АНАЛИЗАТОРЫ БИОПОТЕНЦИАЛОВ — приборы со специализированными вычислительными устройствами, предназначенные для автоматического анализа изменений биоэлектрических потенциалов во времени.

Записи биопотенциалов, отражая деятельность различных систем организма, имеют сложное строение.

Основная задача электроэнцефалографических методов — нахождение статистически достоверных устойчивых диагностических параметров этих записей, которые позволяют судить о процессах, происходящих в организме. Оценка этих параметров в основном производится визуально. Такая оценка позволяет во многих случаях выявить изменения, связанные с нарушением деятельности тех или иных органов. Однако получаемая при этом информация недостаточна и в известной мере субъективна, а процесс визуального анализа долог, утомителен и требует высокой квалификации. Это относится прежде всего к анализу записей, не имеющих циклически повторяющихся форм, а именно: к электроэнцефалограмме (ЭЭГ), электромиограмме (ЭМГ), электронейрограмме (ЭНГ) и другие. Не всегда легко определить, какие параметры биопотенциалов и в какой степени подвергаются изменениям под влиянием различных функционально-диагностических раздражителей, медикаментозного воздействия, хирургических вмешательств и других. Эти трудности вызвали необходимость создания специализированных устройств для автоматического получения информативных параметров — анализаторов биопотенциалов.

Кривую изменения биопотенциалов во времени рассматривают как запись колебаний, характеризующихся интенсивностью, частотным составом и временной структурой.

Для количественной характеристики интенсивности биопотенциалов может быть использовано среднее напряжение колебаний, определяемое как отнесенная ко времени площадь, заключенная между осциллограммой биоэлектрического процесса и ее нулевой линией. Для автоматизации этого измерения применяют ряд приборов — интеграторов различных конструкций. По способу представления суммарной биоэлектрической активности их можно разделить на три вида.

Рис. 1. Способы оценки интенсивности биопотенциалов (схема): 1 — осциллограмма биопотенциалов двуглавой мышцы плеча при динамической работе; 2—4 — результаты оценки интенсивности биопотенциалов различными методамиРис. 2. Частотные характеристики полосовых фильтров для выделения ?-, ?- и ?- ритмов ЭЭГ

1. Интеграторы, накапливающие электрическую активность, причем процесс накопления отражается либо стрелочным прибором, либо отклонениями осциллограммы (рис. 1, 1 и 2). Интеграторы этого типа дают возможность производить достаточно точные, но разовые измерения за данный промежуток времени. Для изучения динамики процесса они непригодны. Важным недостатком является также малый динамический диапазон, определяемый шкалой выходного прибора.

2. Интеграторы, измеряющие электрическую активность за равные отрезки времени (рис. 1, 3) и регистрирующие ее в виде импульсов, амплитуда которых пропорциональна суммарной электрической активности за данный промежуток времени. Количественная оценка результатов требует дополнительного обмера осциллограмм.

3. Интеграторы с непосредственным отсчетом данных (рис. 1, 4). Приборы этого типа выдают информацию о суммарной электрической активности в виде импульсов с равной амплитудой, частота следования которых пропорциональна интенсивности биоэлектрического процесса. Импульсы поступают непосредственно на вход счетчика, информация может быть получена за любой отрезок времени, осциллографирование не обязательно. Эти интеграторы наиболее гибки и удобны для физиологических исследований. Они позволяют легко сопоставлять результаты интегрирования с исходными записями биоэлектрических потенциалов и таким образом изучать их динамику.

Частотный состав биопотенциалов определяют при помощи частотных анализаторов. Основу их составляют избирательные элементы, выделяющие из сложного процесса лишь определенную группу частотных компонентов. Каждая из выделенных составляющих относится к определенной области спектра. Затем проводится оценка интенсивности выделенных частотных компонентов биоэлектрического процесса при помощи интегратора. В качестве избирательного элемента в большинстве случаев применяют электрические фильтры различных конструкций. Результаты частотного анализа существенно зависят от характеристики фильтров. В связи с этим частотные анализаторы можно разделить на два типа: гармонические анализаторы и анализаторы с полосовыми фильтрами.

Гармонические анализаторы разбивают исходный биоэлектрический процесс на возможно большее число синусоидальных составляющих. Значение выбираемых составляющих соответствует натуральному ряду чисел либо дробным числам. Такие анализаторы дают информацию о частотном составе биопотенциалов скорее в математических, чем в биологических терминах. Этот тип анализаторов труден в эксплуатации.

Для электроэнцефалографии чаще применяют частотные анализаторы с полосовыми фильтрами, полоса пропускания которых определяется полосой клинически значимых ритмов. Эти анализаторы выделяют из исходного сигнала составляющие, лежащие в относительно широкой полосе частот. Частотная характеристика фильтров в этом случае может приближаться к прямоугольной, а границы области пропускания частот выбираются в зависимости от требований исследования (рис. 2). Наряду с полезным действием (устранение частотных компонентов, лежащих вне полосы пропускания) фильтры вносят определенные искажения в форму исследуемого сигнала и временные искажения, связанные с переходными процессами, происходящими в фильтре при изменениях входного сигнала.

