Прибор для регистрации ЭЭГ сигнала по системе 10-20 для выявления альфа-ритма с каналом общей ЭЭ

Эпилепсия

ЭЭГ-биометрия: за и против

С точки зрения надежности и приватности сигналы ЭЭГ имеют ряд преимуществ перед традиционными биометрическими идентификаторами: отпечатками пальцев, снимками радужной оболочки глаза и фотографиями лица. Сигналы ЭЭГ не описывают внешних особенностей человека, так как генерируются ионными токами в нейронах мозга.

Системы ЭЭГ-биометрии устойчивы к фальсификации — в отличие от традиционных биометрических параметров атакующий не может тайно получить ЭЭГ-сигналы в физической форме или синтезировать их позднее, а затем передать на датчики. Кроме того, не нужны дополнительные датчики, чтобы определить, жив ли идентифицируемый.

https://www.youtube.com/watch?v=ytadvertiseru

Еще одно преимущество систем распознавания на основе ЭЭГ в том, что они будут работать и с людьми, имеющими инвалидность или серьезные травмы — например, ампутированные конечности, аниридию (отсутствие радужной оболочки) или обожженные пальцы.

Более того, возможность постоянно и прозрачно следить за спонтанной активностью мозга или откликами на когнитивные стимулы является защитой от подмены личности, против которой бессильны системы с однократной проверкой верительных данных.

Прибор для регистрации ЭЭГ сигнала по системе 10-20 для выявления альфа-ритма с каналом общей ЭЭ

В то же время у сигналов ЭЭГ, как биометрического идентификатора, есть определенные недостатки. Во-первых, такие сигналы нельзя получить на расстоянии, как это можно сделать со снимками радужки и лица, в связи с чем ограничивается применимость системы. Во-вторых, приборы регистрации ЭЭГ пока дороже устройств для классической биометрии, а подготовка аппарата ЭЭГ к работе и управление им трудоемки и затратны по времени, из-за чего эти устройства менее применимы во многих ситуациях.

Методы психофизиологии

Основными элементами центральной нервной системы (ЦНС) являются нейроны. Типичный нейрон состоит из трех частей: дендритное дерево, тело клетки (сома) и аксон (рис.1). Сильное разветвленное тело дендритного дерева имеет большую поверхность, чем остальные его части, и является его рецептивной воспринимающей областью.

Многочисленные синапсы на теле дендритного дерева осуществляют прямой контакт между нейронами. Все части нейрона покрыты оболочкой – мембраной. В состоянии покоя внутренняя часть нейрона – протоплазма – имеет негативный знак по отношению к внеклеточному пространству и составляет приблизительно 70 мВ.

Этот потенциал называют потенциалом покоя. Он обусловлен разностью концентраций ионов Na , преобладающих в экстраклеточной среде, и ионов К и Cl-, преобладающих в протоплазме нейрона. Если мембрана нейрона деполяризуется от – 70 мВ до – 40 мВ, при достижении некоторого порога нейрон отвечает коротким по длительности импульсом, при котором мембранный потенциал сдвигается до 20 мВ, а затем обратно до – 70 мВ. Этот ответ нейрона называют потенциалом действия. Длительность данного процесса составляет около 1мс.

Потенциал действия является основным механизмом, с помощью которого аксоны нейронов передают информацию на значительные расстояния.

В функциональном отношении нейроны делятся на три основных класса.

Чувствительные (сенсорные) или рецепторные нейроны несут информацию от периферии к центру в виде последовательности разрядов потенциалов действия, в которых кодируются физические и другие параметры стимула.

Интернейроны действуют на другие нейроны посредством постсинаптических возбуждающих или тормозных потенциалов. Это самая многочисленная группа, состоящая из 20 миллиардов нейронов ЦНС.

Двигательные (моторные) или эффекторные нейроны – это все нейроны, которые посылают эфферентные аксоны для активации мышц.

Глия. Более половины объема ЦНС состоит из глиальных клеток, которые поддерживают функцию нейронов, но непосредственно не участвуют в функционировании нейронов.

