Трехмерная локализация очаговой патологии при электроэнцефалографическом исследовании

 Проблема трехмерной локализации появилась в электроэнцефалографии очень давно, буквально сразу после того, как удалось обнаружить локальные изменения ЭЭГ при некоторых заболеваниях. При обследовании пациентов с опухолями мозга (преимущественно конвекситальной локализации) были выявлены очаговые изменения мозговой ритмики в областях, непосредственно примыкающих к месту расположения опухоли. Естественно, что кроме места этих изменений на поверхности головы (двумерной локализации), электрофизиологам и нейрохирургам захотелось узнать глубину залегания опухоли, т.е. получить данные трехмерной локализации, а в идеале и контуры очага. Тем более, что опытные электроэнцефалографисты способны довольно точно оценить глубину расположения и размер очага только по данным ЭЭГ без использования каких либо дополнительных методов ее обработки. И если двумерная локализация приобрела новые возможности после разработки Эдрианом и Мэтьюзом метода картирования, задача трехмерной локализации для очаговой мозговой патологии была решена только после появления рентгеновских компьютерных томографов и систем, основанных на принципах ядерного магнитного резонанса. Любые методы томографии, основанные на результатах ЭЭГ исследования ни в какой мере не могли и не могут соперничать с КТ и ЯМР.

 

 Тем не менее, в случаях функциональных очагов, не имеющих эффективно обнаруживаемого анатомического субстрата (в первую очередь - эпилептогенных), электроэнцефалограмма остается одним из важнейших дополнительных методов исследования. Разумеется, информация о глубине расположения такого (не обнаруживаемого другими методами томографии) очага, не говоря уже о его форме и размере, может быть исключительно полезной как для диагностики, так и для контроля противоэпилептической терапии. А сопоставление данных ЭЭГ с методами анатомической томографии может дать клиницисту новую информацию о характере патологического процесса и результатах лечения. Тем не менее, общепринятых и стандартизованных методов ЭЭГ томографии нет и до настоящего времени, а используемые способы локализации с помощью дипольных моделей представляют собой скорее новую (и вряд ли необходимую) абстракцию.

 

 В известной мере сложившееся положение обусловлено двумя факторами:

 

 В результате до настоящего времени сохраняется парадоксальная ситуация, когда вместо простого и понятного описания проблемы и способов ее решения, публикуются неоправданно усложненные модели с небесспорной математикой.

 

 Предположим, тем не менее, что существует некоторый выбор методов решения данной задачи. И среди множества решений допустимо выделить следующие группы:

 

 В настоящее время широкое распространение получили только работы, выполненные по первому методу (к ним, кстати, и относится в большей степени упрек в неоправданном усложнении проблемы). Более того, поиск диполей (то, что не совсем корректно называют алгоритмом трехмерной локализации) включен в качестве стандартного блока в программы многих компьютерных электроэнцефалографов.

 

 Рассмотрим несколько более подробно каждый из вариантов решения задачи. Дипольная модель (в том числе в многодипольном и динамическом вариантах) использует принцип сведения некоторого распределения сигнала ЭЭГ на конвекситальной поверхности головы к распределению, которое дал бы диполь, помещенный в гомогенную (или многослойную) среду с координатами X , Y , Z . В упрощенном изложении это означает, что в макете головы, выполненном из проводящего вещества, находится диполь с указанными координатами и ориентацией, при этом на поверхности этой модели регистрируется такое же распределение потенциалов, что и на голове обследуемого человека. И на основании сходства этих распределений ( NB !) делается вывод, что и в голове человека находится нечто, с такими же, как и у экспериментального диполя координатами. Отличия мозга от модели, игнорируются тем решительнее, чем более исследователь верит в этот метод. Кроме того, задача локализации диполя в модели решается только итерационным методом, что само по себе предполагает подбор места расположения диполя, проверку полученного распределения и новый подбор до достижения разрешенной ошибки. Вся эта процедура гордо именуется решением обратной задачи ЭЭГ (не больше, не меньше!). Усложненные описания процедуры и косметические ремонты в виде умножения количества диполей, факторного анализа применительно к местам их обнаружения, предобработки сигнала методом слепого разделения компонентов и увеличения количества слоев проводника в модели подаются как последнее слово в науке. Реально получаемые диагностические результаты определяются ограничениями метода, заключающимися в следующем:

 

 Перечисленных возражений (существуют и другие) более чем достаточно для сомнений в адекватности метода анализа ЭЭГ таким способом. И ошибки локализации очагов не удивительны. Понятно и другое: диполь попадает в требуемое место только в том случае, когда генератор находится близко к конвекситальной поверхности и действительно имеет дипольную структуру в данный момент времени. Этот факт в сочетании с уверенностью разработчиков в корректности модели и обусловливает существование и использование (почти исключительно в научных трудах) метода дипольной локализации. Впрочем, если с помощью этой модели начать анализ патологии, которая может быть достоверно верифицирована (опухолей мозга, например), результаты вынудят признать, что метод более пригоден для тех случаев, когда верификация затруднена (чтобы не портить общую картину). Тем не менее, за неимением гербовой – пишут на простой и дипольной модели можно предсказать еще долгую и полную увлекательных модификаций жизнь.

 

 В отношении методов томографии низкого разрешения можно заметить, что проблемы и неустранимые ограничения метода достаточно полно описаны в специальной литературе и анализ их представляется излишним. Следует учитывать также, что для случаев анализа электроэнцефалограммы, метод станет томографией очень низкого (как бы не нулевого!) разрешения, а его ошибка будет полностью определяться степенью нестационарности сигнала (если можно так выразиться).

 

 Решение задачи методом поиска апостериорных закономерностей локализации очага в зависимости от особенностей электроэнцефалограммы (третий метод) безусловно, возможно. В этом случае обученная нейронная сеть будет имитировать (или заменять) деятельность оператора, пытающегося умозрительно описать на основании своего предшествующего опыта характер и локализацию очага. Определить гипотетическую эффективность такого решения невозможно. Она может оказаться и очень высокой. Однако легко оценить вычислительную сложность задачи создания и, в первую очередь, обучения такой нейронной сети. С учетом тех фактов, что невозможно точно определить феномены ЭЭГ, ответственные за возникновение локальных изменений, придется использовать (на начальных этапах) всю имеющуюся в электроэнцефалограмме информацию. При априорно неизвестном способе ее декодирования и принимая во внимание необходимость обработки большого количества клинических случаев патологии, вычислительную сложность задачи можно определить как близкую к бесконечной. Время решения, разумеется, тоже не обрадует проектировщиков. Т.е. при всей теоретической перспективности метода, трудности, которые возникнут при его разработке, могут оказаться запредельными для ограниченного во времени и средствах проекта.

 

 Разумным приближением к оптимальным алгоритмам можно считать использование достоверно установленных закономерностей локальных изменений ЭЭГ (четвертый вариант решения). При этом необходимо не допускать никаких сомнительных гипотез и не вводить не подтвержденные клиническим способом модели функционирования мозга. Базовые принципы анализа необходимо сформулировать очень четко и ясно. Кроме того, необходимо учесть все неустранимые (физически и информационно) ограничения проектируемого метода. Попробуем перечислить некоторые из них.

 

 

 Тем не менее, некоторые экспериментальные данные, накопленные электрофизиологией, облегчают решение задачи.

 

 Таким образом, задача проектирования системы ЭЭГ томографии сводится к нахождению функции нескольких переменных, преобразующей цифровые данные, относящиеся к уровню сигнала под электродом, к плотности вероятности очага, ответственного за распределение данного сигнала. И для любой точки, находящейся в исследуемом объеме, эта плотность вероятности должна вычисляться. Учитывая амплитудную изменчивость ЭЭГ, входные данные должны быть нормированы.

На первый взгляд, задача может быть сведена к нахождению действительных фокусов некоторых виртуальных выпуклостей, определяемых локальной патологией (Рис.1).

   

Рис.1 Иллюстрация работы примитивного алгоритма.

