Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Автоматизированная система для предсказания эпилептических приступов по многоканальным записям электрической активности мозга


https://doi.org/10.31799/1684-8853-2018-4-115-122

Полный текст:


Аннотация

Постановка проблемы: большой интерес к изучению процессов, протекающих в головном мозге, с использовани­ем частотно-временных паттернов на регистрируемых электроэнцефалографических данных, связан с возможностью разработки на основе электроэнцефалограмм интерфейсов мозг-компьютер. Основой функционирования интерфейсов мозг-компьютер является детектирование в реальном времени характерных паттернов на многоканальных электро­энцефалограммах и преобразование их в команды для управления внешними устройствами. Одной из важных сфер применения интерфейсов мозг-компьютер является контроль патологической активности головного мозга, что востре­бовано, в частности, для различных форм эпилепсии, не поддающихся медикаментозному лечению.

Цель: разработка методики детектирования характерных паттернов нейронной активности, предшествующих возникновению эпилеп­тического приступа.

Результаты: с использованием многоканальных электроэнцефалограмм исследована динамика таламо-кортикальной сети головного мозга, предшествующая возникновению эпилептического приступа. Разработана методика, позволяющая предсказывать возникновение эпилептического приступа. Методика реализована в виде ней­роинтерфейса, который испытан in vivo на животной модели абсанс-эпилепсии.

Практическая значимость: результаты исследования свидетельствуют о возможности предсказания эпилептических приступов по многоканальным электро­энцефалограммам. Полученные результаты могут быть использованы при разработке нейроинтерфейсов для предска­зания и предотвращения приступов различных типов эпилепсии у человека.


Об авторах

В. А. Максименко
Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю. А.
Россия

канд физ.-мат. наук, доцент.

Политехническая ул., 77, Саратов, 410054.



А. А. Харченко
Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю. А.
Россия

аспирант.

Политехническая ул., 77, Саратов, 410054.



А. Люттьёханн
Институт физиологии Мюнстерского университета.
Россия

PhD.

 ул. Роберта Коха, 27а, D-48149, Мюнстер.



Список литературы

1. Betzel R. F., Gu S., Medaglia J. D., Pasqualetti F., Bassett D. S. Optimally Controlling the Human Connectome: The Role of Network Topology// Scientific Reports. 2016. Vol. 6. 30770. doi:10.1038/srep30770

2. Hermundstad A. M., Bassett D. S., Brown K. S., Aminoff E. M., Clewett D., Freeman S., Frithsen A., Johnson A., Tipper C. M., Miller M. B., Grafton S. T., Carlson J. M. Structural Foundations of RestingState and Task-Based Functional Connectivity in the Human Brain// Proc. of the National Academy of Sciences. 2013. Vol. 110. P. 6169–6174. doi:10.1073/pnas.1219562110

3. Buzsaki G. Two-stage Model of Memory Trace Formation: A Role for “Noisy” Brain States // Neuroscience. 1989. Vol. 31. P. 551–570. doi:10.1016/0306-4522(89)90423-5

4. Cichy R. M., Khosla A., Pantazis D., Torralba A., Oliva A. Comparison of Deep Neural Networks to Spatio-Temporal Cortical Dynamics of Human Visual Object Recognition Reveals Hierarchical Correspondence // Scientific Reports. 2016. Vol. 6. 27755. doi:10.1038/srep27755

5. Cavanna A., Monaco F. Brain Mechanisms of Altered Conscious States During Epileptic Seizures // Nature Reviews Neurology. 2009. Vol. 5. P. 267–276. doi:10.1038/nrneurol.2009.38

6. Jalili M. Functional Brain Networks: Does the Choice of Dependency Estimator and Binarization Method Matter?// Scientific Reports. 2016. Vol. 6. 29780. doi:10.1038/srep29780

7. Maynard E. M., Hatsopoulos N. G., Ojakangas C. L., Acuna B. D., Sanes J. N., Normann R. A., Donoghue J. P. Neuronal Interactions Improve Cortical Population Coding of Movement Direction// The Journal of Neuroscience. 1999. Vol. 19. P. 8083–8093. doi:10.1523/JNEUROSCI

8. Durand D. Electrical Stimulation Can Inhibit Synchronized Neuronal Activity// Brain Research. 1986. Vol. 382. P. 139–144. doi:10.1016/00068993(86)90121-6

9. Stacey W. C., Litt B. Technology Insight: Neuroengineering and Epilepsy — Designing Devices for Seizure Control // Nature Reviews Neurology. 2008. Vol. 4. P. 190. doi:10.1038/ncpneuro0750

10. Fisher R. S., Krauss G. L., Ramsay E., Laxer K., Gates J. Assessment of Vagus Nerve Stimulation for Epilepsy: Report of the Therapeutics and Technology Assessment Subcommittee of the American Academy of Neurology/ / Neurology. 1997. Vol. 49. P. 293–297.

