Известия высших учебных заведений

Прикладная нелинейная динамика

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

Статья имеет ранний доступ!

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
Иконка PDF pnd_9.pdf
(загрузок: 0)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Нелинейная динамика и нейронаука
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
530.182
DOI: 
10.18500/0869-6632-003159
EDN: 
NDICVN

Маркеры состояния пациентов после ортодонтического воздействия: применение рекуррентного анализа к данным ЭЭГ, полученным при выполнении когнитивных тестов

Авторы: 
Сельский Антон Олегович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского (СГУ)
Емельянова Елизавета Петровна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского (СГУ)
Дрождева Евгения Евгеньевна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского (СГУ)
Аннотация: 

Цель настоящего исследования — изучить различия рекуррентных показателей, построенных по сигналам электроэнцефалографии пациентов после ортодонтического воздействия во время выполнения когнитивных тестов. В зависимости от типа воздействия (установка брекетов или элайнеров), выделить в каналах маркеры, по которым можно в дальнейшем определить силу стресса от ортодонтического вмешательства для последующей коррекции лечения.

Методы. Для изучения данных электроэнцефалографии использовался рекуррентный анализ. В частности, строились рекуррентные показатели для каждого канала каждого пациента. Результаты. Продемонстрированы каналы, в которых изменения рекуррентных показателей при различном типе ортодонтического воздействия наибольшие. Для этих каналов описана динамика рекуррентных показателей в них, для выделения некоторых маркеров стресса и боли, которые испытывает пациент.

Заключение. В ходе исследования построены рекуррентные показатели по данным электроэнцефалографии пациентов после ортодонтического воздействия. Показано, что наиболее заметные отличия для пациентов разных групп демонстрируют височные и затылочные каналы (O1, O2, T3, T4, T5, T6). Таким образом, значения рекуррентных показателей этой группы каналов следует использовать в качестве маркера состояния пациента.