В этом разделе будут представлены
систематика, способы регистрации и
значение физиологических показателей,
связанных с психической деятельностью
человека. Психофизиология —
экспериментальная дисциплина, поэтому
интерпретационные возможности
психофизиологических исследований в
значительной степени определяются
совершенством и разнообразием применяемых
методов.

Центральное место в ряду методов
психофизиологического исследования
занимают различные способы регистрации
электрической активности центральной
нервной системы, и в первую очередь
головного мозга.

Регистрация электроэнцефалограммы по системе “10-20”

Типичная система автоматического распознавания личности на основе ЭЭГ состоит из модуля регистрации, получающего ЭЭГ-сигналы испытуемого; модуля обработки, удаляющего шумы и артефакты из сигналов; модуля извлечения черт, отделяющего репрезентативные элементы сигналов; модуля сопоставления, генерирующего рейтинг, используемый для выявления наиболее вероятных личностей или принятия решения об истинности личности, заявленной испытуемым.

https://www.youtube.com/watch?v=ytpolicyandsafetyru

Система может регистрировать ЭЭГ-сигналы во время спонтанной активности мозга (в том числе когда испытуемый находится в покое с закрытыми или открытыми глазами). Можно также регистрировать сигналы в присутствии визуальных, звуковых или тактильных стимулов (в том числе реального мира — таких как музыка, речь или видео) либо во время выполнения реальных или мыслительных функций, например телодвижений или речи. Сигналы, вызванные такими стимулами, исходят из разных регионов мозга и значительно варьируются по диапазону частот и амплитуде.

Прибор для регистрации ЭЭГ состоит из набора усилителей, многоканального аналого-цифрового преобразователя и комплекта электродов, помещаемых на кожу волосяной части головы, которые воспринимают электрическую активность мозга. Традиционные пассивные электроды требуют нанесения проводящего геля для снижения полного электрического сопротивления схемы кожа-электрод.

Расположение электродов обычно выполняется по схеме 10-20, рекомендованной Международной федерацией электроэнцефалографии и клинической нейрофизиологии. Числа 10 и 20 указывают, что расстояние между электродами должно составлять 10 или 20% от длины линии, соединяющей две референтные точки, назион (переносицу) и инион (затылочный бугор).

В настоящее время чаще всего используется расположение электродов по международной системе “10-20 %”. Система “10-20 %” (рис.2) – стандартная система размещения электродов на поверхности головы, которая рекомендована Международной федерацией электроэнцефалографии и клинической нейрофизиологии, она была создана в 1950-х годах канадским нейрофизиологом Гербертом Генри Джаспером. Всего в этом случае на поверхность головы накладывают 21 электрод [2].

Современное положение

Мариос Пулос с коллегами одними из первых начали экспериментировать с ЭЭГ-биометрией, представив в 1999 году автоматизированную систему идентификации личности, основанную на ЭЭГ-сигналах, полученных от четырех испытуемых в состоянии покоя с закрытыми глазами. Исследователи регистрировали сигналы на электроде О2, извлекали из них ритм альфа и с помощью авторегрессивной модели и метода линейной квантизации векторов Кохонена строили репрезентацию сигналов и классифицировали их характеристики.

Недавно авторы этой статьи с применением того же протокола действий зарегистрировали сигналы ЭЭГ у 48 испытуемых с помощью нескольких конфигураций электродов. Применялось авторегрессивное моделирование и классификация на основе полиномиальной регрессии.

Рамасвами Паланиаппан и Данило Мандич, в свою очередь, зарегистрировали ЭЭГ-сигналы у 102 испытуемых в процессе получения ими визуальных стимулов в виде черно-белых рисунков различных предметов. При этом использовалось по 61 электроду. Классификация спектральных характеристик сигналов выполнялась с помощью нейросети.

