Компьютерная ээг что это: Что показывает ЭЭГ (электроэнцефалограмма) головного мозга?

Содержание

Компьютерная электроэнцефалография: что это такое?

фото с сайта medsovet-clinic.ru

Компьютерная электроэнцефалография — это метод измерения биопотенциала клеток ЦНС (центральной нервной системы), результаты которого выводятся на компьютер и подаются анализу. Известно, что основным элементом ЦНС является нейрон — нервная клетка. Следует заметить, что нейрон обладает уникальной особенностью — способностью генерировать, а также проводить электрический импульс. В человеческом головном мозге существует больше миллиарда нервных окончаний. Суммарная активность значительного количества нейронов образует биоэлектрическую активность ЦНС.

Метод электроэнцефалографии дает возможность функциональной диагностики головного мозга, а также существенно помогает выявлению эпилепсии, ишемических, воспалительных, опухолевых и дегенеративных заболеваний ЦНС, позволяет следить и оценивать эффективность проводимого лечения при установленном диагнозе.

Выполнение компьютерной электроэнцефалографии (ЭЭГ) проводится с помощью нескольких электродов, фиксирующих биоэлектрическую активность ЦНС, впоследствии подающих результаты для регистрации и анализа в компьютере. Для измерения биотока на голову исследуемого накладывают 9–16 пар электродов. Соединенные чувствительными измерительными устройствами, электроды способны измерить и записать силу электрического заряда в миллионных частях вольта.

Компьютерный электроэнцефалограф состоит из:

1. Комплекта электроэнцефалографических электродов.
2. Шлема, позволяющего их крепить.
3. Многоканального электроэнцефалографического усилителя.
4. Коммутационного устройства.
5. Фото-фоностимулятора или фотостимулятора.
6. Компьютера.

Компьютерная электроэнцефалограмма — это кривая, которая получается при фиксировании колебания электрических потенциалов в ЦНС, через головной покров. Электроэнцефалограмма имеет возможность отразить мозаику активности у коры в головном мозге, что у здорового человека выглядит в качестве определенной картинки гармоничного протекания основных процессов ЦНС.

Главное достоинство компьютерной электроэнцефалограммы — способность показывать основные параметры функционирования нервной системы. Например, свойства ритмичности, которые отражают согласованность работы различных структур мозга. В связи с этим, анализируя записи ЭЭГ, нейрофизиолог получает доступ практически ко всем механизмам мозга, способным обрабатывать информацию. Причем, видна вся схема процесса, задействованная в ЦНС, то есть видны не только участки где информация обрабатывалась, но и то, как она была обработана.

Медицинская клиника НАКФФ - Компьютерная электроэнцефалография

Компьютерная электроэнцефалография (ЭЭГ) сегодня – один из самых точных овх образований в тканях. При проведении исследования с помощью аппарата можно посмотреть электрическую активность мозга, а компьютер фиксирует ее и выдает информацию специалисту.

Проведение процедуры

Суть электроэнцефалографии заключается в считывании приборами электрической активности мозга. Это происходит с помощью специального приспособления – шапочки с электродами, а также токопроводящего геля, наносимого на голову пациента. Поэтому перед процедурой врачи рекомендуют тщательно вымыть голову, не наносить косметические средства для укладки – лаки, муссы, гели, поскольку они могут повлиять на точность показаний.Во время проведения процедуры важно сохранять неподвижное положение, движение может исказить картину. Принимать успокоительные также не следует, они влияют на электрическую активность. Если исследование планируется провести ребенку, стоит заранее подготовить его к необходимости сидеть или лежать без движения, а также объяснить назначение шапочки или подать все в игровом виде – можно предложить малышу побыть космонавтом или водолазом.

Показания и противопоказания

Существуют состояния, когда необходимо отправиться к врачу и пройти электроэнцефалографическое обследование. К установленным показаниям относят:

  • эпилепсию и эпилептиформные припадки;
  • внезапная судорожная активность различного происхождения, особенно неоднократная;
  • энцефалопатия;
  • задержка психологического или речевого развития, нарушения сна, расстройства сна пароксизмального генеза;
  • воспалительные явления в головном мозге, в том числе энцефалит, менингит, арахноидит;
  • перинатальные нарушения работы нервной системы и многое другое.

