|
144 ЗАКЛЮЧЕНИЕ В результате проведенного исследования у 228 детей в возрасте 3-11 лет, страдающих СДВГ, можно с большой долей уверенности заключить: использованный нами при диагностике СДВГ компьютерный кросскорреляционный анализ ЭЭГ предоставляет принципиально новые возможности определения взаимодействия между структурами коры головного мозга (взаимодействие между которыми может осуществляться не только непосредственно между самими участками коры, но и через подкорковые образования). Вычисление кросскорреляционной функции позволяет раскрыть механизмы и пути формирования функциональных связей между активностью разных отделов мозга. Компьютерный кросскорреляционный анализ ЭЭГ дает принципиально новые возможности исследования процессов двух точек мозга позволяет количественно оценить степень сходства процессов или их связи, выявить общие компоненты и их соотношение, а также временные отношения разных ритмов. Вычисление кросскорреляционной функции позволяет раскрыть механизмы и пути формирования функциональных связей между активностью разных отделов мозга. Несмотря на то, что кросскорреляционный анализ в электрофизиологии и медицине применяется давно (Сороко С.И., Бекшаев С.С., 1981; Асадова М.С., 1985; Ливанов М.Н., Думенко В.Н., 1987; Сороко С.И., Сидоренко Г.В., 1987; Русинов В.С. и др., 1987, 1988; Зенков Л.Р., 1996; Goldstein L., 1981 и др.), известно лишь несколько работ, в которых такой анализ использовался для исследования ЭЭГ у детей (Хризман Т.П., 1978, 1989; Князева М.Г., Волкова Е.О., 1982; Фарбер Д.А., Дубровинская Н.В., 1988; Дубровинская Н.В. и др., 2000; Лохов М.И., Скоромец А.А., Фесенко Ю.А., 2005; Лохов М.И., Фесенко Ю.А., Рубина Л.П., 2005; Фесенко Ю.А., 2007). Несомненно, что самым капитальным (1978), в которой изучено развитие межструктурных отношений в коре |
тивных методик, наглядно показывающих влияние таких нарушений на развитие функциональной деятельности головного мозга в целом. Между тем, межструктурное взаимодействие корковых зон головного мозга в той или иной степени может быть выявлено по результатам компьютерного кросскорреляционного анализа ЭЭГактивности. Применение корреляционного метода к анализу ЭЭГ было обосновано еще родоначальником кибернетики Н. Винеоом в 30-е годы XX века. Пои коооеляционном анализе пооизволится исследование изменений процесса во времени, что позволяет определить временные отношения двух или более процессов по их фазовому сдвигу или сдвигу максимума кросскорреляционной функции, а также количественно оценить степень связи или сходства процессов в разных точках (структурах) ЭЭГ. Кроме того, оценивается наличие или отсутствие в ЭЭГ периодического процесса, период ритмических колебаний и устойчивость обнаруженной периодики (Русинов В.С. и др., 1987; Зенков Л.Р., 1996). Компьютерный кросскорреляционный анализ ЭЭГ дает принципиально новые возможности исследования процессов двух точек мозга позволяет количественно оценить степень сходства процессов или их связи, выявить общие компоненты и их соотношение, а также временные отношения разных ритмов. Вычисление кросскорреляционной функции позволяет раскрыть механизмы и пути формирования функциональных связей между активностью разных отделов мозга. Определено (Лохов М.И., Фесенко Ю.А., 1994; Фесенко Ю.А., 1995; Лохов М.И., Фесенко Ю.А. 2000, 2003), что в основе патогенеза резидуальноневрологических расстройств лежит именно нарушение функционального межполушарного и межструктурного взаимодействия, так как в результате резидуальных органических поражений различных структур головного мозга создается некомпенсированная асимметрия во взаимодействии. В частности, при заикании такой структурой является преимущественно теменно-височно субклинические отклонения ЭЭГ могут представлять собой проявление нейрофизиологических дисфункций, которые при определенных условиях могут реализоваться в виде психоневрологической патологии» (Зенков Л.