Способ диагностики функционального состояния головного мозга

(51) МПК (2006) НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЦЕНТР ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ГОЛОВНОГО МОЗГА(71) Заявитель Государственное научное учреждение Институт молекулярной и атомной физики Национальной академии наук Беларуси(72) Автор Войтикова Маргарита Васильевна(73) Патентообладатель Государственное научное учреждение Институт молекулярной и атомной физики Национальной академии наук Беларуси(57) Способ диагностики функционального состояния головного мозга, заключающийся в получении сигнала электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и дальнейшей его обработке, отличающийся тем, что полученный сигнал ЭЭГ, содержащей вызванный потенциал, оцифровывают и обрабатывают на основе вейвлет-методов путем разложения сигнала на аппроксимирующие и детализирующие составляющие с последующим восстановлением сигнала в частотных диапазонах, соответствующих -, -, -, -, -ритмам, в качестве базисных функций используют негрубые ортогональные и биортогональные вейвлеты, восстановление сигнала осуществляют произведением вейвлет-коэффициентов на составляющие сигнала, а выделение слабой составляющей вызванного потенциала на фоне сильных спонтанных колебаний ЭЭГ осуществляют за счет удаления отдельных вейвлет-коэффициентов в разложении сигнала ЭЭГ на составляющие без искажения формы и изменения частотного состава части сигнала, связанного с волной вызванного потенциала,и получают данные о функциональном состоянии головного мозга, используя в качестве информативного параметра о функциональном состоянии головного мозга амплитуду и латентность вызванного потенциала. 9595 1 2007.08.30 Изобретение относится к области медицины и, в частности, нейрофизиологии и может быть использовано для исследования функционального состояния и расстройств головного мозга. Известен способ диагностики состояния и заболеваний мозга по измерениям электрических потенциалов мозга (электроэнцефалограмма - ЭЭГ) и последующим определении спектрального состава сигнала ЭЭГ (Фурье-анализ), состоящий в разложении сигнала на периодические компоненты, выраженные тригонометрическими функциями, по данным спектрального состава ЭЭГ судят о состоянии и об органическом поражении мозга у пациентов, в частности, с неврозоподобными расстройствами 1. Недостатком данного способа является недостоверность результатов диагностики, если обработке подлежит нестационарный частотно-временной сигнал ЭЭГ, каковыми являются большинство сигналов в медицине. Наиболее близким по технической сущности к заявляемому изобретению является способ диагностики функционального состояния головного мозга, описанный в 2, состоящий в получении сигнала ЭЭГ и обработке его линейными методами, визуальной оценке особенностей ЭЭГ и расчета показателей нормированного разброса альфа-ритмов по отношению к другим характеристикам фрагментарности, регулярности, количеству волн на выбранном участке ЭЭГ. Недостаток прототипа заключается в использовании недостоверного для диагностики сигнала ЭЭГ с частотно-временными изменениями линейного метода анализа, необъективных визуальных оценках особенностей сигнала, разброса периода основных ритмов. Задачей данного изобретения является создание высокоточного способа диагностики функционального состояния головного мозга с использованием компьютерных технологий на основе вейвлет-преобразования. Для выполнения поставленной задачи предложен способ диагностики функционального состояния головного мозга, заключающийся в получении сигнала ЭЭГ и дальнейшей его обработке. Новым, по мнению автора, является то, что полученный сигнал ЭЭГ, содержащий вызванный потенциал, оцифровывают и обрабатывают на основе вейвлет-методов путем разложения сигнала на аппроксимирующие и детализирующие составляющие с последующим восстановлением сигнала в частотных диапазонах, соответствующих -, -, -, -,-ритмам, в качестве базисных функций используют негрубые ортогональные и биортогональные вейвлеты, восстановление сигнала осуществляют произведением вейвлеткоэффициентов на составляющие сигнала, а выделение слабой составляющей вызванного потенциала на фоне сильных спонтанных колебаний ЭЭГ осуществляют за счет удаления отдельных вейвлет-коэффициентов в разложении сигнала ЭЭГ на составляющие без искажения формы и изменения частотного состава части сигнала, связанного с волной вызванного потенциала, и получают данные о функциональном состоянии головного мозга,используя в качестве информативного параметра о функциональном состоянии головного мозга амплитуду и латентность вызванного потенциала. На фиг. 1 изображен сигнал ЭЭГ ребенка до 18 лет (фиг. 1, кривая 1), содержащий вызванный потенциал - отклик нервной системы на изображение, и показана техника разложения сигнала при помощи вейвлет-преобразования (ЭЭГ ребенка отличается от ЭЭГ взрослого наличием спонтанных - и -ритмов). Фиг. 1 (кривые 2, 3, 4) - С - вейвлеткоэффициенты ЭЭГ. Фиг. 1 (кривые 6, 7, 8) - х- составляющие сигнала ЭЭГ в низкочастотных областях, фиг. 1 (кривая 5) - восстановление сигнала после вейвлет-преобразования,стрелками указано положение комплекса вызванного потенциала (2 положительных пика Р 100 и Р 300 и отрицательный - 200). (Данные ЭЭГ сняты с электрода 02 международной схемы 10-20). Волна позднего вызванного потенциала Р 300, непосредственно связанного с ассоциативными функциями, вниманием, кратковременной памятью, ассоциируется с составляющей х 6, ее положение и латентность определяются по положению максимума. 