Иногда без полноценного исследования мозга невозможно установить точную причину патологических проявлений – судорожных и пароксизмальных припадков, снижения активности мозга, ухудшения памяти. В этом случае компьютерная электроэнцефалография – лучший способ выявить заболевания на ранних стадиях.

Один из плюсов этого метода исследования – практически отсутствие противопоказаний к процедуре. Относительными противопоказаниями являются заболевания кожи головы или инфекционные заболевания в острой стадии. Исследование проводится быстро и абсолютно безболезненно.

В нашей клинике вы сможете записать на процедуру компьютерной ЭЭГ (электроэнцефалографии) и получить квалифицированную помощь специалистов. Для записи на прием звоните по телефону, указанному на сайте.

Сделать видеомониторинг ЭЭГ в Москве

Видео-ЭЭГ-мониторинг – эффективный, безопасный и безболезненный вид исследования активности мозга, позволяющий выявить у пациентов патологические изменения без инвазивного вмешательства.

Показания и противопоказания к видео-ЭЭГ-мониторингу

Данный метод диагностики применяется для оценки состояния головного мозга. Процедура проходит под видеонаблюдением, на голове пациента закрепляются специальные датчики, считывающие показания мозговой активности. Обследование выполняется по предварительной записи, за исключением экстренных случаев.

Современный метод ЭЭГ с использованием датчиков, записи на видео и компьютерной обработки полученных данных позволяет оценить:

  • наличие и локализацию патологических процессов;
  • динамику развития болезни;
  • функциональное состояние головного мозга;
  • характер патологических изменений.

Эти данные необходимы для точной диагностики и назначения пациенту оптимального курса лечения. Исследование назначается лечащим врачом.

Основные показания для назначения обследования – это эпилепсия и любые пароксизмальные состояния, случаи потери сознания неясного происхождения. Обследование может быть назначено при различных отклонениях в поведении и самочувствии пациента, в том числе при подозрении на эпилепсию, при частых обмороках, приступах спутанности сознания, судорожных приступах, нарушениях речи и других симптомах.

Показаниями к выполнению видео-ЭЭГ-мониторинга

  • опухоли головного мозга;
  • воспалительные заболевания мозга;
  • черепно-мозговые травмы;
  • инсульт;
  • нарушения движения ликвора;
  • сосудистые поражения.

Абсолютных противопоказаний к проведению видео-ЭЭГ-мониторинга нет. Есть некоторые относительные ограничения, которые могут помешать проведению процедуры, например, диарея или повышенная температура. Окончательное решение о том, могут ли какие-либо специфические симптомы препятствовать выполнению обследования, принимает врач.

Перед исследованием желательно не спать ночью, совершить длительную прогулку на свежем воздухе. Это необходимо для обеспечения глубокого естественного сна во время диагностики.

Видео-ЭЭГ-мониторинг состояния бодрствования (рутинная ЭЭГ)

Видео-ЭЭГ-мониторинг состояния бодрствования – это короткий сеанс видео-ЭЭГ, во время которого пациент находится в состоянии пассивного бодрствования.

В процедуру входит запись бодрствования с закрытыми глазами и проведение функциональных проб. Проводится проба с ритмической фотостимуляцией – вспышками света разной частоты, а также с усиленным дыханием – гипервентиляцией.

На процедуру мониторинга нужно приходить невыспавшимся. Обследование длится около 1 часа. Расшифровка видео-ЭЭГ бодрствования выполняется в течение 1–3 дней.

Дневной видео-ЭЭГ-мониторинг состоит из 2 этапов:

  • 1 час бодрствования;
  • около 2 часов сна.

На первом этапе выполняется видео-ЭЭГ-мониторинг пассивного бодрствования с проведением функциональных проб (фотостимуляции и гипервентиляции).

На втором этапе дневного видео-ЭЭГ-мониторинга пациенту желательно уснуть. Если это не удается, то необходимо лежать с закрытыми глазами в максимально расслабленном состоянии.

