилептического приступа является система, способная не только предупредить о наступающем приступе, но и принять меры для его предотвращения. В идеальном случае такая система могла бы остановить развитие приступа до проявления клинических симптомов. Толерантность ложных оповещений, ведущих к ненужным вмешательствам, будет зависеть от побочных эффектов, 4 вызванных таким вмешательством. В литературе описаны принципиальные возможности использования различных методик вмешательства для купирования приступа, таких как локальное применение сильных быстродействующих препаратов, электростимуляция, местное охлаждение, выработка условного рефлекса [Stein A.G., 2000; Sterman M.B., 2000; Morrell M., 2006; Hill M.W., 2000]. Целью исследования данной работы является разработка ЭЭГ-зависимой методики выявления предикторов наступления приступов при абсансной эпилепсии или своевременной диагностики приступов на основе расчета динамики корреляционной размерности электрограммы. 1. 2. 3. 4. 5. Для достижения поставленной цели решались следующие задачи: Зарегистрировать электрическую активность мозга крыс линии WAG/Rij с генетически обусловленной абсансной эпилепсией Классифицировать полученные электрограммы по характеру электрической активности, выраженности иктальных и интериктальных периодов, по уровням сна и бодрствования. Создать программный комплекс для обработки записей ЭЭГ с целью выявления предикторов приступов или своевременной диагностики абсансов. Проанализировать полученные электрограммы с помощью программного комплекса и определить корреляционные размерности ЭЭГ, характерные для различных функциональных состояний мозга. Выяснить, каковы возможности выявления предикторов приступов или их своевременной диагностики. Протестировать методику анализа на примерах электрограмм человека. Положения, выносимые на защиту. 1. Разработана ЭЭГ-зависимая методика и программный комплекс для своевременной диагностики наступления эпиприступов абсансного типа на основе расчета динамики корреляционной размерности электрограммы. 2. При различных функциональных состояниях мозга крыс WAG/Rij корреляционные размерности их электрограмм имеют различимые величины с учетом статистической достоверности. 3. Для каждой крысы линии WAG/Rij возможно настроить представленный метод и программу таким образом, чтобы животное с известной вероятностью испытывало приступ не дольше, чем время заданной 5 длительности, прежде чем приступ будет определен алгоритмом программы. 4. При любом требуемом соотношении числа ложных и истинных сигналов о начале приступа возможно выбрать необходимый уровень корреляционной размерности и с заданной вероятностью фиксировать приступ. 1. 2. 3. 4. Научная новизна исследования. Впервые проанализированы корреляционные размерности электрограмм крыс линии WAG/Rij с генетически обусловленной абсансной эпилепсией при различных функциональных состояниях мозга. Впервые показана динамика изменения корреляционной размерности перед приступом и во время приступа у крыс линии WAG/Rij. Впервые представлено соотношение числа патологических и непатологических состояний мозга крысы линии WAG/Rij при фиксации заданного значения корреляционной размерности – от 10 до 4 единиц. Впервые представлена методика непрерывного анализа электрограммы крыс линии WAG/Rij с использованием расчета корреляционной размерности для диагностики приступов с целью их купирования. Теоретическое и практическое значение. Подтверждена возможность своевременной диагностики наступления эпилептического абсансного приступа при помощи анализа корреляционной размерности ЭЭГ. Создан программный комплекс анализа ЭЭГ, подтвердивший на записях ЭЭГ человека свою состоятельность в качестве механизма для ответного купирования приступов. Апробация работы. Основные результаты были доложены на X научной конференции молодых ученых, проходившей в Институте высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, на XI-м российском национальном конгрессе "Человек и Лекарство" в Москве, XI-м ежегодном собрании европейского нейропептидного клуба, V-м конгрессе эпилептологии польского эпилептического сообщества в Варшаве, II-й международной конференции по Когнитивной науке в Санкт-Петербурге, а также на заседании кафедры физиологии человека и животных биологического ф-та МГУ им. М.В. Ломоносова. Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 8 научных работ (статей –3, тезисов докладов – 5) 6 Объем и структура диссертации. Диссертация включает 158 страниц текста компьютерного набора. Текст состоит из введения, обзора литературы, целей и задач, материалов и методов, результатов и их обсуждения, заключения, выводов и приложения. Список литературы содержит 202 источника. Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 07-04-00491 МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ Опыты проводили с соблюдением требований, предъявляемых к работе с экспериментальными животными в России (приказ Минздрава №755 от 1208.1977 г.) и в соответствии с Европейской конвенцией по охране позвоночных животных, с Директивами 86/609/ЕЕС, рекомендациями рабочей группы FELASE [1986. S(v609/EEC. ISSN 03780 6978]. Работа выполнена на крысах инбредной линии WAG/Rij (n=12). В экспериментах использовали самцов в возрасте от 4 до 11 месяцев. Методика стереотаксического вживления электродов с последующей ЭЭГ-регистрацией. Для регистрации суммарной электрической активности мозга крыс использовали метод стереотаксического вживления хронических электродов. Регистрирующие электроды вживляли наркотизированным животным. Общую анестезию осуществляли с использованием ингаляционного наркоза (Isofluran). Перед началом операции для расслабления мускулатуры внутримышечно вводили атропин. Для вживления и записи использовали монополярные электроды (3 активных электрода, 1 земляной и 1 референтный электрод в области мозжечка). Вживление электродов в структуры мозга проводили по стереотаксическим координатам атласа мозга крысы Паксиноса-Уотсона [Paxinos, Watson, 1998]: лобная кора (AP +2; L 3,5; H 2), соматосенсорная кора (АР +0,2; L 5; H 4), ретикулярное таламическое ядро (AP –1,4; L 2; H 7). Интервал от момента операции до начала эксперимента составлял не менее 14 дней. По окончании опытов проводили морфологический контроль локализации кончиков электродов в мозге крысы. ЭЭГ регистрировали в условиях свободного поведения с помощью компьютерной программы WINDAQ (Dataq Instruments). 