Съотношение анализ на ЕЕГ - Клинична Електроенцефалография

Autocorrelation и кръстосана корелация - математически методи за анализ, разработване на статистическата теория на комуникацията през последните години за изследване на стационарни случайни процеси.
Причината за прилагане корелационен анализ на ЕЕГ е позиция, която е променлива случаен процес EEG притежаващи свойства неподвижно. анализ автокорелация се прави чрез сравняване на процеса със самия ЕЕГ, по време на закъснение т. Е. е в сравнение с някои произволен интервал от време до друг сегмент в няколко по-рано или по-късно време. Така, средното съотношение се определя по време на процеса на време или статистическите свойства. При анализа на взаимна корелация сравнява две ЕЕГ процеси и идентифициране средната им връзка. анализ корелация позволява да се получи количествено съотношение между двата процеса точки електрически кабел разкриват обща за тези два процеса, компоненти и тяхната времева връзка.

Параметърът корелационен анализ е времето, или по-точно, на времевата разлика за разлика от честотния анализ, където параметърът е честота. анализ на съответствието се извършва проучване на промените във времето на процеса. Ако се повтарят с определена последователност във времето елементи, т. Е. периодичните колебания в потенциална разлика ЕЕГ, тогава, когато анализът на корелация са открити, дори в случаите, когато амплитудата на периодичната трептенията е много пъти по-малък от амплитудата на неправилни колебания.
EEG процедура за изчисляване на корелационната функция в малко опростена форма намалява до следните последователни основни стъпки. Първо ЕЕГ целия изследван интервал от време се изразява под формата на поредица от числа, които отразяват моментните стойности на потенциала. Измерванията на честотата или квантуване, ЕЕГ може да варира в зависимост от желания точността на изчисляване на корелационната функция (например, 50-100-200 или повече на секунда). Квантуване EEG обикновено се извършва автоматично с помощта на специални устройства, които позволяват да се трансформира ЕЕГ сигнал под формата на графика в напрежение (устройство тип "Силует") или напрежението на входно устройство от магнитната лента. Квантуване на ЕЕГ може да се извършва ръчно, но поради високата сложността на този процес не може да намери широко приложение и се използва само за лечение на малки материал. Получават се в диапазона квантуване на числени стойности biopotential или "сигнал" се изпраща към входа на устройството компютри, където се произвежда и последователна обработка. Както бе споменато по-горе, при изчисляване на автокорелационната функция се сравнява със самия процес на ЕИО, и следователно на устройството за изчислителни е вход "сигнал" и дубликат. Функцията първа стойност aktokorrelyatsionnoy получава чрез умножаване на съответните двойки от време моментните стойности на потенциала на първия сигнал и дубликата със стойности интеграция получен. Резултатът отразява количествено сходство или корелация стойност на двата процеса, което съответства с процеса на автокорелация сравнение със себе си и изразява голямо сходство или най-висока корелация.
Тази корелация стойност се приема по една (произведен дажби). След стойност на автокорелационната функция се изчислява и по двойки умножение (и последващо интегриране) моментните стойности на първи сигнал от последната dublikatnymi- взето не съвпадат във времето но забавено в сравнение с първия избран интервал от време закъснение или забавяне стъпка Am. След това същата процедура се повтаря с дубликат закъснение 2, 3, 4, и така нататък. Д. Забавяне стъпка. По този начин, последващите етапи от изчисляване на корелационни функции са: закъснение, умножение и интеграция или сумиране. Тези стъпки са изразени математически с формула:

където F (л) -amplitudno време отражение ЕЕГ, се разглежда като "сигнал", г (т + х) е неговата dublikat- m - забавяне дубликат крива, но по отношение на неговата оригинална и T>OO показва, че автокорелационната функция е точна само в случай, че времето (интервал) наблюдението безкрайно голяма.
