Повышение величин межполушарной когерентности в задних отведениях что это
Лингва Бона ®
Первый медико-педагогический центр
Состояние внутри- и межполушарных связей головного мозга у детей с моторной дисфазие
СОСТОЯНИЕ ВНУТРИ- И МЕЖПОЛУШАРНЫХ СВЯЗЕЙ ГОЛОВНОГО МОЗГА
У ДЕТЕЙ С МОТОРНОЙ ДИСФАЗИЕЙ
ПО ДАННЫМ КОГЕРЕНТНОГО АНАЛИЗА ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФИИ
АнисимовГ.В., СавельеваН.А. CONDITION OF COMMUNICATIONS IN HEMISPHERES AND BETWEEN HEMISPHERES OF THE BRAIN AT CHILDREN WITH THE MOTOR DYSPHASIA ACCORDING TO ELEKTROENTSEFALOGRAFIYA’S COHERENT ANALYSIS Anisimov G. V., Savelyevа N. A. Пермская государственная медицинская академия, кафедра неврологии педиатрического факультета, г. Пермь Первый медико-педагогический центр «Лингва Бона», г. Пермь.
Речь занимает особое положение в ряду когнитивных функций, которая служит средством «оречевление» произвольной психической деятельности, а с другой, сама является базой для развития познавательной сферы. Поэтому задержка темпов становления речи, в частности моторная дисфазия (МД), может приводить к дизонтогенезу высших психических функций [1,2,5,6,7].
Одним из аспектов патогенеза МД рассматривается морфофункциональная незрелость связей и разобщенность между зонами мозга, участвующими в формировании у ребенка речи [2,8]. Наряду с клиническими, нейропсихологическими и логопедическими методами обследования детей с МД внедрение в клиническую практику современных количественных способов оценки электроэнцефалографии (ЭЭГ) позволит прояснить мозговые механизмы расстройств речи и объективно оценить эффективность лечебно-коррекционных мероприятий.
Одним из методов количественной обработки ЭЭГ является когерентный анализ. Когерентность является мерой синхронизации между двумя различными скальповыми отведениями, с функциональной точки зрения отражает степень пространственно-временных отношений или состояние функциональной интеграции нейронов в анатомически связанных структурах, генерирующих разряды синхронно [4]. К сожалению, метод до сегодняшнего дня не нашел должного клинического применения. Имеется недостаточно исследований, посвященных сопоставлению клинических и нейропсихологических синдромов с результатами когерентного анализа ЭЭГ. Это обусловливает сложность интерпретации полученных результатов для ежедневной врачебной практики и активного использования метода.
Целью нашего исследования явилось изучение функциональной интеграции различных зон мозга у детей с моторной дисфазией методом когерентного анализа ЭЭГ.
Под нашим наблюдением находились 18 детей, из них 6 девочек (33,3%) и 12 мальчиков, в возрасте 2 года 9 месяцев – 3 года 6 месяцев (средний возраст 3 года 2 месяца) с диагнозом моторнаядисфазия. Диагноз устанавливали на основании данных анамнеза, неврологического и нейропсихологического статуса и осмотра логопедом. Фразовая речь отсутствовала, имелись звукоподражание и лепетные слова, дети применяли невербальных средства общения при выполнении инструкций.
Ведущими нейропсихологическими синдромами у детей были кинестетическая и динамическая диспраксия, нарушение реципрокной координации, парциальное левшество.
