СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ГОЛОВНОГО МОЗГА ПО ПАРАМЕТРАМ СИНХРОНИЗАЦИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
DIAGNOSTIC TECHNIQUE FOR FUNCTIONAL STATE OF BRAIN BY NEURAL NETWORKS SYNCHRONIZATION PARAMETERS

Изобретение относится к медицине, в частности к области психофизиологии, и может быть использовано для диагностики функционального состояния головного мозга обследуемых в возрасте 20-60 лет при различных уровнях здоровья.
Функциональное состояние организма в интервале между нормой и патологией определяет риск возникновения и развития болезни. В последние десятилетия все шире стали использоваться представления о градуальном изменении состояния здоровья человека, о качестве и количестве его здоровья. Такой подход к оценке здоровья соответствует принятой классификации состояний организма, которая включает:
- состояния с достаточным функциональным (адаптационным) резервом;
- донозологические состояния, при которых неблагоприятные сдвиги в работе организма компенсируются за счет более высокого, чем в норме, напряжения регуляторных систем;
- преморбидные состояния, характеризующиеся снижением функциональных резервов организма;
- состояния срыва адаптации, декомпенсации, развития заболеваний (Казначеев В.П., Баевский P.M., Берсенева А.П. Донозологическая диагностика в практике массовых обследований населения. - Л. - 1980. С. 99-131).
Вовремя выявленное состояние «напряжения» систем регуляции позволяет распознать причины дисфункций, создать организму условия для компенсации результатов травмирующих воздействий, повышения резервных возможностей. Степень синхронизации нейронных сетей связана с процессами нейропластичности и отражает отчасти адаптационный потенциал нервной системы.
Суть любой адаптирующейся системы заключается в способности корректировать свои реакции согласно изменениям воздействующего стимула на основе уже имеющегося опыта, а также накапливать и хранить вновь поступающую информацию. Именно поэтому приспособление возможно лишь при условии сохранности и четкой работы механизмов памяти. Центральная нервная система (ЦНС) является главным звеном в цепи формирования общих неспецифических адаптационных реакций, каждой из которых соответствует свой уровень функциональной активности организма. Формирование межцентральных связей коры головного мозга с субкортикальными структурами создает стабильную морфофункциональную основу для оптимизации приспособительных реакций организма, указывая таким образом на взаимосвязь между функциональным состоянием головного мозга и типом адаптационной реакции [Коробейникова Е.П. Изменения альфа-ритма человека при общих неспецифических адаптационных реакциях, вызванных переменным магнитным полем. // Применение лазеров и магнитов в биологии и медицине. - Ростов-н/Д., 1983. - С. 64-65].
По мнению [С.И. Аксенов, Вода и ее роль в регуляции биологических процессов. Москва-Ижевск, Институт компьютерных исследований. 2004. С. 24-28] постоянное движение из одного неустойчивого состояния в другое позволяет живым организмам адекватно приспосабливаться к непрерывно меняющимся внешним условиям. Таким образом, у живых организмов собственные биоритмы синхронизовались с внешними ритмами среды обитания [Бреус Т.К., Раппопорт С.И. //Магнитные бури: медико-биологические и геофизические аспекты. М,: Советский спорт. 2003. 192 с.].
Главным регулятором биоритмов и обусловленных ими жизненных процессов выступает мозг [Журавлев, Б.В. Реверберационная цикличность между нервными клетками мозга как механизм саморегуляционных систем организма / Б.В. Журавлев - М.: ГУ НИИ Нормальной физиологии им. П.К. Анохина РАМН, - 2006, - 194 с.]. Биоритмика же мозга связана с индивидуальными особенностями механизмов саморегуляции и уровнем пластичности нейродинамических процессов [Soroko, S.P. Features aimed reorganizations EEG parameters in humans using the method of adaptive biocontrol / S.P. Soroko, T.J. Musuraliev // Human Physiology. - 1995. - T. 21, №5. - P. 5-8]. Показано, что уровень саморегуляции выше у тех лиц, у которых в электроэнцефалограммах (ЭЭГ) выражены периодические составляющие, имеющие во временной структуре ЭЭГ устойчивые связи отдельных ритмов с альфа-ритмом.