7 Методика математических вычислений. В работе был использован расчет корреляционных размерностей временных рядов электрограмм, зарегистрированных в следующих областях мозга: ретикулярное ядро таламуса, соматосенсорная кора, фронтальная кора. Движение крыс, зарегистрированное при помощи инфракрасного датчика, дополнительно отображалось на четвертом (вспомогательном) канале записи. Первым этапом математической обработки являлась предварительная подготовка многоканальной записи. В рамках этапа были проведены: множественные проверки записи, разделение каналов, определение меток начала и окончания регистрации. После этого подробно классифицировали электрограммы по следующим типам функционального состояния мозга: бодрствование, сон, эпилептический приступ, артефакты. Предварительная подготовка обеспечивает необходимое качество информации, обрабатываемое затем алгоритмом. Вычисление автокорреляционной функции (АКФ) временного ряда в скользящем окне является необходимым этапом вычисления корреляционной размерности, так как позволяет судить о периодичности анализируемого интервала временного ряда. После того, как для заданного скользящего окна функция вычислена, необходимо найти положение первого нулевого значения функции, т.е. наименьшую величину времени t, при котором автокорреляционная функция принимает нулевое значение. Данное положение принято называть «положением первого нуля АКФ». Найденное положение первого нуля АКФ в дальнейшем используется для вычисления корреляционной размерности. Вычисление АКФ проводились по формуле: Процедура вычисления разделялась на следующие этапы: • выделение интервала временного ряда для дальнейшего анализа – в скользящее окно. В работе величина этого интервала (далее, «ширина окна») варьируется и может быть задана перед началом расчетов; наиболее часто было использовано окно длительностью от 10 до 30 с); создание копии выделенного окна с интервалом записи; проведение итерационного расчета: 8 сдвиг копии окна относительно оригинала на время перемножение пересекающихся областей, сумма результатов произведения, увеличение значения . Рис. 1. Процедура расчета автокорреляционной функции. а) схематично выделено скользящее окно, заключающее в себе интервал электроэнцефалограммы; b) то же окно, сдвинутое относительно окна «а» на время t; с) сумма произведений значений энцефалограммы, заключенных в пересекающихся областях «а» и «b», является значением АКФ(t) в точке t. Далее определялась наименьшая величина t, при которой функция АКФ(t) принимала значение нуля или «первого локального минимума». Вычисление корреляционной размерности. Для вычисления корреляционной размерности был использован метод, описанный следующей последовательностью операций. Сначала фрагмент ЭЭГ выделенный в скользящее окно, нормировался между фиксированным интервалом значений. На основании нормированного фрагмента ЭЭГ а также наименьшего из двух значений: «первого нуля» и «первого локального минимума» АКФ для каждого из возможных значений пространства вложения N (в настоящей работе ), в соответствии с методом Такенса по реконструкции аттрактора, были сформированы следующие вектора: 9 где составленные вектора являлись точками траекторий реконструированного аттрактора. Для вычисления размерности аттрактора, N-мерное пространство, содержащее реконструированный аттрактор, разделяли на N-мерные ячейки размера ε. Затем вычисляли число пар окончаний векторов, находящихся на расстоянии менее чем ε по формуле: , где Чтобы вычислить значение D корреляционной размерности для различных значений N в логарифмических осях строили функцию . Рис. 2. Результат расчета функции ln(С(ε,N)) в зависимости от ln(ε) при фиксированном значении N=10 (жирная линия). Дополнительно на графике проведены касательные к линейным интервалам функции, а также в точке перегиба (тонкие линии). Отметим, что постепенное увеличение значения размерности N пространства вложения позволяет точно установить минимальное значение размерности пространства, вмещающего в себя восстановленный аттрактор. Однако, с целью экономии временных затрат на вычисления, в ряде случаев было принято заранее высокое значение пространства вложения N, с тем, чтобы лишь единственный раз за один шаг скользящего окна вычислить зависимость . Особенностью функции на представленном графике является наличие 2-х участков, аппроксимируемых прямой. Однако более пологий участок относится к тем значениям ε, которые сопоставимы с размерами восстановленного аттрактора. При таких значениях ε структура аттрактора остается неразрешенной. Далее эти 10 участки не рассматривались. На данном этапе расчет корреляционной размерности анализируемого интервала сводился к вычислению угла наклона прямой, аппроксимирующей линейный участок с большим углом наклона. Для определения этого участка кривой был использован следующий прием: при построении функции величина ε уменьшалась до значения, при котором структура восстановленного аттрактора более не являлась достаточно разрешенной. Критерием достижения такого значения εi было выбрано следующее неравенство: 2 Для расчета временной зависимости корреляционной размерности ЭЭГ, вычисления ряда вспомогательных параметров записи, для удобной работы с записью, а также для представления результатов настоящей работы автором был разработан программный комплекс в среде программирования MATLAB. ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ Исследование потребовало, в первую очередь, разработать необходимый программный комплекс для корреляционного анализа электроэнцефалограммы. После подготовки необходимого программного обеспечения нами были проведены исследования на крысах линии WAG/Rij с генетическиобусловленной абсансной эпилепсией. Регулярное и частое наступление приступов у особей этой линии (5-6 приступов/час) позволило составить представление о возможностях досрочного определения наступления приступов и их своевременной регистрации. По окончании обработки серии записей электрической активности крыс, были проанализированы ЭЭГ нескольких пациентов ГУ Научного Центра Неврологии РАМН, проходящих лечение у руководителя лаборатории клинической нейрофизиологии, доктора биологических наук, профессора В.В. Гнездицкого. Результаты разработки программного комплекса для корреляционного анализа ЭЭГ Одной из задач настоящей работы являлось создание программного комплекса, способного анализировать электроэнцефалограмму и вычислять корреляционную размерность заданных участков записи. Кроме того, программный комплекс должен был быть приближен к потребностям потенциального клинического приложения по идентификации 11 (заблаговременной или своевременной) эпилептических приступов. Разработанный комплекс позволяет работать с зарегистрированной электрограммой в графическом представлении, рассчитывать автокорреляционную функцию для выделенного участка, проводить серию необходимых вычислений для расчета корреляционной размерности интервала и реконструкции аттрактора. Рис. 3 Интерфейс основного модуля программного комплекса FirstGUI, разработанного в рамках настоящей работы. 1-графическое представление отрезка исходного временного ряда ЭЭГ крысы; 2-система загрузки исходного файла с данными ЭЭГ, задание начального и конечного положения графического окна 1, а также его передвижения вдоль временной оси; 3- графическое представление временной зависимости корреляционной размерности; 4графическое представление результата предварительной обработки временного ряда; 5автокорреляционная функция данных, содержащихся в скользящем окне; 6- зависимость корреляционной суммы C(N,ε) от ε при N=const; 7- гистограмма распределения числа точек, находящихся на расстоянии менее ε от ε; 8- меню управления для расчетов длительных участков записей и экспорта результатов расчета; 9- меню для задания расчетов нескольких файлов, содержащих записи ЭЭГ. Кроме того, для длительных записей комплекс предусматривает возможность итерационного расчета с построением временной зависимости корреляционной размерности. Также имеются возможности для различной предварительной обработки сигнала, сопоставления результатов, полученных при расчетах с различными параметрами и др. Для реализации поставленной задачи было решено использовать широко распространенную среду программирования MATLAB. Основная часть задач 12 выполняется в главном модуле программного комплекса FirstGUI. Вспомогательные задачи (работа с результатом расчетов, совмещение нескольких временных рядов, а также работа с проекцией реконструированного аттрактора) выполняются в отдельных модулях комплекса Mixer, Viewer, Poincare соответственно. Возможность работы с результатами анализа, полученными при различных первоначальных параметрах, реализована в следующем модуле комплекса – программе Viewer. Рис. 4 Интерфейс программы просмотра электрограммы и синхронизованных результатов анализа при различных начальных параметрах. Графические окна 1- ЭЭГ, 2,3,4 – корреляционные размерности, рассчитанные при различных уровнях предобработки. 5, 6, 7меню загрузки данных и выбора границ окон 1,2,3,4. Необходимо отметить, что имеют перспективу инструменты выявления и оценки предприступного состояния пациента, учитывающие не только временную, но и пространственную составляющую распространяющегося приступа. Иными словами, пространственное представление о распространении паттернов добавляет информацию о том, в каком состоянии находится мозг пациента. Такую информацию можно учесть при единовременном анализе нескольких каналов записи. Как правило, при регистрации ЭЭГ запись осуществляют сразу для нескольких каналов. Для того чтобы учесть запись нескольких каналов одновременно можно анализировать все каналы (или несколько каналов выборочно) и исследовать то, каким образом коррелируют результаты анализа каждого из каналов с другими. Альтернативно, используя представление о том, что распространение паттерна циклично, можно предположить, что при 13 установлении кортико-таламической циклической связи и регистрации ЭЭГ из данных двух отделов, за появлением спайка в одном канале следует появление спайка в другом. Таким образом, последовательно регистрируется прохождение импульса через регистрируемые области. Увеличение числа электродов позволяет получить больше информации о проходящем импульсе. Если электроды не находятся непосредственно в той области, через которую проходит импульс, то сигнал от импульса либо не будет зарегистрирован, либо окажется более слабым. При сформировавшемся циклическом импульсе, проходящем последовательно через регистрируемые участки мозга, информация о прохождении импульса через один из них, позволяет надежно прогнозировать характер ЭЭГ в следующем участке. Предположительно при формировании приступа информация, регистрируемая одним из каналов, позволяет с большей точностью прогнозировать информацию в ЭЭГ следующего канала. Таким образом, альтернативой одновременному анализу каждого из регистрируемых каналов может быть анализ смешанного сигнала из нескольких каналов. На Рис. 5 первые три графика (сверху вниз) являются интервалами ЭЭГ из 3х каналов: ретикулярного ядра таламуса, соматосенсорной и фронтальной коры крысы №1. Следующий за ними график является смешанным из сигналов, зарегистрированных на трех каналах. Методика смешивания сводится к последовательному перенесению интервалов по n=10 точек из электрической активности, зарегистрированной на каждом канале. В состав программного комплекса также входит модуль, позволяющий построить двух- и трехмерную проекцию реконструированного аттрактора (Рис. 6). 