Регистрацию ЭЭГ осуществляли с использованием программно- аппаратного комплекса Нейронспектр – 4/ВП. Электрода на голове размещали по стандартной схеме 10-20. Определяли среднюю когерентность (СК) в диапазоне от 2 до 20 Гц, которая выражается в величинах коэффициента от 0 до 1. Чем выше значение когерентности, тем существеннее связь данной точки мозга с другой, выбранной для измерения. Для оценки уровня внутриполушарной интеграции по средним кортико- кортикальным путям мы использовали пары отведений со средним расстоянием (FP1-C3, FP2-C4, C3-O1, C4-O2, FP1-T3, FP2-T4, T3-O1, T4-O2). Межполушарные пары включали короткие (FP1-FP2, F3-F4, C3-C4, P3-P4, O1-O2) и длинные (F7-F8 T3-T4 T5-T6). Помимо анализа уровня пространственно-временных отношений (интеграции) по данным СК, определяли переднезаднее соотношение значений когерентности в обоих полушариях Fp-C/C-O и Fp-T/T-O, а также степень асимметрии когерентности в лобно-височных парах (FP1-T3, FP2-T4). Полученные результаты сравнивали с показателями СК здоровых детей того же возраста, представленными в монографии Иванова Л.Б. [4]. Расчет СК у здоровых детей проводился в том же диапазоне и по тем же парам электродов.
В онтогенезе ребенка к трехлетнему возрасту формируются типичные пространственно-временные отношения по данным когерентного анализа ЭЭГ характерные для возрастных групп 4-15 лет [4]. Отмечается достоверно высокая функциональная интеграция полюсов лобных долей (максимум в паре FP1-FP2) с минимумом в межзатылочных, межвисочных и межтеменных парах (табл.1)
Анализ результатов СК по межполушарным парам электродов свидетельствует о высоких значениях СК в целом в группе детей с МД по сравнению со здоровыми детьми. Показатели носили маловариабельный, монотонный характер. По сравнению с параметрами здоровых детей отмечалось значимое увеличение СК в центральных, теменных и затылочных областях (табл. 1).
Повышение величин межполушарной когерентности в задних отведениях что это
Студент постоянно испытывает эмоциональное и физическое напряжение, которое в сочетании с трудной умственной работой, большими объёмами информации, ненормированным графиком, уменьшением времени, отводимом на отдых, делает его обучение крайне сложной и трудной задачей. Все эти факторы оказывают значимое влияние на психическое и физическое здоровье студента.
Важную роль в формировании и поддержании когнитивных функций, определении способности учиться и познавать новое играет нейрофизиологическая зрелость коры головного мозга, процесс созревания которой в норме заканчивается к 21 году. Основным показателем нейрофизиологической зрелости коры головного мозга является частотный показатель альфа ритма.
Альфа-ритм является одним из основных ритмических компонентов электроэнцефалограммы (ЭЭГ), соответствующий состоянию пассивного бодрствования, наиболее полно проявляющийся в состоянии покоя с закрытыми глазами. Частота этого ритма лежит в диапазоне 8-12 Гц, средняя амплитуда у молодого взрослого равна 100мкВ. Регистрируется у 85-95% здоровых взрослых. Лучше всего выражен в затылочных отделах, по направлению кпереди амплитуда постепенно угасает. В более ранних исследованиях была показана связь индивидуальных особенностей альфа-ритма и некоторых психологических характеристик и особенностей мышления. Работы, проводимые в последние годы подтверждают полученные ранее данные, распространяя полученные знания на возможную связь между частотой альфа-ритма и индивидуальными способностями к обучению и интеллектуальной деятельности
Так же немаловажен в определении оптимальности выполнения функций различных отделов головного мозга и их интеграции коэффициент когерентности (КК), который определяется при помощи когерентного анализа ЭЭГ. Значения коэффициента когерентности (КК) варьируют от 0 до 1: чем выше значение когерентности, тем согласованнее активность одной области с другой, выбранной для измерения.