Таблица. Ритмы сигналов ЭЭГ
Ритм  Частотный диапазон (Гц) Описание
Гамма (γ) 30–40 Малая амплитуда; может указывать на процесс синхронизации событий мозгом, может служить для диагностики некоторых расстройств мозга.
Бета (β) 13–30 Указывает на напряженное состояние, активное мышление и сосредоточенность.
Альфа (α) 8–13 Указывает на расслабленное состояние, низкий уровень внимания или сосредоточенности.
Тета (θ) 4–8 Указывает на творческое вдохновение или глубокую медитацию; может также проявляться при сне со сновидениями (в фазе быстрого сна).
Дельта (δ) 0,5–4 Связывают главным образом с глубоким сном или потерей чувствительности тела, но может отмечаться и в бодрствующем состоянии.

Себастьен Марсел и Хосе дель Мильян регистрировали сигналы ЭЭГ девяти испытуемых на электродах C3, C2, C4, CP1, CP2, P3, Pz и P4 со стимулами в виде воображаемых движений правой и левой рукой. Исследователи экстрагировали ритмы альфа и бета из полученных сигналов, отобразили их с использованием принципа смеси нормальных распределений и классифицировали характеристики с применением метода оценки апостериорного максимума.

Катарин Бригам и Виджая Кумар с помощью 128 электродов регистрировали сигналы ЭЭГ шести людей, пока они мысленно произносили две гласные, а также с помощью 64 электродов записывали сигналы 120 испытуемых, которым показывали черно-белые изображения. Проводилось авторегрессивное моделирование сигнала и использовался метод опорных векторов в качестве классификатора.

Прибор для регистрации ЭЭГ сигнала по системе 10-20 для выявления альфа-ритма с каналом общей ЭЭ

***

Нынешние системы распознавания личности полагаются на физические атрибуты или поведение субъекта. Проведенные на сегодня исследования показали, что использование сигналов ЭЭГ в качестве биометрического идентификатора потенциально является более безопасным и отвечающим требованиям приватности. Однако исследователям необходимо преодолеть ряд проблем, прежде чем можно будет начать на практике применять системы распознавания личности по ЭЭГ.

В частности, нужно идентифицировать стимулы, которые дают самые разборчивые «сигнатуры» в сигналах ЭЭГ; оптимизировать конфигурацию электродов, чтобы свести к минимуму неудобства для испытуемого, но обеспечить максимальную эффективность; а также оценить стабильность сигналов в зависимости от времени для одного и того же испытуемого и уровень разборчивости сигналов у различных людей.

Патрицио Камписи (campisi@uniroma3.it) — профессор факультета прикладной электроники Университета Рома Тре, Дариа Ла Рокка (dlarocca@uniroma3.it) — аспирант, Гаэтано Скарано (gaetano.scarano@uniroma.it) — профессор факультета информатики, электроники и телекоммуникаций Римского университета Ла Сапиенца.

https://www.youtube.com/watch?v=ytcopyrightru

Patrizio Campisi, Daria La Rocca, Gaetano Scarano, EEG for Automatic Person Recognition, IEEE Computer, July 2012, IEEE Computer Society. All rights reserved. Reprinted with permission.

2.1.1. Электроэнцефалография

Электроэнцефалография
– метод исследования головного мозга
с помощью регистрации разности
электрических потенциалов, возникающих
в процессе его жизнедеятельности.
Регистрирующие электроды располагают
в определённых областях головы так,
чтобы на записи были представлены все
основные отделы мозга.

Получаемая запись
-электроэнцефалограмма (ЭЭГ)-
является суммарной электрической
активностью многих миллионов нейронов,
представленной преимущественно
потенциалами дендритов и тел нервных
клеток: возбудительными и тормозными
постсинаптическими потенциалами и
частично – потенциалами действия тел
нейронов и аксонов.

Таким образом, ЭЭГ
отражает функциональную активность
головного мозга. Наличие регулярной
ритмики на ЭЭГ свидетельствует, что
нейроны синхронизуют свою активность.
В норме эта синхронизация определяется
главным образом ритмической активностью
пейсмейкеров (водителей ритма)
неспецифических ядер таламуса и их
таламокортикальных проекций.

