Многомерное шкалирование ЭЭГ пациентов с дисциркуляторной энцефалопатией

В данной работе рассмотрено использование метода многомерного шкалирования программного комплекса STATISTICA с целью повышения информативности электроэнцефалографического метода обследования. Исследовались ЭЭГ-данные здоровых испытуемых и больных дисциркуляторной энцефалопатией, полученные при тестировании пациентов для выявления когнитивных нарушений. Используемый метод подтвердил эффективность применения в классификации пациентов на здоровых и больных по ЭЭГ-показателям. Сделан вывод: метод многомерного шкалирования может быть использован в диагностике заболевания "дисциркуляторная энцефалопатия", так как позволяет проводить оценку состояния пациентов.

Цель работы заключается в доказательстве возможности использования многомерного шкалирования для классификации испытуемых на больных и здоровых путем проведения статистического анализа ЭЭГ-данных пациентов с дисциркуляторной энцефалопатией (ДЭП) и здоровых испытуемых методом многомерного шкалирования и выявления различий в полученных графиках динамики расположения векторов в многомерном координатном пространстве. Задачи данной работы:
- проведение съема ЭЭГ у здоровых испытуемых и пациентов, больных ДЭП, при их одновременном тестировании для выявления когнитивных нарушений;
- получение данных ЭЭГ испытуемых в формате Excel;
- создание файлов для каждого из испытуемых в системе STATISTICA (таблицы – Spreadsheet, матрицы корреляций – Correlation matrix);
- проведение многомерного шкалирования каждой корреляционной матрицы в модуле "Multidimensional Scaling", сохранение графиков в рабочих книгах (Workbook);
- визуальный анализ полученного графического материала;
- составление выводов на основе проведенного исследования.

Информативность ЭЭГ-исследования считается невысокой, что объясняется сложностью ЭЭГ-сигнала. Наряду с математическими методами обработки биосигналов перспективно применение многомерных статистических методов. При этом возможно получение отсортированной информации из массива данных. В данном исследовании использовалось многомерное шкалирование, имеющее ряд преимуществ перед основными методами анализа ЭЭГ-массивов: отсутствие проверки данных на нормальность распределения и возможность проведения анализа при малом объеме выборки. Использование многомерного шкалирования в анализе ЭЭГ пациентов с дисциркуляторной энцефалопатией позволяет увеличить информативность ЭЭГ-обследования и повысить точность диагностики.

В работе были использованы результаты ЭЭГ-исследования 5 здоровых испытуемых (контрольная группа) и 5 больных дисциркуляторной энцефалопатией, предоставленные кафедрой "Медицинская и биологическая физика" Ростовского государственного медицинского университета. Для каждого испытуемого была проведена запись ЭЭГ по международной схеме 10×20 от 18 монополярных отведений на базе аппаратно-программного комплекса «Энцефалан-131-03» фирмы «Медиком». 

Для выявления когнитивных нарушений, проявляющихся при дисциркуляторной энцефалопатии, съем ЭЭГ осуществлялся при одновременном тестировании пациентов: тестами «Лишнее», «Буква», «Растения», «Счет», «Слова 1-1», «Слова 1-2», «Слова 2-1», «Слова 2-2» (заявка 011968 Российская Федерация, Способ диагностики когнитивных нарушений при хронической ишемии мозга; заявитель Кижеватова Е.А., Бакузова Д.В., Ефремов В.В., Омельченко В.П. – Регистрационный № 2015107404; заявл. 03.03.15; 44 с.). Для статистической обработки ЭЭГ-данных использовался метод многомерного шкалирования (Multidimensional scaling) программы «STATISTICA 12». Полученные графики визуально проанализированы.

Методология исследовательской работы также включает в себя: теоретический анализ, описание, аналитический метод, статистический анализ,метод сравнительного анализа.

Визуальный анализ графиков многомерного шкалирования (МШ) показал: для здоровых испытуемых практически во всех тестах характерно совпадение или близкое расположение координат многомерного шкалирования, для пациентов с дисциркуляторной энцефалопатией (ДЭП) отмеченное совпадение отсутствует, однако в некоторых случаях возможна группировка векторов многомерного шкалирования в области по отдельным тестам.