14 Рис. 5 Интерфейс модуля для совмещения электрограмм, зарегистрированных одновременно в различных областях мозга. Сверху вниз: первые 3 графика являются отрезками ЭЭГ крысы №1, зарегистрированными в ретикулярном ядре таламуса, соматосенсорной и фронтальной коре, 5 – суперпозиция электрограмм, 6- меню управления. (4 – запасной канал). Рис. 6 Модуль программного комплекса для реконструкции аттрактора из временного ряда методом Такенса и его проекции на двух- и трехмерное пространство. 1- окно для вывода ЭЭГ; 2- проекция аттрактора в трехмерное пространство, 3-меню для загрузки временного ряда в программу, 4,5,6 – гистограммы распределения амплитуд значений вдоль каждой из трех осей. 15 Результаты предварительного анализа ЭЭГ экспериментальных крыс линии WAG/Rij Электрическую активность мозга крыс регистрировали через 3-5 суток после вживления электродов непрерывно в течение 4 ч. Общая длительность записей (каждого из трех каналов) составила около 48 часов. Этап предварительного анализа заключался в классификации записей: электроэнцефалограммы делились на участки, схожие по структуре. Для этого была использована следующая классификация: пик-волновые разряды последействия (РПД), состояние стабильности во время бодрствования с выраженными бета и тета – ритмами, состояние дремоты с множественными всплесками амплитуд, альфа и дельта – ритм, артефакты записи ЭЭГ. Необходимость в классификации обоснована тем, что в рамках обсуждаемой задачи следовало определить, каковы в среднем значения корреляционной размерности при различных состояниях крыс линии WAG/Rij. На основании полученных результатов можно будет сделать выводы о том, насколько различны данные состояния, если ориентироваться на величину корреляционной размерности. a) Абсанс ЭЭГ, В. 2 0 -2 b) Сон ЭЭГ, В. 2510 2511 2512 2513 2514 2515 2516 Время регистрации, с. 2517 2518 2519 3176 3177 3178 3179 3180 3181 Время регистрации, с. 3182 3183 3184 2321 2322 2323 2324 2325 2326 Время регистрации, с. 2327 2328 2329 2 0 -2 3175 b) Бодрствование ЭЭГ, В. 2 0 -2 2320 Рис. 7 Примеры типов участков ЭЭГ крыс линии WAG/Rij в соответствии с использованной классификацией: а- пик-волновые разряды, b-сон, с-бодрствование. Амплитуда ЭЭГ выражена в вольтах в соответствии со значениями регистрирующей аппаратуры. Усиление составляет 107 раз. 16 На представленной диаграмме отражены усредненные временные доли разных функциональных состояний особей, а также доля артефактов записи. Общая длительность ЭЭГ, на основании которой проведена статистическая обработка, составляет 48 ч. Во время регистрации ЭЭГ крысы находились в пограничном функциональном состоянии на границе сна и бодрствования. Такое состояние наиболее благоприятно для развития спонтанных приступов. Приступы, 5% Сон, 41% Рис. 8 Диаграмма усредненного распределения длительной записи ЭЭГ по типам функционального состояния крыс, а также временная доля артефактов записи. Артефакты , 0.7% Бодрствование, 53% По результатам полученной классификации ЭЭГ крыс в соответствии с различными функциональными состояниями проведено последовательное объединение однотипных интервалов. Объединение проводилось отдельно для каждого канала регистрации ЭЭГ соответствующего участка мозга каждой крысы отдельно. Подобное объединение позволило затем провести анализ длительных записей, отражающих однотипное состояние животного. На Рис. 9 схематично представлен механизм разделения ЭЭГ одного из каналов и последовательное объединение участков по типам. 17 Оригинальная последовательность функциональных состояний A B C 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -2.0 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 бодр. рпд D E 6.0 6.5 7.0 7.5 бодр. F G 8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 сон бодр. артефакт H 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5 15.0 15.5 бодр. сон Объединение фрагментов однотипных фукциональных состояний A C 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -1.5 -2.0 0.0 0.5 1.0 1.5 2.03.5 4.0 4.5 5.0 5.5 E D G H B 2.0 2.5 3.0 3.5 8.0 8.5 9.0 9.5 12.0 12.5 13.0 13.5 бодр. 6.0 6.5 7.0 7.5 14.0 14.5 15.0 15.5 сон рпд Рис. 9 Схематичный пример классификации записи длительной ЭЭГ по функциональному состоянию и последующее объединение однотипных интервалов. Интервалы A, C, E и G зарегистрированы в состоянии бодрствования крысы №4. Интервал В содержит пикволновые разряды последействия. Интервалы D и H отражают высокоамплитудную ЭЭГ во время сна крысы. F - артефакт записи. Проведенный анализ позволил определить, каковы средние значения размерности в каждом из выбранных интервалов, каково стандартное отклонение средних величин. Кроме того, объединение однотипных участков позволило провести исследование влияния на конечный результат перечисленных параметров предварительной обработки и ширины скользящего окна: нормировка, ограничение амплитуды, «прореживание» данных окна. Для определения оптимальных параметров алгоритма его работа была протестирована на выделенных участках записей 3-х крыс. В качестве параметров алгоритма изменялись: ширина скользящего окна (т.