Электроэнцефалография — метод
регистрации и анализа электроэнцефалограммы
(ЭЭГ), т.е. суммарной биоэлектрической
активности, отводимой как со скальпа,
так и из глубоких структур мозга.
Последнее у человека возможно лишь в
клинических условиях.
          В
1929 г. австрийский психиатрХ.
Бергеробнаружил, что с поверхности
черепа можно регистрировать “мозговые
волны”.

Он установил, что электрические
характеристики этих сигналов зависят
от состояния испытуемого. Наиболее
заметными были синхронные волны
относительно большой амплитуды с
характерной частотой около 10 циклов в
секунду. Бергер назвал их альфа-волнами
и противопоставил их высокочастотным
“бета-волнам”, которые проявляются
тогда, когда человек переходит в более
активное состояние.

Открытие Бергера
привело к созданию электроэнцефалографического
метода изучения мозга, состоящего в
регистрации, анализе и интерпретации
биотоков мозга животных и
человека.
          Одна
из самых поразительных особенностей
ЭЭГ — ее спонтанный, автономный характер.
Регулярная электрическая активность
мозга может быть зафиксирована уже у
плода (т.е.

Условия
регистрации и способы анализа ЭЭГ.В стационарный комплекс для регистрации
ЭЭГ и ряда других физиологических
показателей входит звукоизолирующая
экранированная камера, оборудованное
место для испытуемого, моногоканальные
усилители, регистрирующая аппаратура
(чернилопишущий энцефалограф,
многоканальный магнитофон).

  • По частоте в ЭЭГ различают следующие
    типы ритмических составляющих:

    • дельта-ритм
      (0,5-4 Гц);

    • тэта-ритм
      (5-7 Гц);

    • альфа-ритм(8-13 Гц) — основной ритм ЭЭГ, преобладающий
      в состоянии покоя;

    • мю-ритм
      — по частотно-амплитудным характеристикам
      сходен с альфа-ритмом, но преобладает
      в передних отделах коры больших
      полушарий;

    • бета-ритм
      (15-35 Гц);

    • гамма-ритм
      (выше 35 Гц).

Следует
подчеркнуть, что подобное разбиение на
группы более или менее произвольно, оно
не соответствует никаким физиологическим
категориям. Зарегистрированы и более
медленные частоты электрических
потенциалов головного мозга вплоть до
периодов порядка нескольких часов и
суток. Запись по этим частотам выполняется
с помощью ЭВМ.

Основные ритмы
и параметры энцефалограммы.
1.
Альфа-волна – одиночное двухфазовое
колебание разности потенциалов
длительностью 75-125 мс., по форме
приближается к синусоидальной. 2.
Альфа-ритм – ритмическое колебание
потенциалов с частотой 8-13 Гц, выражен
чаще в задних отделах мозга при
закрытых глазах в состоянии
относительного покоя, средняя амплитуда
30-40 мкВ, обычно модулирован в веретена.
3. Бета-волна – одиночное двухфазовое
колебание потенциалов длительностью
менее 75 мс. и амплитудой 10-15 мкВ (не
более 30). 4. Бета-ритм – ритмическое
колебание потенциалов с частотой
14-35 Гц. Лучше выражен в лобно-центральных
областях мозга. 5. Дельта-волна –
одиночное двухфазовое колебание
разности потенциалов длительностью
более 250 мс. 6. Дельта-ритм – ритмическое
колебание потенциалов с частотой 1-3
Гц и амплитудой от 10 до 250 мкВ и более.
7. Тета-волна – одиночное, чаще двухфазовое
колебание разности потенциалов
длительностью 130-250 мс. 8. Тета-ритм –
ритмическое колебание потенциалов
с частотой 4-7 Гц, чаще двухсторонние
синхронные, с амплитудой 100-200 мкВ,
иногда с веретенообразной модуляцией,
особенно в лобной области мозга.

