ДИАГНОСТИКА И АНАЛИЗ ОСЦИЛЛЯТОРНОЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ АКТИВНОСТИ ГОЛОВНОГО МОЗГА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕПРЕРЫВНОГО ВЕЙВЛЕТНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

В работе дан обзор ряда методов анализа и диагностики осцилляторной нейросетевой активности головного мозга по данным экспериментального электроэнцефалографического исследования с использованием непрерывного вейвлетного преобразования. Рассматривается метод автоматического выделения характерных паттернов судорожной активности (пик­волновых разрядов) на эпилептической электроэнцефалограмме путем анализа мощности вейвлетного спектра, полученного в результате непрерывного вейвлетного преобразования с комплексным материнским морле­вейвлетом в определенных частотных диапазонах. Предложен эффективный метод выделения и классификации сонных веретен с помощью построения специального семейства адаптивных вейвлетных базисов. Предложенные методы адаптированы для изучения сигналов электроэнцефалограммы в реальном времени и могут применяться для построения системы мониторинга активности головного мозга больного эпилепсией. Проведен анализ особенностей частотно­временной структуры электроэнцефалограммы непосредственно перед пик­волновыми разрядами и выявлены характерные предшественники эпилептических разрядов, которые отражают активность мозга в состоянии судорожной готовности. Диагностика этого состояния даст возможность предсказать начало приступа эпилепсии и может найти применение в медицинской практике.

Литература

1. Абарбанель Г.Д.И., Рабинович М.И., Селверстон А. и др. Синхронизация в нейронных ансамблях // Успехи физических наук. 1996. Т. 166. С. 363.

2. Mosekilde E., Maistrenko Yu., Postnov D.E. Chaotic synchronization, applications to living systems. Singapore: World Scientific, 2002.

3. Безручко, Б.П., Пономаренко, В.И., Прохоров М.Д. и др. Моделирование и диагностика взаимодействия нелинейных колебательных систем по хаотическим временным рядам (приложения в нейрофизиологии) // Успехи физических на- ук. 2008. Т. 178. С. 323.

4. Некоркин В.И. Нелинейные колебания и волны в нейродинамике // Успехи физических наук. 2008. Т. 178. С. 313.

5. Tass P.A. et al. Detection of n:m phase locking from noisy data: Application to magnetoencephalography // Phys. Rev. Lett. 1998. Vol. 81. P. 3291.

6. Tass P.A., Fieseler T., Dammers J. et al. Synchronization tomography: A method for three-dimensional localization of phase synchronized neuronal populations in the human brain using magnetoencephalography // Phys. Rev. Lett. 2003. Vol. 90. P. 088101.

7. Anishchenko V.S., Balanov A.G., Janson N.B. et al. Entrainment between heart rate and weak nonlinear forcing // Int. J. Bifurcation and Chaos. 2000. Vol. 10. P. 2339.

8. Prokhorov M.D., Ponomarenko V.I., Gridnev V.I. et al. Synchronization between main rhythmic processes in the human cardiovascular system // Phys. Rev. E. 2003. Vol. 68. P. 041913.

9. Hramov A.E., Koronovskii A.A., Ponomarenko V.I., Prokhorov M.D. Detecting synch-ronization of self-sustained oscillators by external driving with varying frequency // Phys. Rev. E. 2006. Vol. 73. P. 026208.

10. Короновский А.А., Пономаренко В.И., Прохоров М.Д., Храмов А.Е. Метод исследования синхронизации автоколебаний по унивариантным данным с использованием непрерывного вейвлетного анализа // ЖТФ. 2007. T. 77, No 9. С. 6.

11. Meinecke F.C., Ziehe A., Kurths J., Muller K.-R.  ̈ Measuring phase synchronization of superimposed signals // Phys. Rev. Lett. 2005. Vol. 94. P. 084102.

12. Chavez M., Adam C., Navarro V. et al. On the intrinsic time scales involved in synchronization: A data-driven approach // Chaos. 2005. Vol. 15. P. 023904.

13. Tass P. A., Fieseler T., Dammers J., Dolan K.T., Morosan P., Majtanik M., Boers F., Muren A., Zilles K., Fink G.R. Synchronization tomography: A method for threedimensional localization of phase synchronized neuronal populations in the human brain using magnetoencephalography // Phys. Rev. Lett. 2003. Vol. 90, No 8. 088101.

