СОДЕРЖАНИЕ
| ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ ..................................... | 8 | |
| ВВЕДЕНИЕ .............................................................................................................. | 9 | |
| 1 ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ................................................................................... | 12 | |
| 1.1 | Основные параметры электроэнцефалографического сигнала при | |
| эпилепсии ............................................................................................................... | 12 | |
| 1.2 | Методы анализа электроэнцефалографического сигнала ........................... | 18 |
| 1.3 | Энтропийные методы анализа ЭЭГ сигнала ................................................ | 21 |
| 1.4 | Выводы по главе 1 ........................................................................................... | 22 |
| 2 ЭНТРОПИЙНЫЙ МЕТОД ДИАГНОСТИКИ ЭПИЛЕПСИИ ПО ЭЭГ ....... | 23 | |
| 2.1 | Математическое моделирование ЭЭГ сигнала при эпилепсии .................. | 23 |
| 2.2 | Расчет спектральных характеристик модели ............................................... | 26 |
| 2.3 | Расчет выборочной энтропии модели ........................................................... | 27 |
| 2.4 | Выводы по главе 2 ........................................................................................... | 30 |
| 3 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРЕДЛАГАЕМОЙ | ||
| МЕТОДИКИ .......................................................................................................... | 31 | |
| 3.1 | Описание материалов ..................................................................................... | 31 |
| 3.2 | Расчет спектральных характеристик сигнала .............................................. | 32 |
| 3.3 | Расчет энтропии сигнала ................................................................................ | 35 |
| 3.4 | Выводы по главе 3 ........................................................................................... | 37 |
| 4 БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ ................................................ | 39 | |
| 4.1 | Введение ........................................................................................................... | 39 |
| 4.2 | Требования к используемому программному обеспечению ...................... | 40 |
| 4.3 | Требования безопасности к электроэнцефалографам ................................. | 41 |
| 4.4 | Общие требования к организации рабочего места ...................................... | 43 |
| 4.5 | Выводы по главе 4 ........................................................................................... | 47 |
| ЗАКЛЮЧЕНИЕ ..................................................................................................... | 48 |
| СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ........................................... | 50 |
| 6 |
ПРИЛОЖЕНИЕ А..................................................................................................................................................... 53
ПРИЛОЖЕНИЕ Б...................................................................................................................................................... 58
ПРИЛОЖЕНИЕ В..................................................................................................................................................... 59
ПРИЛОЖЕНИЕ Г...................................................................................................................................................... 60
ПРИЛОЖЕНИЕ Д..................................................................................................................................................... 61
7
ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
SE – выборочная энтропия;
БП – биопотенциалы;
БПФ – быстрое преобразование Фурье; ЛРК – локально-ранговое кодирование; ПК – персональный компьютер; ПО – программное обеспечение;
ПЭВМ – персональная электронно-вычислительная машина;
СОИ – средства отображения информации;
ЭЛТ – электронно-лучевая трубка;
ЭМС – электромагнитная совместимость;
ЭПРА – электронный пуско-регулирующий аппарат; ЭЭГ – электроэнцефалограмма.
ВВЕДЕНИЕ
Одной из важных областей анализа электроэнцефалографических сигналов (ЭЭГ) является исследование такого заболевания как эпилепсия. Эпилепсия – это хроническое заболевание головного мозга различной этиологии, характеризующееся повторными (2 и более) непровоцируемыми эпилептическими припадками с нарушением двигательных, чувствительных, вегетативных, и психических функций, возникающими вследствие чрезмерных нейронных разрядов в коре головного мозга [1]. В настоящее время интерес ученых вокруг этого заболевания находится на высоком уровне. Это связано с отсутствием точных методик предсказания начала приступа, разногласиями по поводу механизма его формирования, а также с широким распространением данного заболевания среди детей.
На ЭЭГ эпилепсия, как правило, проявляется в виде четко различимых высокоамплитудных структур, которые являются одним из значимых диагностических признаков эпилептических припадков. Однако, в общем случае, точные причины возникновения припадков и динамические механизмы его начала, протекания и окончания до настоящего момента не установлены.
На данный момент можно выделить два подхода к анализу ЭЭГ:
визуальный (клинический) и статистический. Оба подхода имеют свои
недостатки. Так, например, одним из главных недостатков визуального 9
анализа является прямое влияние человеческого фактора на результат исследования. Точность полученных данных в этом случае будет зависеть от знаний врача-электрофизиолога, проводящего анализ. К недостаткам статистического анализа следует отнести то, что в чистом виде он применим только для стационарных случайных процессов, а при использовании быстрого преобразования Фурье (БПФ) для нелинейных стационарных процессов происходит искажение сигнала. Помимо этого существуют жесткие требования к выбору интервала наблюдения и точности вычисления спектра, а при проведении исследования в онлайн режиме наблюдается значительная временная задержка.
Все вышесказанное позволяет говорить о высокой значимости выбора наиболее эффективного метода диагностики врачом-электрофизиологом, которая была бы более точна и информативна в сравнении с уже существующими методами.
В работе предложен новый подход, основанный на оценке энтропии ЭЭГ сигнала, а также произведен анализ и сопоставление уже существующих методик диагностики эпилепсии с целью выявления наиболее эффективных.
Как отмечено в [4], энтропийный анализ является универсальным инструментом изучения явлений различной природы, проявляющихся в изменениях внутренних связей (детерминированных или статистических) в пространстве временных данных.
При изучении литературы, касающейся использования энтропийных методов анализа применительно к ЭЭГ сигналу была отмечена перспективность таких методов в решении вопроса диагностики эпилепсии.
