Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес
оригинального документа
: http://brain.bio.msu.ru/shishkin/thesis/review6e.htm
Дата изменения: Wed Nov 13 21:47:38 2002 Дата индексирования: Mon Oct 1 20:34:29 2012 Кодировка: Windows-1251 |
Боденштайн и Преториус (1977) ввели в своей работе несколько "предположений", которые легли в основу сегментационной методологии. Согласно первому предположению, ЭЭГ состоит из сегментов; внутри каждого сегмента кратковременная оценка его спектра незначительно меняется со временем; на сегменты могут накладываться кратковременные нестационарности (переходные процессы), состоящие из 2-3 волн. Второе предположение: "В качестве признаков для описания сегмента возьмем его длину и оценку спектра мощности ЭЭГ. Переходный процесс будем характеризовать временем его появления и набором графоэлементов, описывающих его форму" (с. 60). Третье предположение: "ЭЭГ состоит из конечного числа повторяющихся состояний" (с. 70), т.е. сегменты можно разделить на достаточно четко различающиеся группы. Отмечалось, что если процесс перехода от одного сегмента к другому является марковским, то его можно описать вероятностями переходов, причем эти вероятности, с точки зрения авторов, скорее всего, не меняются со временем, за исключением случаев, "когда непрерывно меняется биохимия мозга, как, например, после введения медикаментов или после начала гипервентиляции" (с. 70).
Первое предположение может быть легко подвергнуто критике, поскольку в нормальной ЭЭГ часто наблюдаются сравнительно длительные переходы от одного стационарного участка к другому. Очевидно, наличие таких продолжительных "переходных процессов" должно неминуемо сказываться на качестве работы сегментационных алгоритмов, обычно предполагающих наличие очень четких переходов между сегментами. Более того, как уже отмечалось выше, большинство статистических процедур, обычно применяемых в методах сегментации, плохо работает именно в условиях нестационарности сигнала. Однако на практике расхождение между моделью и реально изучаемым явлением является во многих случаях неизбежным, и наиболее важным критерием является практическая эффективность построенного на тех или иных теоретических соображениях алгоритма анализа. Выше уже приводились примеры успешного применения сегментационного подхода в различных исследованиях, поэтому речь может, по-видимому, идти лишь о большей или меньшей эффективности конкретных алгоритмов, а не о том, чтобы полностью отказываться от них из-за неполной корректности исходного предположения.
Третье предположение получило развитие в работах Сороко, пришедшего к нему, по-видимому, независимо от Боденштайна и Преториуса, Бодунова и Янсена. Предполагалось, что у одного и того же человека матрицы вероятностей перехода от одной "буквы" "алфавита" ЭЭГ к другой неизменны во времени при неизменности текущего состояния мозга и меняются при его сдвигах, а также различаются у разных индивидуумов, отражая индивидуальные особенности функционирования мозга. Действительно, Сороко с сотр. (Сороко, Бекшаев, 1981; Василевский и др., 1988; Сороко и др., 1990, 1995), и Бодунов (1985а,б, 1987, 1988) показали существование подобного рода закономерностей. Однако в их работах практически не затрагивается вопрос, в какой мере найденные закономерности могут быть простым отражением генерализованных различий спектра мощности ЭЭГ у разных индивидуумов и при разных функциональных состояниях. Нетрудно видеть, что этот вопрос является ключевым при интерпретации полученных ими данных.
С другой стороны, Б. Янсен отмечает существенную проблему, возникающую при работе с матрицами вероятностей перехода между разными паттернами ЭЭГ: при этом подходе необходимо использовать весьма длительные записи (для достаточно аккуратной оценки матрицы переходов требуется, как показало специально проведенное моделирование, в 5-8 раз большая длина данных, чем число входов в матрицу), и при этом, вопреки мнению Боденштайна и Преториуса, отсутствуют какие-либо указания на то, что вероятности перехода сами по себе являются стационарными величинами (Jansen, Cheng, 1988). В рамках данного подхода неизбежно возникают проблемы с сопоставлением результатов, полученных для записей ЭЭГ, сделанных на фоне разных функциональных нагрузок, и особенно для разных испытуемых (Sanderson et al., 1980). Оценивавшиеся в работах Сороко и Бодунова вероятности переходов от одного типа сегментов к другому рассматривались как показатели, значение которых само по себе указывает на степень "неслучайности" того или иного перехода, тогда как тщательный анализ, включающий, в частности, необходимое в таких случаях сравнение с теоретическими "случайными" вероятностями переходов, приводит к достаточно пессимистическим выводам о возможностях данного подхода (Jansen, Cheng, 1988).
