Методы системного анализа физиологических процессов
Визуальный анализ электрокардиограммы является обязательным при диагностике инфаркта миокарда, нарушений сердечного ритма и других заболеваний сердца. Анализ электроэнцефалограммы помогает при диагностике эпилепсии и опухолей мозга.
При визуальном анализе процессов обращается внимание на отчетливые, грубые отклонения от нормы: извращение T-зубца, экстросистолия и др. в ЭКГ, пик-волна, локальные тета и дельта-волны и др. в ЭЭГ. При этом из ЭКГ, ЭЭГ и других процессов извлекается и оценивается лишь небольшая часть информации, полезной для понимания жизнедеятельности организма.
Разрабатываемые в последние 30 лет компьютерные системы анализа физиологических процессов обычно используют методы, заимствованные из арсенала анализа сигналов, возникающих в физике и технике. Мы считаем, что эти методы не в состоянии извлекать полезную содержательную информацию о жизнедеятельности организма не только потому, что она теряется в частотно-амплитудном спектре. Методы анализа процессов, заимствованные из инженерного опыта, просто не приспособлены для извлечения содержательной медико-физиологической информации подобно тому, как рутинные статистические методы обработки лабораторных исследований.
Мы глубоко убеждены, что познание функционально-динамических механизмов болезни невозможно без разработки инструментально-программных комплексов, обеспечивающих не поверхностный, а содержательный анализ процессов.
Разработка таких комплексов — основная программная задача фирмы на ближайшее десятилетие.
Новые информационные технологии в медицине и экологии.
Труды VII международной конференции и дискуссионного научного клуба. 1999 г 31 мая –11 июня. Гурзуф-с.155-158.
Методы содержательного анализа физиологических процессов
А.А.Генкин
Физиологические колебания принципиально отличаются от классических колебаний тем, чт для них энергетическая характеристика не играет столь доминирующего значения как для колебаний, рассматриваемых в физике и технике. Поэтому усилия, затрачиваемые на анализ частотно-амплитудного спектра ЭЭГ, ЭКГ и др. не привели к пониманию временной организации физиологических процессов и решению важных диагностических задач.
Особенность физиологических колебаний — связь разных фаз единичных циклов активности с разными функциональными состояниями; циклический процесс — это не просто смена нарастание и убывания одного фактора, а последовательная смена качественно различных состояний.
Содержательный анализ физиологических процессов может быть обеспечен только такими методами, которые смогут описать эту качественную неоднородность временной динамики основных жизненных проявлений организма: вдох-выдох, систола-диастола, сокращение и расслабление гладкой мускулатуры, возрастание и убывание электрических колебаний мозга и др. [1].
Наиболее важная медико-биологическая информация о временной динамике процесса содержится не в знании об амплитудно-частотном спектре и не в обнаружении во временном ряде различных медленных компонент, а в получении знаний о том, как предыдущая фаза процесса обусловливает последующую, а она в свою очередь обусловливает следующую за ней.
Получить такую информацию, оставаясь в пространстве мгновенных значений процесса очень трудно, если вообще возможно [1].
В основе наших методов, направленных на анализ временной организации физиологических колебаний, лежит расчленение исходного процесса на дискретные последовательности характеристик единичных колебаний. С общетеоретической точки зрения получающиеся временные ряды следует рассматривать как элементы системного целого во времени, каковым и является исходный физиологический процесс.
Задача анализа заключается как в описании динамики каждого из элементов, так и в оценке взаимосвязи между ними.
Мы предлагаем для каждого колебания измерять амплитуду (vg) и длительность (tg) восходящей волны, амплитуду (vd) и длительность (td) нисходящей волны.
/>
К этим характеристикам добавляются период l=tg+td и асимметрия длительностей фаз D = tg— td. В результате непрерывный процесс s(t) представляется в виде совокупности дискретных последовательностей характеристик единичных колебаний:
/>
В зависимости от поставленных задач эти характеристики могут усредняться за определенную эпоху анализа, так что каждое их значение будет относиться не к одному колебанию, а представлять соответствующие параметры за секунду, две секунды, 5 секунд, итд.
Таким образом, информация о динамике одного физиологического процесса представляется в виде векторной функции целочисленного аргумента :
/>n = 1, 2,…, N (*)
где n — номер последовательных характеристик единичных колебаний, а Т — интервал усреднения.
Подобным образом можно рассматривать элементы единичных колебаний не только для разных отведений одного процесса (например, ЭЭГ), но и для существенно различных процессов (например, ЭЭГ и дыхание; систолическое, диастолическое артериальное давление и пульс при мониторинге и др.).
