Методы анализа электрограмм

Визуальный метод был первым при анализе элекрограмм. Он позволил идентифицировать на электрограммах единичные колебания и ритмы, а при использовании простейших приспособлений типа линейки - количественно оценить величину их периода и амплитуды (Рис. 11). В настоящее время наряду с визуальным анализом используются различные количественные методы, реализованные в виде соответствующих программ на ЭВМ.

Проблема анализа электрограмм является достаточно сложной. Этому вопросу посвящены многочисленные специальные исследования и обзоры. Связано это, прежде всего, с тем, что, как и большинство других биофизических феноменов, ЭЭГ представляет собой достаточно иррегулярные колебания, которые лишь в первом приближении могут быть описаны в достаточно строгой математической форме.

 

Рис. 11. Волны ЭЭГ с обозначением их периодов (Т) и амплитуд (А).

В настоящее время при анализе электрограмм наиболее широко используются спектрально-корреляционные методы. Экспериментально показано, что при соблюдении определенных условий (в частности, разбиении непрерывной записи на достаточно короткие участки длительностью от 1 до 5-7 с) ЭЭГ можно рассматривать как стационарный случайный процесс, для анализа которого корректно использовать корреляционный метод. В корреляционном анализе различают авто- и кросс-корреляционные функции. Первая количественно описывает частотные характеристики одной области, а вторая - временную взаимосвязь процессов, развивающихся одновременно в двух областях на частотах, представленных в их спектре. Вычисление корреляционных функций осуществляется путем сдвига временного ряда значений текущих амплитуд ЭЭГ либо относительно самого себя (авто), либо другого (кросс) ряда.

Автокорреляционная функция (Рис. 12) симметрична относительно ноля координат, где она принимает значение, равное 1, поэтому вычисляется лишь ее правая часть. Кросскорреляционная функция может быть несимметрична (и даже, как правило, несимметрична) и вследствие этого требуется вычисление как ее правой, так и левой частей. Это достигается сдвигом сначала одного ряда относительно второго, а затем -второго относительно первого. Максимальное значение кросскорреляционной функции может быть смещено относительно начала координат вправо или влево, что свидетельствует об опережении процесса в одном из отведений.

Рис. 12. Отражение в форме автокорреляционных функций спектральных характеристик ЭЭГ человека.

А - обследуемый с выраженной альфа-активностью в ЭЭГ,

В - обследуемый с десинхронизированной активностью.

Цит, по В.С.Русинову и др., 1988.

Для оценки скоррелированности двух процессов иногда используются специализированные технические устройства - так называемые коррелометры.

Как было показано Фурье, спектр мощности колебания любой формы может быть корректно вычислен преобразованием его корреляционной функции. Им же был разработан метод

быстрого преобразования (БПФ), который не требовал вычисления корреляционных функций, который наиболее широко используется в настоящее время при анализе электрограмм. Наряду со спектрами мощности при этом вычисляются спектры когерентности и фазовые спектры, которые позволяют получить более полную информацию о реальных фазовых отношениях, складывающихся во всем частотном диапазоне ЭЭГ. В общем случае фазовый спектр ЭЭГ представляет собой совокупность значений фазовых углов на всех частотах, представленных в спектре, а спектр когерентности - набор квадратов коэффициентов корреляции на каждой из этих частот.

Оценка ЭЭГ-показателей осущ-тся с использованием методов одно- и многомерной статистики. Учитывая, что в настоящее время, как правило, используется множественное отведение ЭЭГ и параллельное вычисление целого ряда показателей, особую популярность приобрели методы многомерной статистики, в частности, различные варианты дисперсионного и факторного анализа. Разработаны и программно реализованы пакеты прикладных программ, используемые в этих целях, в частности, получившая широкое распространение программа ANOVA (analysis of varience).