14. Perez Velazquez J.L., Khosravani H., Lozano A. et al. Type III inermittency in human partial epilepcy // European Journal of Neuroscience. 1999. Vol. 11. P. 2571.

15. Короновский А.А., Кузнецова Г.Д., Мидзяновcкая И.С., Ситникова Е.Ю., Трубецков Д.И., Храмов А.Е. Закономерности перемежающегося поведения в спонтанной неконвульсивной судорожной активности у крыс // ДАН. 2006. T. 409. C. 274.

16. Hramov A.E., Koronovskii A.A., Midzyanovskaya I.S. et al. On-off intermittency in time series of spontaneous paroxysmal activity in rats with genetic absence epilepsy // Chaos. 2006. Vol. 16. P. 043111.

17. Короновский А.А., Храмов А.Е. Непрерывный вейвлетный анализ и его приложения. М.: Физматлит, 2003.

18. Torrence C., Compo G.P. A practical guide to wavelet analysis // Bulletin of the American Meteorological Society. 1998. Vol. 79. P. 61.

19. Wavelets in Physics / Van den Berg, J.C. Eds. Cambridge: Cambridge University Press, 2004.

20. Aldroubi A., Unser M. Wavelets in Medicine and Biology. CRC-Press, 1996.

21. Анфиногентов В.Г., Короновский А.А., Храмов А.Е. Вейвлетный анализ и его использование для анализа динамики нелинейных динамических систем различной природы // Изв. РАН, cер. физич. 2000. Vol. 64, No 12. P. 2383.

22. Drinkenburg WHIM, Coenen AML, Vossen JMH, van Luijtelaar ELJM. Spike-wave discharges and sleep-wake states in rats with absence epilepsy // Epilepsy Res. 1991. Vol. 9. P. 218.

23. Durka P.J. From wavelets to adaptive approximations: Time-frequency parametrization of EEG // Biomed. Eng. Online. 2003; 2:1.

24. Quiroga R.Q., Kraskov A., Kreuz T., Grassberger P. Perfomance of different synchronization measures in real data: A case study on electroencephalographic signals // Phys. Rev. E. 2002. Vol. 65. P. 041903.

25. Aldroubi A., Unser M. Wavelets in Medicine and Biology. CRC-Press, 1996.

26. Doron I., Hulata E., Baruchi I., Towle V.L., Ben-Jacob E. Time-invariant personspecific frequency templates in human brain activity // Physical Review Letters. 2006. Vol. 96. P. 258101.

27. Gong Pulin, Nikolaev A.R., L. van Cees. Intermittent dynamics underlying the intrinsic fluctuations of the collective synchronization patterns in electrocortical activity // Phys. Rev. E. 2007. Vol. 76. P. 011904.

28. Makarov V.A., Pavlov A.N., Tupitsyn A.N., Panetsos F., Moreno A. Stability of neural firing in the trigeminal nuclei under mechanical whisker stimulation // Computational Intelligence and Neuroscience. 2010. Vol. 2010.

29. Павлов А.Н. Вейвлет-анализ и примеры его применения // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2009. Т. 17, No 5. С. 99.

30. Steriade M. Neuronal substrates of sleep an epilepsy. Cambridge (UK): Cambridge University Press, 2003.

31. Steriade M. Thalamocortical oscillations in the sleeping and aroused brain // Science. 1993. Vol. 262. P. 679.

32. Sitnikova E., van Luijtelaar G. Cortical and thalamic coherence during spike-wave seizures in WAG/Rij rats // Epilepsy Res. 2006. Vol. 71. P. 159.

33. Strogatz S.H. Exploring complex networks // Nature. 2001. Vol. 410. P. 268.

34. Boccaletti S., Latora V., Moreno V. et al. Complex networks: Structure and dynamics // Physics Reports. 2006. Vol. 424. P. 175.

35. Kryukov A.K., Osipov G.V., Polovinkin A.V., Kurth J. Synchronous regimes in ensembles of coupled Bonhoeffer–van der Pol oscillators // Physical Review E. 2009. Vol. 79. P. 046209.

36. Zenett D.M. and Mikhailov A.S. Mutual synchronization in ensembles of globally coupled neural networks // Phys. Rev. E. 1998. Vol. 58. P. 872.

37. Ito H., Nikolaev A.R., Leeuwen C. Dynamics of spontaneous transitions between global brain states // Human Brain Mapping. 2007. Vol. 28. P. 904.