е. число точек, анализируемое за одну итерацию алгоритма), предварительная нормировка временного ряда, искусственное ограничение амплитуды до усредненного значения максимума амплитуды ЭЭГ во время состояния бодрствования, искусственное «прореживание» данных (т.е. удаление с заданным шагом точек, отражающих устаревшую информацию, с тем, чтобы больший вес имели более поздние данные). 18 Проведенные расчеты, полученные для каждого участка ЭЭГ, зарегистрированной у крыс, показали, что средние значения корреляционной размерности, полученные из одних и тех же областей мозга разных особей, близки по значению. На Рис. 10 представлены типичные значения размерностей ЭЭГ, наблюдаемые при выборе различных параметров алгоритма. Тестирование проведено на электроэнцефалограммах, отражающих различные функциональные состояния и в различных отделах головного мозга животного. При варьировании ширины окна изменяется количество обрабатываемых точек. Большое количество точек (30с ~ 2000 точек) снижает разброс относительно среднего значения, что объясняется большей выборкой. Однако это приводит к тому, что размерность, рассчитанная на основании широкого окна, медленно реагирует на изменения в новой информации, содержа большое количество информации предшествующей. Кроме того, обработка большого числа точек требует существенных вычислительных ресурсов. Противоположные свойства наблюдаются при использовании окна с малым количеством точек (5с ~ 250 точек.). При малой ширине окна размерность становится более чувствительной к изменениям, но менее достоверной в связи с недостаточным количеством выборки точек. 19 Влияние предварительной обработки ЭГ Единицы размерности 7.00 5.72 6.00 5.00 4.00 6.06 4.74 4.67 3.58 3.39 3.18 3.72 5.02 3.56 3.00 1.86 1.32 2.00 1.00 ограничение амплитуды прореживание Различимость функц. состояний нормировка окно 30 сек. окно 20 сек. окно 10 сек. - Максимальная стат. ошибка Рис. 10 Диаграмма соотношения результатов расчета корреляционной размерности и статистической погрешности при различных параметрах алгоритма анализа. Из результатов, представленных на Рис. 10, можно сделать следующее заключение: ЭЭГ крыс, зарегистрированная в наших экспериментах, по своим техническим параметрам отвечает высоким требованиям и не нуждается в применении предварительной обработки. Это связано с тем, что высокое качество полученной записи электрической активности в достаточной степени ограничивает влияние внешних факторов, таких как шум и не требует дополнительной очистки. Вспомогательные фильтры (нормировка, ограничение амплитуды, прореживание) существенно увеличивают величину стандартного отклонения и, следовательно, не требуются. Относительно ширины окна необходимо отметить, что наибольшее различие величины корреляционной размерности при различных функциональных состояниях крысы достигается при наибольшей ширине окна. При такой ширине также достигается наименьшее значение статистической ошибки. Однако необходимо отметить, что реакция алгоритма на изменение функционального состояния существенно снижается при увеличении окна. Таким образом, для дальнейшей обработки данных принято не использовать предварительные фильтры, а также установить ширину окна равной 20 сек. (что соответствует 1300 точкам записи). В качестве примера на следующей диаграмме приведены значения корреляционных размерностей при различных функциональных состояниях 20 крысы №2. Проведенный анализ показывает, что применяемый алгоритм различает указанные функциональные состояния по степени синхронизации. Так, ЭЭГ крысы, находящейся в состоянии сна, имеет более низкое значение корреляционной размерности, чем ЭЭГ во время бодрствования, что в свою очередь означает бόльшую синхронизацию во время сна. Кроме того, используемый алгоритм аналогичным образом вычисляет, в среднем, меньшую корреляционную размерность во время эпилептического приступа, чем во время сна, что указывает на более высокую степень синхронизации во время приступа. Эти утверждения полностью соотносятся с современными представлениями о процессах синхронизации и десинхронизации мозговой активности во время указанных функциональных состояний. Единицы корреляционной размерности Типичные значения корреляционной размерности 16 14 * * * 12 * * * 10 * * 8 * 6 4 2 0 Бодствование Сон Приступ Ретикулярное ядро таламуса 12.08 10.32 8.41 Соматосенсорная кора 12.58 10.86 6.53 Фронтальная кора 12.28 9.98 6.47 Рис. 11 Изменение средней корреляционной размерности ЭГ у крысы при различных функциональных состояниях мозга, *p<0.05. Уменьшение размерности означает синхронизацию временного ряда, увеличение – десинхронизацию. На диаграмме представлены результаты анализа трех каналов записи: ретикулярного ядра таламуса, соматосенсорной коры и фронтальной коры мозга крыс. Информация о том, что при различных функциональных состояниях корреляционная размерность отличается, позволила перейти к следующему этапу анализа: рассчитать средние значения корреляционной размерности различных временных интервалов, предшествующих эпилептическим приступам. Предположительно, предиктором приступа может являться постепенное увеличение синхронизации ЭЭГ, которое можно наблюдать как уменьшение значения корреляционной размерности перед приступом. Тогда 21 необходимо исследовать, каково типичное функциональное состояние, предшествующее приступу. Интерес, безусловно, представляют собой те примеры приступов, которым предшествовали непатологические состояния, то есть сон или бодрствование. На следующей диаграмме представлено распределение количества приступов, которым предшествует каждый из типов функциональных состояний. Рис. 