Метод вейвлет-преобразования в неврологии: анализ частотно-временных характеристик типичных и атипичных разрядов неконвульсивной эпилепсии
- Авторы: Gabova A.V.1, Kusnetsova G.D.1, Gnezditskii V.V.2, Bazyan A.S.1, Obukhov Y.V.3
-
Учреждения:
- Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва
- Научный центр неврологии РАМН, Москва
- Институт радиотехники и электроники РАН, Москва
- Выпуск: Том 3, № 4 (2009)
- Страницы: 39-44
- Раздел: Оригинальные статьи
- URL: https://ogarev-online.ru/2075-5473/article/view/124441
- DOI: https://doi.org/10.17816/psaic357
- ID: 124441
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Исследовали частотно-временную динамику и пространственные особенности разрядов разного типа у пациентов с неконвульсивной эпилепсией (n=23). Для анализа использовали модифицированное вейвлет-преобразование. У пациентов (n=11) с диагнозом детской абсансной эпилепсии, юношеской абсансной или юношеской миоклонической эпилепсии частотно-временная структура разрядов пик-волна была идентичной. Типичный разряд пик-волна возникал в лобной области коры с короткого периода максимальной частоты (5–6 Гц). Дальнейшая частота была 3–3,5 Гц и колебалась с периодом около 1 с. У другой группы пациентов (n=12) с диагнозом неконвульсивной эпилепсии в ЭЭГ наблюдались разряды нескольких типов, различающиеся по длительности, частотно-временной динамике и локализации в коре активности с максимальной амплитудой. Атипичные разряды отличались от типичных менее упорядоченной частотно-временной структурой и отсутствием в лобной коре периода увеличенной частоты в начале разряда. У ряда пациентов в ЭЭГ могли одновременно присутствовать типичные и атипичные разряды или две разные формы атипичных разрядов. Полученные данные показывают, что анализ частотно-временной структуры разрядов c помощью модифицированного преобразования вейвлет может использоваться для классификации разрядов разного типа и быть полезным при дифференциальной диагностике
неконвульсивной эпилепсии.
Об авторах
A. V. Gabova
Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва
Автор, ответственный за переписку.
Email: platonova@neurology.ru
Россия
G. D. Kusnetsova
Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва
Email: platonova@neurology.ru
Россия
V. V. Gnezditskii
Научный центр неврологии РАМН, Москва
Email: platonova@neurology.ru
Россия
A. S. Bazyan
Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва
Email: platonova@neurology.ru
Россия
Yu. V. Obukhov
Институт радиотехники и электроники РАН, Москва
Email: platonova@neurology.ru
Россия
Список литературы
- Габова А.В., Боснякова Д.Ю., Босняков М.С. и др. Частотно-временная структура разрядов пикволна генетической абсансной эпилепсии. Докл. Акад. Наук 2004; 396: 557–560.
- Габова А.В., Гнездицкий В.В., Боснякова Д.Ю. и др. Частотно-временная динамика разрядов пик-волна у пациентов с абсансной эпилепсией. Технологии живых систем 2008; 5: 72–81.
- Карлов В.А., Гнездицкий В.В. Абсансная эпилепсия у детей и взрослых. М.: Пресервис, 2005.
- Короновский А.А., Храмов А.Е. Непрерывный вейвлет анализ. Саратов: ГосУНЦ Колледж, 2003.
- Acar T., Aykut’Bingol C., Bingol H. et al. Multiway analysis of epilepsy tensor. Bioinformatics 2007; 23: 110–118.
- Adeli H., Zhow Z., Damttir N. Analysis of EEG records in epileptic patient using wavelet transform. J. Neurosci. Methods 2003; 123: 69–87.
- Battiston J.J., Durecy T.M., Siejel M.M. et al. Statistical mapping of scalp recorded ictal EEG records using EEG analysis. Epilepsia 2003; 44: 664–672.
- Bosnyakova D., Obukhov Yu. Extraction of dominant feature in biomedical signals. Pattern Recogn. Image Anal. 2005; 15: 513–515.
- Bosnyakova D., Gabova A., Kuznetsova G. et al. Time-frequency analysis of spike-wave discharges using modified wavelet transform.J. Neurosci. Methods 2006; 154: 80–88.
- Bosnyakova D., Gabova A., Zharikova A. et al. Some peculiarities of time-frequency dynamics of spike-wave discharges in human and rats. Clin. Neurophysiol. 2007; 118: 1736–1743.
- Caraballo RH, Fontana E, Darra F. Childhood absence epilepsy and electroencephalographic focal abnormalities with or without clinical manifestations. Seizure 2008; 17: 617–624.
- Chen H., Nui H. Detection the character wave in epileptic EEG by wavelet. J. Electronic Sci. Technol. 2004; 269–271.
- Daubeshies I. Ten lectures on wavelet. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 1992.
- Echenne B., Rivier F., Roubertie A. et al. Simultaneous occurrence benign partial epilepsy and childhood absence epilepsy: report of 2 cases in 2 families. Epilepsia 1997; 38: S120.
- Gelisse P., Genton P., Bureau M. et al. Are there generalized spike waves and typical absences in benign epilepse? Brain Develop. 1999; 21: 390–396.
- Kahn Y.U., Gotman Y. Wavelet based automatic seizure detection inintracerebral electroencephalogram. Clin. Neurophysiol. 2003; 114: 898–908.
- Mallat S.G. Wavelet tour for signal processing. San Diego: Academic Press, 1999.
- Meern H., Pijn J., van Luijtelaar G. et al. Cortical focus drives widespread cortico-thalamic networks during spontaneous absence seizure in rats. J. Neurosci. 2002; 22: 1480–1495.
- Mizuno’Matsumoto Y., Ukai S., Ishii R. et al. Wavelet crosscorrelation analysis: non-stationarity analysis of neurophysiological signals. Brain Topogr. 2005; 17: 237–252.
- Midzyanovskaya I., Kuznetsova G., Coenen A. et al. Electrophysiological and pharmacological characteristics of two types of spike-wave discharges in WAG/Rij rats. Brain Res. 2001; 90: 62–70.
- Ouyang G., Li X., Li Y., Guan X. Application of wavelet based similarity analysis to epileptic seizures prediction. Comput. Biol. Med. 2007; 37: 430–437.
- Senhadji L., Wendling А. Epileptic transients detection: wavelet and time-frequency approaches. Neurophysiol. Clin. 2002; 32: 175–192.
- Van Luijtelaar E.L.J.M., Coenen A.M.L. Two types of electrocortical paroxisms in an inbred strain of rats. Neurosci. Lett. 1986; 70: 393–397.
- Van Luijtelaar G., Sitnikova E. From generalized to focal absence epilepsy. Epilepsia 2004; 10: 112–128.
Дополнительные файлы