Временная структура биопотенциалов характеризуется распределением во времени характеристических точек биоэлектрического процесса: нулевых, экстремальных, точек перегиба. Наиболее распространенной методикой является периодометрия. Действие периодометров основано на измерении длительности отдельных периодов колебаний. За период принимают отрезок времени, в течение которого изучаемое напряжение имеет нулевое значение. На осциллограмме соответственно каждому периоду колебаний записывается импульс, амплитуда которого пропорциональна длительности этого периода. Осциллограф безынерционно, с достаточной точностью отмечает изменения частоты колебаний биоэлектрического процесса.

В последние годы для количественной оценки биоэлектрической активности начали применять теорию вероятностей и методы математической статистики. Эти методы рассматривают биоэлектрический процесс как случайный и позволяют оценить ряд важных его характеристик — математическое ожидание, дисперсию биоэлектрического процесса, плотность распределения вероятностей амплитуд, моменты распределения, а также общую характеристику двух биоэлектрических процессов. Наиболее широкое распространение получили методы корреляционного анализа. Корреляционная функция отражает степень статистической связи между мгновенными значениями амплитуд двух изучаемых процессов в зависимости от расстояния между ними по оси времени. Математическое выражение корреляционной функции:

где ? — сдвиг во времени одного процесса по отношению к другому, ? — время интегрирования, f1 (t) и f2 (?) — исследуемые процессы.

Методами корреляционного анализа можно изучить следующие основные характеристики биоэлектрических процессов.

1. Функцию автокорреляции, характеризующую свойства самого изучаемого биоэлектрического процесса. Она отражает степень связи между исходным биоэлектрическим процессом и его точной копией, сдвинутой относительно его на время задержки (?).

2. Функцию взаимной корреляции, которая определяет степень связи между двумя биоэлектрическими процессами. Основным параметром функции взаимной корреляции является коэффициент корреляции, который может принимать любые значения от 0 до 100% ,характеризуя степень связи.

3. Функцию взаимной корреляции между биоэлектрическим процессом и внешним раздражением. При этом можно обнаруживать вызванные потенциалы — биоэлектрические ответы.

Известно множество модификаций анализаторов для определения функций корреляции. Такие анализаторы носят название корреляторов или коррелографов. Эти устройства включают блоки, осуществляющие сдвиг во времени одной функции по отношению к другой, перемножение их и интегрирование произведения за определенное время. Результаты вычисления записываются на регистраторе.

Авто- и взаимокорреляционные функции имеют различные формы в зависимости от того, какой характер имеют исследуемые биоэлектрические процессы. Корреляционный анализ позволяет разграничить в сложном процессе, отражающем деятельность тех или иных систем организма, периодические и непериодические составляющие, функциональное значение которых неоднозначно. Применение корреляционного анализа открывает возможность количественной оценки таких важных показателей, как периодичность процесса — коэффициент отношения мощности периодической составляющей; коэффициент однородности (устойчивости) периодической составляющей; коэффициент синхронизации и фазового соотношения двух процессов и так далее.

Корреляционный анализ широко применяют для обработки данных ЭЭГ в клинике нервных болезней, в нейрохирургии и психиатрии. Применение корреляционного анализа при обработке данных ЭМГ позволяет во многих случаях определить состояние опорно-двигательного аппарата.

В основном же задачи статистико-вероятностного анализа биопотенциалов решаются на универсальных вычислительных машинах. Это исключает возможность получения результатов в ходе медико-биологических исследований.

См. такжеБиоэлектрические потенциалы.

Библиография: Белоусов В. Е. Математическая электрокардиология, Минск, 1969, библиогр.; Войтинский Е. Я. и Прянишников В. А. Методы и системы для статистического анализа электроэнцефалограмм, М., 1968, библиогр.; Войтинский Е. Я. и др. Анализ биопотенциалов на цифровой адаптивной системе, Л., 1972, библиогр.; Достижения медицинской и биологической техники, пер. с англ., М., 1971; Кожевников В. А. и Мещерский Р. М. Современные методы анализа электроэнцефалограммы, М., 1963, библиогр.; Кратин Ю. Г. и Гусельников В. И. Техника и методики электроэнцефалографии, Л., 1971; Методы сбора и анализа информации в физиологии и медицине, под ред. Б. И. Балантера, М., 1971; Персон Р. С. Электромиография в исследованиях человека, М., 1969, библиогр.; Проблемы вычислительной диагностики, под ред. Е. В. Гублера и др., Л., 1969: Сергеев Г. А., Павлова Л. П. и Романенко А. Ф. Статистические методы исследования электроэнцефалограммы человека, Л., 1968, библиогр.; Современные проблемы электрофизиологических исследований нервной системы, под ред. П. К. Анохина и др., М., 1964.

^

Источник: Большая Медицинская Энциклопедия (БМЭ), под редакцией Петровского Б.В., 3-е изданиетеневая матрица судьбы