Заключение по результатам дневного видео-ЭЭГ-мониторинга готовится 7–10 суток, предусмотрена возможность дополнительно оплачиваемой срочной расшифровки.

Ночной видео-ЭЭГ-мониторинг

Этот вид обследования является наиболее информативным вариантом ЭЭГ. Исследование занимает 9 часов. Процедура начинается около 21 часа вечера и завершается в 7 утра. Во время проведения диагностики пациент должен спать, поэтому ему следует переодеться в удобную пижаму. Ночной видео-ЭЭГ-мониторинг отличается от дневного длительностью проведения и возможностью полноценного ночного сна. В ходе исследования проводится проба с ритмической фотостимуляцией и гипервентиляцией.

Заключение по результатам ночного видео-ЭЭГ-мониторинга оформляется в течение 7–10 суток, возможна срочная расшифровка за дополнительную плату.

Видео-ЭЭГ-мониторинг в Москве и Московской области

В ЦКБ РАН выполняются все виды видео-ЭЭГ-мониторинга для взрослых пациентов. Расшифровкой результатов обследования занимаются опытные высококвалифицированные специалисты.

Вице-президент НП «Объединение врачей-эпилептологов и пациентов», эксперт по вопросам эпилепсии Совета пациентских организаций МЗ РФ, член Европейской академии эпилепсии К.В. Воронкова консультирует пациентов и интерпретирует результаты исследования в рамках клинической картины.

На исследование пациент должен принести с собой направление от лечащего врача или его заключение, а также результаты других обследований (если они есть). Накануне обследования обязательно нужно вымыть голову. Желательно взять с собой средства личной гигиены (зубную щетку и пасту, расческу и прочее), книгу или планшет, что-нибудь из продуктов для того, чтобы немного перекусить. Постельное белье и полотенце выдаются в клинике.

В обязательном сопровождении нуждаются несовершеннолетние больные. Для взрослых необязательно, но желательно наличие сопровождающего, который ознакомлен с особенностями болезни и состояния пациента и может вовремя заметить приближение приступа эпилепсии.

Записаться на видео-ЭЭГ-мониторинг в ЦКБ РАН можно по телефону 8 (499) 400-47-33 или на сайте клиники.

Расшифровка ЭЭГ у взрослого в Москве

Подробно об энцефалограмме

Суть обследования заключается в фиксации электрической активности нейронов структурных образований головного мозга. Электроэнцефалограмма – это своеобразная запись нейронной деятельности на специальной ленте при использовании электродов. Последние закрепляются на участки головы и регистрируют активность определенного участка мозга.

Активность человеческого мозга напрямую определяется работой его срединных образований – переднего мозга и ретикулярной формации (связующего нейронного комплекса), обуславливающих динамику, ритмичность и построение ЭЭГ. Связующая функция формации определяет симметричность и относительную идентичность сигналов между всеми структурами мозга.

Исследование назначается при подозрениях на различные нарушения структуры и деятельности ЦНС (центральной нервной системы) – нейроинфекции, такие как менингит, энцефалит, полиомиелит. При данных патологиях изменяется активность мозговой деятельности, и это сразу же можно диагностировать на ЭЭГ, а в дополнение установить локализацию пораженного участка. ЭЭГ проводится на основании стандартного протокола, в котором фиксируются снятие показателей при бодрствовании или сне (у младенцев), а также с применением специализированных тестов.

К основным тестам относятся:

  • фотостимуляция – воздействие на закрытые глаза яркими вспышками света;
  • гипервентиляция – глубокое редкое дыхание на протяжении 3-5 минут;
  • открытие и закрытие глаз.

Эти тесты считаются стандартными и их применяют при энцефалограмме головного мозга и взрослым и детям любого возраста, и при различных патологиях. Существует еще несколько дополнительных тестов, назначающихся в отдельных случаях, таких как: сжатие пальцев в так называемый кулак, нахождение 40 минут в темноте, лишение сна на определенный период, мониторинг ночного сна, прохождение психологических тестов.

Данные тесты определяются неврологом и добавляются к основным, проводимым в ходе обследования, когда врачу необходимо оценить конкретные функции мозга.

Что можно оценить при ЭЭГ?

