Совместный анализ частотно-временных характеристик ЭЭГ, ЭМГ и механического тремора

Одним из путей поиска признаков болезни Паркинсона (БП) является совместный анализ сигналов разной модальности — электроэнцефалограммы (ЭЭГ), электромиограммы (ЭМГ) и механического тремора (МТ), измеряемого с помощью акселерометров. Такой анализ может привести к пониманию особенностей частотной структуры ЭЭГ, а также к более надежному распознаванию БП в ранних стадиях. Синхронизацию ЭЭГ, ЭМГ и МТ можно оценивать по частотно-временному распределению экстремумов вейвлет-спектрограмм ЭЭГ, МТ и огибающей амплитудно-модулированного высокочастотного ЭМГ.

В нейрофизиологии создан метод компьютерной регистрации и количественной оценки тремора, возникающего при неизменном поддержании позы суставного угла. Более детально этот метод описан ниже в следующем разделе. Метод позволяет из широкого спектра электромиограммы выделить тот частотный диапазон сигнала, который создаетдвигательный акт. Основой метода является представление о том, что усилия мышц, действующие на сустав, создают движение, вид которого близок к кривой, огибающей ЭМГ.

Информация о треморе руки лежит не в самом сигнале ЭМГ, а в его огибающей, которую можно вычислить с помощью преобразования Гильберта. Для выделения амплитуды и фазы произвольного амплитудно модулированного сигнала u(t) необходимо создать на его основе аналитический сигнал:

Вещественная часть аналитического сигнала совпадает с исходным сигналоми (t). Мнимая часть w(t) называется преобразованием Гильберта сигнала u(t). Вычисляется с помощью преобразования Гильберта:

Подставляя (5) в формулу (4) и преобразуя формулу (4) в представленной форме (6), можно идентифицировать огибающую ЭМГ (4).

Оцифрованные записи ЭЭГ были обработаны фильтром Баттерворта 4-го порядка для удаления частот 50 и 100 Гц.

На рис. 6 и 7 представлены частотно-временные распределения экстремумов вейвлет-спектрограмм ЭЭГ в отведения С3 и С4 моторной зоны коры, а также экстремумы огибающей ЭМГ и механического тремора (МТ) в контралатеральных конечностях.

Соответствующие интегральные частотные гистограммы локальных максимумов отображаются на рис. 8, 9.

На рис. 9 видно, что экстремумы в больной моторной зоне правого полушария частотно скоррелированы с экстремумами МТ и ЭМГ. Напротив, в еще клинически здоровом левом полушарии мозга такой корреляции нет (см. рис. 8).

В табл. 2 приведены оценки стадии БП по количественным характеристикам ЭЭГ и тремора и сравнение их с клиническими диагнозами. В качестве количественных признаков ЭЭГ используется отношение амплитуд пиков частотных гистограмм экстремумов вейвлет спектрограмм в тета диапазоне и доминирующего ритма Аθ/Аα в отведениях С3 и С4, отношение аналогичных пиков тремора LН/RH, отношение средних r(С3)/r(С4) и среднеквадратичных отклонений σ(С3)/σ(С4) распределения коэффициентов корреляции динамических гистограмм доминирующего ритма в отведениях С3 и С4. Из этих величин можно сформировать оценку близости R испытуемого к некоторому абстрактному идеалу:

у которого отсутствует ритм в θ-диапазоне, следовательно Аθ/Аα = 0 в обоих отведениях С3 и С4, амплитуды тремора конечностей, средние коэффициенты корреляции динамических гистограмм доминирующего ритма и их среднеквадратичные отклонения одинаковы. Оценка близости R является эвклидовым расстоянием в пространстве этих признаков испытуемого от абстрактного идеала.

Из табл. 2 видно, что для представителей контрольной группы — расстояние R<1, в то время как для пациентов оно существенно превышает R=1. Следует отметить, что оценка R подчеркивает, в первую очередь, межполушарную асимметрию и поэтому она ориентирована на диагностику начальной 1-й стадии БП.