Существенное внимание уделяется изучению синхронизации различных отделов коры головного мозга альфа- и бета-ритмов в процессах регуляции и изменениях функционального состояния организма [Ivanitsky A.M., Nikolaev A.R., Ivanitsky G.A. Cortical connectivity during word association search // Int. J. Psychophysiol. - 2001. Vol. 42. No 1. - pp. 35-53; Nunez P., Wingeier В., Silberstein R. Spatial-temporal structures of human alpha rhythms: theory, microcurrent sources, multiscale measurements, and global binding of networks // Hum. Brain Mapp. - 2001. V. 13. - pp. 125-164; Soroko S.I. Aldasheva A.A. Individual strategies of human adaptation to extreme conditions // Human Physiology. - 2012. - T. 38. - №6. - P. 78-86].
Для объективной характеристики функционального состояния человека в норме и патологии широко используются показатели биоэлектрической активности мозга. Наиболее изученным ее видом является электроэнцефалограмма (ЭЭГ). Разработано множество методов анализа биоритмов мозга, регистрируемых с помощью ЭЭГ [Русинов B.C., Гриндель О.М., Болдырева Г.Н., Вакар Е.М. Биопотенциалы мозга человека (математический анализ). - М.: Медицина, 1987. С. 67-254].
Известен способ регистрации сдвига уровня постоянного электрического потенциала головного мозга при оценке стабильности функционального состояния (см. патент RU №2007116, МПК А61В 5/04, дата публикации 15.02.1994), в котором на голове испытуемого устанавливают пару регистрирующих электродов над заданным участком мозга, электроды подсоединяют к усилителю электрических напряжений, с выхода которого считывают в начале и в конце сдвига, вызванного внешним воздействием, значения постоянного электрического потенциала и сравнивают их между собой.
Недостатками данного способа являются повышенная трудоемкость процесса регистрации и ограниченность области применения, отсутствие возможности дифференциальной диагностики активирующихся областей головного мозга, а также малая информативность и низкая точность результатов из-за нестабильности подэлектродного сопротивления.
2
2
Известен способ диагностики степени психофизиологической дезадаптации (патент РФ №2154979, МПК А61В 5/0476, дата публикации 10.02.2000), включающий регистрацию биопотенциалов головного мозга в покое, с последующим количественным анализом частотно-амплитудных характеристик электроэнцефалограммы, в частности, в диапазоне альфа-активности с оценкой спектральной мощности альфа-активности, при абсолютной мощности альфа-активности менее 10 мкВ или значения абсолютной мощности альфа-активности более 80 мкВ и/или относительной мощности альфа-активности более 50% диагностируют значительную степень психофизиологической дезадаптации.
Однако анализируемый в способе альфа-ритм является доминирующим ритмом пассивного бодрствования в покое с закрытыми глазами, регистрируемым в каудальных отделах головного мозга, в проекции зрительной коры, который не может объективно отражать функциональную адаптацию и дезадаптацию головного мозга, без анализа спектрально-частотных характеристик синхронизации разных структур мозга и без пробы с умственной нагрузкой нет объективных критериев, анализирующих адаптационные процессы и характер функциональной активности.
Технической задачей заявляемого изобретения является разработка способа диагностики функционального состояния головного мозга по параметрам синхронизации нейронных сетей в различных функциональных пробах.
Технический результат, достигаемый при решении поставленной задачи, выражается в выявлении, анализе параметров периодической синхронизации отделов коры между собой, получении впервые на их основе набора моделей (вариаций) меж- и внутриполушарной асимметрии рисунка синхронизации отделов коры.
