CC BY
31
Al
SSM
среднего времени транзита в области расположения анода, а также к статистически достоверному (p<0,05) увеличению объемной скорости кровотока в области подкорковых узлов на этой стороне.
ЛИТЕРАТУРА
1. Liebetanz D., Nitsche M., Tergau F. et al. Pharmacological approach to the mechanisms of transcranial DC-stimulation-induced after-effects of human motor cortex excitability. Brain. 2002. № 125. 2238-2247.
2. Merzagora A., Foffani G., Panyavin I. et al. Prefrontal hemodynamic changes produced by anodal direct current stimulation. Neuroimage. 2010. № 49 (3). P. 2304-2310.
3. Jang S., Ahn S., Byun W. et al. The effect of transcranial direct current stimulation on the cortical activation by motor task in the human brain: an fMRI study. Neurosci. Lett. 2009. № 460 (2). P.117-120.
4. Kwon Y., Ko M., Ahn S. et al. Primary motor cortex activation by transcranial direct current stimulation in the human brain. Neurosci. Lett. 2008. № 435 (1). P. 56-59.
5. Polanl'a R., Paulus W., Antal A., Nitsche M. Introducing graph theory to track for neuroplastic alterations in the resting human brain: a transcranial direct current stimulation study. Neuroimage. 2011. № 54 (3). P. 2287-2296.
6. Bikson M, InoueM, Akiyama H et al. Effects of uniform extracellular DC electric fields on excitability in rat hippocampal slices in vitro. J. Physiol. 2004. № 557 (Pt 1). P. 175-190.
7. Ruohonen J., Karhu J. tDCS possibly stimulates glial cells. Clin. Neurophysiol. 2012. № 123 (10). P. 2006-2009.
8. Dumont A., Araujo M., Lazzari R. et al. Effects of a single session of transcranial direct current stimulation on static balance in a patient with hemiparesis: a case study. J. Phys. Ther. Sci. 2015. № 27. P. 955-958.
9. Nitsche M., Niehaus L., Hoffmann K. et al. MRI study of human brain exposed to weak direct current stimulation of the frontal cortex. Clin. Neurophysiol. 2004. № 115. P. 2419-2423. EH
УДК: 616.833.1-001-06 -037:614.29 Код специальности ВАК: 14.01.11
ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПРОГНОСТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКЕ СТОЙКОЙ УТРАТЫ ТРУДОСПОСОБНОСТИ ПАЦИЕНТАМИ С ЧЕРЕПНО-МОЗГОВОЙ ТРАВМОЙ И ЕЕ ПОСЛЕДСТВИЯМИ
И.В. Холодков, В.В. Линьков, Е.С. Гаранина,
ФГБОУ ВО «Ивановская государственная медицинская академия»
Холодков Илья Владимирович - e-mail: ilya.kholodkov@mail.ru
Дата поступления 114.06.2017
Разработан алгоритм прогноза стойкой утраты трудоспособности пациентами с последствиями черепно-мозговой травмы, учитывающий уровень мышечной силы, результаты теста рисования часов, теста запоминания 10 слов по А.Р. Лурия и выраженность депрессии по госпитальной шкале тревоги и депрессии. Алгоритм применим в процедуре медико-социальной экспертизы и при определении тактики ведения больных на догоспитальном и госпитальном этапах. Создан программный комплекс для исследования постуральной устойчивости и позного тремора у пациентов с последствиями черепно-мозговой травмы в различные периоды болезни методом видео-стабилометрии. В то же время полученный программный комплекс не имеет узкой специализации и применим в различных областях медицины.
Ключевые слова: последствия черепно-мозговой травмы, прогноз стойкой утраты трудоспособности, видеостабилометрия, треморометрия, компьютерное зрение.
It was developed an algorithm for prediction of permanent disability of patients with consequences of traumatic brain injury, including the level of muscle strength, results of the clock drawing test, test of remembering 10 words by A.R. Luria and severity of depression by the hospital scale of anxiety and depression. The algorithm may be applied in the procedure of medico-social examination and determination of tactics of patient's treatment at pre-hospital and hospital stage. A software complex was developed to study postural stability and postural tremor in patients with consequences of traumatic brain injury in different periods of the disease by the method of videostabilometry. At the same time, this software complex has no restricted specialization, and is applicable in various regions of medicine.
