Клинико-физиологическая характеристика больных эпилепсией с различной результативностью целенаправленной деятельности на основе электрофизиологических показателей
- Выпуск: Том 23, № 4 (2015)
- Страницы: 68-73
- Раздел: Статьи
- Статья получена: 28.10.2016
- Статья опубликована: 15.12.2015
- URL: https://journals.eco-vector.com/pavlovj/article/view/5076
- DOI: https://doi.org/10.17816/PAVLOVJ2015468-73
- ID: 5076
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В статье представлены результаты изучения показателей электроэнцефалографии, когнитивного вызванного потенциала Р300 и вариабельности сердечного ритма у 110 больных эпилепсией при моделировании целенаправленной деятельности при помощи теста Шульте-Горбова. Оценена прогностическая значимость физиологических показателей для определения результативности деятельности при помощи технологии искусственных нейронных сетей. Обнаружена большая роль в реализации результативного поведения у больных эпилепсией механизмов вегетативного обеспечения и синхронизации деятельности корковых структур.
Полный текст
Одним из факторов, определяющих результативность целенаправленной деятельности человека, является взаимодействие физиологических механизмов, среди которых особую роль играют неспецифические модулирующие влияния стволовых структур, интегрированные в процессы мотивации и эмоционального санкционирования [2], деятельность ассоциативных корковых структур, обеспечивающих распознавание и дифференцированный ответ на стимул [1], а также механизмы вегетативного обеспечения деятельности [3]. Целью данной работы является оценка результативности деятельности и системных механизмов её обеспечения у больных эпилепсией. Материалы и методы Обследовано 110 больных эпилепсией, средний возраст 36,1 лет (стандартная ошибка средней 1,33 лет), из них 52 мужчины и 58 женщин. Целенаправленная деятельность моделировалась при помощи теста Шульте -Горбова, оценивался средний интервал между выборами чисел, среднее время до и после ошибки, среднее число ошибок. Регистрация и анализ электроэнцефалограмм (ЭЭГ) проводились с целью оценки функциональной активности неспецифических модулирующих структур ствола мозга и корковых нейронных пулов в динамике целенаправленной деятельности при помощи 16-канального цифрового электроэнцефалографа «Ней-рон-Спектр-3» фирмы «Нейрософт» в монополярной коммутации с референтными электродами на ушах (А1 и А2). Проводился спектральный анализ, кросс-корреляционный анализ ЭЭГ. Регистрация вызванного потенциала Р300 проводилась при помощи программно-аппаратного комплекса «Нейро-МВП» (ООО «Нейрософт») при вероятностном появлении значимого стимула (30% веро 68 Российский медико-биологический вестник имени академика И.П. Павлова, № 4, 2015 г. ятность, высота тона 2000 Гц) по отведениям Pz, Cz, Fz c референтными электродами на ушах. Особенности вегетативной регуляции оценивались методом анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР) при помощи прибора «Варикард 2.51» и программы «ИСКИМ 6.0» фирмы «Рамена» с оценкой статистических показателей динамического ряда кардиоинтервалов (среднеквадратичное отклонение - SDNN, индекс напряжения - SI) и данных спектрального анализа. Статистическая обработка данных проводилась при помощи пакета программ Statistica 10.0. Распределение пациентов на подгруппы осуществлялось методом кластерного анализа (k-средних), сравнительный анализ проводился с использованием непараметрического критерия Манна-Уитни (Z), различия считались достоверными при уровне p<0,05. Для описательной характеристики подгрупп пациентов применялись средние значения параметров, медиана (Me), верхний (UQ) и нижний квартиль (LQ). Применение пакета программ Statistica Artificial