В процессе исследования были отобраны 8 наиболее информативных отведений (P3–C3, F8–T8, FP1–F3, FP1–F7, FP2–F4, FT9–FT10, P7–T7, P8–
O2) для каждого ЭЭГ сигнала для пяти испытуемых.
Для примера рассмотрим изменение величины спектральной мощности ЭЭГ сигналов пяти испытуемых в отведении FP1–F7. Длительность записи для испытуемых 1, 2, 3, 5 составляет 3600 с, длительность записи для испытуемого 4 составляет 2340 с.
В процессе анализа было проведено сравнение спектров мощности для трех участков ЭЭГ сигнала:
- до приступа;
- непосредственно пред приступом;
- во время приступа.
Графики изменения спектральной мощности для испытуемых 1–5 представлены на рисунках 3.1–3.5.
32
а б в
Рисунок 3.1 – Спектры ЭЭГ сигнала, испытуемый 1: а – до приступа
1640–1680 с, б – непосредственно перед приступом 1681–1731 с, в – приступ
1732–1772 с
а б в
Рисунок 3.2 – Спектры ЭЭГ сигнала, испытуемый 2: а – до приступа
911–962 с, б – непосредственно перед приступом 963–1014 с, в – приступ
1015–1066 с
33
а б в
Рисунок 3.3 – Спектры ЭЭГ сигнала, испытуемый 3: а – до приступа
1538–1628 с, б – непосредственно перед приступом 1629–1719 с, в– приступ
1720–1810 с
а б в
Рисунок 3.4 – Спектры ЭЭГ сигнала, испытуемый 4: а – до приступа
1658–1759 с, б – непосредственно перед приступом 1760–1801 с, в – приступ
1862–1963 с
34
а б в
Рисунок 3.5 – Спектры ЭЭГ сигнала, испытуемый 5: а – до приступа 2462–2526 с, б – непосредственно перед приступом 2527–2591 с, в – приступ
2592–2656 с
Анализируя полученные спектры, можно заметить, что в большинстве случаев во время приступа происходит значительное увеличение спектральной мощности (испытуемые 2, 3, 4), что в свою очередь является диагностически значимым показателем для выявления эпилепсии при спектральном анализе ЭЭГ сигналов.
Отклонение типичного значения спектра для испытуемых 1 и 5 вероятнее всего имеют миографическую природу, поэтому в дальнейшем будут исключены из рассмотрения.
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
Дата: 2019-03-05, просмотров: 241.