Key words: consequences of traumatic brain injury, prognosis of permanent disability,
videostabilometry, tremorometry, computer vision.
Введение
Проблема травматизма в целом, и черепно-мозговой травмы (ЧМТ) в частности, всегда сопровождала человека. Несмотря на успехи современной медицины и усилия, предпринимаемые государством по снижению травматизма и совершенствованию сферы здравоохранения, проблема ЧМТ сохраняет свою актуальность.
Так, за 2015 г. частота ЧМТ в России составила 289,4 случая на 100 000 населения [1]. В 2008 г. в России уровень первичной инвалидизации вследствие ЧМТ достигал 13 случаев на 100 000 населения [2].
ЧМТ поражается преимущественно лица трудоспособного возраста, что в сочетании с высокой степенью инва-
лидизации пострадавших создает важный вклад в общие медико-социальные потери общества. Непосредственной причиной стойкой утраты трудоспособности при ЧМТ выступают ее последствия - эволюционно обусловленный и генетически закрепленный комплекс дистрофических, дегенеративных, аутоиммунных, резорбтивных, репаратив-ных и других процессов, развивающихся в ответ на повреждение головного мозга и его покровов (по ННПЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко).
В то же время раннее начало реабилитационных мероприятий позволяет улучшить данную статистику [3], что определяет проблему своевременного и точного прогноза
NK
МЕДИЦИНСКИЙ
АЛЬМАНАХ
степени стойкой утраты трудоспособности пациентами трудоспособного возраста с последствиями ЧМТ.
Повышение точности таких прогнозов возможно не только за счет комплексного анализа данных физикаль-ного обследования и расспроса, но и благодаря объективизации последних с помощью цифровых технологий [4]. Так, широко используются методы стабилометрии и треморометрии [5-7] с использованием механических акселерометров.
Для упрощения аппаратной части и повышения информативности исследования возможно применение методов цифровой оптической стабилометрии и треморометрии, основанных на алгоритмах компьютерного зрения (КЗ), которые в настоящее время получают все большее распространение в медицине [8, 9]. При этом оценивается координация движений, статика, состояние мышечного тонуса, произвольные и непроизвольные движения, мимика, движения глаз.
При разработке алгоритма прогноза степени стойкой утраты трудоспособности пациентами с посттравматической энцефалопатией и посттравматической эпилепсией [10, 11] также возникла необходимость применения цифровых методов клинической диагностики. Несмотря на положительные результаты пилотного исследования, позволившие оформить и зарегистрировать изобретение «Способ определения степени стойкой утраты трудоспособности пациентами с посттравматической эпилепсией» (патент № 2572781 от 14.12.2015 г.) [12], было принято решение объективизировать процесс клинического обследования пациентов, применив методы КЗ для анализа двигательных нарушений.
Целью данного исследования стала разработка алгоритма прогноза стойкой утраты трудоспособности пациентами с последствиями черепно-мозговой травмы и, в частности, создание простого в обращении и информативного программного комплекса для исследования по-стуральной устойчивости и позного тремора у пациентов с последствиями черепно-мозговой травмы в различные периоды болезни.
Материал и методы
Исследование проводилось на базе неврологического отделения ОБУЗ «Городская клиническая больница № 3 г. Иванова», нейрохирургических I и II отделений, а также неврологического отделения ОБУЗ «Ивановская областная клиническая больница».
В основную группу исследования включались больные, перенесшие закрытую ЧМТ давностью от двух месяцев (промежуточный период) до пяти лет с явлениями последствий ЧМТ, давшие добровольное информированное согласие на участие в исследовании. Критериями исключения являлось:
• наличие тяжелых фоновых заболеваний, влияющих на трудоспособность;
• грубые нарушения речевых или моторных функций, препятствующие проведению обследования;
• факт трепанации черепа как возможная причина пост-трепанационного синдрома.
С учетом критериев исключения в основную группу исследования вошли 12 человек: девять мужчин в возрасте 24-57 лет и три женщины в возрасте 34-44 лет, сохранившие трудоспособность, а также инвалиды II и III групп.
В группу видеостабилометрии вошли девять человек: шесть мужчин в возрасте 24-57 лет и три женщины в возрасте 34-42 лет. Отдельно обследовалась группа больных, перенесших закрытую ЧМТ давностью до пяти дней, в которую вошли пять мужчин в возрасте 21-56 лет. Спе-цифичность методики была подтверждена в обследовании клинически-здоровой женщины в возрасте 29 лет.
При разработке прогностического алгоритма учитывались следующие данные:
• степень стойкой утраты трудоспособности;
• возраст пациентов;
• преобладающие жалобы;
• состояние черепно-мозговых нервов;
• состояние пирамидной системы;
• выполнение проб на статическую и динамическую атаксию;
• результаты нейропсихологического тестирования:
- краткая шкала оценки когнитивного статуса,
- тест рисования часов,
- тест запоминания 10 слов по А.Р. Лурия,
- проба Шульте,
- опросник самооценки памяти,
- госпитальная шкала тревоги и депрессии.
Полученные данные анализировались с помощью базовых описательных статистических методов, а затем - рангового коэффициента корреляции Спирмена (R) для выделения параметров, связанных с прогнозируемой величиной. Далее отобранные параметры обрабатывались методом множественной линейной регрессии для определения прогностических коэффициентов. Все статистические расчеты проводились в пакете программ Statistica 6.0 компании Statsoft.
В процессе создания комплекса видеостабилометрии регистрировались постуральные колебания тела и правой руки пациента в позе Ромберга. Пассивный оптический датчик, представляющий собой бумажный диск диаметром 1 см, окрашенный флуоресцентным красителем, закреплялся на указательном пальце правой руки обследуемого. В качестве детектора выступала веб-камера A4Tech PK-130MJ, установленная на фотоштативе. Длительность регистрации составляла две минуты.
Для обработки видеопотока в среде программирования Visual Studio Express 2010 с использованием библиотеки КЗ OpenCV 2.4.11 создана программа-анализатор. В качестве аппаратной базы использовался компьютер Sony VAIO SVS1311L9R.
Результаты и их обсуждение
В ходе анализа были выделены параметры, коррелирующие с выраженностью стойкой утраты трудоспособности (Inv):
• балльная оценка мышечной силы - M (R=-0,68, p=0,015);
• наличие патологического рефлекса Бабинского - B (R=0,63, p=0,027);
• балльная оценка теста рисования часов - C (R=0,58, p=0,049);
• отношение максимального и минимального количества положительных ответов в сериях теста запоминания 10 слов по А.Р. Лурия (R=-0,61, p=0,035);
Al
SSM
• количество воспроизведенных слов после 10-минутной задержки в тесте запоминания 10 слов по А.Р. Лурия -L ^=-0,66, р=0,019);
• результат теста самооценки памяти (R=0,73, р=0,007);
• балльная оценка выраженности депрессии по госпитальной шкале тревоги и депрессии - D ^=0,72, р=0,009).
Из вариантов оценки теста запоминания 10 слов по А.Р. Лурия было выбрано количество воспроизведенных слов после 10-минутной задержки по большему коэффициенту корреляции. Тест самооценки памяти был отброшен как излишне субъективный.
По результатам регрессионного анализа были получены прогностические коэффициенты, вошедшие в искомый алгоритм:
/иу=2,4-0,544 ХМ+0,438 ХС-0,0595X^+0,0185X1)
Здесь П - выраженность стойкой утраты трудоспособности: 0 баллов - сохраненная трудоспособность, 1 балл -легкая степень стойкой утраты трудоспособности, 2 балла соответствует II группе инвалидности.
Также был разработан и протестирован цифровой диагностический комплекс видеостабилометрии, позволяющий проводить экспертное исследование пирамидной, экстрапирамидной, мозжечковой систем.
В ходе обследования движения маркера регистрируются веб-камерой. Получаемый видеопоток анализируется с помощью алгоритмов КЗ. При этом покадрово выделяется оптический маркер методом порогового преобразования по параметрам цветового тона, яркости и насыщенности, оптимальные значения которых предварительно необходимо установить вручную в соответствии с фоном изображения. Далее с помощью детектора границ Кенни выделяются контуры и рассчитываются относительные координаты центра маркера. Координаты приводятся в соответствие с его диаметром и сохраняются в буферный массив. Затем полученные данные подвергаются спектральному анализу с помощью дискретного преобразования Фурье с применением оконной функции Блэкмана. Полученная спектрограмма предоставляется для анализа оператору в координатах частоты (герц) - амплитуда (единицы диаметра маркера) с указанием диагностической значимости различных частотных диапазонов. Предусмотрена возможность сохранения массива координат в файл. Регистрируемый видеоряд не требует сохранения на информационные носители.
Проведенные лабораторные и клинические испытания подтвердили заданную функциональность комплекса. В частности прослеживалась выраженная зависимость между амплитудой колебаний с частотой 0,5-4 Гц и выраженностью атактического синдрома у обследованных пациентов.
Получена ожидаемая оперативность обследования: подготовка к работе занимает 40-60 секунд, длительность регистрации установлена в пределах 1 минуты, расчеты длятся не более 1-2 минут. В настоящий момент запущена процедура регистрации данного программного продукта.
Результаты применения диагностического комплекса в дальнейшем применялись при разработке алгоритма прогноза степени стойкой утраты трудоспособности пациентами с посттравматической энцефалопатией.
Выводы
Разработан прогностический алгоритм прогноза стойкой утраты трудоспособности пациентами с последствиями черепно-мозговой травмы, который может быть внедрен в практическую медицину как на уровне медико-социальной экспертизы при первичном установлении группы инвалидности и переосвидетельствовании больных, так и в клиническом звене для определения тактики ведения пациентов с последствиями ЧМТ. Применение данного алгоритма позволит облегчить принятие тактических решений лечащим врачом.
Созданный программный комплекс для исследования постуральной устойчивости и позного тремора не имеет узкой специализации и применим в различных областях неврологии, нейрохирургии, нейрореабилитации и других разделах медицины. Внедрение такой разработки в диагностику и реабилитацию повысит оперативность и точность принятия решений для эффективного оказания медицинской помощи на госпитальном и амбулаторном этапах, что в конечном итоге позволит полнее использовать резервы организма при раннем начале лечения и реабилитации. Кроме того, данная программа позволяет проводить количественный мониторинг состояния пациента, оперативно внося коррекции в ход лечения.
ЛИТЕРАТУРА
1. Социально значимые заболевания населения России в 2015 году (Статистические материалы) / Департамент мониторинга, анализа и стратегического развития здравоохранения Минздрава России, ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России. М. 2016. 71 с.
Social'no znachimye zabolevaniya naseleniya Rossii v 2015 godu (Statis-ticheskie materialy) / Departament monitoringa, analiza i strategicheskogo razvitiya zdravoohraneniya Minzdrava Rossii, FGBU «CNIIOIZ» Minzdrava Rossii. M. 2016. 71 s.
2. Шестаков В.П. и др. Анализ динамики показателей первичной инвалидности населения Российской Федерации вследствие черепно-мозговой травмы. Общественное здоровье и здравоохранение. 2010. № 2 (35). С. 25-33.
Shestakov V.P. i dr. Analiz dinamikipokazatelejpervichnoj invalidnosti naseleniya Rossijskoj Federacii vsledstvie cherepno-mozgovoj travmy. Obschestvennoe zdorovye i zdravoohranenie. 2010. № 2 (35). S. 25-33.
3. Орехова Г.Г. Роль организационных технологий в оказании медицинской помощи больным с последствиями черепно-мозговой травмы: автореф. дис. ... д. м. н.: 14.00.33 / Орехова Галина Геннадьевна. - Москва, 2008. 50 с.