   

  Действительно, если локальные изменения, регистрирующиеся под некоторыми электродами представить как выпуклость над полусферой, то чем обширнее выпуклость, тем глубже ее фокус, что совпадает с физиологическими наблюдениями. Алгоритмы такого типа испытывались в течение 10 лет на 150 аппаратах серии DX и с некоторым приближением удовлетворяли простейшим требованиям к оценке глубины расположения очага. На Рис.2 показан типичный случай получения изображения очага с помощью примитивного алгоритма и сопоставление с данными КТ. Следует отметить, что процент полученных с помощью этого метода полных совпадений данных для супратенториальных опухолей небольшого размера составил около 70 при методе двойного слепого контроля. При увеличении размера опухоли и нарастании перифокального отека процент совпадений падал до 50. Однако довольно быстро были получены данные, свидетельствующие о значительной зависимости формы очага от типа интерполяции двумерной локализации. Т.е. способ построения карты ( brain mapping ) определял и форму, и эффективность обнаружения объектов. Кроме того, используемая модель противоречила некоторым положениям пейсмекерной теории ЭЭГ, а для множественных очагов и опухолей большого размера задача, зачастую, вообще не решалась.

 

Рис.2 Сопоставление данных ЭЭГ томографии (по примитивному алгоритму) и КТ.

 

 Поэтому в течение длительного времени продолжались работы по поиску функции, удовлетворяющей условиям задачи. C учетом необходимости нахождения неизвестного количества эмпирических коэффициентов и, как следствие, неизвестной размерности пространства в котором производился поиск, задача представляла значительную математическую трудность. Тем не менее, решение было найдено в виде алгоритма равного волнового фронта. Формула значения плотности вероятности очага для каждого произвольно взятого элемента внутримозгового объема в наиболее общем виде выглядит следующим образом:

где p - плотность вероятности нахождения очага в точке с координатами x , y , z

К- взвешивающий коэффициент для точки с данными координатами

S – функция от суммы геометрической дальности ( L ) от данной точки до электрода и приращения дальности вследствие увеличенного уровня сигнала ( U ) под этим электродом.

R – локсодромный коэффициент удаления данного электрода относительно соседей.

 

 Разумеется, получаемая размерность величин может быть оправдана только неизвестным физическим смыслом коэффициентов, найденных экспериментально, т.е. такое решение не может быть названо вполне корректным в математическом смысле и представляет собой лишь приближение к аналитическому. Тем не менее, полученные результаты удовлетворяют требованиям задачи. Так, для случая нулевого уровня ЭЭГ сигнала или при его равноамплитудных псевдошумовых характеристиках вероятность нахождения очага в любой точке объема примерно равна и никаких фантомных очагов не возникает (Рис 3).

 

Рис 3. На вход электроэнцефалографа подан монохромный сигнал от прецизионного генератора.

 

  Т.е. нет сигнала ЭЭГ,– нет и очагов и, если электроэнцефалограмма идентична во всех каналах (не имеет зональных различий), то никаких локальных изменений с помощью этого алгоритма не выделяется. Такой же результат получается при отсутствии ЭЭГ в одном или нескольких (не более половины от общего количества) каналах записи. При анализе электроэнцефалограммы в диапазоне альфа ритма наибольшая плотность вероятности процесса наблюдается в проекции коры затылочных долей мозга, где ей и надлежит быть (Рис 4).

  

Рис.4 ЭЭГ здорового добровольца. Глаза закрыты

   

При открывании глаз этот эффект исчезает, что также соответствует физиологическим данным (Рис 5).

 

Рис.5 ЭЭГ здорового добровольца. Глаза открыты

 

Метод мало чувствителен к артефактам и не дает мнимых локализаций (Рис 6).

  

Рис 6. Артефакт электрода.

 

При артефакте электроокулограммы не возникает локализации фантомного очага во внутримозговом объеме (Рис 7).

 

Рис.7 Артефакт электроокулограммы.

  

 Разумеется, при большем количестве наблюдений не все так хорошо и существуют артефакты, которые способны вызвать появление мнимого очага. Более того, вследствие нестационарности сигнала может возникнуть ситуация, когда решения нет и для истинной электроэнцефалограммы. Но такие случаи встречаются редко. Тем не менее, всегда следует помнить, что для сигнала ЭЭГ вообще не может быть никаких абсолютно адекватных методов анализа.