Полученные вариации асимметрии синхронизации отделов коры (по частоте, периоду и выраженности асимметрии) позволят диагностировать функциональное состояние и формирующиеся нарушения во взаимодействии корковых и подкорковых структур у конкретного индивидуума.
Техническая задача решается благодаря способу диагностики функционального состояния головного мозга по параметрам синхронизации нейронных сетей, на основе регистрации биопотенциалов головного мозга в состоянии покоя с открытыми и закрытыми глазами, регистрации биопотенциалов головного мозга при решении когнитивной задачи, записанными в течении 15-30 минут, из записанных ЭЭГ выделяют эпохи анализа в 2,5 секунды без артефактов, где более 40% отведений синхронизированы на одной частоте в области 7-13 Гц; осуществляют периодометрический анализ всех выделенных эпох в альфа-диапазоне 7-13 Гц; далее осуществляют выявление генерализаций - участков обработанных энцефалограмм, где более 80% отведений имеют единую частоту биопотенциалов., т.е. синхронизированы; формируют таблицы с наличием более 15% межполушарной асимметрии по мощности спектра альфа-ритма; строят графики межполушарной и внутри-полушарной асимметрии по выявленным периодически возникающим участкам синхронизации; определяют выраженность в % внутри и межполушарной асимметрии процессов синхронизации.
Сущность способа анализа синхронизации между межполушарными и внутриполушарными участками коры больших полушарий (далее - анализ синхронизации)» заключается в том, что не просто анализируются амплитудочастотные характеристики биотоков мозга при разных пробах, а выявляется общий рисунок периодически повторяющейся синхронизации между определенным набором участков коры больших полушарий.
Периодические процессы синхронизации между сетью отведений (с разных участков коры) отражают гибкость нервной системы в подстройке к возникающим внешним ритмам, и возможность быстро регулировать состояние при «возмущениях» внешней среды. В исследованиях регуляторных процессов организма при изменениях геомагнитной обстановки показано, что реакция на одиночные магнитные бури имеет 3-фазную форму (синхронизация, десинхроноз и фаза релаксации); при этом для здоровых людей характерно преобладание фазы синхронизации, для больных - десинхроноза. [Чибисов С.М. Вестник РУДН, серия «Медицина», 2006. №3. С. 35-44; Рагульская М.В., Чибисов С.М. Успехи современного естествознания. 2008. №2. С.14-19.].
Хорошо выраженная синхронизация отделов коры на ЭЭГ отмечается в альфа-диапазоне. Исследования свидетельствуют, что «функциональное ядро», организующее биоэлектрическую активность мозга в других частотных диапазонах, формируется осцилляциями на частоте альфа-активности [ et al. NeuroImage. 2004. V. 22. N.3. P. 1023-1028; Klimesch et al. Brain Res. Rev. - 2007. V. 53. - pp. 63-88]. Возможно, благодаря такому «функциональному ядру» и обнаруживаются регулярные паттерны синхронизации именно в альфа-диапазоне.
Сущность изобретения поясняется графическими материалами: фиг. 1 - тип синхронизации нейросети, на котором представлена запись типа синхронизации доминирующих нейронных сетей, фиг. 2 - пример выделения эпох ЭЭГ для анализа.
При этом алгоритм выявления и анализа синхронизации нейронных сетей состоит из следующих этапов:
На подготовительном этапе необходимо использовать энцефалограф минимум с 16 электродами. Для анализа понадобятся ЭЭГ-записи от 15 до 30 мин, из которых выделяются эпохи анализа в 2,5 сек без артефактов, т.е. вся запись разбивается на промежутки в 2,5 сек, из которых убираются эпохи (участки ЭЭГ) с артефактами (фиг. 2).
2
2
После выбора эпох для анализа - проводится периодометрический анализ всех эпох в альфа-диапазоне, т.е. от 7 до 13 Гц. Ключевые показатели, которые понадобятся для выявления в данных эпохах синхронизации нейросетей: отведения, А - амплитуда спектра, мкВ/с; S - мощность спектра, мкВ/с; F - частота, Гц; Индекс ритма - %.
