Статистические данные свидетельствуют о том, что во всем мире 300 миллионов человек страдают от депрессии, 60 миллионов человек - от биполярного расстройства, 23 миллиона человек страдают шизофренией, 1 из 160 детей - расстройством аутистического спектра и от 5% до 7% детей и подростков имеют синдром дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) .
Учитывая достоверное увеличение уровня тета и сопутствующее снижение уровня бета у детей при закрытых глазах, соотношение тета / бета было предложено и одобрено FDA в качестве диагностического биомаркера для СДВГ. Тем не менее, отсутствие согласованности у взрослых говорит о том, что эти результаты, вероятно, зависят от возраста и, возможно, не могут быть экстраполированы за пределы узкой возрастной группы. Кроме того, общая закономерность либо увеличения тета, либо снижения бета разделяется рядом других расстройств, включая ОКР, шизофрению и интернет-зависимость, что позволяет предположить, что снижение соотношения тета / бета является общим маркером общих симптомов в ряде расстройства, а не специфично для диагностики СДВГ. В целом , аутизм показал , мало или вообще не существенную разницу в большинстве групп (за исключением дельта и бета диапазона при закрытых глаз и альфа при открытых глазах).
Другие авторы изучают возможность использования альфа-асимметрии в качестве потенциального маркера депрессии. Шизофрения показала постоянное и надежное увеличение абсолютной мощности дельта- и тета-диапазонов ЭЭГ и снижение абсолютной мощности альфа-диапазона по сравнению со здоровыми людьми. Региональные различия также наблюдались в нескольких исследованиях в дельта и альфа полосах, где имелось лобно-затылочное расщепление с фронтальным увеличением и затылочным уменьшением для альфа и противоположного рисунка в дельта-полосе. В литературе отмечалось увеличение тета-мощности для алкогольной зависимости и снижение альфа-мощности для опиоидной зависимости. Однако, даже там, где сообщалось о значительных различиях, величины были небольшими (15–27%).
ОКР часто сочетается с другими психическими расстройствами, и поэтому характер различий в полосе частот ЭЭГ вряд ли будет отражать изменения, которые связаны исключительно с ОКР. Также могут наблюдаться совпадения симптомов ОКР с СДВГ и шизофренией. Однако, подобно СДВГ (у детей) и шизофрении, доминирующим паттерном при ОКР было увеличение дельта- и тета-диапазонов (среднее увеличение на ~ 27 и 36% для абсолютной и относительной мощности соответственно) и уменьшение альфа-диапазона (среднее снижение на 41% ). Большинство исследований с закрытыми глазами указывают на отсутствие значительных различий в спектральных диапазонах между пациентами с ПТСР и здоровыми людьми.
Значительная часть литературы по электроэнцефалографии (ЭЭГ) посвящена различиям в исторически предложенных полосах частот в спектре мощности, которые обычно называют альфа, бета, гамма, тета и дельта волны. Эта интерпретация сигнала ЭЭГ с точки зрения спектральных диапазонов берет свое начало в технических ограничениях докомпьютерной эры 30-х и 40-х годов прошлого века , когда было доступно немного других вариантов анализа ЭЭГ. Такой подход приводит к сокращению информации о пространственно - временной биоэлектрической активности мозга , доступной в пределах ЭЭГ, и даже в то время был признан неоптимальным.
Сегодня известно, что характерные закономерности изменения мощности в определенных полосах частот не обязательно являются специфическими для какого-либо одного психического расстройства, но показывают существенное совпадение между разными расстройствами, а также изменчивость внутри отдельных психических расстройств. Наиболее доминирующим паттерном изменений среди нескольких типов расстройств, включая СДВГ, шизофрению и ОКР, является увеличение мощности на более низких частотах (дельта и тета) и уменьшение на более высоких частотах (альфа, бета и гамма). Тем не менее, значительное количество расстройств, таких как синдром постравматического стрессового расстройства , зависимость и аутизм, не демонстрируют доминирующей тенденции изменения спектра в любом направлении.
Метод, используемый для определения спектра и различных нормализаций, является еще одним аспектом изменчивости, который может влиять на величину различий. В настоящее время существует широкий спектр программных пакетов, алгоритмов и параметров, используемых для вычисления спектра мощности. Пакеты и функции программного обеспечения включают MATLAB / EEGLab Brainwave, Cadwell, sLORETA, eLORETA, RHYTHM, Neuroscan, Neuroguide, NXLink, Brain Vision Analyzer, Neurospeed, Persyst. Функции FFT в этих пакетах примерно одинаковы, они имеют различия в своих настройках по умолчанию, а в некоторых программах параметры, используемые в алгоритме, не отображаются и поэтому не сообщаются. Каждая функция (например, спектрограмма; алгоритм pwelch; функция psd; функция FFT в MATLAB) дополнительно отличается настройками по умолчанию в зависимости от способа выбора длины окна, перекрытия (здесь результаты исследования варьируют от 0 до 80%) и усреднение (например, метод Бартлетта или Уэлча), а также используемая функция окна (например, окно Хэмминга или Хеннинга).