2 9595 1 2007.08.30 На фиг. 2 показано распределение энергии Е по уровням колебаний для электрокортикограммы (ЭЭГ) животного (крыса), подвергнутого излучению СВЧ поля. Фиг. 2 (кривые 1) - распределение в нормальном состоянии, фиг. 2 (кривые 2) - после 2 мин действия СВЧ излучения, фиг. 2 (кривые 3) - в период восстановления после отключения поля,фиг. 2 (кривые 4) - после 10 мин действия СВЧ. Сплошная кривая - энергия -ритма (0,53,5 Гц), кривая точками - -ритма (3,5-7,5 Гц), кривая пунктиром - -ритма (7,5-12,5 Гц). Сущность заявляемого изобретения состоит в следующем. Первоначально измеряется электрический потенциал с поверхности кожи человека (ЭЭГ) или вживленных электродов (электрокортикограмма). Далее оцифрованный сигнал обрабатывается на основе вейвлет-методов. Вейвлет-преобразование представляет сигнал ЭЭГ в базисе специальных функций, называемых вейвлетами. Вейвлет-коэффициенты определяются интегральным значением скалярного произведения сигнала на вейвлет-функцию заданного вида. В качестве базисных функций предлагается использовать негрубые ортогональные и биортогональные вейвлеты, поскольку именно такие функции адекватно передают локальные особенности сигнала ЭЭГ. Одна из основных идей вейвлет-преобразования заключается в разложении сигнала на аппроксимирующие (низкочастотные) и детализирующие составляющие с последующим восстановлением сигнала в интересующих частотных диапазонах(-ритм или 30-60 Гц, -ритм или 12,5-30 Гц, -ритм или 7,5-12,5 Гц, -ритм или 3,57,5 Гц, -ритм или 0,5-3,5 Гц). Восстановление сигнала определяется произведением вейвлет-коэффициентов на составляющие сигнала. Проводя вейвлет-преобразование ЭЭГ, содержащей вызванный потенциал - электрический ответ нервной системы на стимуляцию рецепторов, можно получить данные о состоянии сенсорных отделов и путей нервной системы. Выделение слабой составляющей вызванного потенциала на фоне сильных спонтанных колебаний ЭЭГ осуществляется за счет удаления отдельных вейвлет-коэффициентов в разложении сигнала ЭЭГ на составляющие без искажения формы и изменения частотного состава части сигнала, связанного с волной вызванного потенциала (фиг. 1). Амплитуду и латентность вызванного потенциала специалисты рассматривают как маркер предрасположенности к ряду психических заболеваний (алкоголизму, шизофрении) и получают свидетельство о функциональном состоянии мозга при психической деятельности, отдельных сенсорных отделов и путей нервной системы. Функциональное состояние головного мозга в норме и при различных расстройствах можно оценить по выраженности различных ритмов ЭЭГ, которые однозначно определяются при помощи вейвлет-преобразования сигнала ЭЭГ, по величине вейвлетэнтропии и распределению энергии (определяемой по абсолютным значениям вейвлеткоэффициентов) по уровням (например, наличие -ритма ЭЭГ указывает на патологию,индуцированную полем СВЧ - фиг. 2 (кривые 2, 4. Энтропия вейвлет-преобразования достоверно определяет изменения частотного состава ЭЭГ и функционального состояния головного мозга, стимулированные медицинским и/или внешним воздействием в реальном времени или преобретенных. Таким образом, описанный выше способ диагностики функционального состояния головного мозга, заключающийся в получении сигнала ЭЭГ и его обработке с помощью вейвлет-преобразования, позволяет в реальном времени определить функциональное состояние мозга в целом и при психической деятельности с высокой достоверностью (более 86 ). Источники информации 1. Докукина Т.В. Функциональное состояние головного мозга по данным картирования электроэнцефалограмм как показатель органического поражения у больных неврозо 3 9595 1 2007.08.30 подобными расстройствами Дис.д-ра мед. наук / Белорусский государственный медицинский университет. - Мн., 2004. 2. Докукина Т.В., Мисюк Н.Н. Способ выявления органического поражения головного мозга с помощью электроэнцефалографии путем визуальной оценки особенностей ЭЭГ. Официальный бюллетень // Изобретения, полезные модели, промыш. образцы. -3. 2001. Национальный центр интеллектуальной собственности. 220034, г. Минск, ул. Козлова, 20. 4