В связи с этим выбор темы бакалаврской работы следует понимать как углубленное прикладное ответвление от темы применения энтропийного аппарата для анализа ЭЭГ сигналов.
Обозначенная тема довольно широко изложена в литературных источниках с точки зрения различных наук. Однако анализируя литературу
по данной теме, удалось отметить существование нерешенных до настоящего 10
момента проблем, касающихся диагностики эпилепсии. Помимо прочего удалось выявить основные недостатки классических подходов к диагностике эпилепсии.
В результате была поставлена цель исследования:
Цель – определение диагностически значимых изменений ЭЭГ сигнала при эпилепсии.
Для достижения поставленной цели определены основные задачи:
1. Изучение диагностически значимых показателей ЭЭГ сигнала для выявления эпилепсии.
2. Обзор современных методов выявления эпилепсии.
3. Изучение энтропийных методов анализа ЭЭГ сигналов.
4. Математическое моделирование ЭЭГ сигнала при эпилепсии.
5. Экспериментальная апробация метода.
6. Сравнение результатов, полученных с помощью разработанного метода с результатами, полученными с помощью классических методов.
Объект исследования: электрическая активность мозга.
Предмет исследования: энтропийный метод диагностики эпилепсии.
В работе используются математические методы моделирования,
методы спектрального и энтропийного анализа биомедицинских сигналов. Результаты работы: представлен новый подход к диагностике
эпилепсии по энтропии ЭЭГ сигнала, в основе которой лежит применение выборочной энтропии с предварительным локально-ранговым кодированием. Результаты математического моделирования и анализ результатов обработки экспериментальных данных позволяют говорить, что предложенный метод может быть рекомендован для применения в диагностике эпилепсии.
11
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ
Выводы по главе 1
(1.2)
(1.3)
1. Изучены и представлены основные показатели ЭЭГ сигнала в норме
и при эпилептических приступах.
2. Представлены классические подходы анализа ЭЭГ сигналов применительно к диагностике эпилепсии и выявлены их существенные недостатки.
3. Предложено использование SE для диагностики эпилепсии по ЭЭГ и представлен алгоритм ее расчета.
22
Выводы по главе 2
1. Произведено математическое моделирование ЭЭГ сигнала при эпилепсии.
2. Произведен расчет спектральных характеристик для разработанной модели ЭЭГ сигнала при эпилепсии.
3. Проведена апробация предложенной методики на разработанной модели ЭЭГ сигнала при эпилепсии.
4. В результате исследования, проведенного на разработанной математической модели ЭЭГ сигнала при эпилепсии, можно сделать вывод,
что предложенная методика имеет высокую ценность в диагностике эпилепсии по энтропии ЭЭГ сигнала.
30
Описание материалов
Реальные ЭЭГ сигналы были получены из базы PhysioNet [5]. База данных, собранная в детской больнице Бостона, состоит из записей ЭЭГ пациентов с эпилепсией. К каждой записи прилагается файл «subject_info», который содержит информацию о возрасте и половой принадлежности пациента. Каждый случай содержит от 9 до 42 непрерывных файлов от одного пациента в формате edf. В большинстве случаев edf-файлы содержат ровно один час оцифрованных ЭЭГ сигналов. Все сигналы записаны при частоте дискретизации 256 Гц с разрешением 16 бит. Большинство ЭЭГ сигналов записаны в 23 отведениях (FP1–F7, F7–T7, T7–P7, P7–O1, FP1–F3, F3–C3, C3–P3, P3–O1, FP2–F4, F4–C4, C4–P4, P4–O2, FP2–F8, F8–T8, T8–P8, P8–O2, FZ–CZ, CZ–PZ, P7–T7, T7–FT9, FT9–FT10, FT10–T8, T8–P8). Для записи ЭЭГ сигналов использовалась международная система позиций электродов 10–20.
Для исследования было отобрано 5 ЭЭГ сигналов, краткое описание которых представлено в таблице 3.1.
Таблица 3.1 – Краткое описание выбранных ЭЭГ сигналов
| Параметр | Испытуемый | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| Начало | 01:44:44 | 02:44:51 | 04:45:06 | 12:34:22 | 02:51:30 | |
| записи | ||||||
| Окончание | 02:44:44 | 03:44:51 | 05:45:06 | 13:13:07 | 03:51:30 | |
| записи | ||||||
| Количество | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |
| приступов | ||||||
31
Продолжение таблицы 3.1.
| Параметр | Испытуемый | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| Время | ||||||
| начала | 1732 | 1015 | 1720 | 1862 | 2592 | |
| приступа, с | ||||||
| Время | ||||||
| окончания | 1772 | 1066 | 1810 | 1963 | 2656 | |
| приступа, с | ||||||
Расчет энтропии сигнала
Построение графиков энтропии по отведениям производится с помощью программы Microsoft Excel. Для начала данные сглаживаются скользящим средним с окном 20, затем приводятся к размерности бит/с путем домножения на поправочный коэффициент и частоту дискретизации.
Для примера рассмотрим применение данного метода анализа записи ЭЭГ сигнала для испытуемого 1. График изменения энтропии ЭЭГ сигнала по отведениям для испытуемого 1 представлен на рисунке 3.6. Длительность
35
записи составляет 3600 с. Предварительная фильтрация ЭЭГ сигнала не производилась. 4 с записи ЭЭГ сигнала равны одному отсчету энтропии.