38. Nikolaev A.R., Pulin G., Leeuwen C. Evoked phase synchronization between adjacent high-density electrodes in human scalp EEG: Duration and time course related to behavior // Clinical Neurophysiology. 2005. Vol. 116. P. 2403.

39. Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D.J., Pfurtscheller G., Vaughan T.M. Brain-computer interfaces for communication and control // Clin Neurophysiol. 2002. Vol. 113. P. 767.

40. Guger C., Ramoser H., and Pfurtscheller G. Real-time EEG analysis for a brain-computer interface (BCI) with subject-specific spatial patterns // IEEE Trans. Rehab. Eng. 2000. Vol. 8. P. 562.

41. Астафьева Н.М. Вейвлет–анализ: Основы теории и примеры применения // УФН. 1996. Vol. 166, No 11. P. 1145.

42. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: Спектральный анализ локальных возмущений (основы теории и примеры применения) // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. 1996. Т. 4, No 2. С. 3.

43. Дремин И.М., Иванов О.В., Нечитайло В.А. Вейвлеты и их применение // УФН. 2001. Т. 171, No 5. С. 465.

44. Sitnikova E.Yu., Hramov A.E., Koronovskii A.A., van Luijtelaar G. Sleep spindles and spike-wave discharges in EEG: Their generic features, similarities and distinctions disclosed with Fourier transform and continuous wavelet analysis // Journal of Neuroscience Methods. 2009. Vol. 180. P. 304.

45. Hramov A.E., Koronovskii A.A., Ponomarenko V.I., Prokhorov M.D. Detection of synchronization from univariate data using wavelet transform // Phys. Rev. E. 2007. Vol. 75, No 5. 056207.

46. Freeman W.J. Mass Action in the Nervous System. N.Y.: Academic Press, 1975.

47. Steriade M., Deschenes M. The thalamus as a neuronal oscillator // Brain Res. Rev. 1984. Vol. 8. P. 1.

48. Ovchinnikov A., Luttjohann A., Hramov A., van Luijtelaar G. An algorithm for real-time detection of spike-wave discharges in rodents // Journal of Neuroscience Methods. 2010.

49. Destexhe A., Sejnowski T.J. Thalamocortical assemblies. Oxford: Oxford University Press, 2001.

50. Kostopoulos G.K. Spike-and-wave discharges of absence seizures as a transformation of sleep spindles: the continuing development of a hypothesis // Clin Neurophysiol. 2000; Suppl. 2: S27-38.

51. Brunelli R. Template Matching Techniques in Computer Vision: Theory and Practice. Wiley, 2009.

52. van Luijtelaar G., Hramov A.E., Sitnikova E.Yu., Koronovskii A.A. Spike-wave discharges in WAG/Rij rats are preceded by delta and theta precursor activity in cortex and thalamus // Clinical Neurophysiology. 2010.

53. Drinkenburg W.H. et al. Spike-wave discharges and sleep-wake states in rats with absence epilepsy // Epilepsy Res. 1991. Vol. 9, No 3. P. 218.

54. Овчинников А.А., Храмов А.Е., Люттьеханн А., Короновский А.А., ван Луйтелаар Ж. Метод диагностики характерных паттернов на наблюдаемых временных рядах и его экспериментальная реализация в режиме реального времени применительно к нейрофизиологическим сигналам // ЖТФ. 2011. Т. 81, No 1. С. 3.

55. Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D.J., Pfurtscheller G., Vaughan T.M. Brain-computer interfaces for communication and control // Clin Neurophysiol. 2002. Vol. 113, No 6. P. 767.

56. Иваницкий Г.А., Наумов Р.А., Роик А.О., Иваницкий А.М. Как определить, чем занят мозг, по его электрическим потенциалам? Устойчивые паттерны ЭЭГ при выполнении когнитивных заданий // Вопросы искусственного интеллекта. 2008. Т. 1, No 1. С. 93.

57. Kaplan A.Ya., Lim J.J., Jin K.S., Park B.W., Byeon J.G., Tarasova S.U. Unconscious operant conditioning in the paradigm of brain-computer interface based on color perception // Intern. J. Neurosci. 2005. Vol. 115. Т. 781.

58. http://www.dataq.com/

 

Статус: 
одобрено к публикации
Краткое содержание (PDF): 
Текст в формате PDF: