CC BY
155
УДК 612.821
Т. А. Мишкова, П. Р. Бабачиева, С. Г. Михалап
МЕТОДЫ АНАЛИЗА ИЗМЕНЕНИЙ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ КОРЫ ГОЛОВНОГО МОЗГА ПРИ ВИЗУАЛЬНОЙ СТИМУЛЯЦИИ
В статье рассматриваются методические подходы к анализу электроэнцефалограммы (ЭЭГ) головного мозга при помощи методов Фурье-анализа и классификации. Показаны четкие различия в электрической активности двух полушарий головного мозга и сходство в работе функционально родственных нейронных кластеров.
Ключевые слова: электроэнцефалограмма (ЭЭГ), головной мозг, визуальная стимуляция, анализ Фурье, кластерный анализ.
Электроэнцефалография (ЭЭГ) является методом записи электрической активности различных отделов головного мозга, которая преобразуется в соответствующую кривую, называемую электроэнцефалограммой [3]. ЭЭГ выступает в качестве одного из основных методов диагностики функционального состояния мозга, который используются при исследовании заболеваний нервной системы [7]. Более подробно ЭЭГ-диагностика патологических состояний и ее преимущество над другими методами изложена в работах В. В. Гнездицкого [4], П. П. Королевича [8], Юлиана Каэля [17] и ряда других авторов. Широкое применение данный метод находит в исследовании таких заболеваний, как эпилепсия [1, 5, 6, 10, 16], синдром дефицита внимания [2, 15], шизофрения [12, 13], болезнь Паркинсона [11] и ряда других. Обработка и интерпретация сигналов электрической активности зон головного мозга помогут понять принципы работы и уровни сопряженности различных кластеров нейронных сетей, что позволит глубже понять особенности функционирования головного мозга. С развитием вычислительных мощностей и методов машинной обработки больших массивов данных, методы многомерной математической обработки и анализа стали более доступными. Кроме того, они требуют меньших материальных затрат по сравнению с другими методами оценки биопотенциалов мозга, такими как томография.
Целью данной работы является попытка применения некоторых методов математической обработки данных для получения сведений об электрической активности головного мозга при стимуляции зрительных анализаторов.
Исследования проводились в августе 2014 года. Поскольку работа имеет, прежде всего, методическое значение, тестирование проводилось на одном испытуемом мужского пола в возрасте 20 лет с использованием стандартного 16-канального электроэнцефалографа Нейрон-Спектр-2 (монтаж монополярный). Расположение электродов представлено на рисунке 1. Сначала проводилась рутинная ЭЭГ двух испытуемых, чтобы убедиться в отсутствии патологий. Затем проводился сам эксперимент. В качестве методики использовалась модифицированная методика Лапшиной [9]. Испытуемым были предложены
слайды, которые были поделены условно на 3 группы: нейтральные, позитивные и негативные стимулы. Группы эмоционально окрашенных слайдов (3 слайда дли-длительностью по 10 секунд) перемежались с нейтрально окрашенным (серый экран, длительность демонстрации которого составляла 30 секунд). Регистрировались показатели биоимпульсов мозга человека.
Для статистического анализа записей ЭЭГ нами были использованы следующие методы математической обработки данных: спектральный анализ Фурье с целью выявления циклических компонент во временных рядах электрической активности различных зон головного мозга. Данный анализ входит в пакет Time sériés / Forecasting, присутствующий в программе STATISTICA 8.0 [14]. Для выявления согласованности электрической активности зон коры головного мозга применялся корреляционный анализ с использованием непараметрического коэффициента корреляции Спирмена, выбор которого был обусловлен тем, что вариационные ряды электрической активности головного мозга имели распределение, не соответствующее нормальному. Для выявления кластеров электрической активности зон головного мозга был использован кластерный анализ (метод Варда, метрика Евклида) [14].
Все этапы обработки и визуализации данных осуществлялись при помощи компьютерных программ Microsoft Office Excel, Statistica 8.0. Оцифровка данных электроэнцефалограммы осуществлялась с помощью программы GetData Graph Digitizer 2.26.
Данные по функциям различных зон мозга (рис. 2, табл. 1) взяты из книги Дарио Нарди "Neuroscience of Personality" [18].