Рисунок 3.6 – Энтропия ЭЭГ сигнала (бит/с), испытуемый 1 Анализируя график, можно заметить резкое увеличение значения
энтропии (наиболее четко это видно в отведении FT9–FT10) во время эпилептического приступа. Среднее значение энтропии для испытуемого 1 в обычном состоянии составляет порядка 165 бит/с, во время приступа величина энтропии возрастает до 365 бит/с в отведении FT9–FT10. После окончания приступа величина энтропии снижается. Как ранее предполагалось в разделе 2.3 такое увеличение энтропии может служить диагностически значимым показателем для выявления эпилепсии по энтропии ЭЭГ сигнала.
Артефактом записи является участок с ярко выраженным всплеском
величины энтропии перед приступом в отведении FP2–F4. Предположительно появление данного артефакта связано с помехами съема ЭЭГ сигнала, в связи с этим данный участок можно исключить из анализа.
Другие примеры обработки сигналов приведены в приложениях В–Е. Анализируя графики изменения энтропии для испытуемых 2–5, можно
заметить, что на графиках для испытуемых 2 и 4 резкое увеличение энтропии происходит непосредственно во время приступа, в то время как на графиках для испытуемых 3 и 5 увеличение энтропии наблюдается на протяжении большей части записи. Это говорит о том, что данная методика имеет некоторые проблемы, требующие доработки, а именно следует обратить
36
внимание на качество фильтрации полученных ЭЭГ сигналов для четкого различия приступа от помех съема.
Имеющийся экспериментальный материал позволяет говорить о высокой эффективности предложенного метода и перспективах его использования в диагностики эпилепсии. Однако требуется апробация методики на большем количестве сигналов для контроля устойчивости получаемых данных, а также анализ влияния фильтрации сигнала на получаемую оценку SE. Предложенная методика, в сравнении с классическими подходам также имеет, как свои достоинства, так и недостатки.
К достоинствам метода относятся:
1) высокая воспроизводимость результатов анализа;
2) учет нелинейной природы сигналов;
3) работа на выборках малой длины;
4) устойчивость к помехам;
5) минимизация влияния человека, проводящего исследование.
Отметим недостатки метода:
1) возможность появления артефактов, вызванных помехами съема ЭЭГ сигнала;
2) временная задержка при проведении исследований в онлайн режиме,
которая вызвана использованием программы Entropy 3.0;
3) необходимость одновременного использования нескольких программных комплексов.
Выводы по главе 3
1. Приведено описание материалов, которые используются в данной работе для апробации предлагаемой методики.
2. Представлено описание проведенных исследований.
3. Проведен анализ полученных результатов.
37
4. Представлен пример применения предлагаемой методики для анализа ЭЭГ сигнала при эпилепсии.
5. Выявлены основные преимущества и направления усовершенствования предлагаемой методики.
38
Введение
В настоящее время все большее распространение получают цифровые методы обработки биомедицинских сигналов. В данной работе рассматривается метод, который представляет собой новый подход к диагностике эпилепсии.
Для диагностики эпилепсии с помощью энтропийного метода необходимо использовать соответствующее программное обеспечение (ПО) для персонального компьютера (ПК) в кабинете врача-электрофизиолога, которое будет выполнять все необходимые для исследования расчеты.
В процессе трудовой деятельности врач-электрофизиолог сталкивается
с рядом опасных и вредных производственных факторов, которые обладают свойствами психофизиологического воздействия на организм. В соответствии с ГОСТ 12.0.003–2015 «Система стандартов безопасности труда. Основные и вредные производственные факторы. Классификация»
такие факторы подразделяются на физические перегрузки, связанные с тяжестью трудового процесса и нервно-психические перегрузки, связанные с напряженностью трудового процесса. Физические перегрузки могут быть вызваны рабочей позой врача, повторением стереотипных рабочих движений. Нервно-психические перегрузки в свою очередь могут быть вызваны умственным перенапряжением и перенапряжением анализаторов, в том числе вызванные информационной нагрузкой, монотонностью труда, вызывающей монотонию, а также эмоциональными перегрузками.
В разделе рассматриваются требования к используемому ПО, требования к используемому медицинскому оборудованию, а также требования к организации рабочего места врача, проводящего исследование.
39
Требования к используемому программному обеспечению
ПО, используемое для предложенного метода, устанавливается на ПК врача-электрофизиолога, проводящего исследование. Взаимодействие между исследователем и ПО осуществляется при помощи пользовательского интерфейса и устройств ввода информации.
Каждой программной системе должен быть присвоен класс безопасности (А, В или С) в соответствии с возможными воздействиями на пациента, пользователя или иных лиц, исходя из опасности, возникновению которой может способствовать система ПО.
Классы безопасности ПО разделяются по степени тяжести следующим образом:
1) класс А: невозможны никакие травмы или ущерб здоровью;
2) класс В: возможны незначительные травмы;
3) класс С: возможны серьезные травмы или смерть.
В данном случае класс безопасности ПО должен соответствовать классу А.
Основным стандартом по безопасности ПО является ГОСТ Р 56849– 2015 «Информатизация здоровья. Руководство по стандартам медицинского программного обеспечения». Данный стандарт содержит описание и руководства по применению требований к проектированию и оценке пользовательского интерфейса интерактивной системы, рекомендации по обеспечению пригодности пользовательского интерфейса и предотвращению появления конструкторских решений, которые с большей вероятностью вызовут проблемы с пригодностью использования.
Выделим основные принципы, которым должно соответствовать используемое для данной методики ПО:
1) представляемая на экране ПК информация должна быть четкой,
распознаваемой, легко обнаруживаемой, разборчивой и понятной;
40
2) взаимодействие между исследователем и интерфейсом ПО должно быть информативно, должно способствовать решению задачи, а также устойчиво к ошибкам, управляемо и пригодно для обучения и индивидуализации;
3) такие величины как яркость изображения, контраст изображения,
внешняя освещенность экрана, угловой размер знака и угол наблюдения экрана должны входить в оптимальные или предельно допустимые диапазоны для комфортного восприятия информации с экрана ПК;
4) не следует использовать сочетание синего цвета спектра и красный фон при положительной полярности изображения;
5) не следует использовать сочетание синего или красного цветов спектра
с темным фоном, а также сочетание красного цвета спектра с синим фоном при отрицательной полярности изображения;
6) следует использовать минимальное число цветов, которые одновременно будут отображаться на экране;
7) для точного распознавания цветов каждый заданный по умолчанию набор цветов должен включать в себя не более 11 цветов;
8) если требуется проведение быстрого поиска, который основан на распознавании цветов, необходимо применять не более 6 цветов;
9) при использовании дисплеев на электронно-лучевых трубках (ЭЛТ) или на плоских дискретных экранах не должна быть зафиксирована временная нестабильность изображения;
10) при использовании дисплеев на ЭЛТ частота обновления изображения должна быть не менее 75 Гц, а при использовании дисплеев на плоских дискретных экранах – не менее 60 Гц для всех режимов разложения, которые гарантируются нормативными документами на конкретный тип дисплея.
Требования безопасности к электроэнцефалографам
Так как применение рассматриваемого метода напрямую связано с использованием электроэнцефалографа, необходимо рассмотреть вопросы
безопасности, которые возникают при работе с данным устройством. 41
Принцип действия электроэнцефалографов основан на регистрации и вводе в ПК биопотенциалов мозга (БП) для анализа электрической активности и кровообращения головного мозга, с дополнительным учетом влияния других физиологических сигналов.
Конструктивно электроэнцефалографы выполнены в виде следующих взаимосвязанных блоков и устройств: блока пациента, интерфейсного блока,
фоностимулятора, фотостимулятора, электростимулятора и видеостимулятора. Электроэнцефалографы работают под управлением ПК. Электроды для съема биопотенциалов подключаются к соответствующим входам на лицевой панели блока пациента, который устанавливается на стойке.
Электроэнцефалографы работают от сети переменного тока напряжением (220 22) В и частотой (50 0,5) Гц.
Потребляемая мощность блока пациента, при номинальном напряжении питания, должна быть не более 15 Вт.
Общая безопасность электроэнцефалографической системы обеспечивается выполнение требований стандарта ГОСТ Р МЭК 601–1–1–96 «Изделия медицинские электрические. Часть 1. Общие требования безопасности. Требования безопасности к медицинским электрическим системам».
Блок пациента является электромедицинским изделием класса I тип BF в соответствии с ГОСТ Р 50267.26–95 «Изделия медицинские электрические. Часть 2. Частные требования безопасности к электроэнцефалографам».
Электромагнитная совместимость (ЭМС) обеспечивается выполнением требований ГОСТ Р 50267.0.2–2005 «Изделия медицинские электрические. Часть 1–2. Общие требования безопасности. Электромагнитная совместимость. Требования и методы испытаний».
42
4.4 Общие требования к организации рабочего места
Факторы, которые формируют условия труда, подразделяются на следующие группы:
1) санитарно-гигиенические (формирующиеся под влиянием на человека окружающей среды, например, вредные химические вещества,
запыленность воздуха, освещение и др.);
2) психофизиологические (величина физической, динамической и статической нагрузок, рабочая поза, темп работы, напряженность внимания и анализаторных функций, монотонность, нервно-эмоциональное напряжение,
эстетический и физический дискомфорт и др.);
3) эстетические (цветовое оформление интерьеров помещений и рабочих мест, озеленение производственных и бытовых помещений,
прилегающих территорий, обеспечение спецодеждой и др.);
4) социально-психологические (взаимоотношения в трудовом коллективе).
Для сохранения здоровья человека и поддержания устойчивого уровня его работоспособности необходимо поддерживать благоприятные условия на рабочем месте. Необходимо постоянно проводить работы по улучшению условий труда, которые заключаются в совершенствовании техники, технологий и физико-химических свойств сырья, а также совершенствовании производственных процессов с учетом комплекса санитарных норм, стандартов и требований.
Врачу-электрофизиологу, использующему предлагаемую методику исследования, предстоит сидячая работа за ПК. В связи с этим следует выделить основные нормы организации рабочего пространства, которые минимизировали бы риск причинения вреда здоровью и в то же время повысили производительность и способствовали снижению уровня усталости.
Безопасность рабочего пространства обеспечивается выполнением требований в соответствии с ГОСТ 12.2.032–78 ССБТ «Рабочее место при
43
выполнении работ сидя. Общие эргономические требования». Изучив данный документ, можно выделить основные требования к организации рабочего места:
1) рабочее место должно быть сконструировано таким образом, чтобы исследователь мог выполнять все необходимые операции в пределах зоны досягаемости моторного поля;
2) при проектировании рабочего места исследователя необходимо учитывать антропогенные показатели женщин и мужчин;
3) конструкция рабочего места, а также конструкция производственного оборудования должны обеспечивать оптимальное рабочее положение исследователя путем регулирования сиденья,
пространства для ног и высоты рабочей поверхности;
4) средства отображения информации (СОИ), которые требуют точного
и быстрого считывания информации, должны быть расположены в
| вертикальной плоскости под углом | 15 | от нормальной линии взгляда и в |
| горизонтальной плоскости под углом | 15 | от сагиттальной плоскости; |
5) СОИ, которые не требуют максимально точного и быстрого считывания информации, могут быть расположены в вертикальной плоскости под углом 30 от нормальной линии взгляда и в горизонтальной плоскости под углом 30 от сагиттальной плоскости.