Другая важная характеристика электрических
потенциалов мозга — амплитуда, т.е.
величина колебаний. Амплитуда и частота
колебаний связаны друг с другом. Амплитуда
высокочастотных бета-волн у одного и
того человека может быть почти в 10 раз
ниже амплитуды более медленных
альфа-волн.
          Важное
значение при регистрации ЭЭГ имеет
расположение электродов, при этом
электрическая активность одновременно
регистрируемая с различных точек головы
может сильно различаться.

При записи
ЭЭГ используют два основных метода:
биполярный и монополярный. В первом
случае оба электрода помещаются в
электрически активные точки скальпа,
во втором один из электродов располагается
в точке, которая условно считается
электрически нейтральной (мочка уха,
переносица). При биполярной записи
регистрируется ЭЭГ, представляющая
результат взаимодействия двух электрически
активных точек (например, лобного и
затылочного отведений), при монополярной
записи — активность какого-то одного
отведения относительно электрически
нейтральной точки (например, лобного
или затылочного отведения относительно
мочки уха).

Выбор того или иного варианта
записи зависит от целей исследования.
В исследовательской практике шире
используется монополярный вариант
регистрации, поскольку он позволяет
изучать изолированный вклад той или
иной зоны мозга в изучаемый
процесс.
          Международная
федерация обществ электроэнцефалографии
приняла так называемую систему “10-20”,
позволяющую точно указывать расположение
электродов.

В соответствии с этой
системой у каждого испытуемого точно
измеряют расстояние между серединой
переносицы (назионом) и твердым костным
бугорком на затылке (инионом), а также
между левой и правой ушными ямками.
Возможные точки расположения электродов
разделены интервалами, составляющими
10% или 20% этих расстояний на черепе.

При
этом для удобства регистрации весь
череп разбит на области, обозначенные
буквами: F — лобная, О — затылочная
область, Р — теменная, Т — височная, С
— область центральной борозды. Нечетные
номера мест отведения относятся к
левому, а четные — к правому полушарию.
Буквой Z — обозначается отведение от
верхушки черепа. Это место называется
вертексом и его используют особенно
часто(см.
Хрестомат. 2.2).

Система 10-20 (Jasper, 1958).
Расположение
электродов на поверхности головы: F
– лобная часть; C – центральная; P –
теменная; T – височная; O – затылочная.
Нечетные индексы – левая половина
головы, четные индексы – правая, Z –
средняя линия

Клинический
и статический методы изучения ЭЭГ.С момента возникновения выделились и
продолжают существовать как относительно
самостоятельные два подхода к анализу
ЭЭГ: визуальный (клинический) и
статистический.Визуальной
(клинический) анализ ЭЭГиспользуется,
как правило, в диагностических целях.

Электрофизиолог, опираясь на определенные
способы такого анализа ЭЭГ, решает
следуюшие вопросы: соответствует ли
ЭЭГ общепринятым стандартам нормы; если
нет, то какова степень отклонения от
нормы, обнаруживаются ли у пациента
признаки очагового поражения мозга и
какова локализация очага поражения.

Клинический анализ ЭЭГ всегда строго
индивидуален и носит преимущественно
качественный характер. Несмотря на то,
что существуют общепринятые в клинике
приемы описания ЭЭГ, клиническая
интерпретация ЭЭГ в большей степени
зависит от опыта электрофизиолога, его
умения “читать” электроэнцефалограмму,
выделяя в ней скрытые и нередко очень
вариативные патологические
признаки.

Следует,
однако, подчеркнуть, что в широкой
клинической практике грубые макроочаговые
нарушения или другие отчетливо выраженные
формы патологии ЭЭГ встречаются редко.
Чаще всего (70-80% случаев) наблюдаются
диффузные изменения биоэлектрической
активности мозга с симптоматикой, трудно
поддающейся формальному описанию.

Между
тем именно эта симптоматика может
представлять особый интерес для анализа
того контингента испытуемых, которые
входят в группу так называемой “малой”
психиатрии — состояний, граничащих
между “хорошей” нормой и явной
патологией. Именно по этой причине
сейчас предпринимаются особые усилия
по формализации и даже разработки
компьютерных программ для анализа
клинической ЭЭГ.