В результате выполнения исследования ЭЭГ-данных сделаны выводы:

- при сравнении отведений ЭЭГ по тестам "Фон ОГ", "Фон ЗГ", "Растения", "Счет" у здоровых испытуемых координаты МШ совпадали практически по всем тестам, в некоторых случаях имелось отличие между тестом "Счет" (или "Растения") и остальными тестами; у пациентов с ДЭП отсутствовало совпадение точек при выполнении этих тестов;

- МШ для анализа ЭЭГ по тестам "Фон ОГ", "Фон ЗГ", "Буква", "Лишнее" показало, что у здоровых пациентов наблюдается совпадение координат по тестам "Фон ОГ", "Фон ЗГ", "Буква", формировалась область точек теста "Лишнее"; у больных отсутствовало совпадение координат по этим тестам, но результаты объединялись в группы;

- анализ по тестам "Фон ОГ", "Фон ЗГ", "Слова 1-1", "Слова 1-2" показал практически полное совпадение точек по тестам или группировку результатов теста "Слова 1-1" здоровых испытуемых; у больных - более хаотичное распределение точек, в некоторых случаях точки разделялись на группы по тестам;

- анализ ЭЭГ здоровых пациентов по тестам "Фон ОГ", "Фон ЗГ", "Слова 2-1", "Слова 2-2" показал практически полное совпадение координат по тестам, в некоторых случаях выделялись результаты теста "Слова 2-2"; для испытуемых с ДЭП - более хаотичное распределение точек, в некоторых случаях формировались области, определяющие один из тестов;

- при сравнении амплитуд ЭЭГ по отведениям выявлено: вертикальное расположение точек, соответствующих одному отведению, у здоровых пациентов практически во всех тестах; для больных - локализации данных по тестам в некоторых случаях и полное отсутствие вертикального расположения точек по отдельному отведению.

Аналогичные результаты были получены при сравнении остальных тестов. Сделан вывод: для здоровых испытуемых практически во всех тестах наблюдается совпадение или близкое расположение координат МШ, для пациентов с ДЭП отмеченное совпадение отсутствует, однако в некоторых случаях возможна группировка данных в области по отдельным тестам. 

Доказана эффективность метода многомерного шкалирования в классификации испытуемых по ЭЭГ-показателям на больных и здоровых. Использование многомерного шкалирования в диагностике дисциркуляторной энцефалопатии повышает информативность ЭЭГ-сигнала. Метод удобен в использовании, так как не требует проверки исходных данных на нормальность распределения, а также позволяет оперировать выборочной совокупностью относительно небольшого объема.

1. Заявка 011968 Российская Федерация, Способ диагностики когнитивных нарушений при хронической ишемии мозга; заявитель Кижеватова Е.А., Бакузова Д.В., Ефремов В.В., Омельченко В.П. – Регистрационный № 2015107404; заявл. 03.03.15; 44 с.
2. Кижеватова Е.А. Анализ биоэлектрической активности головного мозга при когнитивных нарушениях у больных с энцефалопатией / Кижеватова Е.А., Омельченко В.П. // Известия Южного федерального университета. Технические науки. — 2014. — № 10 (159). — С. 69-77.
3. Костенко С.А. Технология применения многомерного шкалирования и кластерного анализа / Костенко С.А. // Фундаментальные исследования. — 2012. — №11-4. — С. 927-930.
4. Электроэнцефалография как метод исследования. Описание и анализ электроэнцефалограммы [Электронный ресурс] URL: http://www.psyways.ru/ways-925-1.html (дата обращения: 02.05.16)

The article describes the use of the method of multidimensional scaling software complex STATISTICA to improve the EEG informative method of examination. EEG data of healthy subjects and patients with discirculatory encephalopathy of the individual leads was studied . This method confirmed the efficacy in the classification of patients and on healthy patients, EEG indices. The conclusion is: the method of multidimensional scaling can be used in the diagnosis of disease "dyscirculatory encephalopathy" as it allows to assess the condition of the patients.