Основными нормативными документами по безопасной работе на ПК является СанПиН 2.2.2/2.4.1340–03 «Гигиенические требования к персональным электронно-вычислительным машинам и организации работ»
и СанПиН 2.2.4.3359–16 «Санитарно-эпидемиологические требования к физическим факторам на рабочих местах». Данные документы устанавливают требования к самой технике, к уровню акустических шумов в помещении, вибрациям, освещению, электромагнитным полям (дополнения к СанПиН 2.2.2/2.4.1340–03) и т. д.
44
Рассмотрим основные требования к организации рабочих мест пользователей персональных электронно-вычислительных машин (ПЭВМ):
1) рабочие столы с видеомониторами следует располагать на расстоянии не менее 2,0 м друг от друга (в направлении тыла поверхности одного видеомонитора и экрана другого монитора);
2) боковые поверхности видеомониторов должны находиться на расстоянии не менее 1,2 м. друг от друга;
3) если в помещении находятся источники вредных производственных факторов, рабочие места с ПЭВМ следует размещать в изолированных кабинах с организованным воздухообменом;
4) при выполнении творческой работы или работы, которая требует значительного умственного напряжения и высокой концентрации внимания,
рабочие места в ПЭВМ следует отделить друг от друга перегородками высотой 1,5–2,0 м.;
5) экран видеомонитора следует располагать на расстоянии 600–700 мм от глаз пользователя и не ближе 500 мм, учитывая размеры алфавитно-
цифровых знаков и символов;
6) рабочий стол должен иметь такую конструкцию, которая обеспечивала бы оптимальное размещение всего используемого оборудования, учитывая его количество и конструктивные особенности, а также характер выполняемой работы;
7) необходимо, чтобы конструкция рабочего стола отвечала современным требованиям эргономики;
8) коэффициент отражения рабочей поверхности должен находиться в пределах от 0,5 до 0,7;
9) рабочий стул (кресло) должен иметь такую конструкцию, которая будет обеспечивать поддержание рациональной рабочей позы при работе с ПЭВМ, а также которая будет позволять изменять рабочую позу для уменьшения статического напряжения мышц шейно-плечевой области и
спины во избежание развития утомления;
45
10) выбирая тип рабочего стула (кресла), необходимо учитывать рост пользователя, а также характер и продолжительность работы с ПЭВМ;
11) рабочий стул (кресло) должен быть подъемно-поворотным,
регулироваться по высоте и углам наклона сиденья и спинки, расстоянию спинки от переднего края сиденья, при этом регулировка каждого параметра должна быть независимой, легкой и иметь надежную фиксацию;
12) поверхность сиденья, спинки и других элементов стула (кресла)
должна быть полумягкой, с нескользящим, слабо электризующимся и воздухопроницаемым покрытием, которое обеспечивает легкую очистку от загрязнений;
13) ограничение отраженной блескости на рабочих поверхностях следует осуществлять за счет правильного выбора типов светильников и расположения рабочих мест по отношению к источникам естественного и искусственного освещения;
14) яркость бликов на дисплее должна быть не более 40 кд/м2;
15) яркость потолка должна быть не более 200 кд/м2;
16) при организации освещения помещений с ПЭВМ необходимо
использовать светильники, которые оборудованы зеркальными параболическими решетками, укомплектованными электронными пуско-
регулирующими аппаратами (ЭПРА);
17) для освещения помещений с ПЭВМ можно использовать многоламповые светильники с электромагнитными ЭПРА, которые состоят из равного числа опережающих и отстающих ветвей;
18) не следует использовать светильники без рассеивателей и экранирующих решеток;
19) лампы многоламповых светильников или рядом расположенные светильники общего освещения необходимо включать на разные фазы трехфазной сети, при отсутствии светильников с ЭПРА.
46
Выводы по главе 4
1. Изучены основные государственные стандарты, на которые следует опираться при внедрении ПО.
2. Изучены основные требования безопасности к используемым электроэнцефалографам.
3. Изучены основные стандарты по организации рабочего места врача-
электрофизиолога.
4. На основе изученных стандартов и требований были выделены основные требования к используемому ПО.
5. Предложены рекомендации по организации рабочего места врача-
электрофизиолога.
47
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В настоящее время исследование такого заболевания как эпилепсия является одной из важных областей анализа ЭЭГ сигналов.
В данной работе представлен новый подход к диагностике эпилепсии,
который основан на применении выборочной энтропии с предварительным локально-ранговым кодированием.
В процессе выполнения работы были изучены диагностически значимые показатели ЭЭГ сигнала для выявления эпилепсии, проведен обзор современных методов диагностики эпилепсии, изучены энтропийные методы анализа ЭЭГ сигналов, произведено математическое моделирование ЭЭГ сигнала при эпилепсии и экспериментальная апробация предложенного метода.
Целью работы являлось определение диагностически значимых признаков эпилепсии по энтропии ЭЭГ сигнала. В процессе проведения исследований, как на разработанной математической модели, так и на реальных ЭЭГ сигналах, было замечено резкое увеличение значения энтропии во время эпилептического приступа, что в свою очередь можно считать диагностически значимым признаком для выявления эпилепсии по энтропии ЭЭГ сигнала, выявлены основные преимущества и направления усовершенствования предложенной методики.
На данный момент трудно дать однозначную оценку степени воспроизводимости результатов при использовании предложенного метода, однако основываясь на полученных в ходе исследования данных можно сказать, что предложенная методика имеет высокое значение в диагностики эпилепсии, хотя и требует доработки и проверки на большем количестве экспериментальных данных.