12 Диаграмма распределения функциональных состояний, предшествующих приступам у крысы №4. Во время проведения эксперимента приступ наиболее часто возникал во время сна (дремоты) или сразу следовал за другим приступом. На основании представленного распределения были выбраны те интервалы, предшествующие приступам, которые отражают состояние сна, как наиболее характерные интервалы, предшествующие приступу. Выбор однотипных интервалов, непосредственно предшествующих абсансным приступам, с одной стороны, и отражающих наиболее типичное функциональное состояние перед приступом – сон, с другой стороны, позволяет провести следующую проверку предположения о предикторе. Проверка состоит в том, чтобы выяснить, единообразно ли представлено изменение корреляционной размерности перед приступом. Иными словами, возможно ли зафиксировать от приступа к приступу устойчивое соответствие между однотипными временными интервалами (к примеру, между интервалами длительностью 10 сек, непосредственно предшествующими приступам) и кроме того, обнаружить устойчивое различие между разнотипными интервалами (к примеру, между интервалом длительностью 10 сек, непосредственно предшествующим приступу, и интервалу той же длительности, но за 30 сек до начала приступа). Для проверки выделены десятисекундные интервалы перед приступами одной крысы и совмещены между собой аналогично процессу, представленному на Рис. 9 22 Рис. 13 Сравнение результатов анализа временных рядов, составленных из десятисекундных интервалов, равноудаленных от энцефалографического проявления приступа: а) – схема выделения десятисекундных интервалов из непрерывной записи; б) - график результатов расчета корреляционной размерности интервалов в зависимости от удаленности от приступа. Из представленных результатов следует, что нет однозначной зависимости корреляционной размерности от времени, оставшегося до приступа. По нашему мнению, это, в первую очередь, связано с тем, что если размерность перед приступом имеет тенденцию снижаться, то различная скорость снижения в разных интервалах обеспечивает проведенный тест большим разбросом значений, усредняя таким образом значения десятисекундных интервалов. Полученный результат представлен на Рис. 13 внизу и указывает на то, что нет однозначной зависимости корреляционной размерности от времени, оставшегося до приступа. Сделать однозначное заключение о наличии тенденции к снижению корреляционной размерности можно после наступления приступа. Таким образом, можно сделать вывод, что невозможно досрочно диагностировать абсансный приступ крысы линии WAG/Rij с помощью этого метода. Это означает, что как таковая предсказательная способность корреляционной размерности не проявляется в электрической активности у крыс линии WAG/Rij. Это может быть обусловлено рядом различных факторов. В первую очередь, это может быть связано с тем, что характер абсансов у крыс этой линии таков, что его развитие происходит слишком быстро, и алгоритм не 23 в состоянии достоверно зафиксировать его приближение. Кроме того, другой причиной может являться то, что регулярное, частое возникновение приступов у крыс этой линии делает невозможным заметить характерное снижение корреляционной размерности, удерживая значение размерности на некотором пониженном уровне постоянно. Однако исследования возможностей алгоритма расчета корреляционной размерности направлены как на исследование возможности регистрации предикторов приступов, так и на исследование возможностей ранней диагностики приступов. Несомненно, что заблаговременное определение наступления приступа более предпочтительно, однако приложением задачи является идентификация и купирование приступа при помощи алгоритма расчета корреляционной размерности. Таким образом, своевременная диагностика имеет аналогичное приложение, что и определение предикторов. Для практического применения необходимо определить критерий, при достижении которого принимается решение о наступлении приступа. Для того чтобы выбрать такой критерий, был проведен следующий анализ: рассчитана динамика корреляционной размерности, начиная с момента наступления приступа. Предварительно были выбраны только те участки ЭЭГ, которые удовлетворяли смягченным критериям: содержали абсансный приступ приступу предшествовал сон Рис. 14 Изменение размерности при наступлении приступа. После начала приступа каждому значению монотонно убывающей функции корреляционной размерности соответствует время диагностики от начала приступа. 24 Результаты анализа участков ЭЭГ на основании заданной размерности (обратная задача) Результаты предыдущей главы позволяют выбрать некоторый уровень или диапазон величины корреляционной размерности, пересечение которого означало бы определенное время протекания приступа. Кроме того, мы проанализировали, каким образом увеличится время протекания приступа по мере уменьшения критического значения корреляционной размерности. Иными словами, показали, сколько времени пациент будет испытывать приступ прежде, чем будет принято решение о купировании приступа, при выбранном критическом уровне корреляционной размерности. Однако наряду с чувствительностью к критерию приступа важно также обсудить специфичность алгоритма к приступу. Специфичность характеризует степень однозначного соответствия между заданным критерием сигнала о приближающемся приступе и его фактическом наступлении. Для определения специфичности необходимо вычислить частоту, с которой в течение записи корреляционная размерность пересекает (при снижении значения) выбранное критическое значении размерности. Назовем ее «частотой достижения заданного критерия». Сравнив частоту достижения заданного критерия с частотой отдельно стоящих приступов (учитывая серию приступов, следующих друг за другом с минимальным интервалом как один приступ), можно определить, какова вероятность присутствия приступа при возникновении сигнала. На Рис. 15 представлены результаты проведенного анализа. Рис. 15 Диаграмма соотношения истинных и ложных положительных реакций алгоритма, оповещающего о наступлении приступа при различных уровнях заданного критерия корреляционной размерности. 