Данный вид обследования позволяет определить функционирование отделов головного мозга при разных состояниях организма – сне, бодрствовании, активной физической, умственной деятельности и других. ЭЭГ – это простой, абсолютно безвредный и безопасный метод, не нуждающийся в нарушении кожных покровов и слизистой оболочки органа.

В настоящее время он широко востребован в неврологической практике, поскольку дает возможность диагностировать эпилепсию, с высокой степенью выявлять воспалительные, дегенеративные и сосудистые нарушения в мозговых отделах. Также исследование обеспечивает определение конкретного месторасположения новообразований, кистозных разрастаний и структурных повреждений в результате травмы.

ЭЭГ с применением световых и звуковых раздражителей позволяет отличить истерические патологии от истинных, или выявить симуляцию последних. Исследование стало практически незаменимым для реанимационных палат, обеспечивая динамическое наблюдение коматозных пациентов.

Процесс изучения результатов

Анализ полученных результатов проводится параллельно во время исследования, и в ходе фиксации показателей, и продолжается по ее окончании. При записи учитываются присутствие артефактов – механического движения электродов, электрокардиограммы, электромиограммы, наведение полей сетевого тока. Оценивается амплитуда и частота, выделяют наиболее характерные графические элементы, определяют их временное и пространственное распределение.

По окончании производится пато- и физиологическая интерпретация материалов, и на ее базе формулируется заключение ЭЭГ. По окончании заполняется основной медицинский формуляр по данному исследованию, имеющем название «клинико-электроэнцефалографическое заключение», составленный диагностом на проанализированных данных «сырой» записи.

Расшифровка заключения ЭЭГ формируется на базе свода правил и состоит из трех разделов:

  • Описание ведущих видов активности и графических элементов.
  • Вывод после описания с интерпретированными патофизиологическими материалами.
  • Корреляция показателей двух первых частей с клиническими материалами.

Основным описательным термином в ЭЭГ является «активность», он оценивает любую очередность волн (активность острых волн, альфа-активность и др.).

Виды активности человеческого мозга, фиксируемые при записи ЭЭГ

Основными видами активности, которые записываются в ходе исследования и впоследствии подвергают интерпретации, а также дальнейшему изучению считаются волновые частота, амплитуда и фаза.

Частота

Показатель оценивается количеством волновых колебаний за секунду, фиксируется цифрами, и выражается в единице измерения – герцах (Гц). В описании указывается средняя частота изучаемой активности. Как правило, берется 4-5 участков записи длительностью, и рассчитывается число волн на каждом временном отрезке.

Амплитуда

Данный показатель – размах волновых колебаний эклектического потенциала. Измеряется расстоянием между пиками волн в противоположных фазах и выражается в микровольтах (мкВ). Для замера амплитуды применяется калибровочный сигнал. Если, к примеру, калибровочный сигнал при напряжении 50 мкВ определяется на записи высотой 10 мм, то 1 мм будет соответствовать 5 мкВ. В расшифровке результатов дается интерпретациям наиболее частым значениям, полностью исключая редко встречающиеся.

Фаза

Значение этого показателя оценивает текущее состояние процесса, и определяет его векторные изменения. На электроэнцефалограмме некоторые феномены оцениваются количеством содержащихся в них фаз. Колебания подразделяются на монофазные, двухфазные и полифазные (содержащие более двух фаз).

Ритмы мозговой деятельности

Понятием «ритм» на электроэнцефалограмме считается тип электрической активности, относящийся к определенному состоянию мозга, координируемый соответствующими механизмами. При расшифровке показателей ритма ЭЭГ головного мозга вносятся его частота, соответствующая состоянию участка мозга, амплитуда, и характерные его изменения при функциональных сменах активности.

Ритмы бодрствующего человека

Мозговая деятельность, зафиксированная на ЭЭГ у взрослого человека, имеет несколько типов ритмов, характеризующихся определенными показателями и состояниями организма.