Orehova G.G. Rol'organizacionnyh tehnologij vokazaniimedicinskojpomos-chibol'nymsposledstviyamicherepno-moxgovojtravmy:avtoref. dis.... d. m. n.: 14.00.33/Orehova Galina Gennadyevna. - Moskva, 2008. 50s.
4. Ермошина Т.В. Использование современных информационных технологий при проведении медицинских осмотров работников нефтегазодобывающей отрасли. Вестник Ивановской медицинской академии. 2007. Т. 12. № 3-4. С. 28-29.
Yermoshina T.V. Ispol'zovanie sovremennyh informacionnyh tehnologij pri provedenii medicinskih osmotrov rabotnikov neftegazodobyvayus-chej otrasli. Vestnik Ivanovskoj medicinskoj akademii. 2007. T. 12. № 3-4. S. 28-29.
5. Бофанова Н.С. Применение стабилометрического метода в диагностике двигательных нарушений и реабилитации пациентов с последствиями черепно-мозговой травмы. Вестник новых медицинских технологий. 2013. № 1. С. 118.
NK
МЕДИЦИНСКИЙ
АЛЬМАНАХ
Bofanova N.S. Primenenie stabilometricheskogo metoda v diagnostike dvigatel'nyh narushenij i reabilitacii pacientov s posledstviyami cherepno-moxgovoj travmy. Vestnik novyh medicinskih tehnologij. 2013. № 1. S. 118.
6. Гаже П.-М. и др Постурология. Регуляция и нарушения равновесия тела человека / пер. с фр. под ред. Б.И. Усачева. СПб.: СПбМАПО, 2008. 316 с.
Gazhe P.-M. idr. Posturologiya. Regulaciya inarusheniya ravnovesiya tela che-loveka/ per. s fr. pod red. B.I. Usacheva. SPb.: SPbMAPO, 2008.316 s.
7. Холмогорова Н.В. и др. Комплексная оценка функциональных состояний нервной системы человека силомоментным аппаратно-программным комплексом нового поколения. Известия ЮФУ. Технические науки. 2014. № 10 (159). С. 245-253.
Holmogorova N.V. i dr. Kompleksnaya ocenka funkcional'nyh sostoyanij nervnoj sistemy cheloveka silomomentnym apparatno-programmnym kom-pleksom novogo pokoleniya. Izvestiya YUFU. Tehnicheskiye nauki. 2014. №10 (159). S. 245-253.
8. Горожанкин А.В. и др Исследование двигательных и координаторных расстройств при рассеянном склерозе методом видеостабилометрии. Медицинский альманах. 2014. № 3 (33). С. 59-62.
Gorozhankin A.V. i dr. Issledovanie dvigatel'nyh I koordinatornyh rasstrojstv pri rasseyannom skleroze metodom videostabilometrii. Medicinskij almanah. 2014. № 3 (33). S. 59-62.
9. Фролов С.В. и др. Регистрация и анализ тремора с помощью веб-камеры. Фундаментальные исследования. 2012. № 6. С. 185-188.
Frolov S.V. i dr. Registraciya i analiz tremora s pomoschyu veb-kamery. Fundamental'nyye issledovaniya. 2012. № 6. S. 185-188.
10. Холодков И.В., Линьков В.В. Предварительные данные апробации алгоритма прогноза развития инвалидности при нейротравме. Научный поиск.
2015. № 2.3. С. 73-75.
KholodkovI.V., Lin'kov V.V. Predvaritel'nyye dannyyeaprobaciialgoritmaprog-noza razvitiya invalidnostipri nejrotravme. Nauchnyjpoisk. 2015. № 2.3. S. 73-75.
11. Холодков И.В., Линьков В.В. Алгоритм прогноза инвалидности при нейротравме: перспективы практического применения: мат-лы межрег. науч. конф. студентов и молодых ученых с междунар. участием «Медико-биологические, клинические и социальные вопросы здоровья и патологии человека». Иваново: ИвГМА, 2016. С. 121-123.
