автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Компьютерный анализ биоэлектрических характеристик головного мозга больных с нарушением мозгового кровообращения в процессе лечения

СОДЕРЖАНИЕ.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. Обзор литературы.

1.1 .Патологические процессы, возникающие после воздействия ионизирующего излучения в головном мозге человека.

1.2. Дисциркуляторная энцефалопатия и ее стадии.

1.3. Биофизические основы ЭЭГ.

1.3.1. ЭЭГ, как метод оценки функционального состояния нервной системы.

1.3.1.1. Дельта-ритм.

1.3.1.2. Тета-ритм.

1.3.1.3. Альфа-ритм.

1.3.1.4. Бета-ритм.

1.3.2. Структурно-функциональная организация центральной нервной системы.

1.3.3. Тормозный и возбуждающий постсинаптический потенциал.

1.4. Биофизические основы метода РЭГ.

1.4.1. Реограмма и происхождение ее составляющих.

1.4.2. Суммарное сопротивление ткани переменному электрическому току.

1.4.3. Анатомо-физиологические особенности мозгового кровообращения.

1.4.4. Связь системы локального мозгового кровотока с биоэлектрической активностью.

Глава 2. Материалы и методы исследования.

2.1. Характеристика контингента исследуемых.

2.2. Методика записи ЭЭГ.

2.2.1. Функциональные пробы ЭЭГ-исследования.

2.3. Методика записи РЭГ.

2.3.1. Анализ реографических кривых.

2.3.2. РЭГ-показатели, используемые в количественном анализе реограммы.

2.3.3. Функциональные пробы РЭГ-исследования.

2.4. Скрининговое исследование влияния фармакотерапии на кровообращение и биоэлектрическую активность головного мозга больных ДЭ.

2.5. Статистические методы анализа результатов.

2.5.1. Кластерный анализ.

2.5.2. Корреляционный и регрессионный анализ.

2.5.3. Дисперсионный анализ.

Глава 3. Результаты исследования.

3.1. Сравнительная характеристика фоновых ЭЭГ-показателей группы больных ДЭ и группы ПЗИ.

3.2. Отличия РЭГ-показателей больных ДЭ от показателей группы ПЗИ в фоне.

3.3. Изменения ЭЭГ- и РЭГ-показателей в группе больных ДЭ и группе ПЗИ при функциональных нагрузках.

3.4. Применение кластерного анализа для классификации больных ДЭ на основе достоверно отличающихся РЭГ-показателей.

3.4.1. Сравнение функционального состояния системы кровообращения головного мозга подгрупп больных ДЭ, выделенных пери помощи кластерного анализа, с группой ПЗИ.

3.4.2. Сравнение биоэлектрической активности головного мозга подгрупп больных ДЭ, выделенных на основе стадий ДЭ, с группой ПЗИ.

3.5. Корреляционный и регрессионный анализ в оценке связей между ЭЭГ- и РЭГ-показателями.

3.6. Дисперсионный анализ в оценке влияния фактора введения трентала на систему кровообращения и биоэлектрическую активность головного мозга.

Глава 4. Обсуждение результатов.

ВЫВОДЫ.

Актуальность работы.

Наблюдаемый, в последнее время, рост числа цереброваскулярных заболеваний, высокая смертность и значительная инвалидизация больных с нарушениями мозгового кровообращения позволяют рассматривать эти заболевания не только как медицинскую, но и как социальную проблему (Трошин В.Д. и соавт., 2000). Цереброваскулярные заболевания в структуре общей заболеваемости, по данным эпидемиологических исследований, составляют 20 процентов, из них: дисциркуляторная энцефалопатия (ДЭ) - 7 процентов (Варакин Ю.Я., 1994). Нарушения мозгового кровообращения составляют одну из наиболее актуальных проблем современной медицины, в силу своей широкой распространенности и возможности тяжелых последствий (Андреева В.В., 1996). Диагностика, профилактика и лечение цереброваскулярных расстройств стоят в одном ряду с самыми актуальными медико-социальными проблемами (Трошин В.Д. и соавт., 2000). Важную роль в диагностике данного типа заболеваний играют многочисленные инструментальные методы исследований, обычно объединяемые в общее понятие «функциональная диагностика». Широкое внедрение в клиническую практику совместного использования электроэнцефалографии (ЭЭГ) и реоэнцефалографии (РЭГ), а также современных методов математического анализа данных, обуславливает растущий спрос на такие показатели методик, которые бы наиболее объективно оценивали функциональное состояние человека, в целом, или органа (системы органов), в частности (Скоморохов А.А. и соавт., 2001; Yamada Т., 1995; Ladwig S. et al., 1997). Современные методы математического анализа данных достигли того уровня, при котором вполне можно начать интеграцию показателей. Кроме того, применение методов количественной оценки ЭЭГ и РЭГ с использованием вычислительной техники позволит получить новые данные о различных состояниях головного мозга.