 Для некоторых случаев подтвержденных объемных процессов результаты представлены на рис 8-10 (публикуются с любезного разрешения электрофизиологической лаборатории ЦКБ 5 г. Харьков).

 

Рис 8. Объемный процесс (опухоль) головного мозга. Сопоставление данных ЭЭГ и КТ. Изображение функционального очага на соответствующем срезе заменено анатомическим.

 

Рис 9. Объемный процесс (опухоль) головного мозга. Сопоставление данных ЭЭГ и КТ. Изображение функционального очага на соответствующем срезе заменено анатомическим.

 

Рис 10. Объемный процесс (опухоль) головного мозга. Сопоставление данных ЭЭГ и КТ. Изображение функционального очага на соответствующем срезе заменено анатомическим. Обращает внимание внешне обычный (без видимой патологии) паттерн ЭЭГ.

 

Рис 11. Локализация очага пароксизмальной активности у ребенка 12 лет. Наблюдение д-ра Родригеса В.Л. (Публикуется с любезного разрешения автора).

  

 Регистрация электроэнцефалограммы, представленной на Рис.11, выполнена на фоне приема Вальпроата натрия (Энкорат) 200 мг/сут., после частичной депривации сна. В фоновой кривой при закрытых глазах регистрировалась среднеамплитудная ЭЭГ с доминирующим Альфа-ритмом 10 гц, средней амплитуды 30 мкв., правильно зонально распределенным. Большинство Альфа-волн хорошо модулированы, имеют почти синусоидальную форму. Альфа-индекс – до 46%, максимален в затылочной области. Депрессия Альфа-ритма при открывании глаз была хорошо выражена. Субдоминировала Тета-активность средней амплитуды 19 мкв., мощностью до 24%, распределенной диффузно. Уровень медленноволновой активности – в пределах нормы. В фоновой ЭЭГ была зарегистрирована эпилептиформная активность в виде Spikes и комплексов «пик-волна» предоминирующих в средневисочных отведениях, билатерально-асинхронно, чаще – в левом полушарии. При гипервентиляции уровень медленноволновой активности повысился незначительно, концу 3-й минуты продолжал доминировать Альфа-ритм. Гипервентиляция не вызывала учащения эпилептиформной активности. Триггерная и ритмические фотофоностимуляции не вызывали учащения эпилептиформной активности. Реакция усвоения ритма была хорошо выражена, лучше – в Альфа-диапазоне. ЭЭГ - появлений фотосенситивности – не отмечено. Зрительные ВП имеют выраженную асимметрию в паре средневисочных отведений.

 

 Заключение: на общем неизмененном (нормальном) фоне электроактивности мозга была зарегистрирована спонтанная эпилептиформная активность фокального типа в виде специфических феноменов – «роландических» Spikes .

  

Рис 12. Локализация очага пароксизмальной активности у ребенка 8 лет. Наблюдение д-ра Родригеса В.Л. (Публикуется с любезного разрешения автора).

  

 Приведенными иллюстрациями далеко не исчерпывается область применения метода. Следует отметить, что получены интересные наблюдения до и после нейрохирургических операций, при различных очаговых мозговых патологиях и т.д. Проверка методом двойного слепого контроля планируется в ближайшее время в лечебных учреждениях. Предварительные статистические данные в настоящее время анализируется, но уже первые результаты испытания метода вероятностной ЭЭГ томографии обнадеживают. При оценке локализации эпилептогенных очагов, т.е. для той задачи, где метод может оказаться наиболее диагностически ценным, также получены хорошие результаты, некоторые из которых представлены на рис 11-12.

 

 Вывод: несмотря на ограниченную область применения и отсутствие физических единиц, описывающих параметры очага, метод может быть диагностически состоятельным как в эпилептологии, так и в практической электроэнцефалографии. Необходимости высокой квалификации оператора он, к сожалению, не отменяет. Как, впрочем, и любое другое исследование в медицине.