При изчисляването на процедурата на взаимна корелация анализ е същото, вместо на дубликат на първия метод втория метод се приема, т.е.. Е. В този случай, г (т + р) е вторият процес. ЕЕГ корелационни функции се изчисляват или на универсалните електронни компютрите или аналогови изчислителни устройства - correlatograph.
Съотношение анализ на ЕЕГ в опростена форма може да се извърши ръчно от предложената от японските физиолози метод. Този метод се състои от последователни наслагвания ЕЕГ диаграми със съответните срокове компенсации и изчисляване на стойности на функцията чрез сумиране за всяка точка на correlogram. Като всяка ръчна обработка ЕЕГ, този метод страда от две основни недостатъци: висока сложност и ниска точност (Sato, Honda и др, 1962).
При извършване на корелационен анализ на човешки EEG важно да се отчете броя на преподаване точки: 1) точността на изчисляване, определена за тази стъпка забавяне и размера otstavleniya- 2) или на интервал от време на наблюдение. Съотношение анализ, както и когато честотата е много важно е изборът на продължителността на наблюдение интервал (Т). По същия начин, корелационната функция може да бъде изчислена само за безкрайно голяма стойност на интервала на наблюдение. Въпреки това, много дълъг интервал на наблюдение в изследването на човешката ЕЕГ неудобно, тъй като в този случай характера на ЕЕГ може да се променя поради промени в функционалното състояние на пациента или здравия човек. По този начин, един от първите цели на изследването е избора на оптимален интервал на наблюдение, което щеше да е останал стабилен картина на средните стойности, характеризиращи статистическите свойства на ЕЕГ, а в същото време няма да има възможност да се изследват както на заден план и реактивни състояния на мозъка.
При изучаването на фоновото състояние на мозъка, е препоръчително да се избере интервалите запис на около 1 минута, но в някои случаи, например при значителна тежест на пациента може да бъде намалена интервали за наблюдение до 10 секунди. ЕЕГ десет секундни интервали при изчисляването корелационни функции показват относително стабилен модел на средните параметри.
При изчисляване на функциите на авто- и взаимна корелация, в зависимост от целите на изследването трябва да се избира различна точност изчисление или забавяне различна стъпка размер Am. По принцип е вярно положение, че периодът на едно колебание се изчислява не е по-малко от 2 точки (съгласно Kotel'nikova теорема). Когато обработката на ЕЕГ, което трябва да имате 10 точки в рамките на период или да забави размерът на стъпката е 10 пъти по-малко от най-малкия период ЕЕГ трептения, които трябва да бъдат разследвани. Например, ако задачата е да се проучи основния ритъм EEG алфа, т. Е. 10 трептения в секунда, е възможно да се избере етапа на забавяне или точността на 10 милисекунди. В случаите, когато е необходимо да се обърне внимание на по-чести колебания, стъпка закъснение трябва да бъде по-малко. Е. По-голяма точност.

EEG е сложен процес, който включва няколко компонента: непериодични колебания, повтарящи с неправилни интервали от време, периодично, например от които са в ритъма на ЕЕГ наложени ритмично светлина стимулация и квази-периодична или почти периодични процеси, които включват всички физиологични ритми по-специално алфа- ритъм.

Фиг. 130. Различни форми Autocorrelogram ЕЕГ.
А - В ЕЕГ - съответен AKG- - ACG "без алфа ритъм" (а) - б - съответстващ EEG наложено ритъм на светлинните вълни (б) - а. - ACG quasiperiodic активност на алфа-ритъм (с).
Авто и crosscorrelograms имат различни форми в зависимост от това каква е същността на процеса на изследване е ЕЕГ.
Фиг. 130 показва autocorrelogram (ACS) на различни ЕЕГ. В процеса на изчисление, корелационната функция се състои от непериодични колебания correlogram има формата на експоненциална крива, близо до нула (а, а1). При изчисляване на корелация функция на периодичен процес ЕЕГ correlogram получава това се изразява под формата на периодично с кривата на същите периоди точно съответства на периода на трептения в процеса на изпитване. При изчисляване на корелационната функция на quasiperiodic процеса, например ритъма алфа в correlogram записва периодичните колебания, съответстващи на честота съществуващата ритъм, но амплитудата на колебанията в correlogram постепенно намалява до нула, а по-скоро по-активното quasiperiodic процес се различава от наистина периодични. Когато същият се изучава EEG е сложен процес, който включва двете непериодични и квази-периодична колебания на correlogram е сумата на корелационните функции на периодични и непериодични процеси.