Neural Networks 10.0 позволило осуществить решение задачи классификации исследуемых на кластеры на основе физиологических показателей; были выделены прогностически значимые факторы (предикторы). В качестве показателей эффективности работы искусственных нейронных сетей (ИНС) использовались уровень ошибки, производительность, а также результаты решения задачи классификации. Результаты и их обсуждение На основе кластерного анализа подгруппа больных эпилепсией разделена на 2 кластера: с меньшим числом ошибок, меньшим временем выбора числа, средним временем выбора после ошибки и до ошибки (подгруппа 1-70 человек) и подгруппа с противоположными характеристиками (подгруппа 2-40 человек) (рис. 1). Рис. 1. Показатели теста Шульте-Горбова у больных эпилепсией Примечание: сплошная линия - показатели в подгруппе 1 больных эпилепсией, штриховая линия - показатели в подгруппе 2 больных эпилепсией Таблица 1 Показатели теста Шульте-Горбова Показатели Подгруппа 1 больных эпилепсией Подгруппа 2 больных эпилепсией Z p Me LQ UQ Me LQ UQ Средний интервал, с 1,55 1,28 2,06 2,21 1,66 2,87 -3,0 0,003 Время после ошибки, с 0,13 0,00 0,51 0,48 0,14 0,85 -3,5 0,0001 Время до ошибки, с 0,24 0,00 1,21 2,10 0,71 6,00 -4,8 0,0001 Среднее число ошибок 0,33 0,00 1,00 4,67 3,00 6,00 -7,8 0,0001 69 Российский медико-биологический вестник имени академика И.П. Павлова, № 4, 2015 г. В таблице 1 представлена сравнительная характеристика показателей теста Шульте-Горбова в подгруппах 1 и 2 больных эпилепсией. Определяются различия между подгруппами по показателям теста Шульте-Горбова; при этом достоверно большее время выбора, число ошибок, среднее время выбора до и после ошибки определялось в подгруппе 2 больных эпилепсией. Важно, что различия между кластерами больных эпилепсией, выделенными на основе показателей результативности деятельности, определялись и по клини ческим показателям. Выявлено достоверно большее среднее ежемесячное число сложных парциальных приступов (Me в подгруппе 1 0,6, Me в подгруппе 2 1,2, Z=-1,903, p=0,049) и генерализованных приступов (как первичных, так и вторичных) за период наблюдения в подгруппе 2 больных эпилепсией (Me в подгруппе 1 0,85, Me в подгруппе 2 1,39, Z=-1,87, p=0,048). В таблице 2 представлены показатели мощности колебаний ЭЭГ в диапазоне тета-колебаний в подгруппах. Таблица 2 Мощность тета-колебаний ЭЭГ (мкВ2) в подгруппах Отведения Подгруппа 1 больных эпилепсией Подгруппа 2 больных эпилепсией Z Р Me LQ UQ Me LQ UQ F3 72 24 66 116 39 123 -2,8 0,005 F4 76 24 66 117 34 128 -2,7 0,008 T3 59 17 48 88 26 105 -2,6 0,010 C3 83 22 69 116 42 125 -2,5 0,013 C4 81 22 76 125 36 157 -2,2 0,027 T4 73 20 56 107 29 132 -2,2 0,027 P3 71 22 71 114 34 128 -2,3 0,023 P4 75 21 77 124 31 136 -2,2 0,027 Определяются достоверные различия по показателям между подгруппами, при этом максимальная мощность тета-колебаний определяется в подгруппе 2. Были изучены различия показателей когнитивного вызванного потенциала Р300 в подгруппах (табл. 3). Определяется большая латентность N2 и Р3 пиков в подгруппе 2 больных эпилепсией, кроме того, в данной подгруппе определяется достоверно более высокий уровень амплитуды пика N2. В таблице 4 представлены показатели ВСР, характеризующие вегетативное обеспечение деятельности в подгруппах исследуемых. Определяется достоверно более низкий уровень SDNN и более высокий уровень SI в подгруппе 2 больных эпилепсией в фоновом состоянии и во время когнитивной нагрузки. Обращает на себя внимание сохранение высокого уровня показателя SI в период после когнитивной нагрузки в подгруппе 2. Таблица 3 Показатели потенциала Р300 в подгруппах Показатели Подгруппа 1 больных эпилепсией Подгруппа 2 больных эпилепсией Z Р Me LQ UQ Me LQ UQ Латентность N2 компонента в Pz, мс 222 197 247 238 210 268 -2,5 0,014 Латентность P3 компонента в Pz, мс 323 293 338 380 327 407 -2,7 0,008 Амплитуда N2 в Pz, мкВ 2,7 1,6 5,8 3,8 3,1 5,3 -2,8 0,005 Амплитуда Р3 в Pz, мкВ 8,9 4,3 12,0 6,5 4,0 9,5 0,8 0,418 70 Российский медико-биологический вестник имени академика И.