Все вышесказанное позволяет говорить о том, что поставленная в работе цель достигнута и все задачи выполнены. Полученные результаты
показывают, что предложенная методика может быть рекомендована для 48
применения на практике для исследования эпилепсии. Представленная методика может получить широкое распространение в различных медицинских учреждениях, а также научно-исследовательских институтах, которые занимаются исследованиями внутренних процессов мозга и изучением эпилепсии.
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
Энтропия (бит/с) ЭЭГ сигнала в 8-ми отведениях, испытуемый 2
Рисунок Б.1 – График изменения энтропии (бит/с) ЭЭГ сигнала в 8-ми отведениях, испытуемый 2
58
ПРИЛОЖЕНИЕ В
Энтропия (бит/с) ЭЭГ сигнала в 8-ми отведениях, испытуемый 3
Рисунок В.1 – График изменения энтропии (бит/с) ЭЭГ сигнала в 8-ми отведениях, испытуемый 3
59
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
Энтропия (бит/с) ЭЭГ сигнала в 8-ми отведениях, испытуемый 4
Рисунок Г.1 – График изменения энтропии (бит/с) ЭЭГ сигнала в 8-ми отведениях, испытуемый 4
60
ПРИЛОЖЕНИЕ Д
Энтропия (бит/с) ЭЭГ сигнала в 8-ми отведениях, испытуемый 5
Рисунок Д.1 – График изменения энтропии (бит/с) ЭЭГ сигнала в 8-ми отведениях, испытуемый 5
61
62
СОДЕРЖАНИЕ
| ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ ..................................... | 8 | |
| ВВЕДЕНИЕ .............................................................................................................. | 9 | |
| 1 ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ................................................................................... | 12 | |
| 1.1 | Основные параметры электроэнцефалографического сигнала при | |
| эпилепсии ............................................................................................................... | 12 | |
| 1.2 | Методы анализа электроэнцефалографического сигнала ........................... | 18 |
| 1.3 | Энтропийные методы анализа ЭЭГ сигнала ................................................ | 21 |
| 1.4 | Выводы по главе 1 ........................................................................................... | 22 |
| 2 ЭНТРОПИЙНЫЙ МЕТОД ДИАГНОСТИКИ ЭПИЛЕПСИИ ПО ЭЭГ ....... | 23 | |
| 2.1 | Математическое моделирование ЭЭГ сигнала при эпилепсии .................. | 23 |
| 2.2 | Расчет спектральных характеристик модели ............................................... | 26 |
| 2.3 | Расчет выборочной энтропии модели ........................................................... | 27 |
| 2.4 | Выводы по главе 2 ........................................................................................... | 30 |
| 3 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРЕДЛАГАЕМОЙ | ||
| МЕТОДИКИ .......................................................................................................... | 31 | |
| 3.1 | Описание материалов ..................................................................................... | 31 |
| 3.2 | Расчет спектральных характеристик сигнала .............................................. | 32 |
| 3.3 | Расчет энтропии сигнала ................................................................................ | 35 |
| 3.4 | Выводы по главе 3 ........................................................................................... | 37 |
| 4 БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ ................................................ | 39 | |
| 4.1 | Введение ........................................................................................................... | 39 |
| 4.2 | Требования к используемому программному обеспечению ...................... | 40 |
| 4.3 | Требования безопасности к электроэнцефалографам ................................. | 41 |
| 4.4 | Общие требования к организации рабочего места ...................................... | 43 |
| 4.5 | Выводы по главе 4 ........................................................................................... | 47 |
| ЗАКЛЮЧЕНИЕ ..................................................................................................... | 48 |
| СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ........................................... | 50 |
| 6 |
ПРИЛОЖЕНИЕ А..................................................................................................................................................... 53
ПРИЛОЖЕНИЕ Б...................................................................................................................................................... 58
ПРИЛОЖЕНИЕ В..................................................................................................................................................... 59
ПРИЛОЖЕНИЕ Г...................................................................................................................................................... 60
ПРИЛОЖЕНИЕ Д..................................................................................................................................................... 61
7
ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
SE – выборочная энтропия;
БП – биопотенциалы;
БПФ – быстрое преобразование Фурье; ЛРК – локально-ранговое кодирование; ПК – персональный компьютер; ПО – программное обеспечение;
ПЭВМ – персональная электронно-вычислительная машина;
СОИ – средства отображения информации;
ЭЛТ – электронно-лучевая трубка;
ЭМС – электромагнитная совместимость;
ЭПРА – электронный пуско-регулирующий аппарат; ЭЭГ – электроэнцефалограмма.
ВВЕДЕНИЕ
Одной из важных областей анализа электроэнцефалографических сигналов (ЭЭГ) является исследование такого заболевания как эпилепсия. Эпилепсия – это хроническое заболевание головного мозга различной этиологии, характеризующееся повторными (2 и более) непровоцируемыми эпилептическими припадками с нарушением двигательных, чувствительных, вегетативных, и психических функций, возникающими вследствие чрезмерных нейронных разрядов в коре головного мозга [1]. В настоящее время интерес ученых вокруг этого заболевания находится на высоком уровне. Это связано с отсутствием точных методик предсказания начала приступа, разногласиями по поводу механизма его формирования, а также с широким распространением данного заболевания среди детей.
На ЭЭГ эпилепсия, как правило, проявляется в виде четко различимых высокоамплитудных структур, которые являются одним из значимых диагностических признаков эпилептических припадков. Однако, в общем случае, точные причины возникновения припадков и динамические механизмы его начала, протекания и окончания до настоящего момента не установлены.