Экспериментальные исследования характеристик единичных колебаний ЭЭГ при разных физиологических состояниях (покой, внимание, умственная активность, сонливость и сон, гипноз, стресс) и при некоторых заболеваниях (нарколепсия, эпилепсия, дебильность, шизофрения) показали высокую информативность анализа характеристик единичных колебаний для решения различных психофизиологических и клинических задач. И, что еще более существенно, этот подход выявил наличие в головном мозге закономерного пространственного распределения дискретных уровней асимметрии длительностей фаз и других характеристик единичных колебаний и роль этих уровней в механизмах нейрофизиологической регуляции (градиентные механизмы).
В физиологическом плане не менее интересен непараметрический подход, когда отказываются от анализа самих значений характеристик единичных колебаний и ограничиваются анализом особенностей динамики их возрастания и убывания.
Т.е наряду с вектор- функцией φ (n) рассматривается вектор-функция
/>/> (**)
а х – значение любой характеристики v, tg, td, l или D
(здесь и в дальнейшемv=( vg+vd )/2. В результате такого преобразования исходный процесс s(t) отображается в последовательности, состоящие из 1 и 0.
s(t) → φ(n) → ψ (n)
Ниже приводится фрагмент результата преобразования (**) для 25 последовательных секундных интервалов реального электрического процесса мозга (ЭЭГ, теменно-затылочное отведение, после выполнения арифметического теста) :
/>/>
В результате преобразования (**) каждому n соответствует вектор-столбец (n), составленный из 1 и 0. Каждая компонента вектор-функции (строчка) отражает динамику состояний (возрастание-1 или убывание-0) одной из характеристик единичных колебаний. Такие состояния (1 или 0) будем называть ψ -состояниями первого порядка. Их динамике соответствуют матрицы (2х2) частот перехода 1 в 0 и 0 в 1.
/>
Так, для пяти компонент процесса (***)
Изучение матриц ψ -состояний первого порядка привело к новым количественным мерам — информационной массе и индексам гомеостатического равновесия. Эти меры позволили понять системообразующую роль среднего уровня асимметрии длительностей фаз ЭЭГ и выявить глубокую закономерность пространственно-временной организации нейрофизиологических процессов.
Если рассмотреть любые два временных ряда, например, первый (v) и четвертый (l), то для любого n возможны четыре состояния второго порядка:
/>
Совместная временная динамика v и l процесса (***) представляется в виде последовательности: ψ 1ψ 3ψ 3ψ 1ψ 3ψ 1ψ 3ψ 4ψ 3ψ 1ψ 2ψ 2ψ 4ψ 2ψ 4ψ 1ψ 4ψ 3ψ 4ψ 1ψ 3ψ 3ψ 1ψ 2ψ 4
Информация об этой динамике (в данном случае динамике взаимных отношений амплитуды v и периода l, усредняемых за последовательные секундные интервалы) заключается в матрице (4х4) частот перехода
y i→ y j (i=1,2,3,4; j=1,2,3,4)
Если абсолютную частоту перехода y i→ ψj (i=1,2,3,4;j=1,2,3,4) обозначить через ψ ij,, то возможны 16 различных частот перехода:
/>
А для всех попарных сочетаний по 2 для динамики пяти состояний первого порядка формируется 10 различных ψ — матриц второго порядка.
Изучение ψ-матриц второго порядка для электрических процессов мозга выявило фундаментальные закономерности их временной организации. Одна из наиболее интересных — почти симметричность матриц ψ -состояний второго порядка. Это свойство встречается настолько регулярно, что можно говорить о законе сохранения временной симметрии электрических процессов мозга.
Литература.
1. Генкин А.А., Медведев В.И. – Прогнозирование психофизиологических состояний. Вопросы методологии и алгоритмизации. М. Наука. 1973.
Библиография основных публикаций в которых используются характеристики единичных колебаний ЭЭГ и других процессов
1. Генкин А.А. Об асимметрии длительностей фаз единичных колебаний ЭЭГ задних отделов головного мозга здорового человека // Доклады АПН РСФСР --№ 4 – 1962, c 99-102
2. Генкин А.А. Опыты по статистическому обнаружению сигналов ЭЭГ, детерминированных умственной активностью.// в сб Проблемы нейроокибернетики., 1962, Ростов на Дону
3. Генкин А.А. Примененпие метода статистического описания длительностей фаз ЭЭГ к выявлению информации, сопутствующей умственной деятельночсти. // Доклады АПН РСФСР- № 6-1962
4. Генкин А.А. Уровень асимметрии длительностей фаз ЭЭГ как показатель уровня бодрствования //Материалы IV Всесоюзной конференции по электрофизиологии не, 1963, изд РГУ
5. Генкин А.А. Об асимметрии длительностей фаз единичных колебаний ЭЭГ при умственной активности //Доклады АН СССР, т.149, № 6, 1963, с.1460-1463.
