ЖУРНАЛ ВЫСШЕЙ НЕРВНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, 2011, том 61, № 1, с. 112-118
= МЕТОДИКА =
УДК 612.821.6
ВОЗМОЖНОСТИ МЕТОДА ВЕЙВЛЕТ-СИНХРОНИЗАЦИИ В ОЦЕНКЕ ДЛИННОЛАТЕНТНЫХ КОМПОНЕНТОВ АКУСТИЧЕСКОГО ВЫЗВАННОГО ПОТЕНЦИАЛА ЗДОРОВОГО ЧЕЛОВЕКА
© 2011 г. А. С. Романов, Е. В. Шарова, О. А. Кузнецова, Л. Б. Окнина, П. Е. Волынский, Г. А. Щекутьев
Учреждение Российской академии наук Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ", Москва, e-mail: romanov_andrew@list.ru Поступила в редакцию 10.12.2009 г. Принята в печать 03.03.2010 г.
К традиционным характеристикам длиннолатентных вызванных потенциалов — признанных индикаторов высшей нервной деятельности — относят амплитудно-временные показатели компонентов, топографию мощности и определение локализации эквивалентных дипольных источников. В то же время оценка синхронизации вызванной активности затруднена малой длительностью процесса. Вейвлет-анализ позволяет преодолеть недостатки традиционного Фурье-анализа и рассчитать эту характеристику, в частности, в форме фазовой синхронизации. Настоящая статья носит методический характер. В ней предложен подход для покомпонентной оценки вейвлет-синхронизации усредненного акустического вызванного потенциала здорового человека в состояниях с разной степенью концентрации внимания. Выявленные различия пространственной организации сигналов в ситуации прослушивания звуков и их счета указывают на перспективность данного методического подхода.
Ключевые слова: акустический вызванный потенциал, фазовая вейвлет-синхронизация, математический анализ биопотенциалов, внимание.
Possibilities of Wavelet-Syncronization Method for Estimation of the Spatial Distribution of Components of Auditory Evoked Potentials in Healthy Subjects
A. S. Romanov, E. V. Sharova, O. A. Kuznetsova, L. B. Oknina, P. E. Volynsky, G. A. Shcekytiev
Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology, Russian Academy of Sciences, National Research Nuclear University "MEPHI", Moscow, e-mail: romanov_andrew@list.ru
Event-related potentials (ERP) are informative indicators of higher nervous activity of healthy people and patients in pathological states. Traditionally, methods of ERP processing include peak-time characteristics, topographical mapping and localization of equivalent dipole sources. At the same time, estimation of ERP synchronization is complicated by a short duration of the process. The wavelet analysis makes it possible to overcome the disadvantages of the traditional Furrier analysis and to calculate characteristics of ERP synchronization, in particular, phase synchronization. A new approach to estimation of the auditory ERP in healthy persons is proposed in the article. The method is based on the analysis of phase wavelet-synchronization of ERP individual components under conditions of differentiation of different degrees of attention concentration in healthy persons.
Keywords: auditory evoked potential, phase wavelet synchronization, biopotentials processing, attention.
Длиннолатентные (когнитивные) компоненты акустического вызванного потенциала (АВП) с латентностью более 50 мс относят к числу признанных информативных индикаторов высшей нервной деятельности человека
как в норме, так и при патологии. N1 (с латентностью 70—120 мс) рассматривается в качестве коррелята непроизвольного восприятия, N2 (150—250 мс) — перехода от непроизвольного восприятия к произвольному и Р300 (250—
' х Г\
1 у \
/■\ 1 г \
/ / \ ' /1 \ А \ ' / 1 \
/ У | / ! \ \ ' 1 \ ' /С\
~ ^ / | | 1 \ ' / 1 \ / / ч. 1 * \ ' 4 \ i \ < > \' / * \' 4 ч / \ V » ' \У 1 1 1
-2
-1
Реальная часть Мнимая часть
Рис. 1. Вейвлет Морле. Fig. 1. Morlet wavelet.
500 мс) — как индикатор обработки информации и маркер принятия решения о значимости стимула [6].
Традиционные методы анализа вызванных потенциалов (ВП) включают выявление позитивных и негативных пиков, оценку их ампли-тудно-временньгх показателей, топографическое картирование и определение локализации эквивалентных дипольных источников [2].
В то же время анализ синхронизации вызванной биоэлектрической активности, выявленной в качестве важнейшего показателя ин-тегративной деятельности мозга в научных школах М.Н. Ливанова [3] и В.С. Русинова [1], затруднен малой длительностью процесса. Сравнительно новый для нейробиологии метод вейвлет-анализа, основанный на оценке корреляции между исследуемым сигналом и неким базисным, представляется адекватным для вычисления разных форм синхронизации (фазовой или пространственной) малых реализаций биоэлектрической активности, поскольку имеет лучшее по сравнению с традиционным Фурье-методом временное разрешение.
Метод вейвлет-анализа достаточно активно применяется в нейрофизиологии [13—15]. Этот подход используется главным образом для характеристики изменений спектра мощности ЭЭГ, в то время как исследования с оценкой вейвлет-синхронизации менее известны. Что касается оценки церебральных биоэлектрических реакций, то вейвлет-син-хронизация чаще применяется для изучения суммарных реактивных изменений ЭЭГ [4, 8], тогда как примеры подобного анализа ВП че-
ловека весьма немногочисленны [7, 10, 16]. Работ по оценке синхронизации усредненных ВП мы не встретили.
