Автоматизирани математически анализ на ЕЕГ - Клинична Електроенцефалография

Видео: Webinar на амбулаторна ЕЕГ

12
АВТОМАТИЧНА MATH АНАЛИЗ НА ЧОВЕШКИ EEG с фокална мозъчни лезии
Във връзка с въвеждането на математиката във всички клонове на знанието и развитието на компютърните технологии през последните години, увеличаване на лихвените електро до методи за автоматичен анализ на ЕЕГ. Визуален анализ на ЕЕГ измервания с линийка и компас не са достатъчни, за да се определи информацията, която има сложен модел на мозъка biopotentials.
ЕЕГ математически анализ позволява да се получи по-пълна информация за функционалното състояние на мозъка, подобрява разбирането на своята дейност, подобрява диагностиката и позволява да представи нови задачи за проучване на дейността на мозъка.
Още в началото на развитието на електроенцефалография физиолози са възникнали желание да се направи оценка на ЕЕГ, използвайки количествени целеви мерки, за да се приложат начините за математически анализ. На първо място, ЕЕГ обработка и броене на различни количествени параметри го произвеждат ръчно.
Така че има оценка EEG под формата на индекси (индекси алфа ритъм, делта вълни). Въпреки това, поради високата цена на труда и ниска точност, тези методи не са намерени практическо приложение.
Математически методи за анализ на човешката ЕЕГ започнаха своето развитие от края на 30-те години, когато са построени първите автоматични честотни анализатори (Lumis, Harwei, Hobbard, 1936 Трева, Гибс, 1938). Исторически започнало преди прилагане на честотния анализ на анализатора EEG чрез uzkopolosovyh тип Walter Analyzer (Даусън, G. Walter, 1944- Baldock, G. Walter, 1946), и по-късно няколко анализатори използват филтри shirokopolosovymi тип Kozhevnikov Analyzer (V. A. Kozhevnikov, 1954). Анализът на честота се използва за оценка на ЕЕГ на различни форми на епилепсия (G. Walter, 1950) за оценка на пациенти с психиатрични клиника на ЕЕГ (Kennard и др., 1955 г., Hill 1957-, 1950- Matoušek, 1967). Институтът по неврохирургия II. Н. Burdenko ЕЕГ проучвания, проведени при пациенти с мозъчни тумори на различни места, използвайки shirokopolosovogo анализатор (ОМ Grindel, 1960, 1963, 1966- VE Mayorchik, 1960
Русинов, 1962- Dodhoev S., 1965- NS козодой, 1968, 1969).
В края на 40-те - началото на 50-те години на ЕЕГ методи за анализ, започнаха да привличат и авто крос-корелация. Възможността за прилагане корелационен анализ на оценката EEG е посочено в Wiener през 30-те години (Wiener, 1961). Първата работа на корелационен анализ на ЕЕГ се появи в Япония (Imahory, Suhara, 1949- Suhara, 1952) и независимо от тях в Америка (мангал, Casby, 1952 мангал, Barlow, 1956- Barlow, мангал, Rosenblith, 1959). През следващите години, методи на авто- и кръстосана корелация на ЕЕГ се използват все повече в експериментите и изследванията на здрав човек (Barlow, 1961- буря ван Leeuven, 1961- L. Н. Mishin, Соколов Е. 1963-, 1963- Н. Н. Danilov, 1964, и др.).
Авто и кръстосана корелация на ЕЕГ при пациенти с органично заболяване на мозъка (тумор) първо се произвежда в мангал разследване, Barlow (1956). Barlow, Rowit, Glur (1965) използва корелационен анализ за откриване на патологични промени в ЕЕГ по време на процеса с амобарбитал. Мангал (1965) се използва метода на математически анализ на ЕЕГ за откриване на епилепсия при пациенти с дълбоки лезии на темпоралния лоб. EA Zhirmunskaya (1969) провежда изследвания EEG на пациентите с неврологични клиника по методи, авто- и кръстосана корелация.
През последните години, Института по неврохирургия провежда систематични изследвания на авто- и кръстосано корелационни функции на ЕЕГ на пациенти с различни форми на органични фокусни мозъчни лезии (ОМ Grindel, 1965, 1967 М. Grindel, GN Boldyrev, BN Burashnikov, VN Андреевден, 1964- Русинов, OM Grindel,
NN Bragin, 1968- М. Grindel, NS козодой, 1968). Тези проучвания са послужили като основа за писане на раздела за корелационен анализ на ЕЕГ в тази глава.
През последните години все повече се използват спектрален анализ на ЕЕГ, е логично разширение и крайната експресия на авто- и анализ взаимна корелация. Разпространението на този метод, се дължи главно на факта, че тя се извършва с висока скорост на електронни компютри, с висока степен на автоматизация на всички данни protsessov- спектрален анализ - спектъра мощност - издава в един лесен за разбиране и дешифрира forme- точност изчисление може да бъде много висока и е избран изследовател в зависимост от целите на тази работа. Основи приложение EEG спектрален анализ в най-подробно са описани в D. Walter, Adey (1963).
Както и автоматично и кръстосана корелация, спектрален анализ на ЕЕГ се използва широко в животински и човешки проучвания при здрави. В творбите на Ади (1968), Д. Валтер, Родос, Adey (1967) и др. Показват данните на спектрален анализ на ЕЕГ големи групи от здрави хора (няколко стотин души), което позволява надеждно да се оцени характеристиките на ЕЕГ е нормално. В клиниката, спектрален анализ все още не е намерил широко приложение за разследване на нарушения на електрическите процеси в мозъка, въпреки че има всички основания да се смята, този метод на анализ е много обещаващо за количествена оценка на ЕЕГ в патология.
Редица ЕЕГ спектрални параметри позволява промяна на електрическата активност на мозъка при фокални лезии точна количествена, числени характеристики и характеристики на ЕЕГ разкриват скрити при нормална визуална оценка (М. Grindel, GN Boldyrev,
AL Arnautov, GV Василиев, 3. А. Malin, 1968- М. Grindel, GN Boldyrev, AL Arnautov, 1968).
В тази глава, ние няма да се спирам на техническите характеристики на различните анализатори, тъй като тя е специална задача и извън обхвата на тази дейност, особено след като проблемите на технологиите са описани подробно в книгата с VA Kozhevnikov и RM Meshchersky (1963) , в книгата по метода на електроенцефалография, публикувани под редакцията на Ю Kragina (1963). в тази глава ще разгледаме как да се използват най-разпространените методи на математическия анализ автоматично и че те дават нов да се направи оценка на ЕЕГ на здравите и болните хора, по-специално за оценка на мозъчни нарушения и фокална мозъчна електрическа активност в случаи на органични лезии.

Видео: Neuron-Spektr.NET: Полисомнография