6. Моисеева Н.И., Генкин АА Опыт применения непараметрической статистической процедуры к анализу ЭЭГ у больных с нарушением мозгового кровообращения // Журнал невропатологии и психиатрии им. Корсакова -№ 8, 1963
7. Генкин А.А., Захаров В.К., Тарабукин В.И. Автоматический анализ длительности фаз ЭЭГ// Журнал ВНД -№3-1964
8.Генкин А.А. К проблеме автоматизации диагностики умственного уитомления// Проблемы инженерной психологии / Материалы 1 ленинградской конференци. Под ред Б. Ломова — Л.1964
9. Генкин А.А., Дзидзигури Т.Д. О соотношении длительностей сокращения и расслабления гладкой мускулатуры тонкого кишечника // Физиологический журнал СССР. – №11.–1964. – C.1077–1084.
10.Genkin A.A. Dzidzguri T.D.Relationsip between duration of contraction and relaxation in smooth muscle of the small intestine/ / Fed.Proc. Transl.Suppl. 1965 .v. 24, №6, p. 1101-1104
--PAGE_BREAK--11. Генкин А.А. Биоэлектрические процессы головного мозга как вероятностные цепи с восемью состояниями// Труды ВМА им. С.М.Кирова т.162, 1964
12. Генкин А.А. Статистический анализ ЭЭГ как общая проблема анализа колебательных процессов, протекающих в физиологических системах // Математические методы анализа электрических процессов мозга Под ред. М.Н. Ливанова и В.С. Русинова. М.: Наука, 1965. – C.75 – 86.
14 Артемьева Е.Ю. Мешалкин Л.Д. Хомская Е.Д. О периодических колебаниях асимметрии длительностей восходяших и нисходящих фаз альфа ритма /// Математические методы анализа электрических процессов мозга /Под ред. М.Н. Ливанова и В.С. Русинова. М.: Наука, 1965. – C. 87 -91.
15.. Генкин A.A. Некоторые пути автоматизации дифференциальной диагностики функциональных состояний и начальных стадий болезни // Кибернетика в клинической медицине. – Л.: ВМА им.С.М.Кирова, 1965. – С.20 –25.
16. Авраамов С.Р. Генкин АА. О соотношении уровня постоянного потенциала глубоких структур мозга и асимметрии длительностей фаз электросубкортикограммы// в сб. Глубокие структуры мозга человека Л. Наука, 1965
17. Генкин А.А. Средний уровень асимметрии длительностей фаз ЭЭГ и скорость переработки информации в зрительно-мотроной системе// Биофизика, т.10, № 5, 1965 с. 868-873.
18. Генкин А.А. Зараковский Г.М. – Об автоматизации диагностики функциональных состояний организма по данным ЭЭГ // Проблемы инфжереной психологии. Под ред Б.Ф… Ломова. вып.4., Л.1966, с.190-211.
19. Генкин А.А. Мелючева Л.А. Статистики длительностей фаз электросубкортикограммы как индикаторы межцентральных регуляций// Глубокие структуры мозга человека. Ред Н.П. Бехтерева, Л. 1966
20. Генкин А.А. Статистики длительностецй фаз электроэнцефалограммы и некотрые механизмы произвольной активности человека.// XVIII международныйконгресспсихрологов/Тезисыдокладов, М.1966
21. Genkin A.A. Snfnisnical characteristics of the phase duration of EE oscillation and some mechanisms of the voluntary activity of man//EEG correlatrs of f behavior / XVIII World Psychology Congress. М. 1966
22. Bechtereva N.P. Genkin AA, Moiseeva N.I., V.V.SmirnovElectrographic evidence on participation of deep structures of human brain in certain mental processes (computer ayalysis data) // EEG and clin. Neuroph — .v.25-suppl.1967.
23. Генкин A. А.Непараметрическое описание временных рядов в физиологических системах // 2-е совещание по проблемам автоматического анализа биологических микроструктур и процессов. 28-31 мая1968 г. – Пущино, 1968.