На данный момент можно выделить два подхода к анализу ЭЭГ:
визуальный (клинический) и статистический. Оба подхода имеют свои
недостатки. Так, например, одним из главных недостатков визуального 9
анализа является прямое влияние человеческого фактора на результат исследования. Точность полученных данных в этом случае будет зависеть от знаний врача-электрофизиолога, проводящего анализ. К недостаткам статистического анализа следует отнести то, что в чистом виде он применим только для стационарных случайных процессов, а при использовании быстрого преобразования Фурье (БПФ) для нелинейных стационарных процессов происходит искажение сигнала. Помимо этого существуют жесткие требования к выбору интервала наблюдения и точности вычисления спектра, а при проведении исследования в онлайн режиме наблюдается значительная временная задержка.
Все вышесказанное позволяет говорить о высокой значимости выбора наиболее эффективного метода диагностики врачом-электрофизиологом, которая была бы более точна и информативна в сравнении с уже существующими методами.
В работе предложен новый подход, основанный на оценке энтропии ЭЭГ сигнала, а также произведен анализ и сопоставление уже существующих методик диагностики эпилепсии с целью выявления наиболее эффективных.
Как отмечено в [4], энтропийный анализ является универсальным инструментом изучения явлений различной природы, проявляющихся в изменениях внутренних связей (детерминированных или статистических) в пространстве временных данных.
При изучении литературы, касающейся использования энтропийных методов анализа применительно к ЭЭГ сигналу была отмечена перспективность таких методов в решении вопроса диагностики эпилепсии.
В связи с этим выбор темы бакалаврской работы следует понимать как углубленное прикладное ответвление от темы применения энтропийного аппарата для анализа ЭЭГ сигналов.
Обозначенная тема довольно широко изложена в литературных источниках с точки зрения различных наук. Однако анализируя литературу
по данной теме, удалось отметить существование нерешенных до настоящего 10
момента проблем, касающихся диагностики эпилепсии. Помимо прочего удалось выявить основные недостатки классических подходов к диагностике эпилепсии.
В результате была поставлена цель исследования:
Цель – определение диагностически значимых изменений ЭЭГ сигнала при эпилепсии.
Для достижения поставленной цели определены основные задачи:
1. Изучение диагностически значимых показателей ЭЭГ сигнала для выявления эпилепсии.
2. Обзор современных методов выявления эпилепсии.
3. Изучение энтропийных методов анализа ЭЭГ сигналов.
4. Математическое моделирование ЭЭГ сигнала при эпилепсии.
5. Экспериментальная апробация метода.
6. Сравнение результатов, полученных с помощью разработанного метода с результатами, полученными с помощью классических методов.
Объект исследования: электрическая активность мозга.
Предмет исследования: энтропийный метод диагностики эпилепсии.
В работе используются математические методы моделирования,
методы спектрального и энтропийного анализа биомедицинских сигналов. Результаты работы: представлен новый подход к диагностике
эпилепсии по энтропии ЭЭГ сигнала, в основе которой лежит применение выборочной энтропии с предварительным локально-ранговым кодированием. Результаты математического моделирования и анализ результатов обработки экспериментальных данных позволяют говорить, что предложенный метод может быть рекомендован для применения в диагностике эпилепсии.
11
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ
Основные параметры электроэнцефалографического сигнала при эпилепсии
Электроэнцефалография – это метод регистрации и анализа электроэнцефалограммы, т. е. суммарной биоэлектрической активности, отводимой как со скальпа, так и с глубоких структур мозга [2]. ЭЭГ сигнал широко применяется при изучении нервной системы, для мониторинга стадий сна, биологической обратной связи и управления, а также для диагностики различных заболеваний, в том числе и эпилепсии.
Характеристики ЭЭГ совпадают с основными понятиями колебательного процесса: частотой, амплитудой и фазой. ЭЭГ представляет собой случайный процесс, в связи с этим на каждом участке записи встречаются волны различных частот. Можно сказать, что смысл анализа ЭЭГ заключается в выделении из сигнала частотных ритмов, представляющих определенный тип электрической активности, которая соответствует некоторому состоянию мозга, границы диапазона частот которого известны.
Чаще всего при анализе ЭЭГ сигналов опираются на четыре основных ритма [3]:
- дельта-ритм;
- тета-ритм;
- альфа-ритм;
- бета-ритм.
Рассмотрим подробнее основные характеристики каждого из представленных ритмов.
Дельта ритм (δ). Частота δ-ритма лежит в пределах от 0,5 до 4 Гц. Амплитуда δ-ритма более 40 мкВ, однако при сильных патологиях может достигать 300 мкВ. В зависимости от локализации и уровня бодрствования
12
δ-колебания отражают физиологическое снижение уровня активности головного мозга или свидетельствуют о локальной или диффузной церебральной дисфункции, например, опухоли. Также отдельная медленная волна может являться компонентом патологических комплексов, например, эпилептиформного паттерна спайк – волна, и др. Изображение δ-ритма на ЭЭГ представлено на рисунке 1.1.
Рисунок 1.1 – Дельта-ритм
Тета ритм (θ). Частота θ-ритма от 4 до 8 Гц, амплитуда такая же, как и
у δ-ритма. θ-ритм проявляется во время неглубокого сна. К увеличению спектральной плотности мощности θ-волн и увеличению пространственной синхронизации между ними приводят умственная работа и эмоциональное напряжение. Аналогично δ-ритму колебания θ-диапазона могут отражать локальную или диффузную церебральную дисфункцию, или физиологически обусловленное снижение уровня бодрствования. Изображение θ-ритма на ЭЭГ представлено на рисунке 1.2.