^^Нейрософт
Рис. 1. Схема расположения электродов электроэнцефалографа во время процедуры снятия показаний
explain
and
decide
manage
negativity
mirror others behavior
infer by context
mentally reherse
place
personal
value
attend to literal details
attend Ja
social feedback
feel embarrassed
project timelines
symbols faces drawings
Рис. 2. Стандартное расположение и обозначение электродов в электроэнцефалографии, вместе с доминирующими функциями соответствующих
участков коры (по Д. Нарди [18])
Согласно результатам корреляционного анализа, представленным в таблицах 2-4, можно выделить две группы зон электрической активности головного мозга при его нейтральной стимуляции.
1 группа, коэффициенты корреляции в которой варьируют в диапазоне от 0,4 до 0,6. К ним относятся связи следующих зон электрической активности мозга: Бр1А1 с Бр2А2 и Бр1А1 с БЗА! (значения коэффициентов корреляции в этих зонах равны 0,44 и 0,57 соответственно). Стоит отметить, что передне-лобные зоны головного мозга отвечают за принятие новизны и фильтрацию данных, а также генерацию процессов и принятие решений [18]. Поэтому, в момент демонстрации визуальных стимулов их связь достаточно высока, что связано с тем, что эти зоны мозга непосредственно анализируют изображение. Зона РЗА1 отвечает за логическое построение решений. То есть, в вышеперечисленных зонах идут активные аналитические процессы. Также активность этих участков может быть связана с движениями глаз. Так как на данном изображении отсутствуют реперные точки (в качестве нейтрального визуального стимула был выбран серый экран), глаза совершают большие по амплитуде и более частые саккадические движения.
Таблица 1
Расшифровка обозначений зон наложения электродов
№ Обозначение зоны Название отведения
1 FplAl Левое передне-лобное отведение
2 Fp2A2 Правое передне-лобное отведение
3 F3A1 Левое лобное отведение
4 F4A2 Правое лобное отведение
5 СЗА1 Левое центральное отведение
6 С4А2 Правое центральное отведение
7 РЗА1 Левое теменное отведение
8 Р4А2 Правое теменное отведение
9 OlAl Левое затылочное отведение
10 02А2 Правое затылочное отведение
11 F7A1 Левое передне-височное отведение
12 F8A2 Правое передне-височное отведение
13 ТЗА1 Левое средне-височное отведение
14 Т4А2 Правое средне-височное отведение
15 Т5А1 Левое задне-височное отведение
16 Т6А2 Правое задне-височное отведение
Степень связи той же силы наблюдается у правой лобной зоны (Р4А2) с левой и правой теменными зонами (РЗА1, Р4А2). Левая теменная зона отвечает за интеграцию увиденного и идентификацию объектов, а правая — за объединение внутренних ощущений. Правая лобная зона отвечает за классификацию и определение данных. Это указывает на активные процессы обработки визуальной информации, происходящие в этих отделах мозга в момент стимуляции.
К первой группе также относятся связи правой передне-височной зоны (Р8А2) и правой задне-височной (Т6А2), центральных левой и правой зон (СЗА1, С4А2) с левой передне-височной зоной (Р7А1), корреляционная связь между которыми достаточно ярко выражена (Я = 0,43 и 0,42 соответственно). Между другими зонами коры корреляционная связь выражена слабо.
Ко 2 группе относятся зоны, характеризующиеся сильной связью, значение коэффициентов корреляции которых составило 0,6 и выше.
Наиболее значимая корреляционная связь вырежена для зон СЗА1 и РЗА1 (Я = 0,79). Данные зоны мозга близко расположены друг к другу и связаны по характеру вызываемых воздействий. Теменная зона отвечает за интеграцию визуальных образов, а центральная — за фактический отзыв на внешние раздражители и пошаговые движения, а также участвует в принятии логических решений [18]. Со второй из зон тесно связанной оказалась 01А1, которая отвечает за построение и поворот изображений.
Таблица 2
Матрица коэффициентов корреляции Спирмена между различными зонами электрической активности головного мозга при нейтральной стимуляции (р < 0,05) (обозначение зон см. табл. 1). Жирным шрифтом выделены достоверные корреляции
ЗОН|э[ головного мозга Рр1А1 Рр2А2 РЗА1 Р4А2 СЗА1 С4А2 РЗА1 Р4А2 01А1 02А2 Р7А1 Р8А2 ТЗА1 Т4А2 Т5А1 Т6А2
Рр1А1 1,00
Бр2А2 0,44 1,00
РЗА1 0,57 0,20 1,00
Р4А2 -0,14 0,52 -0,06 1,00
СЗА1 0,08 0,06 0,63 0,23 1,00
С4А2 -0,24 0,40 -0,24 0,61 0,04 1,00
РЗА1 0,04 0,03 0,49 0,41 0,79 0,08 1,00
Р4А2 -0,21 0,10 -0,23 0,50 0,09 0,60 0,26 1,00
01А1 0,17 -0,19 0,58 0,07 0,64 -0,30 0,77 0,04 1,00
02А2 -0,13 0,35 -0,13 0,66 0,07 0,72 0,31 0,71 -0,01 1,00
Р7А1 -0,06 0,17 0,05 0,29 0,43 0,42 0,40 0,66 0,12 0,40 1,00
Р8А2 0,13 0,23 -0,06 0,49 0,17 0,29 0,34 0,39 0,17 0,25 0,36 1,00
ТЗА1 -0,11 0,01 -0,02 0,04 0,15 0,15 0,38 0,23 0,27 0,28 0,20 -0,16 1,00
Т4А2 -0,19 0,52 -0,01 0,62 0,26 0,73 0,37 0,58 0,03 0,66 0,57 0,31 0,34 1,00
Т5А1 0,22 0,10 0,07 -0,07 0,13 0,10 0,08 0,24 -0,03 0,07 0,46 0,19 0,22 0,02 1,00
Т6А2 -0,07 0,39 0,08 0,49 0,24 0,48 0,47 0,46 0,14 0,71 0,37 0,15 0,49 0,60 0,25 1,00
Са
то о
а: к
а» &
*
о а
о «
0
1
0
1 а
а о
Ой
то я а;
О
(V О
Ч ж я «1
а о я 3
3 о
Таблица 3
Матрица коэффициентов корреляции Спирмена между различными зонами электрической активности головного мозга при положительной стимуляции (р< 0.05) (обозначение зон см. табл. 1). Жирным шрифтом выделены достоверные корреляции
о _ Бр1А1 Рр2А2 РЗА1 Р4А2 СЗА1 С4А2 РЗА1 Р4А2 01А1 02А2 Е7А1 Р8А2 ТЗА1 Т4А2 Т5А1 Т6А2
Зоны г ЛОВНОГ( мозга
Гр1А1 1,00
Гр2А2 0,33 1,00
РЗА1 0,72 0,28 1,00
Р4А2 0,21 0,56 0,32 1,00
СЗА1 0,79 0,33 0,91 0,31 1.00
С4А2 0,25 0,53 0,30 0,78 0,31 1,00
РЗА1 0,60 0,46 0,72 0,49 0,70 0,57 1,00
Р4А2 0,13 0,60 0.19 0,71 0,26 0,83 0,59 1.00
01А1 0,68 0,26 0,87 0,20 0,87 0,22 0,78 0,26 1,00
02А2 0,26 0,47 0,15 0,64 0,19 0,79 0,53 0,78 0,25 1,00
Р7А1 0,65 0,54 0,57 0,20 0,61 0,41 0,62 0,35 0,57 0,32 1,00
Г8А2 0,03 0,54 0.08 0,63 0,10 0,71 0,44 0,80 0,16 0,77 0,33 1,00
ТЗА1 0,38 0,53 0,47 0,23 0,52 0,38 0,63 0,52 0,59 0,38 0,64 0,45 1,00
Т4А2 0,26 0,54 0,14 0,60 0,24 0,70 0,40 0,78 0,22 0,72 0,32 0,76 0,46 1,00
Т5А1 0,52 0,24 0,67 0,27 0,60 0,25 0,69 0,28 0,71 0,33 0,47 0,19 0,29 0,15 1,00
Т6А2 0,14 0,45 0.04 0,32 0,11 0,44 0,43 0,63 0,25 0.60 0,42 0,75 0,63 0,54 0,17 1,00
п §
I
3
Л
о
3
Ой то а а Ш ш
я ^
я со Я ?! О
£
3
£§
3 я -с то
0 ?! я то
я
1
я
Ьо о
Таблица 4
Матрица коэффициентов корреляции Спирмена меж|1у различными зонами электрической активности головного мозга при отрицательной стимуляции (р < 0.05) (обозначение зон см. табл. 1). Жирным шрифтом выделены достоверные корреляции
о „ Ер1А1 Рр2А2 РЗА1 Р4А2 СЗА1 С4А2 РЗА1 Р4А2 01А1 02А2 Е7А1 Р8А2 ТЗА1 Т4А2 Т5А1 Т6А2
Зоны г ловногс мозга
Рр1А1 1,00
Рр2А2 -0,07 1,00
РЗА1 0,59 -0,13 1,00
Б4А2 -0,10 0,70 -0,14 1,00
СЗА1 0,45 0,20 0,68 0,33 1,00
С4А2 -0,22 0,66 -0,11 0,51 0,10 1,00
РЗА1 0,54 0,06 0,60 0,17 0,70 0,06 1,00
Р4А2 -0,31 0,46 -0,51 0,47 -0,28 0,61 -0,23 1,00
01А1 0,06 0,06 0,42 0,35 0,68 0,17 0,57 -0,08 1,00
02А2 -0,30 0,54 -0,36 0,46 -0,13 0,66 -0,10 0,79 -0,09 1,00
Р7А1 0,34 -0,46 0,35 -0,13 0,23 -0,36 0,13 -0,34 0,38 -0,60 1,00
Р8А2 -0,10 0,76 -0,19 0,50 0,06 0,60 0,05 0,56 -0,03 0,63 -0,61 1,00
ТЗА1 0,07 0,04 0,28 0,23 0,23 0,12 0,28 -0,02 0,55 -0,13 0,51 -0,16 1,00
Т4А2 -0,22 0,30 -0,29 0,17 -0,12 0,27 -0,05 0,65 -0,02 0,59 -0,51 0,47 -0,11 1,00
Т5А1 -0,01 0,16 0,11 0,30 0,43 0,37 0,41 0,24 0,58 0,24 0,14 0,17 0,21 0,08 1,00
Т6А2 -0,51 -0,01 -0,49 0,12 -0,30 0,32 -0,23 0,65 0,13 0,49 -0,07 0,16 0,06 0,44 0,44 1,00
Ьо
то о 3 а: к
а* £
о
05
О «
0
1
о
о-
ьЗ а о
3
05 ТО 565 Ж О
(\) щ
V; а: я
Ой
з о я 3
л
3 с
Также при нейтральной эмоциональной стимуляции наблюдаются и отрицательные корреляционные связи, но их количество незначительно (Рр1А1 отрицательно коррелирует с С4А2 и Р4А2 (Я = -0,24 и -0,21 соответственно); активность зоны РЗА1 также отрицательно коррелирует с этими зонами, (Я= -0,24 и -0,23); также обнаружена отрицательная достоверная связь между зонами С4А2 и 01А1 (Я= -0,30).
При положительной визуальной стимуляции наблюдается иная картина (табл. 3). Отрицательные корреляции отсутствуют, а самые высокие положительные связи выявлены между зонами РЗА1 и СЗА1 (Я = 0,91). Такое высокое значение коэффициента корреляции объясняется не только близким расположением зон наложения электродов, но и их функциональными особенностями. Левая лобная зона отвечает за логическое построение решений, центральная левая зона также участвует в принятии решений. Вероятно, в этих участках коры головного мозга происходят активные процессы анализа визуального раздражителя. Левая лобная зона имеет высокую степень связи с левой затылочной зоной головного мозга, отвечающей за пространственное построение изображений. Коэффициент корреляции между этими зонами составляет 0,87. Такое же значение корреляционной связи отмечено для зон СЗА1 и 01А1. Следовательно, при положительном визуальном раздражителе наиболее активными являются три зоны левого полушария коры головного мозга.
В целом положительный визуальный раздражитель характеризуется более высокими значениями коэффициентов корреляции и большим количеством активных зон по сравнению с нейтральной стимуляцией.
Корреляционная матрица отрицательного визуального стимула отличается наличием большого количества отрицательных корреляций, достигающих высоких значений (табл. 4). Сильная отрицательная связь наблюдается у следующих зон: Р7А1 и Р8А2 (Я = -0,61); 02А2 с Р7А1 (Я = -0,60). Эти данные говорят о ярко выраженной межполушарной асимметрии, характерной для представителей мужского пола. Остальные зоны демонстрируют достаточно невысокую силу связи.
Наибольшее положительное значение коэффициента корреляции, равное 0,79, наблюдается для зон Р4А2 и 02А2. Правая теменная зона отвечает за интеграцию внутренних ощущений и одновременную оценку множества факторов, а правая затылочная — за визуализацию впечатлений [18]. Также высокой степенью связи обладают зоны Рр2А2 и Р8А2 (Я=0,76), а связи зон Рр2А2 — Р4А2 и СЗА1 — РЗА1 имеют одинаковые значения коэффициента, равное 0,70. Данные значения коэффициентов корреляции можно объяснить близким расположением электродов и функциональной связью этих зон коры головного мозга, которые описаны выше.
Таким образом, при демонстрации каждого из эмоциональных стимулов на ЭЭГ хорошо прослеживается межполушарная асимметрия. Наиболее высокие корреляции наблюдаются между центральными и теменными зонами и между теменными и затылочными. Это связанно со сходством функций, выполняемых данными близкорасположенными зонами головного мозга, и дают четкое представление об организации нейронных кластеров активности головного мозга.
На рисунке 3 представлены результаты кластерного анализа для нейтрального стимула. Можно заметить два четко организованных кластера, в первый из которых входят все зоны правого полушария, за исключением правой передне-лобной зоны, которая отвечает за управление процессами и принятие новизны, а во второй — все
зоны левого. Обособленно стоит левая средне-височная зона, отвечающая за сексуальность (т. к. близ этой зоны у мужчин находится половой центр). Это может объясняться тем, что визуальный раздражитель не имел никакой эмоциональной окраски.
Анализ положительного визуального стимула (рис. 4) также выявил два кластера электрической активности головного мозга. Зона ТЗА1 не входит в какой-либо из кластеров.
Кластерная структура дендрограммы отрицательного визуального стимула (рис. 5) выглядит иначе. В первый кластер вошли все зоны правого полушария, за исключением двух зон левого — Р7А1 и Т5А1 (отвечают за отражение поведения других, мысленное восстановление, чувство стыда и слежение за обратной социальной связью [18]). Правые затылочная, теменная и центральная зоны отвечают за пространственное построение и вращение изображений, идентификацию объектов, интеграцию видений, фактический отзыв и другие функции, связанные со зрительным анализатором. Объединение этих зон в один кластер отражает их функциональное родство. Во второй кластер объединены все левополушарные зоны, за исключением вышеназванных.
160 140 120
2 100
i—
о
ч
§ 80
40
20 ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... :
0 -----------------
ТЗА1 Т6А2 С4А2 Т4А2 01А1 РЗА1 F3A1 Fp2A2
Р4А2 02А2 F8A2 F4A2 F7A1 СЗА1 Т5А1 Fp1A1
зоны наложения электродов
Рис. 3. Дендрограмма сходства электрической активности зон головного мозга при
нейтральной стимуляции
350
300
250
о 200
о. 150
100
50
ТЗА1 Р4А2 Т4А2 02А2 Рр2А2 Т5А1 01А1 РЗА1
С4А2 Т6А2 Р8А2 Р4А2 Р7А1 РЗА1 СЗА1 Рр1А1
зоны наложения электродов
Рис. 4. Дендрограмма сходства электрической активности зон головного мозга
при положительной стимуляции
250
200
г 150
100
50
Р4А2 С4А2 Р7А1 Т6А2 Р8А2 ТЗА1 01А1 РЗА1
02А2 Р4А2 Т5А1 Т4А2 Рр2А2 РЗА1 СЗА1 Рр1А1
зоны наложения электродов
Рис. 5. Дендрограмма сходства электрической активности зон головного мозга
при отрицательной стимуляции
В таблице 5 приведены периоды наибольшей электрической активности различных участков головного мозга, отражающее реакцию на нейтральный, положительный и отрицательный эмоциональные стимулы. Все результаты получены при выполнении процедуры анализа Фурье. Время возникновения электрического импульса наибольшей амплитуды при просмотре нейтрального эмоционального стимула колеблется от 0,82 до 4,5 секунд. При положительной
визуальной стимуляции значения варьируют в диапазоне от 1,8 до 4,5 секунд. Дан-Данные при отрицательной визуальной стимуляции имеют разброс значений от 1,2 до 4,5 секунд.
Эти значения отражают скорость реакции разных участков мозга на предъявляемые визуальные раздражители.
При предъявлении эмоционально окрашенных стимулов некоторые зоны имеют тенденцию к уменьшению времени реакции при переходе от нейтрального к отрицательному стимулу (Рр1А1, РЗА1, Т4А2), а другие — к увеличению (РЗА1, Р4А2, 02А2, Р7А1, ТЗА1).
Полностью совпадает время реакции при различной стимуляции в зонах Р4А2 и С4А2 и имеет следующую картину: при нейтральной стимуляции значения составили 4,5 секунды, при положительной стимуляции — 2,25 секунды, при отрицательной — 3 секунды. Лобная зона отвечает за классификацию и определение стимула, а центральная зона — за эстетический отзыв на данный стимул.
Таблица 5
Наиболее значимые временные периоды (в секундах) в циклических составляющих электрической активности зон головного мозга при предъявлении различных визуальных стимулов
Зоны наложения электродов Нейтральный эмоциональный стимул Положительный эмоциональный стимул Отрицательный эмоциональный стимул
FplAl 4,50 3,00 1,20
Fp2A2 1,50 3,00 1,50
F3A1 0,82 4,50 4,50
F4A2 4,50 2,25 3,00
СЗА1 3,00 4,50 3,00
С4А2 4,50 2,25 3,00
РЗА1 3,00 2,25 1,80
Р4А2 0,82 2,25 4,50
01А1 3,00 4,50 3,00
02А2 0,82 3,00 4,50
F7A1 1,80 2,25 4,50
F8A2 3,00 1,80 4,50
ТЗА1 2,20 2,25 4,50
Т4А2 4,50 3,00 3,00
Т5А1 1,80 3,00 3,00
Т6А2 4,50 4,50 4,50
Также совпадают величины наиболее значимых периодов зон СЗА1 и 01А1 при различно окрашенной эмоциональной стимуляции. При нейтральной и отрицательной стимуляции наибольшая амплитуда наблюдается на третьей секунде просмотра. При просмотре положительного визуального стимула максимальное значение колебания соответствуют 4,5 секундам с начала просмотра.
В правой задне-височной зоне (Т6А2) время реакции не изменяется в зависимости от окраски предъявляемых эмоциональных стимулов.
Таким образом, по результатам трех анализов записей ЭЭГ выявлено четкое различие между полушариями головного мозга, сходство электрической активности нейронов, расположенных по соседству, и функционально родственных зон. Это свидетельствует о том, что наблюдается четкая дифференциация между различными зонами активности головного мозга, однако в то же время кластеры нейронов, отвечающие за сложные формы поведения — это достаточно лабильные структуры высокой сложности, которые быстро реагируют на изменяющиеся условия системными перестройками своей электрической и временной активности.
Литература
1. Авакян Г. Н., Анисимова А. В., Айвазян С. О., Генералов В. О. ВидеоЭЭГмониторинг в современной диагностике и контроле лечения эпилепсии. В кн.: Гусев Е. И. (ред.). Пособие для врачей. М.: РГМУ, 2006. 46 с.
2. Владимирский Б. М., Кожин А. А., Тамбиев А. Э. Типология индивидуальных особенностей динамики ЭЭГ в процессе ЭЭГ-БОС у детей с синдромом дефицита внимания. Валеология. 2016. № 4. С. 39-45.
3. Гнездицкий В. В. Вызванные потенциалы мозга в клинической практике. Таганрог: ТРТУ, 1997. 252 с.
4. Гнездицкий В. В., Захаров С. М., Корепина О. С., Кошурникова Е. Е. Современные технологии длительного мониторинга ЭЭГ и полиграфических показателей в неврологической практике (ЭЭГ-холтер в неврологической практике) // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2009. Т. 3. № 1. С. 25-34.
5. Гоева И. А. Диагностическая значимость видео-ЭЭГ мониторинга при эпилептических синдромах, проявляющихся приступами во сне: Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук. М., 2008. 35 с.
6. Зенков Л. Р. Клиническая электроэнцефалография с элементами эпилептологии. М.: Медпресс-информ, 2004. С. 66-79.
7. Королёва Н. В., Колесников С. И., Воробьёв С. В. Феноменологический атлас по клинической электроэнцефалографии. Иркутск: ГУ НЦ МЭ ВСНЦ СО РАМН, 2004. 101 с.
