Определение информативно значимых параметров электроэнцефалограмм для оценки состояния лиц с зависимостью от алкоголя

Abstract

Цель. Определение информативно-значимых признаков для цифровых сигналов электроэнцефалограмм отражающих фактическое состояние нейронной сети зависимых от алкоголя лиц, которые позволяют объективизировать оценку действенности применяемых лечебных методов. Материалы и методы. Для группы лиц с зависимостью от алкоголя, на начальном этапе лечения проведена запись ЭЭГ. Зарегистрированные цифровые сигналы ЭЭГ сохранены в специальной базе данных. Для обработки, преобразования, исследования параметров и характеристик цифровых сигналов ЭЭГ использовано специальное программное средство анализа длинных реализаций цифровых сигналов, выполняющее спектральный анализ, полосовой спектральный анализ, цифровую фильтрацию, построение трендов параметров ЭЭГ. На данном этапе обследованы 44 пациента, 27 женщин и 17 мужчин в возрастном диапазоне от 29 до 59 лет. Результаты. На основе анализа полученных данных выявлены четыре основных кластера ЭЭГ, различающиеся по форме своих нормированных узкополосовых спектров с преобладанием, соответственно, альфа ритма (1 кластер); бета ритма (2 кластер); дельта ритма (3 кластер); тета ритма (4 кластер), к которым можно отнести данные обследований. Показано, что составляющие сигналов ЭЭГ в узких частотных полосах представляют собой гармоники определенной интенсивности, модулированные по амплитуде. Заключение. Экспериментальные исследования показывают, что сложный сигнал ЭЭГ декомпозируется в виде суммы узкополосных по частоте сигналов, являющихся модулированными гармониками разной частоты. Нормированные значения интенсивностей сигналов ЭЭГ в ряде таких частотных полос использованы в качестве информативно-значимых параметров для кластеризации сигналов ЭЭГ. Проведенные исследования ЭЭГ группы из 44 пациентов с синдромом зависимости от алкоголя на начальной стадии лечения показали, что у более половины из них альфа ритм является преобладающим, что несколько расходится с данными ранее опубликованных работ.