Kholodkov I.V., Lin'kov V.V. Algoritm prognoza invalidnosti pri nejrotravme: perspektivyprakticheskogo primeneniya: Mat-ly mezhreg. nauch. konf. studen-tov i molodyh uchenyh s mezhdunar. uchastiyem «Mediko-biologicheskie, klin-icheskie i social'nyye voprosy zdorovya i patologii cheloveka». Ivanovo: IvGMA,
2016. S. 121-123.
12. Линьков В.В., Холодков И.В., Гаранина Е.С. Способ определения степени стойкой утраты трудоспособности пациентами с посттравматической эпилепсией: пат. 2572781 Российская Федерация, МПКА 61 B 5/00 / заявитель и патентообладатель ГБОУ ВПО ИвГМА Минздрава России. № 2014142654/14; заявл. 22.10.2014; опубл. 20.01.2016. Бюл. № 2. 11 с.
Lin'kov V.V., Kholodkov I.V., Garanina E.S. Sposob opredeleniya stepeni stojkoj utraty trudosposobnosti pacientami s posttravmaticheskoj epilepsiej: pat.2572781 Rossijskaya Federaciya, MPKA 61B 5/00/zayavitel'ipatentooblada-tel' GBOU VPO IvGMA Minzdrava Rossii. № 2014142654/14; zayavl. 22.10.2014; opubl. 20.01.2016. Byul. № 2. 11 s.
УДК: 616.833.1-001-002.1-06-085-07
Код специальности ВАК: 14.01.11
ВЛИЯНИЕ МОЗГОВОГО НЕЙРОТРОФИЧЕСКОГО ФАКТОРА
НА РЕАБИЛИТАЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ ПОСЛЕ ЧЕРЕПНО-МОЗГОВОЙ ТРАВМЫ
Н.В. Селянина, Ю.В. Каракулова,
ФГБОУ ВО «Пермский государственный медицинский университет им. акад. Е.А. Вагнера»
Селянина Наталия Васильевна - e-maii: nseiyanina@maii.ru
Дата поступления Предпринято комплексное исследование когнитивного, эмоционального статусов, количествен-
14.06.2017 ного содержания мозгового нейротрофического фактора (МНТФ) сыворотки крови 60 больных
в остром периоде ушиба головного мозга средней степени тяжести. Проведен корреляционный анализ показателей сывороточного МНТФ c клиническими данными. Выяснено, что низкое содержание исследуемого нейротрофина оказывает влияние на выраженность очаговой неврологической симптоматики, а также на формирование когнитивных нарушений в остром периоде. Содержание МНТФ ниже 300 пг/мл служит предиктором развития депрессии в отдаленном периоде. Содержание МНТФ выше 600 пг/мл может расцениваться как высокий реабилитационный потенциал в отношении когнитивного функционирования.
Ключевые слова: черепно-мозговая травма, нейродинамические нарушения,
нейротрофический фактор головного мозга.
The complex study of cognitive, emotional status, the quantity of brain-derived neurotrophic factor (BDNF) serum of 60 patients in acute traumatic brain injury (TBI) was performed. Correlation analysis of serum BDNF parameters with clinical data was carried out. It was found that the low content of the BDNF affects the severity of focal neurological symptoms, as well as the formation of cognitive disorders in acute period. The BDNF content below 300 pg / ml serves as a predictor of the development of depression in the long-term. The content of BDNF above 600 pg / ml can be regarded as a high rehabilitation potential.
Key words: traumatic brain injury, neurodynamic disorders, a brain-derived neurotrophic factor. Введение
Черепно-мозговая травма (ЧМТ) относится к числу ос-
новных причин снижения трудоспособности населения. Расходы на лечение и последующую реабилитацию пострадавших (в том числе и легкой ЧМТ) ежегодно возрастают [1]. В структуре клинических форм доминирует лег-
кая ЧМТ, а нейродинамические нарушения относятся к числу наиболее частых ее последствий [2]. В основе восстановления утраченных функций головного мозга лежат механизмы нейропластичности - способности нервной ткани к структурно-функциональной перестройке после