8. Королевич П. П. Актуальность применения методов видео-ЭЭГ-мониторирования, холтер-ЭЭГ (телеметрия) в клинической практике // Неврология и нейрохирургия. Восточная Европа. 2012. № 4 (16). С. 98-99.
9. Лапшина Т. Н. Психофизиологическая диагностика эмоций человека по показателям ЭЭГ. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата психологических наук. М.: МГУ им. М. В. Ломоносова, 2007. 26 с.
10. Мухин К. Ю., Петрухин А. С., Глухова Л. Ю. Эпилепсия. Атлас электроклинической диагностики. М.: Альварес Паблишинг, 2004. 440 с.
11. Обухов Ю. В., Королев М. С., Карабанов А. В., Федотова Е. Ю., Гнездицкий В. В., Габова А. В., Кузнецова Г. Д., Иллариошкин С. Н. Особенности частотно-
временной структуры ЭЭГ у пациентов на ранних стадиях болезни Паркинсона // Технологии живых систем. 2011. Т. 8. № 8. С. 40-47.
12. Стрелец В. Б., Новотоцкий-Власов В. Ю., Тарах Ж. В., Желиговский В. А., Каплан А. Я. Многопараметрический комбинаторный анализ ритмов ЭЭГ в норме и при шизофрении // Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова. 2007. Т. 57. №6. С. 684-691.
13. Хныкина И. С. Возрастная динамика ЭЭГ-характеристик у больных шизофренией. Труды молодых ученых Алтайского государственного университета. 2011. № 8. С. 185-187.
14. Халафян A. A. STATISTICA 6. Статистический анализ данных: учебник. 3-е изд. М.: Бином, 2007.512 с.
15. Яковенко Е. А., Чутко JL С., Пономарев В. А., Сурушкина С. Ю., Никишена И. С., Кропотов Ю. Д. Особенности спектров мощности ритмов ЭЭГ у детей с разными типами синдрома дефицита внимания с гиперактивностью // Физиология человека. 2013. Т. 39. № 1. С. 30.
16. Chang В. S., Ives J. R., Schomer D. L. Outpatient EEG monitoring in the presurgical evaluation of patients with refractory temporal lobe epilepsy // J. Clin. Neurophysiology. 2002. V. 19. P. 152-154.
17. Keil J., Pompera U., Feuerbacha N., Senkowskia D. Temporal orienting precedes intersensory attention and has opposing effects on early evoked brain activity // Neurolmage. N. Y.: Academic press, 2017. V. 148. P. 230-239.
18. Nardi D. Neuroscience of Personality: Brain Savvy Insights for All Types of People. L. A.: Radiance House, 2011. 200 p.
Об авторах
Татьяна Анатольевна Мишкова, кандидат биологических наук, доцент кафедры зоологии и экологии животных, Псковский государственный университет, Россия.
E-mail: [email protected]
Нигина Романовна Бабачиева, студентка факультета естественных наук, медицинского и психологического образования, Псковский государственный университет, Россия.
E-mail: [email protected]
Сергей Геннадьевич Михалап, старший преподаватель кафедры ботаники и экологии растений, Псковский государственный университет, Россия. E-mail: [email protected]
Т. Mishkova, N. Babachieva, S. Mikhalap
METHODS FOR ANALYZING CHANGES IN ELECTRICAL ACTIVITY OF THE CEREBRAL CORTEX DURING VISUAL STIMULATION
The article considered methodological approaches to the analysis of an electroencephalogram (EEG) of the brain using Fourier analysis and classification methods. The analysis showed clear difference in electrical activity of the two hemispheres of brain and similarity in the work offunctionally related neural clusters.
Key words: electroencephalogram (EEG), brain, visual stimulation, Fourier analysis, cluster analysis
About the authors
Dr. Tatiana Mishkova, Associate Professor, Zoology and Animal Ecology Department, Pskov State University, Russia. E-mail: [email protected]
Nigina Babachieva, student, Faculty of Natural Sciences, Medical and Psychological Education, Pskov State University, Russia. E-mail: [email protected]
Sergei Mikhalap, Assistant-Lecturer, Botany and Plant Ecology Department, Pskov State University, Russia. E-mail: [email protected]