  • Альфа-ритм. Его частота придерживается интервала 8–14 Гц и присутствует у большинства здоровых индивидуумов – более 90 %. Самые высокие показатели амплитуды наблюдаются в состоянии покоя обследуемого, находящегося в темной комнате с закрытыми глазами. Лучше всего определяется в затылочной области. Фрагментарно блокируется или совсем затихает при мыслительной деятельности или зрительном внимании.
  • Бета-ритм. Его волновая частота колеблется в интервале 13–30 Гц, и основные перемены наблюдаются при активном состоянии обследуемого. Ярко выраженные колебания можно диагностировать в лобных долях при обязательном условии наличия активной деятельности, например, психическое или эмоциональное возбуждение и другие. Амплитуда бета-колебаний гораздо меньше альфа.
  • Лямбда-ритм. Отличается малым диапазоном – 4–5 Гц, запускается в затылочной области при необходимости принятия зрительных решений, например, занимаясь поиском чего-либо с открытыми глазами. Колебания полностью пропадают после концентрации взгляда в одной точке.
  • Мю-ритм. Определяется интервалом 8–13 Гц. Запускается в затылочной части, и лучше всего наблюдается при спокойном состоянии. Подавляется при запуске любой активности, не исключая и мыслительную.

Ритмы в состоянии сна

Отдельная категория видов ритмов, проявляющихся либо в условиях сна, либо при патологических состояниях включает в себя три разновидности данного показателя.

  • Дельта-ритм. Характерен для фазы глубокого сна и для коматозных больных. Также фиксируется при записи сигналов от областей коры мозга, расположенных на границе с пораженными онкологическими процессами участков. Иногда может быть зафиксирован у детей 4–6 лет.
  • Тета-ритм. Интервал частоты находится в пределах 4–8 Гц. Данные волны запускаются гиппокампом (информационным фильтром) и проявляются при сне. Отвечает за качественное усвоение информации и лежит в основе самообучения.

По итогам, полученным при записи ЭЭГ, определяется показатель, характеризующий полную всеохватывающую оценку волн – биоэлектрическую активность мозга (БЭА). Диагност проверяет параметры ЭЭГ – частоту, ритмичность и присутствие резких вспышек, провоцирующих характерные проявления, и на этих основаниях делает окончательное заключение.

Расшифровка показателей электроэнцефалограммы

Чтобы расшифровать ЭЭГ, и не упустить никаких мельчайших проявлений на записи, специалисту необходимо учесть все важные моменты, которые могут отразиться на исследуемых показателях. К ним относятся возраст, наличие определенных заболеваний, возможные противопоказания и другие факторы.

По окончании сбора всех данных исследования и их обработки, анализ идет к завершению и затем формируется итоговое заключение, которое и будет предоставлено для принятия дальнейшего решения по выбору метода терапии. Любое нарушение активностей может быть симптомом болезней, обусловленных определенными факторами.

Альфа-ритм

Норма для частоты определяется в диапазоне 8–13 Гц, и его амплитуда не выходит за отметку 100 мкВ. Такие характеристики свидетельствуют о здоровом состоянии человека и отсутствии каких-либо патологий. Нарушениями считается:

  • постоянная фиксация альфа-ритма в лобной доле;
  • превышение разницы между полушариями до 35%;
  • постоянное нарушение волновой синусоидальности;
  • присутствие частотного разброса;
  • амплитуда ниже 25 мкВ и свыше 95 мкв.

Наличие нарушений данного показателя свидетельствует о возможной асимметричности полушарий, что может быть результатом возникновения онкологических новообразований или патологий кровообращения мозга, например, инсульта или кровоизлияния. Высокая частота указывает на повреждения мозга или на ЧМТ (черепно-мозговую травму).

Полное отсутствие альфа-ритма зачастую наблюдается при слабоумии, а у детей отклонения от нормы напрямую связаны с задержкой психического развития (ЗПР). О такой задержке у детей свидетельствует: неорганизованность альфа-волн, смещение фокуса с затылочной области, повышенная синхронность, короткая реакция активации, сверхреакция на интенсивное дыхание.

Данные проявления могут быть обусловлены тормозной психопатией, эпилептическими припадкам и, а короткая реакция считается одним из первичных признаков невротических расстройств.