По този начин, анализ на съответствието може да се прави разлика между два компонента в сложния процес на ЕЕГ периодично (или quasiperiodic) и не-периодична, чиято функционална значимост в цялостния процес EEG неясна. За краткост ще наричаме отсега нататък процесът на квазипериодичният на периодичен ЕЕГ. Както е ясно от гореизложеното, че ACS е добра илюстрация на различни ЕЕГ. За да се определи количествено с помощта на процес количествените параметри, получени въз основа обработка correlogram.
Параметри използвани за оценките на колежа са както следва.
Средната честота F или средния период колебание п, който се изчислява чрез измерване на периода на колебания в correlogram за определен период от време, например да изостава т = 1000 мсек, след средно получените рамки. След това, средната стойност период може да се преведе по честота.
процес Indicator периодичност - съотношение мощност връзка с периодичната компонент на случаен мощност sostavvlyayuschey - к /. Това съотношение се определя чрез измерване на отклонение амплитуда correlogram на всеки пик трептене на пик при определен интервал като korrelogammy, например, да m = 1000 мсек. След това се изчислява средната стойност на амплитудата на трептенията се определя половината от средната амплитуда, която отразява средната мощност на периодичната компонент в този korrelogramme- определи разликата между максималната стойност на корелационната функция (за т = 0) п изчислява средна мощност на периодичната компонент. Тази разлика се отразява на капацитета на случаен sostavlyayuschey- след това изчислява съотношението на средна мощност за силата на периодичната случаен компонент. Този количествен стойност (К / S) може да се използва за оценка на това периодично ЕЕГ.
Стабилност периодични, определени от забавяне стойност т, при което амплитудата на периодичните колебания в correlogram се намалява на 10% от първоначалната.
Когато анализът на взаимна корелация, ние сме в състояние да направи сравнение на две ЕЕГ. В конвенционалната приет в практиката електроенцефалография ЕЕГ метод за сравнение, може да се определи приликите и разликите на само приблизително, въз основа на субективна оценка и изчисляване на честотата и амплитудата с шублер или владетел. В проучването на церебрална електрическа активност по всеки от налични техники - чрез визуален анализ на честотата или друг математически метод - физиолози произтичат от звук неврофизиологията позиция на мозъчната активност като единна система, активността на различните части, които са взаимно свързани и. Това дава основание да се счита получената съотношението на различни EEG като отражение на една от страните на физиологичен взаимодействието е установено между кортикални области в мозъка и са отразени в потенциалните промени в различни нервни структури.
анализ корелация дава принципно нова оценка възможности на електрическите процеси две точки на мозъка: дава количествена оценка на степента на сходство електрически процеси, изразени в ЕЕГ, или връзката им с магнитуд корелация (KCR) коефициент - определяне на общи компоненти на две ЕЕГ и определи тяхната връзка във времето на срязване връх корелация функция (време на смяна - VS). При анализа на взаимна корелация може да отговарят на различни форми crosscorrelograms (KrKG), които, както и формата на ACS, зависят от свойствата на процеси, по-точно на характеристиките на общи елементи на ЕЕГ две изследване.
Степента на сходство или степента на корелация на два EEG определя количествено чрез KCR. Това зависи от тежестта на ЕЕГ в две общи елементи. Ако две ЕЕГ възпроизвеждат вярно едно от друго, т.е.. Д. са точни копия на един от друг, те ще KCR е 1.0 или максималната си стойност. Ако две EEG точно съответстват един на друг, но техните елементи са изместени една спрямо друга на 180 °, или с други думи, ако те са подобни, но обратна фаза, като

Pic. 131. crosscorrelogram различен ЕЕГ.
