С момента возникновения выделились и продолжают существовать как относительно самостоятельные два подхода к анализу ЭЭГ:

- визуальный (клинический) анализ;

- статистические методы исследования [2].

Рассмотрим подробнее каждый из представленных подходов. Визуальный (клинический) анализ. Визуальный анализ чаще всего

используется в диагностических целях. Опираясь на определенные способы такого анализа, электрофизиолог может сделать выводы о соответствии ЭЭГ общепринятым стандартам нормы, степени отклонения от нормы, наличии у пациента признаков очагового поражения мозга и о том, какова локализация очага поражения. Визуальный анализ ЭЭГ строго индивидуален и носит скорее качественный, чем количественный характер. Несмотря на существование общепринятых в клинике приемов описания ЭЭГ, на клиническую интерпретацию ЭЭГ оказывает большое влияние человеческий фактор, а именно в большей степени результат зависит от опыта электрофизиолога, его умения «читать» электроэнцефалограмму и выделять в ней скрытые патологические признаки.

Необходимо отметить тот факт, что в широкой клинической практике грубые макроочаговые нарушения или другие отчетливо выраженные формы патологии ЭЭГ встречаются достаточно редко. Примерно в 80 % случаев наблюдаются диффузные изменения биоэлектрической активности мозга с симптоматикой, которая трудно поддается формальному описанию. Однако именно эта симптоматика представляет особый интерес для анализа пациентов, состояние которых граничит между «хорошей» нормой и явной патологией. В связи с этим в настоящее время прилагаются особые усилия по формализации и разработке компьютерных программ для анализа клинической ЭЭГ.

К недостаткам метода следует отнести:

18

1) влияние человеческого фактора;

2) симптоматика большинства диффузных изменений биоэлектрической активности головного мозга не поддается формальному описанию.

Статистические методы исследования. С появлением первых автоматических частотных анализаторов свое развитие начали математические методы анализа ЭЭГ.

Постепенно к анализу ЭЭГ сигналов начали привлекать методы автокорреляции и кросскорреляции.

Затем, с появлением электронно-вычислительных устройств, широкое распространение получил спектральный анализ ЭЭГ сигналов. Популярность данного метода объясняется простотой и наглядностью представления результатов вычислений, с его помощью можно быстро и точно сказать о преобладании на рассматриваемом участке ЭЭГ того или иного ритма и частоты.

Статистические методы исследования ЭЭГ основаны на допущении, что фоновая ЭЭГ стабильна и стационарна. Обработка сигнала чаще всего проводится с помощью быстрого преобразования Фурье (БПФ). С его помощью появляется возможность преобразовать волновой паттерн ЭЭГ сигнала в частотный и установить распределение мощности по каждой частотной составляющей. Используя БПФ даже самые сложные по форме колебания ЭЭГ можно свести к ряду синусоидальных волн, различных по амплитуде и частоте. На основании этого выделяются новые показатели, которые расширяют содержательную интерпретацию ритмической организации биоэлектрических процессов.

Полученные спектры мощности ЭЭГ можно применять в дальнейшей обработке, например, проводить корреляционный анализ.

Особое внимание при проведении спектрального анализа ЭЭГ следует обратить на выбор интервала наблюдения и точность вычисления спектра. При выборе точности вычисления, необходимо учитывать то, что

19

спектральный анализ должен способствовать наиболее точному и правильному пониманию процесса. При выборе малой точности вычисления, например интервал вычисления от 0,5 до 1 цикл/с, полученный спектр покажет лишь те компоненты, которые можно увидеть и при клиническом анализе. Вычисленные таким образом частотные полосы спектра окажутся неинформативными. Для повышения точности вычисляемого спектра необходимо интервал вычисления уменьшить примерно до 0,2 цикл/с. При этой точности в спектре ЭЭГ можно выявить те частотные компоненты, которые не видны при визуальном анализе. При дальнейшем увеличении точности вычисления (при уменьшении интервала до 0,1 цикл/с и менее) можно более детально проследить за ритмами ЭЭГ. Однако спектр в таком случае плохо поддается интерпретации из-за большого количества пиков. Такая картина спектра будет нестабильной: от интервала к интервалу наблюдения он будет меняться. При спектральном анализе важно не только наиболее точно выделить составляющие ЭЭГ, но и определить характерные для данного процесса черты (выявить стабильную и точную картину спектра). Для того чтобы выявить картину спектра, которая содержит наиболее характерные его черты, не осложненную неустойчивыми деталями, необходимо выбрать для анализа большой временной отрезок ЭЭГ, который позволяет получить усредненную картину спектра. Чаще всего в исследованиях ЭЭГ человека с помощью спектрального анализа выбираются интервалы наблюдения длительностью от 1 до 2 минут. Однако можно встретить и такие работы, в которых используются интервалы порядка 0,5 минуты.

Отметим недостатки метода:

1) в чистом виде метод применим только для стационарных случайных процессов;

2) использование БПФ приводит к искажению реального сигнала;

3) зависимость результатов от  выбора интервала наблюдения и

точности вычисления спектра;

20

4) значительная временная задержка при проведении исследований в онлайн режиме.