Когерентный анализ ЭЭГ считается индикатором функциональных взаимосвязей между различными корковыми областями головного мозга. Уровень интеграции областей коры должен быть адекватным для оптимального выполнения функций. В реальности он может оказаться сниженным или повышенным. И то, и другое не обеспечивает нормальное взаимодействие мозговых структур и сопровождается нарушением функционального состояния мозга [2]. Одним из основных преимуществ когерентного анализа является его независимость от амплитуды колебаний сигналов различных областей мозга [3]. Эта особенность позволяет выявлять средние характеристики КК для группы испытуемых, в которую входят лица с различными типами ЭЭГ. При оценке когерентности у психически здоровых испытуемых все исследователи сходятся во мнении, что, вне зависимости от аппаратуры и системы отведений ЭЭГ, пик когерентных значений локализуется в передних зонах неокортекса, а по направлению к каудальным отделам КК постепенно уменьшаются [5]. Это согласуется с современным представлением об интегративной функции лобных долей («первичного ассоциативного центра» по А.Р. Лурия), которые находятся в сильной взаимосвязи с другими отделами мозга через длинные кортико-кортикальные ассоциативные волокна.
Цели исследования: изучить частотные характеристики альфа-ритма по данным спектрального и мощностного анализа компьютерной ЭЭГ, уровень нейрофизиологической зрелости коры головного мозга и показатели КК как нейрофизиологических маркеров межполушарной интеграции различных отделов головного мозга у студентов 1-2 курсов высшего учебного заведения
Материалы и методы: Собственные лабораторные исследования проводились на базе научно-исследовательской лаборатории кафедры медицинской генетики и клинической нейрофизиологии ИПО в рамках комплексных исследований по теме № 210-16 «Эпидемиологические, генетические и нейрофизиологические аспекты заболеваний нервной системы (центральной, периферической и вегетативной) и превентивная медицина» (номер госрегистрации 0120.0807480) и совместного проекта УИРС в рамках работы НОЦ «Морфология» КрасГМУ им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого (далее – КрасГМУ) и в рамках исследования «Система маркёров для оценки соматонейропсихологического статуса здорового человека».
Объектом исследования выбрана совокупность здоровых молодых людей (добровольцев). Все обследуемые были осмотрены нами активно и проходили предварительный анамнестический и клинический отбор с использованием критериев включения и исключения. Критерии включения: студенты 1-2 курсов КрасГМУ, отсутствие патологии ЦНС в анамнезе и на момент обследования. Критерии исключения: наличие текущей психоневрологической патологии, указание на заболевания центральной нервной системы (ЦНС) в анамнезе.
Всего обследовано 96 добровольцев. Возраст испытуемых варьировался от 17 до 22 лет, средний возраст составил 19,0±0,92 [19;19] лет. Распределение по полу: девушки – 66 (69%), юноши – 30 (31%) человек. Выбор объекта исследования обусловлен сопоставимым уровнем образования, возраста, степени умственной и физической нагрузки. Участие обследуемых в исследовании было добровольным, в рамках работы СНО кафедры медицинской генетики и клинической нейрофизиологии ИПО. Исследование проводилось в дневное время суток, бесплатно и не представляло риска для здоровья испытуемых. Исследование проводилось с учетом принципов конфиденциальности и беспристрастности.
Исследование состояния биоэлектрической активности головного мозга проводилось с использованием отечественного компьютерного диагностического оборудования – электроэнцефалографического программного обеспечения «Нейрокартограф» (МБН, Москва). Наложение электродов осуществлялось по международной системе «10 – 20 %». Запись компьютерной ЭЭГ проводилась в монополярном ипсилатеральном ушном отведении с помощью мостиковых хлорсеребрянных электродов с соблюдением стандартных условий проведения данного вида нейрофизиологической диагностики и соответствовала следующим основным требованиям: стандартизация внешних условий и процедуры обследования, создание оптимального психологического климата и мотивационной установки испытуемых. Средняя продолжительность исследования составила 20 минут.
Спектральный анализ частотных характеристик основных корковых ритмов (дельта, тета, альфа, бета) проводился с помощью встроенных функций математической обработки данных, разработанных производителем диагностического оборудования – компьютерного программного комплекса «Нейрокартограф» (МБН, Москва), после предварительного визуального анализа нативной ЭЭГ в режиме постреального времени и устранения физических и физиологических артефактов. Спектральное, биспектральное, мощностное и амплитудное картирование превалирующих частот альфа-ритма в разных областях коры головного мозга проводилось с помощью цветового кодирования. Полученные карты подвергались визуальному и математическому анализу.
