Известия высших учебных заведений

Прикладная нелинейная динамика

ISSN 0869-6632 (Print)
ISSN 2542-1905 (Online)


Для цитирования:

Грищенко А. А., Сысоева М. В., Сысоев И. В. Определение основного временного масштаба эволюции информационных свойств сигнала локальных потенциалов мозга при абсансной эпилепсии // Известия вузов. ПНД. 2020. Т. 28, вып. 1. С. 98-110. DOI: 10.18500/0869-6632-2020-28-1-98-110

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
(загрузок: 187)
Язык публикации: 
русский
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
530.182, 51-73

Определение основного временного масштаба эволюции информационных свойств сигнала локальных потенциалов мозга при абсансной эпилепсии

Авторы: 
Грищенко Анастасия Александровна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского
Сысоева Марина Вячеславовна, Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А. (СГТУ)
Сысоев Илья Вячеславович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского
Аннотация: 

Цель данной работы – определить, как меняется характерное время (лаг), отвечающее за сохранение в сигнале локальных потенциалов мозга информации о прошлом состоянии с началом, во время течения и с окончанием пикволновых разрядов – основного энцефалографического признака абсансной эпилепсии. Это время необходимо для построения предсказательных моделей с целью оценки связанности между структурами мозга, а также детектирования и предсказания эпилептиформной активности. Методы. Используется функция взаимной информации, рассчитанная между сигналом и им же со сдвигом, сдвиг выбирается в шагах выборки от нуля до половины характерного периода колебаний. Для статистического анализа различия распределений рассчитанного лага между животными и записями использован критерий Манна–Уитни. Результаты. Проанализированы по две записи 5 крыс линии WAG/Rij – генетических моделей абсансной эпилепсии из лобной, теменной и затылочной коры и гиппокампа, для каждой записи – по 28 разрядов (в сумме проанализированно 280 разрядов). Использованы 6 временных интервалов длиной 2 с каждый: в фоне, перед разрядом, первые 2 с, следующие 2 с, последние 2 с разряда и 2 с сразу по его окончании. Построены и усреднены по всем 10 записям распределения лага для всех 6 интервалов для 4 рассмотренных отведений. Проведён статистический анализ сходств распределения лага между различными записями. Выводы. Обнаружено, что с началом разряда происходит унификация распределения лага между отдельными животными, при этом для двух записей одного и того же животного степень общности, как правило, ещё выше. Менее всего процесс унификации выражен в теменной коре; в лобной коре и гиппокампе он заканчивается с окончанием разряда, а в затылочной унификация сохраняется и после окончания разряда.

 

Финансовая поддержка. Работа выполнена при поддержке гранта Российского научного фонда № 19-72-10030

Список источников: 

1. Marescaux C., Vergnes M., and Depaulis A. Genetic absence epilepsy in rats from Strasbourg – a review. Journal of Neural Transmission (Supplementum), 1992, vol. 35, pp. 37–69.

2. Vergnes M., Marescaux C., Depaulis A., Micheletti G., and Warter J.M. Spontaneous spike and wave discharges in thalamus and cortex in a rat model of genetic petit mal-like seizures. Experimental Neurology, 1987, vol. 96, pp. 127–136.

3. Coenen A. and van Luijtelaar E.L.J.M. Genetic animal models for absence epilepsy: A review of the WAG/Rij strain of rats. Behavior Genetics, 2003, vol. 33, pp. 635–655. 

4. Depaulis A. and van Luijtelaar G. Genetic Models of Absence Epilepsy in the Rat in Animal Models of Seizures and Epilepsy. A. Pitkanen, S. Moshe, and P. Schwartzkroin, eds. San Diego: Elsevier Inc., 2006, pp. 223–248.

5. Meeren H., Pijn J., van Luijtelaar E., Coenen A., and da Silva F.L. Cortical focus drives widespread corticothalamic networks during spontaneous absence seizures in rats. J. Neurosci, 2002, vol. 22, pp. 1480–1495.

6. Sitnikova E., Dikanev T.V., Smirnov D.A., Bezruchko B.P., and van Luijtelaar G. Granger causality: Cortico-thalamic interdependencies during absence seizures in WAG/Rij rats. J Neurosci Methods, 2008, vol. 170, no. 2, pp. 245–254.

7. Van Luijtelaar G., Sitnikova E., and Luttjohann A. On the origin and suddenness of absences in ¨ genetic absence models. Clin EEG Neurosci, 2011, vol. 42, no. 2, pp. 83–97.

8. Akman O., Demiralp T., Ates N., and Onat F. Electroencephalographic differences between WAG/Rij and GAERS rat models of absence epilepsy. Epilepsy Research, 2010, vol. 89, pp. 185–193.

9. Timmer J., Haussler S., Lauk M., and Lucking C.-H. Pathological tremor: Deterministic chaos or nonlinear stochastic oscillators. Chaos, 2000, vol. 10, no. 1, pp. 278–288.

10. Takahashi D.Y., Baccala L.A., and Sameshima K. Connectivity inference between neural structures via partial directed coherence. Journal of Applied Statistics, 2007, vol. 34, no. 10, pp. 1255–1269.

11. Brovelli A., Ding M., Ledberg A., Chen Y., Nakamura R., and Bressler S. Beta oscillations in a large-scale sensorimotor cortical network: Directional influences revealed by Granger causality. PNAS, 2004, vol. 101, pp. 9849–9854.

12. Vicente R. Transfer entropy–a model-free measure of effective connectivity for the neurosciences. Journal of Computational Neuroscience, 2011, vol. 30, no. 1, pp. 45–67.

13. Vakorin V.A., Misic B., Krakovska O., Bezgin G., and M.A.R. Confounding Effects of Phase Delays on Causality Estimation. PLoS ONE, 2013, vol. 8, no. 1, e53588.

14. Dikanev T., Smirnov D., Wennberg R., Velazquez J.P., and B.B. EEG nonstationarity during intracranially recorded seizures: Statistical and dynamical analysis. Clinical Neurophysiology, 2005, vol. 116, pp. 1796–1807.

15. Bezruchko B.P., Ponomarenko V.I., Prokhorov M.D., Smirnov D.A., and Tass P.A. Modeling nonlinear oscillatory systems and diagnostics of coupling between them using chaotic time series analysis: Applications in neurophysiology. Physics-Uspekhi, 2008, vol. 51, pp. 304–310.

16. Paxinos G., Watson C. The Rat Brain in Stereotaxic Coordinates. 6th ed. San Diego: Academic Press, 2006.

17. Sysoeva M.V., Luttjohann A., van Luijtelaar G., and Sysoev I.V. Dynamics of directional coupling ¨ underlying spike-wave discharges. Neuroscience, 2016, vol. 314, pp. 75–89.

18. Sysoeva M.V., Sitnikova E., Sysoev I.V., Bezruchko B.P., and van Luijtelaar G. Application of adaptive nonlinear Granger causality: Disclosing network changes before and after absence seizure onset in a genetic rat model. J. Neurosci. Methods, 2014, vol. 226, pp. 33–41.

19. Packard N., Crutchfield J., Farmer J., and Shaw R. Geometry from a Time Series. Phys. Rev. Lett., 1980, vol. 45, pp. 712–716.

20. Legendre A.M. Appendice sur la methodes des moindres quarr ´ es. Nouvelles m ´ ethodes pour la ´ determination des orbites des com ´ etes. ` Firmin-Didot, 1805.

21. Schwarz G. Estimating the dimension of a model. Annals of Statistics. Annals of Statistics, 1978, vol. 6, no. 2, pp. 461–464.

22. Kornilov M.V., Medvedeva T.M., Bezruchko B.P., and Sysoev I.V. Choosing the optimal model parameters for Granger causality in application to time series with main timescale. Chaos, Solitons and Fractals, 2016, vol. 82, pp. 11–21.

23. Kraskov A., Stogbauer H., and Grassberger P. Estimating mutual information. ¨ Physical Review E, 2004, vol. 69, 066138. 

24. Zemljannikov A.S. and Sysoev I.V. Diagnostics and correction of systematic error while estimating transfer entropy with k-nearest neighbours method. Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics, 2015, vol. 23, no. 4, pp. 24–31 (in Russian).

25. Sysoeva M.V., Dikanev T.V., and Sysoev I.V. Selecting time scales for empirical model construction. Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics, 2012, vol. 20, no. 2, pp. 54–62 (in Russian).

26. Sysoeva M.V., Vinogradova L.V., Kuznetsova G.D., Sysoev I.V. Clementina M. van Rijn. Changes in corticocortical and corticohippocampal network during absence seizures in WAG/Rij rats revealed with time varying Granger causality. Epilepsy & Behavior, 2016, vol. 64, pp. 44–50.

27. Sysoeva M.V., Sitnikova E., Sysoev I.V. Thalamo-cortical mechanisms of initiation, maintenance and termination of spike-wave discharges at WAG/Rij rats. Zhurnal Vysshei Nervnoi Deyatelnosti Imeni I.P. Pavlova, 2016, vol. 66, no. 1, pp. 103–112.

28. Sysoev I.V., Perescis M.F.J., Vinogradova L.V., Sysoeva M.V., van Rijn C.M. Directional functional coupling during limbic seizures in rats revealed by nonlinear Granger causality. Russian Open Medical Journal, 2018, vol. 7, no. 4, e0404.

29. Sysoeva M.V., Vinogradova L.V., Perescis M., van Rijn C.M., and Sysoev I.V. Revealing changes in directed interstructural couplings at limbic seizures, induced by injection of CB1 receptor antagonist using nonlinear Granger causality method. Zhurnal Vysshei Nervnoi Deyatelnosti Imeni I.P. Pavlova, 2019, vol. 69, no. 6, pp. 752–767.

Поступила в редакцию: 
19.11.2019
Принята к публикации: 
29.12.2019
Опубликована: 
26.02.2020