Ключевые слова: 
рекуррентный анализ
ортодонтия
электроэнцефалография
маркеры
инклюзия
Благодарности: 
Работа поддержана Российским научным фондом, проект No 23-72-01021
Список источников: 
  1. Bulut O. C., Wallner F., Oladokun D., Kayser C., Plath M., Schulz E., Plinkert P. K., Baumann I. Long-term quality of life changes after primary septorhinoplasty // Qual Life Res. 2018. Vol. 27, no. 4. P. 987–991. DOI: 10.1007/s11136-017-1761-8.
  2. de Araujo C. M., Schroder A. G. D., de Araujo B. M. M., Cavalcante-Leao B. L., Stechman-Neto J., Zeigelboim B. S., Santos R. S., Guariza-Filho O. Impact of orthodontic-surgical treatment on quality of life: a meta-analysis // European Journal of Orthodontics. 2020. Vol. 42, no. 3. P. 281–289. DOI: 10.1093/ejo/cjz093.
  3. Parkin N. A., Almutairi S., Benson P. E. Surgical exposure and orthodontic alignment of palatally displaced canines: can we shorten treatment time? // Journal of Orthodontics. 2019. Vol. 46. P. 54–59. DOI: 10.1177/146531251984138.
  4. Zimmo N., Saleh M. H., Mandelaris G. A., Chan H. L., Wang H. L. Corticotomy-Accelerated Orthodontics: A Comprehensive Review and Update // Compend. Contin. Educ. Dent. 2017. Vol. 38, no. 1. P. 17–25.
  5. Dab S., Chen K., Flores Mir C. Short- and long-term potential effects of accelerated osteogenic orthodontic treatment: A systematic review and meta-analysis // Journal of Orthodontics. 2019. Vol. 22, no. 2. P. 61–68. DOI: 10.1111/ocr.12272.
  6. Zhuravlev M., Novikov M., Parsamyan R., Selskii A., Runnova A. The Objective Assessment of Event-Related Potentials: An Influence of Chronic Pain on ERP Parameters // Neurosci Bull. 2023. Vol. 39, no. 7. P. 1105–1116. DOI: 10.1007/s12264-023-01035-8.
  7. Makarov V. V., Zhuravlev M. O., Runnova A. E., Protasov P., Maksimenko V. A., Frolov N. S., Pisarchik A. N., Hramov A. E. Betweenness centrality in multiplex brain network during mental task evaluation // Phys. Rev. E. 2018. Vol. 98. P. 062413. DOI: 10.1103/PhysRevE.98.062413.
  8. Maksimenko V. A., Runnova A. E., Zhuravlev M. O., Protasov P., Kulanin R., Khramova M. V., Pisarchik A. N., Hramov A. E. Human personality reflects spatio-temporal and time-frequency EEG structure // PloS One. 2018. Vol. 13, no. 9. P. e0197642. DOI: 10.1371/journal.pone.0197642.
  9. Miyamoto I., Yoshida K., Bessho K. Shortened dental arch and cerebral regional blood volume: an experimental pilot study with optical topography // Cranio. 2009. Vol. 27. P. 94–100. DOI: 10.1179/crn.2009.015.
  10. Kordass B., Lucas C., Huetzen D., Zimmermann C., Gedrange T., Langner S., Domin M., Hosten N. Functional magnetic resonance imaging of brain activity during chewing and occlusion by natural teeth and occlusal splints // Ann. Anat. 2007. Vol. 189. P. 371–376. DOI: 10.1016/j.aanat.2007.02.027.
  11. Morokuma M. Influence of the functional improvement of complete dentures on brain activity // Nihon Hotetsu Shika Gakkai Zasshi. 2008. Vol. 52. P. 194–199. DOI: 10.2186/jjps.52.194.
  12. Ono Y., Yamamoto T., Kubo K. Y., Onozuka M. Occlusion and brain function: mastication as a prevention of cognitive dysfunction // J. Oral. Rehabil. 2010. Vol. 37, no. 8. P. 624–640. DOI: 10.1111/j.1365-2842.2010.02079.x.
  13. Zanetti M., Faes L., Nollo G., De Cecco M., Pernice R., Maule L., Pertile M., Fornaser A. Information Dynamics of the Brain, Cardiovascular and Respiratory Network during Different Levels of Mental Stress // Entropy. 2019. Vol. 21, no. 3. P. 275. DOI: 10.3390/e21030275.
  14. Pollatos O., Schandry R., Auer D. P., Kaufmann C. Brain structures mediating cardiovascular arousal and interoceptive awareness // Brain Research. 2007. Vol. 1141. P. 178–187. DOI: 10.1016/j.brainres.2007.01.026.
  15. Yang Y. X., Gao Z. K., Wang X. M., Li Y. L., Han J. W., Marwan N., Kurths J. A recurrence quantification analysis-based channel-frequency convolutional neural network for emotion recognition from EEG // Chaos. 2018. Vol. 28, no. 8. P. 085724. DOI: 10.1063/1.5023857.
  16. Chou E. F., Khine M., Lockhart T., Soangra R. Effects of ECG Data Length on Heart Rate Variability among Young Healthy Adults // Sensors. 2021. Vol. 21, no. 18. P. 6286. DOI: 10.3390/s21186286.
  17. Terrill P. I., Wilson S. J., Suresh S., Cooper D. M., Dakin C. Characterising non-linear dynamics in nocturnal breathing patterns of healthy infants using recurrence quantification analysis // Computers in biology and medicine. 2013. Vol. 43, no. 4. P. 231–239. DOI: 10.1016/j.compbiomed. 2013.01.005.
  18. Parro V. C., Valdo L. Sleep-wake detection using recurrence quantification analysis // Chaos. 2018. Vol. 28, no. 8. P. 085706. DOI: 10.1063/1.5024692.
  19. Jenkins B. N., Hunter J. F., Richardson M. J., Conner T. S., Pressman S. D. Affect variability and predictability: Using recurrence quantification analysis to better understand how the dynamics of affect relate to health // Emotion. 2020. Vol. 20, no. 3. P. 391–402. DOI: 10.1037/emo0000556.
  20. Rojas G. M., Alvarez C., Montoya C. E., de la Iglesia-Vaya M., Cisternas J. E., Galvez M. Study of Resting-State Functional Connectivity Networks Using EEG Electrodes Position As Seed // Front. Neurosci. 2018. Vol. 12. P. 235. DOI: 10.3389/fnins.2018.00235.
  21. Acharya U. R., Sree S. V., Swapna G., Martis R. J., Suri J. S. Automated EEG analysis of epilepsy: A review //Knowledge-Based Systems. 2013. Vol. 45. P. 147–165. DOI: 10.1016/j.knosys.2013.02.014.
  22. Acharya U. R., Sree S V., Chattopadhyay S., Yu W., Ang P. C. Application of recurrence quantification analysis for the automated identification of epileptic EEG signals //International Journal of Neural Systems. 2011. Vol. 21, no. 3. P. 199–211. DOI: 10.1142/S0129065711002808.
  23. Eckmann J.-P., Kamphorst S. O., Ruelle D. Recurrence Plots of Dynamical Systems //Europhysics Letters. 1987. Vol. 4, no. 9. P. 973. DOI: 10.1209/0295-5075/4/9/004.
  24. Marwan N., Romano M. C., Thiel M., Kurths J. Recurrence plots for the analysis of complex systems //Physics Reports. 2007. Vol. 438. P. 237. DOI: 10.1016/j.physrep.2006.11.001.
  25. Zhuravlev M., Suetenkova D., Parsamyan R., Runnova A., Simonyan M., Nasrullaev R., Kiselev A., Suetenkov D. Changes in EEG oscillatory patterns due to acute stress caused by orthodontic correction // Eur. Phys. J. Spec. Top. 2024. Vol. 233. P. 505–518. DOI: 10.1140/epjs/s11734-023-01064-4.
Поступила в редакцию: 
12.09.2023
Принята к публикации: 
20.12.2024
Опубликована онлайн: 
16.01.2025
  • 280 просмотров