POSTTRAUMATIC ENCEPHALOPATHY DIAGNOSTICS BY MEANS OF EEG INDEPENDENT COMPONENTS POWER-SPECTRA INTEGRAL INDEX


Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Electroencephalograms (EEG) and case reports of 145 patients suffering posttraumatic encephalopathy have been subjected to analysis. The patients were divided into two groups: a group of patients in prolonged unconscious state (1 st, n=20) and a group of conscious patients with late effects of severe craniocerebral trauma (2 nd, n=125). Background EEG has been subjected to analysis by application of independent component analysis (ICA) and standard low-resolution electromagnetic tomography. According to maximum equivalent current density localization, the EEG independent components have been identified in frontal, temporal and occipital lobes. Both integral index (λ+θ/α+β1+β2) of EEG independent components power-spectra and effect size have been calculated for each EEG independent component localization. The average effect size of power-spectra integral index (λ+θ/α+β1+β2) has been identified for all EEG independent component localizations subjected to examination. A correlation analysis between absolute and relative index values (λ+θ/α+β1+β2) of EEG independent components power-spectra in frontal and occipital localizations and severe craniocerebral trauma outcomes ranged by Glasgow Outcome Scale has been applied to the group of patients in prolonged unconscious state, who have been followed-up (under surveillance) for a period of 6 to 18 months (1A, n=10). The results in group 1A have shown that relative values of EEG independent components power-spectra in frontal and occipital localizations are in inverse reliable correlation with severe craniocerebral trauma outcomes ranged by Glasgow Outcome Scale.

About the authors

N A Belyakov

I. I. Dzhanelidze Emergency Medical Care Institute

Email: zhgi@bk.ru
Saint-Petersburg, Russia

O Ye Gurskaya

N.P. Bekhtereva Institute of Human Brain of Russian Academy of Sciences

Saint-Petersburg, Russia

L V Artyushkova

Saint Petersburg Scientific and Practical Center of Medical and Social Expertise, Prosthetics and Rehabilitation of the Disabled named after G.A. Albrecht of Federal Agency on Health Care and Social Development

Saint-Petersburg, Russia

Zh I Savintseva

N.P. Bekhtereva Institute of Human Brain of Russian Academy of Sciences

Saint-Petersburg, Russia

References

  1. Гриндель О. М., Шарова Е. В. ЭЭГ при черепно-мозговой травме // Нейрофизиологические исследования в нейрохирургической клинике: Руководство для врачей.- М.: ИНХ им. Бурденко, 1992.- С. 71-84.
  2. Шарова Е. В., Зайцев О. С., Щекутьев Г. А., Окнина Л.Б., Трошина Е. М. ЭЭГ и ВП в прогнозировании развития посттравматических бессознательных состояний после тяжелой травмы мозга // Нейронауки: теоретичні та клінічні аспекти. Дон. НМУ.- 2008.-Т. 4, № 2.- С. 82-89.
  3. Шарова Е. В., Потапов А. А., Щекутьев Г. А. Возможности электроэнцефалографии в прогнозировании исходов тяжелой черепномозговой травмы // Лихтерман Л. Б., Корниенко В. Н, Потапов А. А. и др. Черепно-мозговая травма: прогноз течения и исходов.-М.: Книга, 1993.- С. 155-162.
  4. Шарова Е. В., Куликов М. А., Потапов А. А. Компрессионный спектральный анализ ЭЭГ при тяжелой черепно-мозговой травме // Вопросы нейрохирургии.- 1987.- № 5.- С. 39-45.
  5. Беляков Н. А., Гурская О. Е., Пономарев В. А. и др. Фронто-окципитальное соотношение мощности независимых компонент электроэнцефалограммы как скрининговый количественный критерий течения травматической болезни // Мед. акад. журн.- 2010.- Т. 10, № 2.- С. 69-76.
  6. Гурская О. Е., Пономарев В. А. Оценка информативности методов локализации эквивалентных источников биоэлектрической активности в диагностике затяжных бессознательных состояний // Журн. неврол. и психиатр.- 2009.- Т. 109, № 4.- С. 36-42.
  7. Гурская О. Е., Мирошникова Е. Б. Применение метода независимых компонент и электромагнитной томографии в анализе ЭЭГ для диагностики и прогноза у больных в посттравматических затяжных бессознательных состояниях // Вестник Санкт-Петербургской государственной медицинской академии им. И. И. Мечникова.- 2009.- Т. 32, № 3.- С. 101-104.
  8. Пономарев В. А., Гурская О. Е., Кропотов Ю. Д., Артюшкова Л. В., Мюллер А. Сравнение методов кластеризации независимых компонент ЭЭГ у здоровых взрослых людей и больных с последствиями черепно-мозговой травмы // Физиология человека.- 2010.-Т. 36, № 2.- С. 1-10.
  9. Bell A. J., Sejnowski T. J. An information-maximization approach to blind separation and blind deconvolution // Neural. Comput.- 1995.-Vol. 7.- P. 1129-1159.
  10. Makeig S., Bell A. J., Jung T. P., Sejnowski T. J. Independent component analysis of electroencephalographic data // Neural Inform. Proc. System.- 1996.- Р. 145-151.
  11. Pascual-Marqui R.D., Michel C. M., Lehmann D. Low resolution electromagnetic tomography: a new method for localizing electrical activity in the brain // Int. J. Psychophysiol.- 1994.- Vol. 18.- P. 49-65.
  12. Мачинская Р. И. Нейрофизиологические механизмы произвольного внимания // Журнал высшей нервной деятельности.- 2003.-Т. 53, № 2.- С. 133-150.
  13. Llinas R. R., Ribary U., Joliot M., Wang X.-J. Content and context in temporal thalamocortical binding // Temporal coding in the brain / Eds Buzsaki G. et al.- Berlin: Springer Verlag, 1994.- P. 251-271.
  14. Christoff K., Prabhakaran V., Dorfman J. et al. Rostrolateral prefrontal cortex involvement in relational integration during reasoning // Neuroimage.- 2001.- Vol. 14.- P. 1136-1149.
  15. Pascual-Marqui R. D. Standardized low resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical details // Methods and Findings in Experimental and Clinical Pharmacology.- 2002.- Vol. 24.- P. 5-12.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2012 Belyakov N.A., Gurskaya O.Y., Artyushkova L.V., Savintseva Z.I.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».