A - crosscorrelograms: а. 6, с, Е, F: B - съответните двойки EEG: А1, В1, С1 d1, d1-, е1. Подробно описание в текст.
като огледален образ един от друг, KCR стойност ще бъде равна на 1.0, но да има отрицателен знак -Kkr = -1,0. Така KCR може да има стойност от -1,0 до 1,0.
При изследваните процеси включват, в допълнение към общите елементи и компоненти, присъщи на всеки от тях поотделно, тогава KCR е по-малко от един, а по-малки, по-изследване ЕЕГ индивидуалните характеристики. По този начин, в зависимост от съотношението на електрически трептения KCR фаза стойност може да бъде или положителен или отрицателен.
Фиг. 131 показва KrKG различен тип с различни стойности KCR и ЕЕГ сегменти, съответстващи двойки. KrKG и ф имат висока KCR, която предполага съществуването на тясна взаимовръзка процеси. Естеството на тези две KrKG, обаче, е различна: в първия случай е доминиран от периодичните колебания, във втория - периодични колебания не са изразени, т.е., в първия случай, две ЕЕГ са много сходни, поради общи периодични колебания, във втория - поради arrhythmical трептения .. , KrKG 0 показва отрицателен KCR, където KCR абсолютна стойност е голяма. Тук ЕЕГ са много сходни, но излиза от фазата на колебанията в тях. KrKG В и С показват, че в процеса на тест има само относително слаб афинитет, което се дължи главно на периодичните колебания KCR са 0.32 и 0.40. На KrKG в максимална функция взаимна корелация не е т = 0, и се премества в мащаб Т = -80 мсек. Това означава, че в един от основните процеси ЕЕГ периодичните колебания се появяват по-рано, отколкото в другата, при 80 мсек. В проучването на ЕЕГ на здрави хора и особено при пациенти със мозъчно увреждане, когато се променя спектър ЕЕГ значително в резултат на увеличението на бавен компонент, най-корелатора холограмите са комплексни. Един пример на такъв комплекс е KrKG correlogram д. Там може да се види присъствието на периодична компонент в алфа ритъма, както и бавно компонент (показано от пунктирана линия на фигурата), и техните върхове не съвпадат.
Трябва да се отбележи, че анализът на корелация не предоставя информация за "амплитуда характеристика проучването ЕЕГ, въпреки че амплитудата на различните компоненти, или по-скоро, отношенията им се отразява в формата на correlogram.
Автокорелация анализ EEG здрави индивиди показват, че ACS може да бъде различен в зависимост от вида на електрическата активност на мозъка: доминирането на ритъма алфа в ACG преобладават периодичните колебания в ritme- алфа когато desynchronized EEG ACG е формата на кривата низходящ експоненциално до нула линия ,
Фиг. 132 показва ЕЕГ тилната, париетален, фронтална и централните региони и ACG двама здрави хора с различни видове ЕЕГ алфа с и без алфа ритъм. В първия случай доминирането на ЕЕГ алфа периодично ритъм трептения с честота на алфа ясно показа в ACS. Въпреки това, те са по-силно изразени в тилната ACG и времето води и ACS предна води алфа-периодични е слаба и показва бавно компонент. Във втория случай в отсъствието на ритмичното активност в ЕЕГ ACG показва преобладаване на случаен компонент и отсъствие на периодично в тилната и предна води. Бавният компонент в този случай се изразява по-ясно. Съотношение анализ на ЕЕГ записи с висока честотна лента, позволява да се прецени дали са предимно от доминиращия ритъм. Говорете за честотата на други компоненти на ЕЕГ в този случай не е възможно. Следователно, можем да считаме, че е подходящо да се занимае с въпроса за функциите на различни физиологични ритми, включени в ЕЕГ, за да направи корелационен анализ на различните честотни компоненти, извлечени от лентов филтър.