Р., 1996, с.86). Использованный нами при диагностике СНВГ и других резидуально-неврологических расстройств компьютерный кросскорреляционный анализ ЭЭГ предоставляет принципиально новые возможности определения взаимодействия между структурами коры головного мозга (взаимодействие между которыми может осуществляться не только непосредственно между самими участками коры, но и через подкорковые образования). Вычисление кросскорреляционной функции позволяет раскрыть механизмы и пути формирования функциональных связей между активностью разных отделов мозга. Степень сходства или связи двух ЭЭГ при кросскорреляционном анализе определялся по величине коэффициента кросскорреляции (Ссг), которая может находиться в пределах от +1 до -1. Если две ЭЭГ являются точными копиями, то Ссг этих ЭЭГ будет равен максимальному значению, т.е. +1. В тех случаях, когда два исследуемых процесса заключают в себе, кроме общих составляющих, другие элементы, свойственные каждому из них в отдельности, величина связи, определяемая по Ссг, будет иметь значение меньше единицы, и тем меньше, чем больше независимых элементов или частот имеется в двух исследуемых ЭЭГ. При компьтерном анализе кросскорреляции количественно определяются обычно следующие величины (приводятся в табличном виде справа на каждом фрагменте): 1. Степень корреляционной связи по величине Ссг отношению максимального значения кросскорреляционной функции к величине максимума автокорреляционной функции каждого из исследуемых процессов при т О(принятой за единицу). 2. Временной сдвиг максимума кросскорреляционной функции ВС или t, характеризующий временные отношения двух процессов. По величине Ссг можно судить о степени корреляционной связи двух процессов: при значении Ссг до 0,2 связь очень слабая; от 0,2 до 0,5 умеренная; от 0,5 и выше значительная; от 0,7 до 0,9 тесная или высокая. При t=0 процесс характеризуется синфазностью колебаний в двух отведениях ЭЭГ. При сравнении 1 и 2 отведений t со знаком + характеризует опережение процесса в отведении 1 по сравнению с отведением 2, a t со знаком минус характеризует опережение в отведении 2 по сравнению с отведением 1. Компьютерный кросскорреляционный анализ ЭЭГ дает принципиально новые возможности исследования процессов двух точек мозга позволяет количественно оценить степень сходства процессов или их связи, выявить общие компоненты и их соотношение, а также временные отношения разных ритмов. Вычисление кросскорреляционной функции позволяет раскрыть механизмы и пути формирования функциональных связей между активностью разных отделов мозга. Несмотря на то, что кросскорреляционный анализ в электрофизиологии и медицине применяется давно (Ливанов М.Н., 1972; Сороко С.И., Бекшаев С.С., 1981; Асадова М.С., 1985; Ливанов М.Н., Думенко В.Н., 1987; Сороко С.И., Сидоренко Г.В., 1987; Ливанов М.Н. и др., 1988; Русинов В.С. и др., 1987; Зенков Л.Р., 1996; Goldstein L., 1981 и др.), известно лишь несколько работ, в которых такой анализ использовался для исследования ЭЭГ у детей (Хризман Т.П., 1978, 1989; Фарбер Д.А., Дубровинская Н.В., 1988; Князева М.Г., (убровинская Н.В. и др., 2000) что самым капитальным исследованием в этой области является работа Т.П. Хризман (1978), в которой изучено развитие межструктурных отношений в коре головного мозга ребенка в возрасте от нескольких месяцев до 5-7 лет. Хотя в то время компьютерная электроэнцефалография в настоящем понимании этого термина практически отсутствовала, о чем уже говорилось выше, полученные данные были полностью подтверждены более поздними исследованиями с применением современной КЭЭГ (Дубровинская Н.В. и др., 2000; Лохов М.И., |