Далее, опыт работы многих исследователей, использовавших различные техники классификации сегментов ЭЭГ по их признакам, опровергает предположение о наличии четко различающихся типов сегментов. Заметим, что Боденштайн и Преториус (1977) обсуждали возможность анализа вероятностей переходов между сегментами разных типов очень осторожно, делая оговорку, что этот анализ имеет смысл только в случае четкого разбиения сегментов на разные типы. Наконец, ценность данного подхода находится в зависимости от возможности эффективно выделять сегменты как реальные элементы ЭЭГ и более или менее точно оценивать их свойства. Проблемы, возникающие при попытках реализовать эту возможность, обсуждаются ниже.
Второе предположение Боденштайна и Преториуса, касающееся выделения признаков для описания сегментов ЭЭГ, само по себе не является слишком проблемным, однако существенно то, что возможность описания сегмента какими-либо количественными показателями зависит от того, вполне ли однозначно определяются его границы. Так, хотя небольшие различия в положении границы сегментов, выделяемых в одной и той же ЭЭГ, вряд ли существенно повлияют на результаты анализа, появление новых границ или исчезновение старых, например, при изменении параметров метода или при изменении его чувствительности вследствие сдвига каких-либо характеристик ЭЭГ может привести к значительным сдвигам как оценок длины сегментов, так и оценок спектральных и им подобных характеристик для сегментов различных классов. И различия в методах сегментации, и вариации их параметров, прежде всего порога сегментации (величины, при превышении которой принимается решение о проведение границы между сегментами) могут приводить к очень большим различиям сегментарных структур, выделяемых в ЭЭГ (Barlow, 1985; Lopes da Silva, Mars, 1987).
На основании опыта работы с различными сегментационными техниками исследователи склоняются к мысли о том, что выделяемые в ЭЭГ сегменты не следует рассматривать как реальные феномены, объективно отражающие структуру ЭЭГ (Lopes da Silva, Mars, 1987). Действительно, если проанализировать, например, применяемые теми или иными исследователями методы определения величины порога, то нетрудно обнаружить, что даже при специальной разработке характерных для этой задачи методических вопросов (напр., в работе Strik, Lehmann, 1993) применяемые средства не обеспечивают приближение получаемых оценок сегментной структуры и таких ее показателей, как, например, длина сегмента, к свойствам объективной структуры ЭЭГ.
В частности, весьма вероятно, что в ЭЭГ имеет место своего рода континуум изменений различной мощности, как связанных с реальными "событиями" на уровне субстрата, генерирующего ЭЭГ, так и имеющих случайный характер. При этом, используя статистические критерии, возможно установить порог на таком уровне, что выделяться будут почти исключительно "неслучайные" изменений. Однако между ними будет неизбежно находиться большое число изменений, по своему происхождению также не являющихся случайными, но не выделенных исключительно из-за "зашумленности" ЭЭГ-сигнала случайными изменениями. В случае же, если порог занижен, во многих случаях границы между сегментами будут определяться совершенно случайными вариациями ЭЭГ. Очевидно, в обоих случаях считать, что промежутки времени между каждыми двумя автоматически определенными моментами изменений ЭЭГ-сигнала соответствуют более или менее гомогенным микросостояниям, отличающимся от подобных же соседних микросостояний, будет недостаточно корректно.
В работах группы Д. Лемана была продемонстрирована весьма высокая чувствительность различных "сегментных" показателей (см. выше обзор работ по топографической сегментации), однако интерпретация, например, длин сегментов как индикаторов длительности микросостояний мозга в силу указанных выше причин представляется не вполне обоснованной. По-видимому, возможности извлечения поддающейся достаточно надежной интерпретации информации из описаний свойств сегментов вообще весьма ограничены.
Однако для эффективного использования информации, связанной с нестационарностью ЭЭГ, выделение некоторых элементов ее структуры, которые можно было бы использовать в дальнейшем анализе, скорее всего, является все же необходимым шагом.