Фиг. 132. Autocorrelogram ЕЕГ тилната, париетален, централно, фронтална и времеви региони на кората на главния мозък в две здрави индивиди.
И - с доминирането в ЕЕГ алфа ritma- B - с не алфа EEG ritma- А1 и В1 са съответния ЕЕГ.
Съотношение анализ biocurrents стрес след предварително филтриране може да се увеличи точността на изчисляване на корелационните функции на отделните периодични и квази-периодична компоненти, налични на ЕЕГ и намаляване на времето за изчисление. Все пак трябва да се има предвид, че като цяло, анализът на отделните ЕЕГ честотни ленти не е еквивалентен на пълен анализ на ЕЕГ. При провеждането на тази корелационен анализ след предварително филтриране лентови филтри трябва да се извършва от филтъра за точно, че времето на филтър константа, както и възможността за взаимно фазово изместване в двата филтъра.
Autocorrelation функция гама от ритми от различни здрави хора могат да имат различни характеристики. ACP разпределени диапазони ритми различни кортикални области в един здрав човек също така otlichayutsya- разлики се появяват в среда честотата и тежестта в процеса на партида (К / S) и стабилността на периодични.
анализ автокорелация показа, че средната честота на периодичната алфа, тета, бета и делта варира различни региони на кората в здрави индивиди могат да бъдат razlichnymi- величина среда честотна лента различни ритми не са естествено свързани. Има също така не редовен връзка между стойностите на р / R различни честотни ленти в едно олово в различни кортикални области: висока честота-ритъм може да бъде слаб периодичност на други честотни ленти. Това сочи към независимостта на различните ЕЕГ ритми на здрави хора.
Статистическа обработка на данните от анализа на автокорелация на ЕЕГ здрави хора избрани диапазон ритми (делта, тета, алфа и бета) показва, че обикновено има статистически значима разлика в средната честота и честота (стойността на р / г) от алфа- и бета ритъм между тилната и разделяния фронтална кора с по-висока честота и по-голяма тилната периодичност (Р = 0.05). В същото време, разликите в параметрите на функциите на автокорелационни ритми делта и тета групи са статистически незначими. Следователно, счита се, че един здрав човек генератори ритми алфа и бета са различни и функционално независими по отношение на предните и задни части на полукълба, докато ниски ритми общ или тясно функционално свързаната (ОМ Griidel, 1966).
Cross-корелационен анализ на ЕЕГ на здравите хора могат да се разграничат от стойността на коефициентите кръстосано съответствие и различен характер KrKG изследването на отношенията на различните части на мозъка (фиг. 133). Задните мозъка (тилната KrKG и централната област на полусферата, две симетрични точки KrKG тилната области), поради умерената характеристика KCR от порядъка на 0.5-0.6. За предните полукълба (KrKG фронтална и централни райони KrKG симетрични точки фронталните области) са типични тесни връзки - KCR заповед на 0,8-0,9. На KrKG полукълба задните сегменти ясно преобладава периодично компонент с честота алфа (R / 4,9-с = р / г = 2,8). KrKG симетрични точки тилната региони показват по фаза колебание (BC = 0), а на KrKG тилната и централната област на едното полукълбо е открита временна промяна на реда на 10-20 MS, което показва по-ранната поява на периодичен процес в кора секции тилната сравнение централно. Преобладаването на периодичната компонент в корелация задните участъци на мозъчните полукълба показва, че тези области на кората на главния мозък се събират ритмично повтарящи се цикли на възбуждане ( "цикличен комуникация"). За KrKG предните полукълба преобладават не-периодична компонент и слаба експресия периодични (р / г = 0,13- 0,15) с висок коефициент на кръстосана корелация (р = 0,8-0,88). Тази форма на комуникация показва, че в общия двете ЕЕГ ритми изразени малко, но изразени аритмични отделните вибрации на различни периоди, които са идентични и синхронен в тях. Нециклични процес диаграма корелация функция очевидно е отражение синхронно пристигане в симетрични точки на базовите кора варива подкоровите структури. Това съотношение се нарича от нас ", намиращ се на импулса." Богатите комуникация анатомични предна области на кората и субкортикални структури, очевидно, са причина за тази форма на комуникация между точките на кората в предната кора.

