Исследователи Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ разработали новую методику, которая позволяет найти признаки эпилептической активности на электроэнцефалограмме. Это наиболее точный из известных сегодня алгоритмов, учитывающий различные погрешности и артефакты. Столь детальное выявление эпилептогенных зон на коре головного мозга позволит повысить эффективность нейрохирургического вмешательства.
© РИА Новости
Более 65 млн людей по всему миру страдают эпилепсией, в 30% случаев не поддающейся лечению фармакологическими средствами. Таким больным может помочь нейрохирургическое вмешательство, во время которого происходит удаление определенного участка коры головного мозга, называемого эпилептогенной зоной. Основная задача врачей — обнаружить эту зону размером порядка квадратного сантиметра на коре, общая площадь которой достигает 2 кв. м. В этом им помогает анализ электрической активности мозга. Он позволяет найти в ней специальные события — интериктальные спайки, или комплексы пик-волна.
Поиск интериктальных спайков в многоканальных данных электрической активности мозга является непростой задачей, требующей внимательного изучения специально обученным врачом-эпилептологом большого объема данных и применения постоянно совершенствующихся в клиническом сообществе критериев отбора спайков. Дальнейший анализ распределения амплитуды пика интериктального спайка по поверхности скальпа позволяет сделать вывод о локализации эпилептогенной зоны на коре головного мозга и спланировать нейрохирургическое вмешательство.
Наиболее эффективные методики математического анализа сигналов позволяют оптимизировать процесс поиска интериктальных спайков, однако для корректной работы требуют формализации критериев, применяемых человеком при решении этой задачи.
Авторами из Центра биоэлектрических интерфейсов ВШЭ и Московского государственного медико-стоматологического университета имени А.И. Евдокимова разработана методика анализа сигналов, позволяющая переводить вербальное описание формы спайка, сформулированное врачом, в набор легко проверяемых логических предикатов.
«В некотором смысле работа нашего алгоритма напоминает работу человека. По сути, наш алгоритм помогает врачам проверить набор сформулированных на обычном языке условий о форме спайка. Такая биомиметическая природа нашего алгоритма облегчает взаимодействие машины и врача и повышает уровень доверия последнего к результатам автоматического анализа», — говорит руководитель исследования, директор Центра биоэлектрических интерфейсов Алексей Осадчий.
Сравнив качество работы нового метода с несколькими основными методиками, авторы пришли к выводу, что предлагаемый алгоритм заметно превосходит другие подходы в случае, когда данные содержат большое количество высокоамплитудных артефактов.
«Высокая робастность алгоритма (то есть его устойчивость, возможность выдавать результат, несмотря на различные помехи) может оказаться особенно полезной при работе с клиническими ЭЭГ-данными, часто содержащими выраженные артефакты, всплески и нестационарности», — комментирует один из авторов статьи, стажер-исследователь и аспирант НИУ ВШЭ Дария Клеева.
Статья опубликована в журнале Journal of Neural Engineering
Информация взята с портала «Научная Россия» (https://scientificrussia.ru/)