25 Из результатов проведенного анализа следует, что для каждой особи возможно установить критерий величины корреляционной размерности, при достижении которой с заранее известной вероятностью можно будет судить о том, что: а) крыса испытывает приступ, б) приступ длится в течение заранее определенного времени. Таким образом, мы показали, что клиническая задача принятия решения о купировании приступа может быть решена с заранее заданной точностью. Результат визуальной реконструкции аттракторов, характерных для иктального и интериктального интервалов. Для визуальной реконструкции аттракторов на примере ЭЭГ, зарегистрированной в соматосенсорной коре крысы №1, из ЭЭГ были выделены три характерных фрагмента функциональных состояний животного: бодрствование, сон, приступ. Затем, в соответствии с методологией, было выбрано время задержки, с помощью которого по методу Такенса были реконструированы точки траектории аттрактора для каждого из интервалов. На Рис. 16 представлены двумерные проекции аттракторов в каждом их этих состояний. Реконструкция аттрактора позволяет не только судить о его размерности, но также исследовать, в какой момент времени аттрактор претерпевает трансформацию из одного устойчивого состояния в другое. На основании анализа трансформации можно будет в дальнейшем предложить более чувствительный механизм определения состояния мозговой активности пациента. Данный механизм, возможно, станет более чувствителен к моменту наступления эпилептических приступов, что еще более подтвердит возможность клинического применения описанных алгоритмов. 26 3 2 2 Амплитуда, В Амплитуда, В 3 1 0 -1 -2 -3 -3 1 0 -1 -2 -2 -1 0 1 2 -3 3 145.5 146.0 146.5 3 2 2 Амплитуда, В Амплитуда, В 147.5 148.0 148.5 149.0 59.5 60.0 60.5 378.5 379.0 Время (Т), сек. Амплитуда, В 3 1 0 -1 -2 -3 -3 147.0 1 0 -1 -2 -2 -1 0 1 2 -3 3 57.0 57.5 Амплитуда, В 58.0 58.5 59.0 Время (Т), сек. 3 2 Амплитуда, В Амплитуда, В 3 2 1 0 -1 -2 -3 1 0 -1 -2 -2 -1 0 1 2 3 -3 375.0 375.5 376.0 376.5 377.0 377.5 378.0 Время (Т), сек. Амплитуда, В Рис. 16 Характерные примеры электрической активности, зарегистрированной в соматосенсорной области мозга крысы №4. Справа по порядку сверху вниз представлены: состояние бодрствования, сна, приступа . Слева, соответственно каждому из интервалов, представлена двумерная проекция аттрактора, реконструированного по методу временных задержек Такенса. Результат тестирования разработанной методики на ЭЭГ человека Разработанный программный комплекс позволил провести анализ корреляционной размерности ЭЭГ человека (пациента ГУ Научного Центра Неврологии РАМН), проходящего лечение в лаборатории клинической нейрофизиологии, которой руководит доктор биологических наук, профессор В. В. Гнездицкий. Для анализа были использованы данные ЭЭГ, зарегистрированной при трех обследованиях женщины 56 лет с частыми генерализованными приступами. Анализ электроэнцефалограммы, полученной при каждом из обследований, проводился независимо. Для регистрации использовали 16 каналов. 27 При анализе результатов обследования, проведенного спустя месяц после эпистатуса, была выявлена эпилептиформная активность в виде разрядов спайкволн. Спайк-волновая активность регистрировалась и в норме, и на фоне примененной гипервентиляции. В период 10- минутной записи ЭЭГ выявлено две вспышки эпилептиформной активности длительностью до 11 сек. Рис. 17 Слева представлен интервал восьми канальной записи ЭЭГ, длительностью 50 сек. Выбранный отрезок содержит характерный пример эпилептического приступа, вызванный при гипервентиляции (3 мин). Анализ корреляционной размерности, проведенный для каждого из восьми каналов, представлен справа. Вертикальная пунктирная линия на обоих рисунках обозначает момент наступления приступа. Справа отчетливо видно характерное снижение величины корреляционной размерности через 1.5 сек после начала приступа. Результат анализа показал четкое снижение корреляционной размерности через 1.5 сек после наступления генерализованной спайк-волновой активности, причем появление высокоамплитудных неэпилептиформных ритмов в ЭЭГ не приводит к подобным изменениям. Исследования указывают на то, что методика определения начала эпилептического приступа, основанная на расчете корреляционной размерности, может быть применима при анализе ЭЭГ человека. Результатом такого анализа, по-видимому, может являться своевременное выявление начала приступа и последующая стимуляция заранее выбранной структуры мозга, направленная на его купирование. Таким образом, можно предположить, что при типичной длительности абсансного приступа около 10 сек. его своевременное выявление может позволить сократить время эпилептичесого приступа на 80%. 