Фиг. 134. Промените в авто и взаимна корелация функции на ЕЕГ на тилната и фронталните области на кората на един здрав човек на под влияние на светлинното въздействие. A - fon- B - лека стимулация: а - б AKG- - KrKG- по- подходящо ЕЕГ.

Фиг. 133. crosscorrelogram ЕЕГ. различни двойки области на кората на главния мозък на един здрав човек. а. b- KrKG полукълба задната части: и - симетрични точки тилната региони: b- тилната и централни участъци на един полукълбо: B, - KrKG предните полукълба: и - симетрични точки предна региони: г -lobnoy централната област и едното полукълбо.
Взаимна корелация анализ на ЕЕГ ритми избрани ленти идентифицирани във фаза електрически трептения симетрични точки на предна и тилната региони на кората във всички диапазони ритми (ВС може да бъде 5-10 милисекунди) при определена стойност вариабилност KCR.
Съотношенията на областите тилната и фронталните в едното полукълбо са различни. На първо място, следва да се отбележи максимално функциите на времето за смяна на всички честотни ленти. Най-голямото изместване достига 100-200 мсек, се открива в обхвата на делта вълни. Посоката на точките за смяна на по-ранна поява делта колебания в челната област и тилната ги забави. На KrKG алфа време гама промяна 50-60 msek- вариращи тета и бета - 20 и 15 мсек. посока промяна в тези граници, различни от гама делта периодични изостава в фронталния кортекс, на тилната произтичащи рано. За корелации тилната и предна област обикновено не случаен компонент с нисък коефициент на взаимна корелация (р = 0,2-0,4), - връзката между челната и тилната област се извършва чрез партиден процес. Тази форма на корелация показва, че във фронталния и тилната кора леко генерала синхронно срещащи антиаритмични -wave тилната кора и фронталните дялове на здравия човек в състояние почивка периодично повтарящи се цикли комбинирани възбуждане с друго закъснение на различни честотни ленти. Последното показва, че начинът, по който връзката между кортикални области, може да бъде различен за процесите отразени в различни ритми.
Трябва да се отбележи, че пациентите с EEG "без алфа ритъм" корелация EEG тилната и предна региони разкрива друга форма на комуникация: преобладаването на не-периодична компонент без времеви отмествания. Такива типични KrKG, както ще бъде показано по-долу, за състояние на възпаление. По този начин, корелационен анализ на ЕЕГ здравословен Luden "без алфа ритъм" потвърди позицията си, че тези хора са в постоянно състояние на свръхвъзбудимост.
Съотношение анализ на ЕЕГ на здрави хора, когато дергичната стимулация показва, че ACS и KrKG промяна във връзка с промяна на функционалното състояние на мозъка. Както бе споменато по-рано (виж гл. 3, стр. 56), когато състоянието на сънливост по време на сън разкрива значителни разлики ACS сравнение с будно състояние.
Фиг. 134 показва ЕЕГ, ACS и KrKG тилната и предна води здрав човек в покой (/ 1) и по време на действието на светлинния стимул (В). EEG в покой има умерено изразен алфа ритъм. На ACG тилната област преобладава периодичен алфа-малко изразена тя ACG фронтална област. При умерено KrKG връзка (р = 0.30), за предпочитане при периодичен компонент. Под влияние на лека стимулация на ЕЕГ има типична реакция на а-ритъм депресия. В периодичната ACG не е открит: ACG тилната както и фронтална област е доминирана от случаен процес. Промени рязко KrKG- коефициент корелация значително увеличава (до р = 62), рязко увеличава случаен компонент е, промяната на времето изчезва (BC = 0), което показва активността synphasal фронтална и тилната области по време на лека стимулация.