После получения таблиц с нужными показателями по каждой эпохе осуществляют пошаговое выявление и анализ синхронизации нейросетей:
1) Выбирают эпохи ЭЭГ в 2,5 сек, в которых более 40% отведений синхронизируются на одной частоте в области от 7 до 13 Гц.
2) Выявляют генерализации, т.е. эпох, в которых более 80% отведений «синхронизированы», т.е. имеют одну и туже частоту ±0,1 Гц. Вообще то не отведения синхронизируются, а альфа-ритм (таблица 1 - периодометрический анализ с выявлением синхронизации между более 80% отведений).
3) Для выявления асимметрии в активности полушарий и участков повышенной активности коры, которые могут отражать дисфункции в функциональном состоянии и работе нейросетей необходимо сформировать таблицы межполушарной асимметрии более 15%) по полной мощности спектра альфа-ритма (S полн.) (таблица 2 - Периодометрический анализ в альфа-диапазоне. Спектр и частоты (Альфа) 0 с, Фоновая запись). Например, выявление асимметрии в правой префронтальной коре, исследователи связывают с нарушением эмоционального реагирования, повышенной тревожностью и нарушением сна. В таблице 2 видно, что асимметрия в лобных и височных отделах составляет около 50%, что связывают с нарушениями в регуляции эмоционального состояния и депрессивными состояниями (что подтверждается анамнезом данного пациента). Более того, отведение Fp2A2 (10,8 Гц, вместо 9,7 Гц±0,1) вообще не входит в структуру активной нейросети.
Пример выявления и анализа синхронизации нейронных сетей.
1) При длительной регистрации ЭЭГ (более 30 минут) у испытуемого выделяются эпохи анализа ЭЭГ по 2,5 сек, периодометрический анализ показывает по каждой эпохе участки синхронизации разных отделов коры. Критерием паттерна синхронизации, является наличие синхронизации на одной частоте альфа-ритма более чем в 40% отведений ЭЭГ (таблица 3 - Паттерн синхронизации в фоновой записи на частоте 9,8 Гц. Исп. Гре-ов, 33 года. Спектр и частоты (Альфа) 38 с, эпоха 4.). Из Таблицы 3 и 4 одного испытуемого отчетливо видно, что рисунок синхронизации между одним набором отведений повторяется - это отведения F3, F4, С3, С4, Р3, Р4 и Т3, Т4. Внешне такая синхронизация в отведениях отражает контур нейронной сети, данный рисунок периодически повторяется в течение всей записи ЭЭГ у каждого испытуемого.
2) Также можно выделить и эпохи с наличием синхронизации между 80% и большим количеством отведений, например, как в таблице 1.
3) По полученным индивидуальным паттернам синхронизации нейронной сети по мощности (выраженности ритма) в симметричных разнополушарных участках (отведениях) выявляется асимметрия, например, в височных областях как отражено в Таблице 4 - с повышенной активностью (возбудимостью) правой височной области, связанной с повышенной тревожностью.
4) В последующих аналогичных проанализированных эпохах выявляется частота и выраженность участков асимметрии с выявлением наиболее значимых у конкретного индивидуума для оценки функционального состояния человека и степени дисфункции. В приведенном примере испытуемый имел незначительные отклонения от нормы в функциональном состоянии с выраженной возбудимостью в эмоциональной сфере - повышенной тревожностью.
Такой анализ функционального состояния нервной системы через выявление асимметрии в работе нейросети позволяет достоверно показать, как наличие дисфункций процессов синхронизации между разными отделами коры, так и их локализацию.
Заявляемый способ для определения функциональной межполушарной асимметрии и степени синхронизации нейронных сетей позволяет осуществить анализ синхронизации между межполушарными и внутриполушарными участками коры больших полушарий во время состояния покоя с открытыми и закрытыми глазами, решении когнитивной задачи.