28 ЗАКЛЮЧЕНИЕ Распространенность заболевания эпилепсией, встречающегося у 0.6-0.8% популяции на Земле, а также отсутствие достаточной степени контроля над заболеванием у четверти пациентов формулируют задачу разработки механизма автоматического предупреждения пациента о приближении приступа или автоматической стимуляции определенных структур мозга с целью купирования приступа. В настоящей работе изложены результаты исследований, проведенных на крысах с генетически обусловленной абсансной эпилепсией, направленные на разработку методики по своевременному выявлению момента наступления эпилептического приступа. Основой исследований явился динамический расчет корреляционной размерности электрограммы, обладающий чувствительностью к процессам синхронизации и десинхронизации электрических импульсов, отраженных в ЭЭГ. При анализе многочасовых записей ЭЭГ получены типичные значения корреляционной размерности для трех типов функционального состояния мозга: бодрствование, сон, приступ. Показана достоверная различимость выделенных состояний при расчете корреляционной размерности. Состояние приступа четко выявляется существенным снижением корреляционной размерности, что позволяет своевременно зафиксировать его в автоматическом режиме. Для проведения анализа и выявления момента начала приступа разработан программный комплекс, обладающий широким набором инструментов анализа ЭЭГ. С его помощью проанализирована также возможность досрочного определения приближающегося приступа и показано, что с учетом погрешности предложенный метод позволяет сделать достоверный вывод о начале приступа только после его электроэнцефалографического проявления. Кроме того, в работе приведены типичные для крыс линии WAG/Rij критерии величины корреляционной размерности, достижение которой позволяет, с указанной вероятностью, сделать вывод о наступлении приступа. Проанализированы статистические вероятности ошибки определения приступа с помощью предложенного метода и разработанного программного обеспечения. Практическая значимость проведенных исследований состоит в возможности использовать предложенную методику для разработки механизма автоматического выявления приступа и обратной стимуляции мозга с целью его эффективного купирования. Возможность использования предложенной методики идентификации приступа протестирована на ЭЭГ амбулаторного пациента с частыми генерализованными эпилептическими приступами. При анализе приступ был зафиксирован через 1.5 сек. после его 29 электроэнцефалографического проявления. При длительности приступа около 10 сек. можно предположить, что его своевременное определение и ответная стимуляция могла бы позволить сократить время эпилептического приступа на 80%. Таким образом, предложенный метод выявления начала приступа, разработанный программный комплекс, а также полученные результаты исследований динамики корреляционной размерности ЭЭГ крыс могли бы, повидимому, быть использованы при разработке механизма автоматической стимуляции мозга при наступлении приступа с целью его прекращения. ВЫВОДЫ 1. Разработана ЭЭГ-зависимая методика выявления начала наступления эпилептических приступов абсансного типа на основе расчета динамики корреляционной размерности электрограммы. Исследована возможность использования этой методики для предсказания наступления приступов. 2. Разработан программный комплекс, позволяющий анализировать корреляционную размерность электрограммы, который обладает широким набором функций, необходимых для анализа длительных участков ЭЭГ. 3. Классифицированы четырехчасовые электрограммы крыс линии WAG/Rij с генетически обусловленной абсансной эпилепсией по трем функциональным состояниям мозга - сон, бодрствование и приступ. Результат классификации использован для дальнейшего анализа с применением созданного программного комплекса. 4. Получены значения корреляционных размерностей, характерных для каждого функционального состояния, а также показано поведение временной зависимости корреляционной размерности в момент наступления приступов. 5. Показана возможность своевременного определения момента наступления приступа по ЭЭГ человека с диагностированным заболеванием абсансной эпилепсией, что, по-видимому, может позволить в дальнейшем применить данную методику для его купирования. 30 СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ 1. Чепурнов С.А., Аббасова К.Р., Аристов А.В., Бердиев Р.К., Гончаров О.Б., Чепурнова Н.Е. Тиролиберин в регуляции фокальной эпилепсии // Нейрохимия. 2008. Т 25, No. 1-2, С. 70-81. 2. Chepurnov S.A., Abbasova K.R., Aristov A.V., Berdiev R.K., Goncharov O.B.,Chepurnova N.E.//Thyrotropin-Releasing Hormone in Regulation of Focal Epilepsy. Neurochemical Journal. 2008.Vol.2,Nos.1-2,pp.58-68. 3. Чепурнов С.А., Аристов А.В., Бердиев Р.К., Аббасова К.Р., Чепурнова Н.Е. Перспектива современных подходов к анализу ЭЭГ при эпилепсии с целью поиска предикторов приступов // Успехи Физиологических Наук (принята в печать). 4. Чепурнов С.А., Чепурнова Н.Е., Редкозубова О.М., Тарасова Н.В., Саакян С.А., Серков К.А., Аристов А.В., Гиневский Д.А. Экспериментальный эпилептический статус у крыс - блокада моторной и судорожной электрической активности сакрицином. // XI Российский Национальный конгресс "Человек и Лекарство". Москва. Апрель 19-23, 2004. С. 5. Chepurnov S.A., Chepurnova N.E., Gaikova O.N., Abbasova K.R., Aristov A.V., Suvorov A.V., Goncharov O.B. Thyroliberin in experimental focal epilepsy regulation (the role of ultra low doses and concentrations) // 11th Annual Meeting European Neuropeptides Club / Poland, Gdansk. 2006 5-6 September. The internet reciept number is: 4.EPS06.000576 6. Аристов А.В., Черемин Р.В., Чепурнов С.А., Чепурнова Н.Е., Бердиев Р.К Поиск физиологических предикторов приступов абсансной эпилепсии у крыс линии WAG/Rij // V Kongress Epileptologii Poskiego Towarzystwa Epileptologii Warzsawa 21-23.09.2006 7. Чепурнов С.А., Чепурнова Н.Е., Аристов А.В., Бердиев Р.К, Аббасова К.Р., Качалова Л.М., ELJM Luijtelaar Генетическая и физиологическая цена "доступа" к "выключению" сознания (уроки абсансной эпилепсии) // Вторая международная конференция по Когнитивной науке Санкт Петербург 9-13 июня 2006 8. Аристов А.В. Электрофизиологические предикторы приступов абсансной эпилепсии у крыс линии WAG/Rij // Х научная конференция молодых ученых. Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва 11-12 октября 2006 31