Бета-ритм

В принятой норме эти волны ярко определяются в лобных долях мозга с симметричной амплитудой в интервале 3–5 мкВ, регистрирующейся в обоих полушариях. Высокая амплитуда наводит врачей на мысли о присутствии сотрясения мозга, а при появлении коротких веретен на возникновение энцефалита. Увеличение частоты и продолжительности веретен свидетельствует о развитии воспаления.

У детей, патологическими проявлениями бета-колебаний считается частота 15–16 Гц и присутствующая высокая амплитуда – 40–50 мкВ, и если ее локализация центральный или передний отдел мозга, то это должно насторожить врача. Такие характеристики говорят о высокой вероятности задержки развития малыша.

Дельта и тета-ритмы

Увеличение амплитуды данных показателей свыше 45 мкВ на постоянной основе характерно при функциональных расстройствах мозга. Если же показатели увеличены во всех мозговых отделах, то это может свидетельствовать о тяжелых нарушениях функций ЦНС.

При выявлении высокой амплитуды дельта-ритма выставляется подозрение на новообразование. Завышенные значения тета и дельта-ритма, регистрирующиеся в затылочной области свидетельствуют, о заторможенности ребенка и задержку в его развитии, а также о нарушении функции кровообращения.

Расшифровка значений в разных возрастных интервалах

Запись ЭЭГ недоношенного ребенка на 25–28 гестационной неделе выглядит кривой в виде медленных вспышек дельта и тета-ритмов, периодически сочетающихся с острыми волновыми пиками длиной 3–15 секунд при снижении амплитуды до 25 мкВ. У доношенных младенцев эти значения ярко разделяются на три вида показателей. При бодрствовании (с периодической частотой 5 Гц и амплитудой 55–60 Гц), активной фазой сна (при стабильной частоте 5–7 Гц и быстрой заниженной амплитудой) и спокойного сна со вспышками дельта колебаний при высокой амплитуде.

На протяжении 3-6 месяцев жизни ребенка количество тета-колебаний постоянно растет, а для дельта-ритма, наоборот, характерен спад. Далее, с 7 месяцев до года у ребенка идет формирование альфа-волн, а дельта и тета постепенно угасают. На протяжении следующих 8 лет на ЭЭГ наблюдается постепенная замена медленных волн на быстрые – альфа и бета-колебания.

До 15 лет в основном преобладают альфа-волны, и к 18 годам преобразование БЭА завершается. На протяжении периода от 21 до 50 лет устойчивые показатели почти не изменяются. А с 50 начинается следующая фаза перестройки ритмичности, что характеризуется снижением амплитуды альфа-колебаний и возрастанием бета и дельта.

После 60 лет частота также начинает постепенно угасать, и у здорового человека на ЭЭГ замечаются проявления дельта и тета-колебаний. По статистическим данным, возрастные показатели от 1 до 21 года, считающиеся «здоровыми» определяются у обследуемых 1–15 лет, достигая 70%, и в интервале 16–21 – около 80%.

Наиболее частые диагностируемые патологии

Благодаря электроэнцефалограмме довольно легко диагностируются заболевания, такие как эпилепсия, или различные виды черепно-мозговых травм (ЧМТ).

Эпилепсия

Исследование позволяет определить локализацию патологического участка, а также конкретный вид эпилептической болезни. В момент судорожного синдрома запись ЭЭГ имеет ряд определенных проявлений:

  • заостренные волны (пики) – внезапно нарастающие и спадающие могут проявляться и в одном и в нескольких участках;
  • совокупность медленных заостренных волн при приступе становится еще более выраженной;
  • внезапное повышение амплитуды в виде вспышек.

Применение стимулирующих искусственных сигналов помогает при определении формы эпилептической болезни, так как они обеспечивают видимость скрытой активности, сложно поддающейся диагностированию при ЭЭГ. Например, интенсивное дыхание, требующее гипервентиляцию, приводит к уменьшению просвета сосудов.

Также используется фотостимуляция, проводимая при помощи стробоскопа (мощного светового источника), и если реакции на раздражитель нет, то, скорее всего, присутствует патология, связанная с проводимостью зрительных импульсов. Появление нестандартных колебаний указывает на патологические изменения в мозге. Врачу не следует забывать, воздействие мощным светом может привести к эпилептическому припадку.