Статистические
методы исследованияэлектроэнцефалограммы
исходят из того, что фоновая ЭЭГ
стационарна и стабильна. Дальнейшая
обработка в подавляющем большинстве
случаев опирается на преобразование
Фурье, смысл которого состоит в том, что
волна любой сложной формы математически
идентична сумме синусоидальных волн
разной амплитуды и частоты.

Преобразование
Фурье позволяет преобразовать волновойпаттернфоновой ЭЭГ
в частотный и установить распределение
мощности по каждой частотной составляющей.
С помощью преобразования Фурье самые
сложные по форме колебания ЭЭГ можно
свести к ряду синусоидальных волн с
разными амплитудами и частотами.

https://www.youtube.com/watch?v=ytcreatorsru

На
этой основе выделяются новые показатели,
расширяющие содержательную интерпретацию
ритмической организации биоэлектрических
процессов.
          Например,
специальную задачу составляет анализ
вклада, или относительной мощности,
разных частот, которая зависит от
амплитуд синусоидальных составляющих.

Она решается с помощью построения
спектров мощности. Последний представляет
собой совокупность всех значений
мощности ритмических составляющих ЭЭГ,
вычисляемых с определенным шагом
дискретизации (в размере десятых долей
герца). Спектры могут характеризовать
абсолютную мощность каждой ритмической
составляющей или относительную, т.е.
выраженность мощности каждой составляющей
(в процентах) по отношению к общей
мощности ЭЭГ в анализируемом отрезке
записи.

Индивидуальный спектр ЭЭГ в состоянии
покоя (по D. Lykken et al., 1974).
По оси абсцисс
– частота в Гц., по оси ординат –
спектральные плотности в логарифмической
шкале. На рисунке хорошо видно, что
максимальное значение спектральной
мощности приходится на частоту
альфа-ритма

Электроэнцефалографическая семиотика

Электроэнцефалография как самостоятельная область клинической диагностики имеет свой специфический язык, устанавливающий соответствие между наблюдаемыми на ЭЭГ изменениями электрических потенциалов и терминами, используемыми для их обозначения, а также между этими терминами и определенными представлениями анатомии, физиологии и клиники. Совокупность этих взаимосоответствий и составляет содержание электроэнцефалографической семиотики [4].

Для выделения на ЭЭГ значимых признаков ее подвергают анализу. Как для всякого колебательного процесса, основными понятиями, на которые опирается параметризация ЭЭГ, являются её частота, амплитуда и фаза.

Частота определяется количеством колебаний в секунду. Поскольку ЭЭГ представляет собой вероятностный процесс, на каждом участке записи встречаются, строго говоря, волны различных частот, поэтому в заключение приводят среднюю частоту оцениваемой активности. Обычно берут 4-5 отрезков ЭЭГ длительностью в 1 с и сосчитывают количество волн на каждом из них. Средняя из полученных данных будет характеризовать частоту соответствующего ритма на ЭЭГ (рис.3а).

Амплитуда – размах колебаний электрического потенциала на ЭЭГ, измеряют от пика предшествующей волны до пика последующей волны в противоположной фазе (рис.3б), оценивают амплитуду в микровольтах (мкВ). Для характеристики какой-либо ритмической активности ЭЭГ выбирается мода (наиболее часто встречающееся значение амплитуды).

https://www.youtube.com/watch?v=ytaboutru

Фаза определяет текущее состояние процесса и указывает на направление вектора его изменений. Некоторые феномены на ЭЭГ оценивают количеством фаз, которые они содержат. Монофазным называется колебание в одном направлении от изоэлектрической линии с возвратом к исходному уровню, двухфазным – такое колебание, когда после завершения одной фазы кривая переходит исходный уровень, отклоняется в противоположном направлении и возвращается к изоэлектрической линии. Полифазными называют колебания, содержащие три и более фаз (рис.4).

Оцените статью
Агрегатор знаний по медицине
Adblock detector