УДК 612.821
ЛОКАЛИЗАЦИЯ ИСТОЧНИКОВ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ И ФОКУСОВ ГЕМОДИНАМИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ МОЗГА ПРИ ВООБРАЖЕНИИ ДВИЖЕНИЙ
© 2014 г. А. А. Фролов1,3, Д. Гусек2, П. Д. Бобров1,3 , О. А. Мокиенко1,4,5, Л. А. Черникова4,5, Р. Н. Коновалов4
Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва 2Институт информатики АН Чешской Республики, Прага 3Технический университет Остравы, Чешская Республика 4Научный центр неврологии РАМН, Москва 5Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова, Москва
E-mail: aafrolov@mail.ru Поступила в редакцию 15.02.2013 г.
Исследуются источники активности мозга, дающие наибольший клад в паттерны электроэнцефалограммы (ЭЭГ), соответствующие воображению движений. Точность классификации этих паттернов определяет эффективность интерфейса мозг-компьютер (ИМК), позволяющего управлять внешними техническими устройствами непосредственно сигналами мозга, минуя естественные для этого мышечные усилия. Источники активности мозга, соответствующие воображению движений, определяются методом независимых компонент (ICA, Independent Component Analysis). Источники, вклад которых в ЭЭГ обеспечивает наилучшее распознавание воображаемого движения, являются значимыми для функционирования ИМК. Два наиболее значимых источника демонстрируют ярко выраженные реакции десинхронизации и синхронизации ц-ритма при воображении движений контралатеральной и ипсилатеральной руки. Локализация этих источников получена методом решения обратной задачи ЭЭГ с учетом индивидуальной геометрии мозга и его покровов, которая определялась по данным магнитно-резонансной томографии (МРТ). Показано, что каждый из этих источников расположен в области 3а первичной соматосенсорной коры, соответствующей пропри-оцептивной чувствительности контралатеральной руки. Их позиции оказались близки к фокусам максимальной гемодинамической активности, полученным по данным фМРТ.
Ключевые слова: интерфейс мозг-компьютер, метод независимых компонент, классификация паттернов ЭЭГ, воображение движений, обратная задача ЭЭГ.
Б01: 10.7868/80131164614030060
До настоящего времени наиболее распространенным методом локализации функций мозга является функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), основанная на изменении концентрации дезоксигемоглобина за счет увеличения притока крови к областям мозга с повышенной активностью. Таким образом, фМРТ обеспечивает измерение гемодинамической активности мозга, которая является лишь вторичным отражением его электрофизиологической активности. Единственным неинвазивным методом локализации источников непосредственно электрофизиологической активности является решение так называемой обратной задачи ЭЭГ [1]. Оно основано на предположении, что электрические потенциалы, измеряемые на поверхности головы, являются следствием активности множества источников внутри головы, имеющих
характер токовых диполей. Решение обратной задачи ЭЭГ сводится к поиску положения, ориентации и интенсивности токовых диполей, обеспечивающих наилучшее совпадение модельных и экспериментальных потенциалов. В общем случае, трудности решения обратной задачи ЭЭГ связаны с тем, что в генерации электрических потенциалов головы участвует множество одновременно активных источников, и распределения потенциалов, наведенных различными источниками, сильно перекрываются. Эти распределения зависят не только от локализации, но и от ориентации диполей, что нарушает соответствие между локализацией источника и положением максимума электрического потенциала на поверхности головы. Более того, они зависят от индивидуальной геометрии мозга и его покровов, определяющих распределение электропроводности и, как
Дискретизация и фильтрация '
Классификация полученных данных
Формирование команды
Команда
Обратная связь
Внешнее устройство
Рис. 1. Общая схема интерфейса мозг-компьютер. Сигналы активности мозга регистрируются электродами, расположенными на поверхности головы. С помощью компьютерной обработки из них выделяются компоненты, наиболее достоверно отражающие намерения человека. Эти компоненты используются для формирования команд, передаваемых на внешнее устройство.
следствие, токов внутри мозга. Эти трудности обусловили общее мнение, что ЭЭГ обеспечивает достаточно высокое временное, но низкое пространственное разрешение для анализа активности мозга, по сравнению с фМРТ-исследования-ми. Наиболее перспективной для увеличения одновременно пространственного и временного разрешения для изучения активности мозга представляется интеграция этих методов [2], особенно если учесть быстрый прогресс методов решения обратной задачи ЭЭГ [3, 4]. Возможный подход к этой проблеме предложен нами в работе [5]. Он включает несколько шагов:
1. Тренировка испытуемых с помощью интерфейса мозг-компьютер (ИМК) для повышения стабильности и контрастности паттернов активности мозга, соответствующих выполнению исследуемых ментальных задач.