При анализе вызванной активности известны два подхода: первый — вычисление ВП методом усреднения evoked, второй — метод когерентного накопления induced, который подразумевает усреднение вейвлет-коэффициентов реактивных реализаций ЭЭГ, а затем реконструкцию вызванного ответа по полученному спектру [7]. В нашей работе использовался первый подход. Причем для оценки степени сходства компонентов ВП во времени мы применили фазовую вейвлет-синхронизацию.
Цель настоящей работы состояла в оценке информативности показателя фазовой вей-влет-синхронизации для анализа АВП здорового человека.
Задачи: 1) разработка программного аппарата для количественного и визуального анализа пространственной организации длинно-латентных компонентов АВП (N1, N2, P300) на основе фазовой вейвлет-синхронизации; 2) сравнение показателей вейвлет-синхрони-зации АВП здоровых испытуемых, зарегистрированного в задачах с разной степенью концентрации внимания.
Вейвлет-преобразование представляет собой функцию корреляции исходного сигнала fx) и некой базисной функции y(x), назывы-ваемой материнским вейвлетом — формула (1). Результатом такого преобразования является набор вейвлет-коэффициентов Wv(a, b) исследуемого сигнала, имеющий конечные значения на анализируемых частотах и на всем исследуемом промежутке времени. Материнский вейвлет выбирается в зависимости от за-
0
0
1
2
дачи, из условия сходства с рассматриваемым сигналом. Для исследований физиологических сигналов в качестве базисной функции, как правило, используется вейвлет Морле — формула (2), поскольку он состоит из гармонических функций (рис. 1) [9]
W,
(a, b)f = JL f-L dx,
JCjM V a У
, ч 1 2infcx fb
V(x) = -— e e =
4nfb
1 efh ( cos ( 2 nfcx) + i sin ( 2nfcx)),
(1)
(2)
ТЛ7,
где е — экспонента, / — мнимая единица, С¥ — нормирующий коэффициент, Ь — смещение базисной функции по времени, а — масштабирующий параметр, /Ь — параметр, характеризующий ширину гаусианы материнского вейвлета, /с — базовая частота материнской функции.
Фазовая вейвлет-синхронизация — это величина, показывающая степень сходства поведения двух сигналов во времени. Она характеризует разность фаз вейвлет-коэффициентов двух исследуемых сигналов на заданном временном интервале и на выбранном частотном диапазоне — формула (3). Оценивается в относительных единицах, изменяется от 0 до 1 и обозначена в формуле (3) буквой у.
При применении вейвлет-анализа для вычисления синхронизации есть возможность оценить ее величину для различных частотных и временных составляющих сигнала
Wx(f, t) = Ax(f, t) e
^xyif, t) = ^xü, t) - Фу(/, t)
Y
= l<.
iVx,(f, t)
)f tl =
(3)
= Л
cos Vxy(f, t))f t + < sin фxy(f ,; t))f t
где А — амплитуда вейвлет-коэффициентов, ф — фаза вейвлет-коэффициентов, / — частота, ? — время, х — индекс, обозначающий первый сигнал, у — индекс, обозначающий второй сигнал, ()/г! — усреднение по частоте и времени.
Максимальная степень синхронизации, равная единице, соответствует двум сигналам с идентичным поведением их фаз. Минимальная (0) — сигналам с произвольно меняющимися фазами во времени.
Исследования выполнены на 15 молодых (от 18 до 23, средний возраст 19 лет) здоровых испытуемых с неотягощенным анамнезом. Регистрацию биоэлектрической активности проводили на полисомнографе Sagura-2000 фирмы "MKE Medizintechnik für Kinder und Erwachsene GmbH", Германия, по 19 каналам монополярно (от затылочных O1, O2, теменных P3, P4, центральных C3, C4, лобных F3, F4, Fp1, Fp2, височных T5, T6, T3, T4, F7, F8, а также от сагиттальных отведений Fz, Cz, Pz), используя двухстимульную методику необычности стимула (oddball paradigm). Последовательность состояла из стандартного (84%) и целевого (16%) тонов. Всего было 100 звуковых сигналов со следующими параметрами: стандартный (высокий тон) интенсивностью 76 дБ над порогом слышимости, частотой 800 Гц и длительностью 80 мс; целевой (низкий тон) — интенсивностью 76 дБ, частотой 400 Гц, длительностью 80 мс. Звуки подавались через наушники одновременно на оба уха в псевдослучайном порядке. Регистрировали и анализировали ВП на целевой тон.
Сначала испытуемым давали прослушать звуки без какой-либо инструкции — ситуация "прослушивание". Затем им предлагалась та же самая звуковая последовательность с инструкцией считать низкие звуки — ситуация "счет".
В связи с тем, что количество значимых стимулов в серии невелико, при вычислении АВП методом усреднения мы получали "плохое" соотношение сигнал—шум (порядка 0.5). Для улучшения этого соотношения проводили предобработку записи ЭЭГ, состоящую из трех этапов.
На первом этапе возникла проблема удаления из длинных записей ЭЭГ выраженных у ряда испытуемых некоррелированных артефактов (кожно-гальванический рефлекс или плохое прилежание электрода). В литературе последних лет показано успешное п
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.