22Исследование выполнено при финансовой поддержке гранта Российского Фонда Фундаментальных Исследований, грант номер 20-0200702 и гранта Президента РФ № МД-2202.2019.
Библиографический список
1. Kiselev A.R., Karavaev A. S. The intensity of oscillations of the photoplethysmographic waveform variability at frequencies 0.04-0.4 Hz is effective marker of hypertension and coronary artery disease in males // Blood Pressure. 2020. V.29. Iss. 1. P. 55-62
2. Kiselev A.R., Borovkova E.I., Shvartz V.A., Skazkina V.V., Karavaev A.S., Prokhorov M.D., Ispiryan A.Y., Mironov S.A., Bockeria O.L. Low-frequency variability in photoplethysmographic waveform and heart rate during on-pump cardiac surgery with or without cardioplegia // Scientific Reports. 2020. V. 10. P. 2118
3. Khorev V.S., Ishbulatov Yu.M., Lapsheva E.E., Kiselev A.R., Gridnev V.I., Bezruchko B.P., Butenko A.A., Ponomarenko V.I., Karavaev A.S. Diagnostics of the directed connection of the circulatory regulation circuits according to the time series of the mathematical model of the human cardiovascular system // Information and control systems. 2018. No1. P. 42-46
4. Kiselev A.R., Karavaev A.S., Gridnev V.I., ProkhorovM.D., Ponomarenko V.I., Borovkova E.I., Shvartz V.A., Ishbulatov Y.M., Posnenkova O.M., Bezruchko B.P. Method of estimation of synchronization strength between low-frequency oscillations in heart rate variability and photoplethysmographic waveform variability // Russian Open Medical Journal. 2016. V. 5. Iss. 1. P. e0101.
5. VTI Technologies SPI Interface Specification
6. CortexTM-M3 Technical Reference Manual Copyright © 2005, 2006 ARM Limited. All rights reserved. ARM DDI 0337E
7. Registration certificate for a medical device FSR 2008/02717 electroencephalograph-analyzer EEGA-21 / 26- "Encephalan-131-03" TU 9441-01424176382-2008
АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРЕЗАПУСКОВ В РАЗРЯДЕ ПРИ АБСАНСНОМ ЭПИЛЕПТИЧЕСКОМ СТАТУСЕ
1 2 13
А. Ю. Долинина , М. В. Сысоева , И. В. Сысоев ' 1 Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского
Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю.А.
3Саратовский филиал инстиута радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН E-mail: dolinina 13 nastya@yandex.ru
Аннотация: В данной работе была исследована частотно-временная динамика и проведен количественный анализ разрядов большой длительности (12 с и более) у крыс линии WAG/Rij — генетических моделей абсансной эпилепсии. Для этого был разработан и реализован алгоритм автоматического определения начала пик-волновых разрядов на основе частотно-временной структуры. Результатом данного анализа стало подтверждение наличия перезапусков в разрядах, что существенно для понимания механизмов поддержания пик-волновых разрядов.
Ключевые слова: абсансная эпилепсия, ЭЭГ, спайк-волновые разряды, частотно-временная структура, перезапуски.
В настоящее время эпилепсия является одним из самых распространенных расстройств нервной системы, оказывающим значительное влияние на качество жизни человека. К одной из форм эпилептической активности относится абсансная эпилепсия. Абсансная эпилепсия - это особая форма кратковременных не конвульсивных приступов, происходящих с частой повторяемостью, от десятков до сотен в сутки, с приостановкой текущей деятельности и наличием характерных билатерально-синхронных разрядов типа «спайк-волна» в электроэнцефалограмме (ЭЭГ) с частотой около 3Гц без нарушения фоновой ритмики. Подобные спайк-волновые разряды с частотой 6-8 Гц появляются у крыс с генетической предрасположенностью к абсансной эпилепсии, таких как крысы линии WAG/Rij (Wistar Albino Glaxo из Rijswijk) [1,2].
У данного типа эпилепсии существует представление частотно-временной динамики эпилептической активности, которое проявляется как повторные резкие повышения и снижения частоты на спектре разряда [3]. Существует теория о том, что длительные разряды при абсансном эпилептическом статусе являются «сцепкой» коротких разрядов, то есть происходят перезапуски разрядов.
Задачей данного исследования является автоматическое определение перезапусков в разряде у крыс при абсансном эпилептическом статусе большой длительности.
Для её решения был разработан следующий алгоритм:
1. Указываем файл с записью ЭЭГ крысы, записанного при абсансном эпилептическом статусе с четырех отведений коры головного мозга: с области лобной коры (FC), теменной коры (PC) и затылочной коры (OC), а также гиппокампа (Hp). А также начало и конец разряда в секундах, частоту дискретизации равную 512.62 Гц, длину окна равную 385 и интервал сглаживания равный 0.1 секунде. Длительность разряда должна быть более 12 секунд.