24. Genkin A.A. The statistical analysis of the EEG as general problrm in the analysis in oscillatory processes in physiological systems// Mathematical analysis of electrical activity of the brain. Harvard Univ. Massachusets.1968. p.65-79
25. Генкин А.А.Данилин В.П. Латаш Л.П. Уровень асимметрии длительностей фаз колебаний потенциала в ЭЭГ больных нарколепсией (к вопросу о механизмах периодичности нарколептических проявлений //Журнал ВНД –1968 –т.18 -№1, с.97-108.
26. Даллакян ИГ. // Математические методы в психиатрии и неврологии. Л,1968, с.108
27. Генкин А.А… Нейрофизиологические и статистические аспекты расшифровки сигналов ЭЭГ // Всесоюзный симпозиум “Параклинические методы исследования”. вып.1; Под ред. Е.А. Жирмунской… – М., 1969.– С.89 –106.
28. Генкин А.А. Способ различения сигналов ЭЭГ при разных видах умственной активности. // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. – 1969. – № 4.– С.120–123.
29. Генкин А.А.Мордвинов Е.Ф. Электроэнцефалографические корреляты гипнотического сосотояния// Журнал ВНД — т.XIX №3 ,- 1969, с.471-477..
30.Мордвинов Е.Ф. Генкин А.А. О возможнеостях прогнозирования внушаемости человека по данным спонтанной электроэнцефалограммы// Журнал ВНД — т.XIX №6 ,- 1969, с.1027-1032..
31. Генкин А.А.Разбиение на классы психофизиологических свойств, обусловленное взаимосвязью поведенческих, элект рокорковых и электрокожных индикаторов //Докл. АН СССР. – 1970. – Т.192– № 6. – С.1363 –1366.
32. Генкин А.А., Василевский Н.Н. Алексанян З.А. Об особенностях регуляции средней частоты разрядов корковых нейронов// Рефераты докл. IV Всесоюзной конференции по нейрокиберенетике. 1979, Ростов на Дону с.31.
33. Генкин А.А.–. Связь колебаний асимметрии длительностей фаз ЭЭГ с дыхательной ритмикой. // Докл. АН СССР. – 1971. – Т. 200. –№ 4. – С.1003 –1006
34. Генкин А.А. Медведев В.И. О влиянии мотивации на средний уровень асимметрии длительностей фаз спонтанной ЭЭГ// Журнал ВНД 1971 – т.21– №1, с.576-584.
35. Крупнов А.И., Небылицин В.Д. Сравнительная биоэлектрическая характеристика лобных и затыорчных областей коры головного мозга человека // Журнал ВНД. Т.21. №6
36 Небылицин В.Д. Показатели активности и асимметрия волн ЭЭГ покоя// Новые ииследования в психологии и возрастной физиологии, 1971,№1
37. Nebylitsin V.D. Krupnov A.I. Biolectrical correlateds of motor activity as temperament trait/ Neuropsychologia 1972. –V.10
C.419-427
38.Генкин А.А., Лебедева Л.И., Ивлева Л.Ф. Электроэнцефалографические индикаторы доминантных состояний во время родовой деятельности. //Физиологический журнал СССР – 1972 – Т.58 –№8 – С.1207–1211.
39. Хомская Е.Д. Мозг и активация. М. изд. МГУ, 1972
40. Генкин А.А., Медведев В.И. Прогнозирование психофизиологических состояний. Вопросы методологии и алгоритмизация. – Л.: Наука, 1973.
41 Логунова Г.И. Особенности среднего уровня асимметрии длительностей фаз ЭЭГ у детей 3-7 лет /Журнал ВНД -1978- т..XXVIII, №1 с.122-127
42 Слотинцева Т.В. Отражение динамики произвольного внимания в показателях формы волн ЭЭГ в норме и у больных с локальными поражениями мозга// Нейрофизиологические механизмы вниманич. Под ред Е.Д.Хомской. М .1979, с.250-283.
43. Белов Д.Р., Кануников И.Е., Федорова М.А. Взаимосвязь электроэнцефалограммы человека с некоторыми характеристиками восприятия // Биохимичекие и биофизические механизмы физиологических функций./ Материалы конференции молодых физиологов и биохимиков России. СПб, 1995, с.19.
44. Ламкин П.Э., Кануников И.Е., Белов Д.Р. Некоторые психофизиологические корреляты зрительно-пространственных и вербальных логических способностей.// Биохимичекие и биофизические механизмы физиологических функций./ Материалы конференции молодых физиологов и биохимиков России. СПб, 1995, с.110. Ссылки (links):
intels.spb.ru/pr04.htmlintels.spb.ru/pr05.htmlintels.spb.ru/art01.html