11. Ovchinnikov A. A., Luttjohann A., Hramov A. E., van Luijtelaar G. An Algorithm for Real-Time Detection of Spike-Wave Discharges in Rodents // Journal of Neuroscience Methods. 2010. Vol. 194. P. 172–178. doi:10.1016/j.jneumeth.2010.09.017

12. Sitnikova E. Yu., van Luijtelaar G. Cortical and Thalamic Coherence During Spike-Wave Seizures in WAG/Rij Rats// Epilepsy Res. 2009. Vol. 71. P. 159– 180. doi:10.1016/j.eplepsyres.2006.06.008

13. Sitnikova E. Yu., Hramov A. E., Koronovsky A. A., van Luijtelaar G. Sleep Spindles and Spike-Wave Discharges in EEG: Their Generic Features, Similarities and Distinctions Disclosed with Fourier Transform and Continuous Wavelet Analysis // J. Neurosci. Methods. 2009. Vol. 180. P. 304–316. doi:10.1016/j.jneumeth.2009.04.006

14. Sarkisova K., van Luijtelaar G. The WAG/Rij Strain: A Genetic Animal Model of Absence Epilepsy with Comorbidity of Depression // Prog. Neuropsychopharmacol. Biol. Psychiatry. 2011. Vol. 35. P. 854–876. doi:10.1016/j.pnpbp.2010.11.010

15. Павлов А. Н., Храмов А. Е., Короновский А. А., Ситникова Е. Ю., Макаров В. А., Овчинников А. А. Вейвлет-анализ в нейродинамике// Успехи физических наук. 2012. T. 182. C. 905–939. doi:10.3367/ UFNr.0182.201209a.0905

16. Maksimenko V. A., van Heukelum S., Makarov V. V., Kelderhuis J., Lüttjohann A., Koronovskii A. A., Hramov A. E., van Luijtelaar G. Absence Seizure Control by a Brain Computer Interface // Scientific Reports. 2017. Vol. 7. P. 2487. doi:10.1038/s41598017-02626-y

17. van Luijtelaar G., Hramov A. E., Sitnikova E. Yu., Koronovskii A. A. Spike-Wave Discharges in WAG/ Rij Rats are Preceded by Delta and Theta Precursor Activity in Cortex and Thalamus // Clinical Neurophysiology. 2011. Vol. 122. P. 687–695.

18. van Luijtelaar G., Lüttjohann A., Makarov V. V., Maksimenko V. A., Koronovskii A. A., Hramov A. E. Methods of Automated Absence Seizure Detection, Interference Bystimulation, and Possibilities for Prediction in Genetic Absence Models // Journal of Neuroscience Methods. 2011. Vol. 260. P. 144–158. doi:10.1016/j.jneumeth.2015.07.010

19. Maksimenko V. A., Lüttjohann A., Makarov V. V., Goremyko M. V., Koronovskii A. A., Nedaivozov V. O., Runnova A. E., Luijtelaar G., Hramov A. E., Boccaletti S. Macroscopic and Microscopic Spectral Properties of Brain Networks During Local and Global Synchronization // Phys. Rev. E. 2017. Vol. 96. P. 012316.

20. Харченко А. А., Макаров В. В., Храмов А. Е. Исследование синхронизации в сети нелинейных осцилляторов со сложной топологией связей по интегральным регистрируемым характеристикам // Изв. РАН. Сер. физическая. 2014. T. 78. № 12. С. 1616–1620.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Максименко В.А., Харченко А.А., Люттьёханн А. Автоматизированная система для предсказания эпилептических приступов по многоканальным записям электрической активности мозга. Информационно-управляющие системы. 2018;(4):115-122. https://doi.org/10.31799/1684-8853-2018-4-115-122

For citation: Maksimenko V.A., Harchenko A.A., Lüttjohann A. Automated System for Epileptic Seizures Prediction based on Multi-Channel Recordings of Electrical Brain Activity. Information and Control Systems. 2018;(4):115-122. (In Russ.) https://doi.org/10.31799/1684-8853-2018-4-115-122

Просмотров: 84


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)