Абсолютная мощность, которая связана с амплитудой или величиной сигнала, больше зависит от таких факторов, как толщина черепа и геометрия головы, которые значительно различаются у разных людей. Эти факторы могут быть смягчены путем нормализации, используемой для относительной мощности. Кроме того, хотя абсолютная мощность чаще всего упоминалась в результатах исследований , но последние были более согласованными в исследованиях относительной мощности. Парадигма открытия глаз сильно варьирует, так как визуальный вклад и внимание могут варьировать среди субъектов в течение эксперимента, указывая на то, что закрытые глаза представляют собой более равномерное во всех смыслах состояние.
Очевидна необходимость использования стандартизированного определения для каждой полосы частот на основе наиболее часто используемых непересекающихся частот: (дельта: <4 Гц; тета: 4–7,5 Гц; альфа: 7,5–12,5 Гц; бета: 12,5–30 Гц; гамма: 30–40 Гц). Преобразование Фурье, которое используется для описания спектра мощности, было изобретено как метод разрешения синусоид различных частот - что имеет большую ценность в радиопередаче. ЭЭГ, однако, не является простой суперпозицией синусоид различных частот. Поэтому спектр мощности здесь не должен интерпретироваться как таковой. Было показано, что доминирующая структура спектра мощности ЭЭГ представляет собой убывающую функцию с меньшей мощностью на более высоких частотах, которая приближается к 1 / f γ- структуре. Это видно на разных уровнях из измерений поверхности с помощью микроэлектродов (потенциалы локального поля или LFP; и электрокортикографии поверхности или ECoG. Подразумевается, что существует обратная зависимость между частотой и мощностью в измеряемом диапазоне, и с увеличением частоты мощность уменьшается. Крутизна, с которой мощность падает при увеличении частоты, представлена показателем степени γ. Это 1 / F γструктура имеет важное значение - то, что между частотами существуют базовые отношения или временные корреляции, так что отдельные частоты не зависят друг от друга. Таким образом, если спектр наилучшим образом соответствует функции 1 / f, мощность любой отдельной частоты или диапазона частот можно оценить, если известен показатель степени затухания.
Тем не менее, могут быть отклонения от спектра 1 / f. Наиболее распространенным таким отклонением являются пики, которые поднимаются выше огибающей 1 / f, особенно с закрытыми глазами. Гармоника около 10 Гц (в диапазоне альфа) встречается чаще всего, хотя иногда она может возникать на других частотах и может быть визуализирована в автокорреляции сигнала. Наличие альфа-колебания или гармонического пика - это особенность, которая отличается от базовой 1 / f-огибающей и поэтому должна рассматриваться отдельно от базовой огибающей.
Спектр мощности можно рассматривать как аналог описания спектра с точки зрения его цветового спектра или относительного распределения красных, синих и зеленых пикселей. Хотя цветовой спектр изображения может дать общее представление о содержании изображения (например, более высокий синий цвет в среднем означает больше неба, увеличение зеленого означает больше природы), он теряет всю относительную пространственную информацию, которая говорит вам, что означает картина на самом деле. Спектр мощности ЭЭГ также теряет относительную временную информацию, которая на более общем уровне является одним из главных преимуществ обработки сигналов ЭЭГ по сравнению с другими методами, такими как fMRI. Кроме того, учитывая, что спектральное разложение не является мгновенным и используются блоки сигнала, то спектральная фильтрация может искажать сигнал. Такие представления, как пространственная когерентность, также ограничены с точки зрения их временного разрешения и понимания относительной фазовой информации. Используя ту же аналогию цвета, можно рассматривать когерентность, например, как аналог сравнения пространственных положений пикселей в одном узком диапазоне цветов между последовательными кадрами изображения после некоторого пространственного размытия, игнорируя при этом все остальные.
Независимо от того, выполняете ли вы спектральный анализ или исследуете сигнал с использованием других методологий, основные проблемы являются общими. Во-первых, отсутствие стандартизации этапов предварительной обработки и выбора параметров в алгоритмах может привести к разнообразию результатов, которые исключают простое сравнение и даже кажутся противоречивыми. Во-вторых, небольшие наборы данных ограничивают способность определять значимые результаты, учитывая большое разнообразие динамики ЭЭГ человека
Добавить комментарий