Сегодня человек все чаще сталкивается с различными типами радиационного заражения, которые обуславливают функциональные и органические перестройки практически во всех системах организма, в том числе и в головном мозге. Актуальность проблемы здоровья лиц, пострадавших от радиационного воздействия в результате Чернобыльской аварии, определяется значительностью контингента, длительным периодом воздействия малых доз радиации на население загрязненных территорий, неопределенность радиационных эффектов в следующих поколениях и так далее (Малыгин B.J1. и соавт., 1996; 1997). После аварии на Чернобыльской АЭС появились люди с последствиями таких воздействий. Они до сих пор страдают от полученных вследствие облучения заболеваний. Радиация оказывает комплексное воздействие на организм человека, затрагивая различные его системы. Поскольку нервная система, особенно головной мозг, является высокочувствительной к такому воздействию (Зубовский Г.А., Холодова Н.Б., 1993; 1999), то оценка функционального состояния головного мозга людей, подвергшихся воздействию радиации, представляется важной и актуальной (Жаворонкова Л.А. и соавт., 1996; 1997). Важно отметить, что результаты воздействия радиации на человека проявляются не только непосредственно после облучения, но и в отдаленные сроки после него (Давыдов Б.И. и соавт., 1991), поэтому целесообразно проводить пролонгированные исследования различных вариантов течения заболеваний у данного контингента больных. Большинство таких людей имеют медленно-прогрессирующую недостаточность кровоснабжения мозга, приводящую к развитию множественных очаговых некрозов в мозговой ткани, что обуславливает нарушение функции головного мозга. Данные изменения мозговой ткани становятся основой такой болезни как ДЭ, являющейся одной из приоритетных тем исследований современной неврологии (Митюшева Г.К., 1992; Точиловский А.С., 1992; Яхно Н.Н., Лаврентьева М.А., 1994; Литвинова

Т.Н., 1995; Карлов В.А. и соавт., 1997; Бурцев Е.М, 1998; Мусаев A.M. и соавт., 1998; Макляков Ю.С. и соавт., 1999; Трошин В.Д. 1999).

Медикаментозное воздействие на больных ДЭ очень часто не приводит к положительным результатам (Малыгин B.JL, 2000), чаще отмечается лишь временное улучшение состояния. Поэтому важно правильно контролировать процесс лечения больных ДЭ и выявлять для такого контроля показатели, достоверно изменяющиеся во время фармакотерапии. Также важно исследовать связи между биоэлектрической активностью и патологическими изменениями мозгового кровотока больных для прогноза развития патологии.

Таким образом, важным представляется комплексное исследование головного мозга больных с нарушениями мозгового кровотока на основе информативных показателей методик ЭЭГ и РЭГ, характеризующих функциональное состояние головного мозга больных. Применение современных статистических методов обработки данных позволит расширить диагностические возможности методик. Цель работы и задачи исследования.

Выявить информативные показатели ЭЭГ и РЭГ у больных дисциркуляторной энцефалопатией и определить возможность их использования для дифференциальной диагностики фонового состояния больных и при фармакотерапии.

В соответствии с поставленной целью, были определены следующие задачи:

1. Выявить ЭЭГ- и РЭГ-показатели достоверно отличающиеся у больных дисциркуляторной энцефалопатией от таковых у практически здоровых испытуемых.

2. Оценить диагностическую значимость различных функциональных проб в дифференциальной диагностике больных дисциркуляторной энцефалопатией.

3. Выявить влияние фармакотерапии тренталом на показатели ЭЭГ и РЭГ больных дисциркуляторной энцефалопатии.

4. Построить математические модели, определяющие связи между мозговым кровообращением и биопотенциалами головного мозга больных дисциркуляторной энцефалопатией на основе ЭЭГ- и РЭГ-показателей. Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Выявлены информативные признаки дисциркуляторной энцефалопатии на основе ЭЭГ- и РЭГ- показателей.

2. Показана возможность классификации стадий дисциркуляторной энцефалопатии с помощью метода кластерного анализа РЭГ-показателей

3. Выявлена различная направленность изменений ЭЭГ- и РЭГ-показателей при функциональных пробах в группе больных дисциркуляторной энцефалопатией и группе практически здоровых исследуемых.

4. Предложен метод графического представления образов для визуализации изменений ЭЭГ- и РЭГ-показателей в процессе лечения больных дисциркуляторной энцефалопатией, что позволяет более наглядно представить изменения функционального состояния больных.

5. Построены математические модели линейной регрессии, отражающие связи между биоэлектрической активностью и кровообращением головного мозга больных дисциркуляторной энцефалопатией.

Практическая значимость. Полученные в работе результаты позволяют:

- автоматизировать ЭЭГ- и РЭГ-обследование больных дисциркуляторной энцефалопатией;

- использовать метод кластерного анализа для определения стадий дисциркуляторной энцефалопатии на основе РЭГ-показателей.

- использовать различные статистические методы для оценки влияния фармакотерапии на головной мозг психоневрологических больных на основе данных ЭЭГ и РЭГ;

- использовать разработанные регрессионные модели связи между биоэлектрической активностью и кровообращением головного мозга больных дисциркуляторной энцефалопатией для определения направленности патологических изменений;

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Для ЭЭГ больных дисциркуляторной энцефалопатией характерны высокие мощности дельта-ритма, тета-ритма (в теменных и затылочных областях), альфа-ритма в частотном диапазоне 9-10 Гц, бета-ритма и низкие мощности тета-ритма (в лобной области), альфа-ритма в частотных диапазонах 8-9 Гц, 11-13 Гц. Данные отличия имеют устойчивый характер и их можно считать информативными признаками дисциркуляторной энцефалопатии.

2. Для больных дисциркуляторной энцефалопатией отмечено достоверное изменение РЭГ-показателей: снижение кровенаполнения мозговых сосудов (РИ, ВМКН), снижение скоростных характеристик (МСБКН и ССМКН), снижение микроциркуляции (ППС, ДКИ, ДСИ), снижение венозного оттока (ИБО).

3. Использование метода кластерного анализа позволяет определить на основе выделенных РЭГ-показателей стадии дисциркуляторной энцефалопатии. Предложенный в работе графический метод представления образов с использованием дисперсионного анализа приемлем для мониторинга

4. ■ фармакотерапии. Построение моделей, определяющих связи между биоэлектрической j 1 активностью и мозговым кровотоком, позволяет оценить тяжесть заболевания, а также возможные перестройки уровней функционального состояния больных дисциркуляторной энцефалопатией.