П. Павлова, № 4, 2015 г. Таблица 4 Показатели ВСР в подгруппах испытуемых Показатели Подгруппа 1 больных эпилепсией Подгруппа 2 больных эпилепсией Z Р Me LQ UQ Me LQ UQ SDNN, мс 35 24 49 27 20 46 3,6 0,0003 SI, у.е. 241 134 553 397 218 811 -3,0 0,0029 SDNN когн, мс 33 24 46 25 20 29 2,4 0,017 SI когн., 266 138 513 501 399 885 -2,4 0,017 SDNN после когн., мс 32 24 44 25 19 38 2,2 0,029 SI после когн, у.е. 253 136 574 516 200 762 -2,3 0,023 Примечание: у.е. - условные единицы, когн. - когнитивная нагрузка, после когн. -после когнитивной нагрузки При помощи технологии ИНС были созданы, обучены и тестированы нейронные сети, реализующие задачу классификации испытуемых на подгруппы на основе физиологических показателей. Из 10 созданных ИНС для больных эпилепсией была отобрана сеть с оптимальными показателями. Она представляла собой многослойный персептрон с 9 входными нейронами, 4 нейронами в промежуточ ном слое и 1 выходным нейроном (производительность 0,981). В таблице 5 представлены показатели решения задачи классификации исследуемых при помощи ИНС. Как следует из таблицы, ИНС эффективно прошла процедуру обучения, при тестировании же наибольшее количество ошибок было совершено при распределении испытуемых в подгруппу 2 (20% ошибок). Таблица 5 нейронных сетей Обучающая выборка Тестовая выборка Группа1 Г руппа2 Группа1 Г руппа2 Общее число 29 20 41 20 Верные решения 29 20 40 16 Неверные решения 0 0 1 4 % ошибок 0 0 2 20 Технология ИНС с применением ал- лей предложенных для обучения (около горитма отбора значимых переменных 150) выделить наиболее прогностически позволила из большого набора показате- важные (табл. 6). Таблица 6 Ранжированный список показателей, отобранных ИНС для решения задачи классификации Ранг Показатели 1 Частота когерентности ЭЭГ в паре отведений P4-O2 2 Общая мощность спектра ВСР во время когнитивной нагрузки 3 Амплитуда N2 потенциала Р300 в Pz 4 SDNN во время когнитивной нагрузки 5 Частота когерентности ЭЭГ в паре отведений P3-O1 6 Амплитуда N2 потенциала Р300 в Fz 7 Корреляция ЭЭГ в паре отведений F3-F4 8 Высокочастотная составляющая спектра ВСР в фоновой записи 9 Высокочастотная составляющая спектра ВСР во время когнитивной нагрузки 71 Российский медико-биологический вестник имени академика И.П. Павлова, № 4, 2015 г. Как следует из таблицы, 44% прогностически значимых показателей составляют характеристики ВСР, 33% показателей составляют характеристики корреляции и когерентности ЭЭГ сигнала, около 20% показателей - характеристики когнитивного вызванного потенциала Р300. Эффективное решение задачи кластеризации отражает гетерогенность исследуемых по показателям результативности деятельности, при этом подгруппу 1 больных эпилепсией можно обозначить как «высокорезультативную», а подгруппу 2 как «низкорезультативную». Пациенты с эпилепсией из «низкорезультативной» подгруппы имеют более неблагоприятное течение заболевания по клиническим характеристикам, что указывает на связь между «системоквантом» моделируемой деятельности [6] и клиническими характеристиками заболевания [4, 5]. При сравнительном анализе отдельных показателей установлено, что показатели спектрального анализа ЭЭГ демонстрируют увеличение мощности тета-колебаний в «низкорезультативной» подгруппе больных эпилепсией, что указывает на усиление синхронизирующих стволовых влияний как отражение деактивации головного мозга [8, 9]. При анализе