2. Поиск с помощью метода независимых компонент (Independent Component Analysis, ICA) источников активности мозга, наиболее значимых для управления ИМК у достаточно тренированных испытуемых. Это позволяет подавить вклад в ЭЭГ незначимых источников и тем самым очистить источники, наиболее значимые для выполнения исследуемых задач.
3. Получение с помощью МРТ-исследований данных об индивидуальной геометрии мозга и его покровов для каждого испытуемого.
4. Решение обратной задачи ЭЭГ для каждой отдельной значимой независимой компоненты с учетом индивидуальной геометрии головы по данным МРТ.
5. Сравнение локализации источников электрической активности мозга с данными фМРТ, чтобы быть уверенными, что найденные независимые компоненты имеют физиологический
смысл, а не являются формальным результатом некоторых математических преобразований.
Первым и наиболее важным шагом этого подхода является тренировка испытуемых с помощью ИМК. Стабильность и контрастность паттернов активности мозга, достигаемая в результате тренировки, облегчает поиск областей мозга, вовлеченных в исполнение исследуемых ментальных задач. Общая схема ИМК показана на рис. 1. Составные части ИМК — электроды для отведения сигналов активности мозга, средства оцифровки отводимых сигналов и предварительной обработки данных (фильтрация, выделение значимых показателей активности), классификатор и средство сопряжения с внешним устройством. Важным элементом ИМК является возможность оператора наблюдать функционирование управляемого объекта (наличие обратной связи).
Один из подходов к созданию ИМК основан на классификации паттернов ЭЭГ, соответствующих выполнению различных ментальных задач [6]. По соглашению с испытуемым, каждая из задач ассоциируется с какой-либо командой, передаваемой внешнему устройству. Тогда для подачи определенной команды испытуемый произвольно выполняет ассоциированную с ней ментальную задачу. Состояние активности мозга, соответствующее ее выполнению, распознается классификатором ИМК и, в зависимости от того, какое состояние было распознано, формируется определенная команда. В наших исследованиях мы использовали простейший байесовский классификатор, основанный на сравнении ковариационных матриц многомерного сигнала ЭЭГ, соответствующих решению различных ментальных задач. Как показано в работах [7—9], такой классификатор, практически не проигрывая в точности другим, более изощренным классификаторам, значительно выигрывает у них в затратах на вычисления.
В настоящей работе в качестве ментальных задач используется воображение движений рук. Выбор именно этих задач обусловлен тем, что воображение собственных движений при управлении ИМК рассматривается в настоящее время как эффективная процедура реабилитации постинсультных и посттравматических больных [10], а нашей дальнейшей целью является именно разработка такой процедуры. Поэтому полученные в настоящей работе данные об источниках электрической и фокусах ге-модинамической активности мозга при воображении движений, зафиксированные у здоровых испытуемых, можно рассматривать как норму для сравнения с патологическими случаями.
А
Экспериментальный день
Обучение 2 блока Тестирование 4 блока Тестирование 4 блока
Б
X X X X
ы ы ы ы
д т О Воображение движения д т О Воображение движения д т О Воображение движения д т О Воображение движения
ш ш ш ш ж ш ж
т т т т Ш т т т
373 15 373 15 373 15 373 15
Рис. 2. Схематическое представление экспериментального протокола и фаз каждой экспериментальной сессии. А — последовательность проведения сессий. Б — структура одного блока сессий обучения и тестирования. Инструкции на выполнение какого-либо задания — белые блоки, предупреждающие сигналы к каждой инструкции — штриховка. В каждом блоке инструкции на воображение движений каждой руки подавались по два раза, порядок их предъявления был случайным. Длительность предъявления каждой инструкции указана в секундах.
МЕТОДИКА
Эксперименты проводились по стандартному для тренировки испытуемых на управление ИМК протоколу, схема которого показана на рис. 2. В экспериментах участвовали 5 добровольцев, мужчин в возрасте от 25 до 65 лет, праворуких, без явных неврологических отклонений. Они были заранее ознакомлены с экспериментальным протоколом и дали письменное согласие на участие в эксперименте. Протокол был одобрен этической комиссией Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН.
С каждым испытуемым проводилось 10— 12 экспериментальных серий, по одной серии в день. Интервалы между экспериментальными днями составляли от 1 до 4 дней. Каждая экспериментальная серия состояла из трех последовательных сессий: одной сессии обучения и двух сессий тестирования.
Испытуемый сидел в удобном кресле так, что голова находилась на расстоянии 1 метра от компьютерного монитора, на котором ему предъявлялись визуальные инструкции. В центре экрана находился кружок, служащий для фиксации взгляда, и расположенные вокруг него на удалении 2 см 3 ромбовидные стрелки размером 5 см для обозначения инструкций.
Сессии обучения и тестирования служили, соответственно
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.