2. Затем производим распаковку данных с помощью указанных параметров. На выходе получаем два массива данных, соответствующие времени и амплитуде эпилептического статуса. Формируем массивы, соответствующие данным с указанного отведения коры головного мозга крысы.
3. С помощью полученных массивов данных переходим к представлению разряда в виде зависимости частоты от времени. Для этого возможно использование функции спектрального разложения, на выходе которого мы получим массивы частот и моментов времени, соответствующие этим частотам. Указываем интересующий диапазон частот с помощью максимальной и минимальной частоты для дальнейшего анализа определенного окна. Вырезаем нужный фрагмент данных из полученного массива и таким образом формируем новый массив частот в
заданном диапазоне, а также массив моментов времени, соответствующих этим частотам.
4. Приступаем к фильтрации массива частот, которая необходима для удобства интерпретации. Для этого формируются пары длительность-частота и если длительность какой-либо частоты оказывается меньше 0.1 секунды, то данная частота сглаживается с предыдущей. Таким образом, в результате фильтрации избавляемся от кратковременных скачков частоты и получаем массив новых частот, массив моментов времени.
5. Данные, полученные на предыдущем этапе, позволяют приступить к определению перезапусков в электрическом разряде. Для этого ставится следующее условие: если частота меньше предыдущей и это выполняется минимум 3 раза (то есть образуется условная лесенка из частот), то время начала длительности максимальной частоты записывается в массив. В итоге получаем массив моментов времени, соответствующие моментам перезапусков разряда, если таковые были найдены.
Результат применения предложенного алгоритма для одного из особо длинных разрядов представлен на рисунке ниже.
Крыса 14 (запись 39) Отведение РС
О 5 10 15 20 25 30 35 40
С
Рис. 1. Структура разряда длительностью около 40 секунд.
Сверху — спектрограмма пик-волнового разряда, снизу — его скелетон. Вертикальными линиями на спектрограмме обозначены моменты времени перезапусков разряда. По горизонтальной оси указано время в секундах, по
вертикальной — частота в Гц.
Проведённый предложенным методом анализ подтвердил, что многие длинные разряды представляют собою, по сути, тесно «сцепленные» группы последовательных разрядов. Таким образом, можно считать доказанным, что длинные абсансные разряды в большом числе случаев поддерживаются не за счёт каких-то специальных механизмов поддержания, как это показано в [4], а за счёт перезапуска.
Работа выполнена при поддержке стипендии Президента СП-3605.2018.4.
Библиографический список
1. Вольнова А.Б., Ленков Д.Н. Абсансная эпилепсия: механизмы гиперсинхронизации нейронных ансамблей // Медицинский академический журнал. 2012. Т. 12. № 1. С. 7-8.
2. Ситникова Е.Ю., Короновский А.А., Храмов А.Е. Анализ электрической активности головного мозга при абсанс-эпилепсии: прикладные аспекты нелинейной динамики // Известия Вузов. ПНД. 2011. №6. С.174.
3. Обухов Ю.В., Кузнецова Г.Д., Габова А.В., Шацкова А.Б., Гнездицкий В.В. Оценка частотно-временной организации эпилептических разрядов коры головного мозга при разных формах эпилепсии // Журнал радиоэлектроники. 2014. №11. С.6-8.
4. M.V. Sysoeva, A. Luttjohann, G. van Luijtelaar andI.V. Sysoev. Dynamics of directional coupling underlying spike-wave discharges // Neuroscience. V. 314. 2016 P. 7589.
МЕТОД ПРИГОТОВЛЕНИЯ ТЕСТОВЫХ СИГНАЛОВ ДЛЯ СОПОСТАВЛЕНИЯ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ СИСТЕМ ПО ИХ ВРЕМЕННЫМ РЕАЛИЗАЦИЯМ
1 12 3 12
А.Н. Храмков , Е.И. Боровкова ' ' , Б.П. Безручко ' Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского Саратовский филиал инстиута радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН Саратовский государственный медицинский университет им. В. И. Разумовского
E-mail: anhramkov@gmail.com
Аннотация: Проведено сопоставление методов исследования фазовой синхронизации нестационарных систем. Сопоставление методов проведено при анализе
искусственных тестовых данных, моделирующих нестационарные сигналы
биологической природы. Определён диапазон значений параметров методов, обеспечивающий наилучшую чувствительность и специфичность методов.
Ключевые слова: фазовая синхронизация, нестационарные сигналы, моделирование биологических сигналов.
Исследование фазовой синхронизации сложных систем биологической природы затрудняется сильной нестационарностью, наличием динамических и измерительных шумов, смешиванием сигналов в измерительных каналах. Всё это может привести как к маскировке интервалов синхронного поведения, так и к ложному детектированию участков синхронизации [1, 2].
Целью работы является выбор метода исследования фазовой синхронизации, наиболее пригодного для анализа систем, для которых характерна сильная нестационарность.