особенностей деятельности ассоциативных субсистем по данным латентности N2 и Р3 показателей потенциала Р300 в «низкорезультативной» подгруппе больных эпилепсией выявляется большая временная задержка в реализации механизмов опознания стимула и принятия решения в отношении реакции на него. Кроме того, у больных с низкой результативностью деятельности опознание стимула сопровождается большим биоэлектрогенезом (по показателю амплитуды N2) [1, 10]. Показатели ВСР указывают на преобладание активности симпатического отдела автономной нервной системы как компонента стресс-реализующих субсистем в низкоэффективной подгруппе больных эпилепсией [7]. Показатели, отобранные при помощи генетического алгоритма технологии ИНС, демонстрируют специфику механизмов, включающихся в целенаправленную деятельность у больных эпилепсией. Эти данные могут указывать на большее значение активности стресс-реализующих структур по характеристикам ВСР и синхронизации деятельности корковых структур во влиянии на результативность деятельности у больных эпилепсией. Выводы 1. Различия результативности целенаправленной деятельности у больных эпилепсией связаны с клиническими характеристиками заболевания: подгруппа пациентов с низкой результативностью характеризуется большей частотой приступов. 2. У больных эпилепсией в реализации механизмов целенаправленной деятельности большее значение имеют механизмы вегетативного обеспечения и показатели синхронизации деятельности корковых структур.×
Список литературы
- Гнездицкий В.В. Атлас по вызванным потенциалам мозга (практическое руководство, основанное на анализе конкретных клинических наблюдений) / В.В. Гнездицкий, О.С. Корепина. - Иваново: ПресСто, 2011. - 532 с.
- Данилова Н.Н. Физиология высшей нервной деятельности / Н.Н. Данилова, А.Л. Крылова. - Ростов н/Д: Феникс, 2005. - 478 с.
- Димитриев Д.А. Вариабельность сердечного ритма и артериальное давление при ментальном стрессе / Д.А. Димитриев, Е.В. Саперов // Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. - 2015. - Т. 101, № 1. -С. 98-107.
- Зорин Р.А. Физиологические предикторы в прогнозе особенностей течения эпилепсии / Р.А. Зорин, В.А. Жаднов, М.М. Лапкин // Врач-аспирант. Научно-практический журнал. - 2014 - № 3.1. (64). - С. 140-149.
- Кривцова А.Ю. Сравнительная характеристика структурно-функциональной организации больных эпилепсией с различными типами приступов / А.Ю. Кривцова, В.А. Жаднов // Российский медико-биологический вестник им. акад. И.П. Павлова. - 2012. - № 4. - С. 107-112.
- Лапкин М.М. Индивидуальные особенности животных и человека в системной организации целенаправленного поведения / М.М. Лапкин // Материалы VII Павловских научных чтений, посвящённых 160-летию со дня рождения И.П. Павлова. - Рязань, 2009. - С. 21-39.
- Пшенникова М.Г. Стресс: регуляторные системы и устойчивость к стрес-сорным повреждениям / М.Г. Пшенникова // Дизрегуляционная патология под ред. Г.Н. Крыжановского. - М.: Медицина, 2002. - С. 307-324.
- Соколова Л.С. Формирование функциональной организации коры больших полушарий в покое у детей младшего школьного возраста с различной степенью зрелости регуляторных систем мозга. Сообщение I. Анализ спектральных характеристик ЭЭГ в покое / Л.С. Соколова, Р.И. Мачинская // Физиология человека. - 2006. -Т. 15. - C. 1-15.
- Synchrony in normal and focal epileptic brain: the seizure onset zone is functionally disconnected / CP. Warren [et al.] // Journal Neurophysiology. - 2010. - Vol. 104, № 6. - P. 3530-3539.
- Tsai M.L. Long-term neurocognitive outcome and auditory event-related potentials after complex febrile seizures in children / M.L. Tsai, K.L. Hung, Y.Y. Tsan // Epilepsy Behav. - 2015. - Vol. 47. - P. 55-60.
Дополнительные файлы