Както бе споменато по-горе, анализът на корелация, описваща процеса от гледна точка на неговата честота, дава възможност да се открие разлика от реакции на външни стимули, особено в светлината, в различни области на кората на главния мозък. Автокорелация ЕЕГ показва, че депресия алфа ритъм под влиянието на светлина стимулиране на тилната кора придружено десинхронизация ритъм и в централните области в продължение на ниска амплитуда на същата интензивност, в тилната (въз основа на интегратор), честотата на алфа-колебание не е нарушена. По този начин, анализът на автокорелация, за да се определи разликата в реактивност на електрически потенциал, който остава скрит в честотния анализ и визуална оценка на ЕЕГ.
анализ на съответствието се прилага успешно в изследването на ЕЕГ по време на ритмична стимулация, тъй като тя дава възможност да се покаже реакцията на кожното ЕЕГ корекция ритъм дори в случаите, когато тя е слаба и маскирани от други първокласни амплитуда фонови вариации (GN Boldyrev, 1965).
Фиг. 135 показва различен ЕЕГ АКТБ здравия човек по време на ритмична photic стимулация. На ACS разкри периодични издания в ритъма на светлинни вълни в тилната, париетални, по-малко - в централните региони на кората на главния мозък на фона на ясно изразена на случаен компонент. Стойността на р / г се характеризира с тежестта на скоростта на реакцията на асимилация в изследваните области на кората на главния мозък.
Autocorrelation анализ на ЕЕГ при пациенти с фокусно мозъчно увреждане, в зависимост от местоположението и масивна деструкция разкрива, изразена в различна степен на промени в сравнение с нормата. Най-големите промени се наблюдават в проекция областта на ACS на тумора. Тези промени се характеризират ACG нарушение периодично компонент или идентифициране периодични компоненти в патологична ритъм бавни вълни. Трябва да се отбележи обаче, че тъй като няма специфични промени EEG по време на тумора, така че не е специфично променя ACG характеризиращи особено увреждане на мозъка, причинена от тумор, травма или други патологични процеси. Важно е, че анализът на автокорелация показва максималните патологични промени на електрически процеса и за изясняване на локализацията на фокални мозъчни лезии в тези случаи, при които е трудно или дори невъзможно визуална оценка на ЕЕГ.
Фиг. 136 показва ЕЕГ и ACS при пациенти с тумори zadnelobnoy локализация в дясното полукълбо. EEG задните участъци на полукълбо изразени алфа ритъм. Съответно, ACG открива периодично компонент в алфа ритъм (/ = 9.1 Hz). ЕЕГ пред полукълбо разделения записва директно от тумор проекция площ (Централна предна води), и в съседния предна полюсен отвличането има подобен характер: алфа ритъм отсъства записва чести колебания и групи делта ще бъде малко по-ясно на фронто-полюсен води. ACG на електроенцефалограми различни. В ACG в областта на проекция на тумор периодично компонент офлайн, експресиран на случаен преработвателната ACG отпред (фронто-поле) изпускателната открива периодично компонент със средна честота от 1.63 Hz. Следователно, ясно идентифицирани груба процес локална промяна в областта на проекция на тумора. Тези свойства на анализа на автокорелация EEG да го обещаващ метод за спецификация на увреждане на мозъка в фокусни заболявания разгледа.
EEG взаимна корелация функция при пациенти с фокална мозъчни лезии също да варира в сравнение с нормата. ЕЕГ площ от фокус корелация с други области на кората на главния мозък са значително нарушен, което води до спад в стойността KCR.

Pic. 135. Откриване на периодичната компонент в ритъма на светлина върху ACS време photostimulation ритъм (за GN Boldyreva).
A - ACS тилната, париетален, централно, фронтална и времеви региони kory- B - свързаната с ЕЕГ-ниска крива - марката на ритмична светлина стимул.

Фиг. 136. Промените в електрическата активност на ACS на различни кортикални области при пациенти с тумори zadnelobnoy полето област.