Когерентый анализ межполушарных связей проводился с помощью встроенных функций математической обработки данных, разработанных производителем диагностического оборудования «Нейрокартограф» (МБН, Москва), после предварительного визуального анализа нативной ЭЭГ состояния пассивного бодрствования испытуемых, в режиме постреального времени, после устранения физических и физиологических артефактов.
Статистическая обработка базы данных проводилась согласно требованиям, предъявляемым к статистическому анализу биомедицинских данных, и осуществлялась с использованием пакета прикладных программ STATISTICA v. 7 (StatSoft, США).
Когерентный анализ ЭЭГ
Когерентный анализ ЭЭГ (электроэнцефалография) выявляет взаимосвязи между различными областями головного мозга. Электрическая активность мозга отражает его функциональную деятельность. Таким образом, когерентность позволяет обнаружить участие разных областей коры в выполнение определенных функций мозга и дать количественную оценку уровню интегративной деятельности мозговых структур.
Мерой когерентного анализа ЭЭГ является коэффициент когерентности (КК), который может быть от 0 до 1: чем выше показатель когерентности, тем согласованнее активность одной области с другой. Степень взаимодействия различных участков головного мозга должна быть адекватна для оптимального выполнения функций.
Одним из главных преимуществ когерентного анализа является его независимость от амплитуды колебаний сигналов различных зон головного мозга. Это дает возможность выявлять средние характеристики коэффициентов когерентности для групп испытуемых с различными типами ЭЭГ. Однако когерентный анализ до сих пор применяется преимущественно в научных целях. Одной из причин этого является сравнительная трудоемкость такого метода обработки ЭЭГ, необходимость оперирования большим количеством цифровых данных. Невозможность в короткие сроки проанализировать внушительный объем показателей, вынуждает исследователя использовать существенно меньшее количество параметров, которые к тому же из-за отсутствия единой методологи выбираются произвольно. Это тормозит внедрение метода в широкую практику. Выходом из этой ситуации, является аппаратно-программный комплекс картирования потенциалов мозга когерентным методом, в которых КК визуализируется согласно числовому порогу КК, выбираемого автоматически или произвольно. Именно такой аппаратно-программный комплекс используется в нашей клинике.
Последние научные исследования обнаружили, что у здоровых испытуемых независимо от оборудования и системы отведений ЭЭГ пик когерентных значений располагается в передних зонах неокортекса, а в направлении каудальных отделов показатели когерентности постепенно уменьшаются. Это отвечает современным знаниям об интегративной функции лобных долей, взаимосвязаны с другими отделами мозга через длинные кортико-кортикальные ассоциативные волокна. Остальные мозговые структуры, осуществляющие специфичные и локализованные функции, образуют более короткие кортико-кортикальные связи.
Важно отметить, что с возрастом показатели когерентности также претерпевают изменения. В период до 3-х лет отмечаются низкие показатели когерентности, от 4 до 6 лет усиливается взаимосвязь лобно-височных и лобно-затылочных областей левой полушария, от 8 до 10 лет лобно-височные взаимодействия еще больше усиливаются, а в последующие годы отмечается увеличение показателей когерентности между лобными долями. При старении же наблюдается обратный процесс в сторону снижения показателей когерентности между различными областями головного мозга с максимальными КК в области затылочных долей. Это может быть объяснено тем, что при старении размеры мозолистого тела уменьшаются, также как и объем белого вещества мозга и количество нейронов.
Таким образом, когерентный анализ ЭЭГ может быть использован для объективной оценки синхронности функциональной активности областей головного мозга с целью построения дифференцированных клинико-диагностических и терапевтических программ, направленных на оптимизацию помощи больным.