Рисунок 1.2 – Тета-ритм
Альфа ритм (α). Частота α-ритма составляет 8–13 Гц, средняя амплитуда порядка 50 мкВ (15–100 мкВ). α-ритм является доминирующим при анализе ЭЭГ сигналов, так как он наиболее информативен. α-ритм максимально выражен в затылочных отведениях, когда человек находится в состоянии спокойного расслабленного бодрствования, особенно при
закрытых глазах. По направлению к лобным отделам амплитуда α-ритма 13
уменьшается. Имеют место модуляции α-ритма, которые заключаются в
периодическом нарастании и снижении амплитуды α-волн. Представленность α-ритма на ЭЭГ сигналах и его регулярность уменьшаются, когда пациент открывает глаза, находится в состоянии беспокойства, при активной умственной деятельности, а также во время сна. α-ритм блокируется при световом раздражении, при усилении внимания и умственных нагрузках. Выраженность α-ритма зависит от многих условий, что необходимо учитывать при анализе ЭЭГ сигналов. Изображение α-ритма на ЭЭГ представлено на рисунке 1.3.
Рисунок 1.3 – Альфа-ритм
Бета ритм (β). Частота β-ритма более 13 Гц, средняя амплитуда равна
10 мкВ (в норме – не более 15мкВ). Максимально β-ритм выражен в лобно-
центральных отведениях. β-активность усиливается в период сонливости, при засыпании, во время фазы быстрого сна и иногда при пробуждении. В период глубокого сна амплитуда и выраженность β-ритма значительно снижаются. Стабильное увеличение амплитуды β-активности свыше 25 мкВ, особенно с распространением её на задние отведения может служить признаком патологии, однако, нозологически не специфичной. Усиление β-активности врачи-электрофизиологи традиционно связывают с текущим эпилептическим процессом. Изображение β-ритма на ЭЭГ представлено на рисунке 1.4.
Рисунок 1.4 – Бета-ритм
14
Основные характеристики рассмотренных выше ритмов ЭЭГ сигнала
представлены в таблице 1.1.
Таблица 1.1 – Характеристика основных ритмов ЭЭГ сигнала
| Ритм | Частота, Гц | Амплитуда, мкВ | Состояние | |
| Дельта | 0,5–4 | 40 | Глубокий сон, | |
| кома | ||||
| Патологически | ||||
| сниженное | ||||
| Тета | 4–8 | 40 | функциональное | |
| состояние, | ||||
| засыпание | ||||
| Нормальное | ||||
| Альфа | 8–13 | 50 | функциональное | |
| состояние | ||||
| Эмоциональное | ||||
| возбуждение, | ||||
| Бета | более 13 | 10 | стресс, сложная | |
| двигательная | ||||
| активность | ||||
Широкое распространение в электроэнцефалографии получил такой термин как феномен. Феноменом называют участок записи ЭЭГ, который по своим параметрам отличается от фоновой записи и имеет диагностическую ценность при анализе. К наиболее распространенным и важным феноменам следует отнести эпилептическую (или судорожную) активность, пики (или спайки), медленные волны, а также комплексы пик – волна и острая волна – медленная волна.
Эпилептическая активность представляет собой колебания, которые связаны с мышечными судорогами и судорожными приступами. Одной из
15
основных особенностей мозга при эпилепсии является свойство нейронов продуцировать более активные реакции возбуждения и вступать в синхронизированную активность. В процессе синхронизации активности нейронов и в результате суммирования во времени амплитуд синфазных колебаний наблюдается нарастание амплитуды ЭЭГ. В случае если разряды отдельных нейронов очень плотно группируются во времени, помимо нарастания амплитуды наблюдается уменьшение длительности суммарного потенциала, что приводит к появлению на ЭЭГ высокоамплитудного, но короткого феномена – пика. Именно такого рода потенциалы и соответствуют эпилептической активности на ЭЭГ.
Пик (или спайк) – это эпилептический паттерн пикоподобной формы, длительность которого лежит в пределах от 5 до 50 мс. Амплитуда пика обычно больше амплитуды фоновой активности и может достигать сотен и даже тысяч микровольт. Пики могут группироваться в пачки разной длительности, образуя феномен, который носит название «множественные пики».
Близким по происхождению феноменом, который свойственен эпилептическому синдрому, является острая волна. Внешне острая волна напоминает пик и отличается от него растянутостью во времени более 50 мс. Амплитуда острой волны и амплитуда пиков чаще всего имеют примерно одинаковую величину.
Также одним из эпилептических феноменов являются медленные волны. Медленноволновая активность на записи ЭЭГ проявляется в виде замедления ритма в сравнении с нормой. Выделяется несколько вариантов медленноволновой активности:
1) замедление основной активности (частотные характеристики основных ритмов значительно медленнее в сравнении с нормой для конкретного возраста);
2) периодическое замедление (нерегулярное и ритмическое замедление,
которое может быть как генерализованным, так и региональным); 16
3) продолженное замедление (занимает примерно 90 % записи).
Наиболее часто встречающиеся эпилептические феномены представлены на рисунках 1.5–1.9.
Рисунок 1.5 – Одиночный пик
Рисунок 1.6 – Острые волны
Рисунок 1.7 – Множественные пики
Рисунок 1.8 – Комплексы «медленная волна – пик»
Рисунок 1.9 – Медленные волны
Учитывая рассмотренные выше особенности ЭЭГ, выделим основные
этапы ее исследования:
1) регистрация ЭЭГ;
2) фильтрация сигнала, подавление помех и артефактов;
3) выявление феноменов;
4) формирование заключения с отнесением ЭЭГ к некоторому варианту нормы или к патологическому классу.
17
Дата: 2019-03-05, просмотров: 201.