А ACS: a1 - тилен-temennogo- b1 - централно-челен в | 1 предно-полярна прибиране прав polushariya- Б - а, б. в - подходящо ЕЕГ.

Cross-корелационен анализ на ЕЕГ на пациентите прави възможно да се оценят обективно нарушаване на връзката между зони на кората, които се случват в огнищни мозъчни лезии и отразяват промените в своите интегрирани операции. ЕЕГ изследване на кръстосано корелационни функции с различна локализация на огнище показа, че, в зависимост от засегнатата област на мозъка определи различни патологични връзка между кортикални области. Оказа се, че областта пряка корелация за мозъчни увреждания в отдалечени части на кората на главния мозък се рязко намалява.

Фиг. 137. crosscorrelogram различни области на кората на главния мозък.
А - пациенти с тумори на полето париетална регион: В - пациент с тумор на дясната предна региона.
В същото време в засегнатата зона има специален патологична корелация с други части на мозъка и определя анормален комуникация между отдалечена от източника, първоначално не е повреден, области кора (ОМ Grindel, 1966 1967 NS ​​козодой, 1966).
С локализацията на лезията в задните части на полукълбо има тясна връзка между патологичен фокус върху бавни ритми само с директно съседни области на мозъка. С отдалечени офиси, засегнати полукълбо и симетрична точка на "здравословна" връзка полукълбо е счупен.
Примери са KrKG получени при анализ на ЕЕГ от пациент A. менингиома полето париеталния лоб (фиг. 137 А). KrKG съсредоточи области - дясната теменна област - с дясната предна и лявата теменна област рязко намалява: KCR представляват само 0,16, т.е. почти никаква комуникация ... В същото време, съответствието между дясното тилната област, директно в непосредствена близост до засегнатата област, е в близост - р = 0.72. На KrKG преобладава бавно компонент, който се среща по-рано в зоната на огнището, както е видно от часовата разлика. По този начин, данните на взаимна корелация анализ показват, че в фокални лезии в задните части на центъра на полусфера е до голяма степен ограничена.
В случая на място на лезията в челната площ на анализ на кръстосана корелация показва сравнително ограничено фокус. В тези случаи с едностранни лезии на предния дял патология комуникации над бавни ритми не възникне само от областта на кората на главния мозък в непосредствена близост до засегнатата област, но също така и със симетрични подразделения на "здравословна" полукълбо.
Фиг. 137 байта илюстрирани KrKG EEG на пациента с интрацеребрален тумор 11. дясната предна лоб. Всички KrKG различни периодични вибрации с честота от 4,5 Hz. Временни промени в KrKG показват, че тези общи бавни колебания преди да се появят в областта на прякото унищожаване и едва след това - и в други региони на кората на главния мозък. KrKG в дясната челна площ с прилежащите точки на кората на главния мозък и с симетрични части на лявото полукълбо е също така разкри, силно изразена случаен компонент. KKR за тези области на засегнатата област е високо (р = 0,64-0,96), което показва близо, дори подобрена, патологично връзка със съседните фокус области и симетрични области на кората на главния мозък. По този начин, в случай на предна лезии естествено създаден сложни патологични корелации електрически фокус активност от други части на мозъка.
Пациентите с дълбоки патологични центрове, разположени в подкоровите структури на мозъка, или медианата, отбелязани един вид промяна в ЕЕГ корелации convexital мозъка. В някои случаи, анализ на взаимна корелация показва характеристики на нарушение на пространствени и времеви отношения на ЕЕГ, които корелират с функцията на клиничен синдром, например в случай на пациенти с тумори, разположени в медиобазални части на темпоралния лоб (Русинов, ОМ Grindel, N. AN Bragin, 1968).
Всички тези данни показват, че методът на взаимна корелация на ЕЕГ като връзка по интегриран клинично изпитване позволява да получавате по-обективна информация за разбирането на патофизиологичните механизми на различни клинични прояви на мозъчно увреждане.