Данный способ позволяет оценить скорость, периодичность, частотные и спектральные характеристики процессов синхронизации нейронных сетей и является объективным и неинвазивным методом тестирования функций ЦНС.
А - амплитуда спектра, мкВ/с;
2
2
S - мощность спектра, мкВ/с;
F - частота, Гц;
Индекс ритма - %.
А - амплитуда спектра, мкВ/с;
2
2
S - мощность спектра, мкВ/с;
F - частота, Гц;
Индекс ритма - %.
А - амплитуда спектра, мкВ/с;
2
2
S - мощность спектра, мкВ/с;
F - частота, Гц;
Индекс ритма - %.
А - амплитуда спектра, мкВ/с;
2
2
S - мощность спектра, мкВ/с;
F - частота, Гц;
Индекс ритма - %.
Список литературы:
1. Klimesch W., Sauseng P., Hanslmayr S. EEG alpha oscillation: The inhibition-timing hypothesis // Brain Res. Rev. - 2007. V. 53. - pp. 63-88
2.  E., P.A., Miwakeichi T. et al. Concurrent EEG/FMRI analysis by multiway Partial Least Squares // NeuroImage. 2004. V. 22. N.3. P. 1023-1028.
3. Рагульская, M.В. Основные этапы развития представлений о влиянии космоса на биосферу и ноосферу / М.В. Рагульская, С.М. Чибисов / Научный журнал. Успехи современного естествознания. - 2008. - N2. - С. 14-19.
4. Чибисов С.М. Космос и биосфера. Влияние магнитных бурь на хроноструктуру биологических ритмов.// Вестник РУДН, серия «Медицина», 2006, №3, С. 35-44.
5. Бреус Т.К., Раппопорт С.И. //Магнитные бури: медико-биологические и геофизические аспекты. М,: Советский спорт. 2003. 192 с.
6. Казначеев В.П., Баевский P.M., Берсенева А.П. Донозологическая диагностика в практике массовых обследований населения. - Л. - 1980. С. 99-131
7. Коробейникова Е.П. Изменения альфа-ритма человека при общих неспецифических адаптационных реакциях, вызванных переменным магнитным полем. // Применение лазеров и магнитов в биологии и медицине. - Ростов-н/Д., 1983. - С. 64-65
8. С.И. Аксенов, Вода и ее роль в регуляции биологических процессов. Москва-Ижевск, Институт компьютерных исследований. 2004. С. 24-28
9. Журавлев, Б.В. Реверберационная цикличность между нервными клетками мозга как механизм саморегуляционных систем организма / Б.В. Журавлев - М.: ГУ НИИ Нормальной физиологии им. П.К. Анохина РАМН, - 2006, - 194 с.
10. Soroko, S.P. Features aimed reorganizations EEG parameters in humans using the method of adaptive biocontrol / S.P. Soroko, T.J. Musuraliev // Human Physiology. - 1995. - T. 21, №5. - P. 5-8
11. Ivanitsky A.M., Nikolaev A.R., Ivanitsky G.A. Cortical connectivity during word association search // Int. J. Psychophysiol. - 2001. Vol. 42. No 1. - pp. 35-53;
12. Nunez P., Wingeier В., Silberstein R. Spatial-temporal structures of human alpha rhythms: theory, microcurrent sources, multiscale measurements, and global binding of networks // Hum. Brain Mapp. - 2001. V. 13. - pp.125-164;
13. Soroko S.I. Aldasheva A.A. Individual strategies of human adaptation to extreme conditions // Human Physiology. - 2012. - T. 38. - №6. - P. 78-86
14. Русинов B.C., Гриндель O.M., Болдырева Г.Н., Вакар E.M. Биопотенциалы мозга человека (математический анализ). - М.: Медицина, 1987. С. 67-254.