ЧМТ

При необходимости установить диагноз ЧМТ или сотрясения со всеми присущими патологическими особенностями, зачастую применяют ЭЭГ, особенно в случаях, когда требуется установить место локализации травмы. Если ЧМТ легкая, то запись зафиксирует несущественные отклонения от нормы – несимметричность и неустойчивость ритмов.

Если же поражение окажется серьезным, то и соответственно отклонения на ЭЭГ будут ярко выражены. Нетипичные изменения в записи, ухудшающиеся на протяжении первых 7 дней, свидетельствуют о масштабном поражении мозга. Эпидуральные гематомы чаще всего не сопровождаются особой клиникой, их можно определить лишь по замедлению альфа-колебаний.

А вот субдуральные кровоизлияния выглядят совсем иначе – при них формируются специфические дельта-волны со вспышками медленных колебаний, и при этом расстраиваются альфа. Даже после исчезновения клинических проявлений на записи могут еще какое-то время наблюдаться общемозговые патологические изменения, за счет ЧМТ.

Восстановление функции мозга напрямую зависит от типа и степени поражения, а также от его локализации. В зонах, подвергающимся нарушениям или травмам, может возникнуть патологическая активность, что опасно развитием эпилепсии, поэтому во избежание осложнений травм, следует регулярно проходить ЭЭГ и наблюдать за состоянием показателей.

Энцефалограмма – простой способ держать под контролем многие мозговые нарушения.

Несмотря на то что ЭЭГ довольно несложный и не требующий вмешательства в организм пациента метод исследования, он отличается довольно высокой диагностической способностью. Выявление даже мельчайших нарушений в деятельности головного мозга обеспечивает быстрое принятие решения по выбору терапии и дает больному шанс на продуктивную и здоровую жизнь!

Электроэнцефалография (ЭЭГ)

Электроэнцефалография (ЭЭГ) — это регистрация биоэлектрической активности головного мозга человека с помощью специальных электродов с поверхности головы. По характеру этой активности определяется состояние головного мозга человека в норме и патологии, определяется наличие изменений, ранняя диагностика которых позволяет врачу правильно назначить курс лечения и справиться с болезнью.

Электроэнцефалограмма абсолютно безопасный и безболезненный диагностический метод. Во время процедуры на человека не оказывается никакого электрического, магнитного или иного физического воздействия. Это исследование можно в некотором роде сравнить с ЭКГ, во время которой регистрируется электрическая активность сердца.             

Как проходит процедура электроэнцефалограммы?

Пациенту на голову надевается специальная шапочка нужного размера и фиксируется за подбородок. По всей голове накладывается 19 регистрирующих электродов со специальным прозрачным электропроводным гелем. Гель по текстуре напоминает укладочный, поэтому после процедуры лучше всего сразу расчесать волосы, а дома просто помыть голову. На уши накладываются электроды в виде клипс.

Вся процедура после наложения электродов занимает не более 20 минут. Во время обследования пациент сидит в удобном кресле. Нельзя открывать глаза, разговаривать, двигаться, особенно двигать носом, ртом, бровями, желательно стараться не моргать, так как все эти действия фиксируются и портят чистоту записи.

Необходимо максимально расслабиться и выполнять команды оператора.

Во время процедуры проводятся две важные провокационные пробы — стимуляция светом (фотостимуляция) и стимуляция глубоким дыханием (гипервентиляция). Это необходимо, чтобы выявить скрытую патологию мозга. При проведении проб у взрослого человека, проблем обычно не возникает. Маленькие детки требуют особого подхода и внимания. Несмотря на то, что у нашего персонала большой опыт работы с детьми, нам очень важна помощь родителей! Детки боятся закрывать глаза и спокойнее это делают, когда берут за руку маму или папу или слышат их голоса. Чтобы ребенок активно подышал мы обычно играем в игру «сдуй ватку». Поэтому, до прихода к нам Вы также можете начать играть в эту игру дома и подготовить ребенка.

Особенности проведения ЭЭГ у детей.

Очень важно объяснить безболезненность процедуры маленьким детям за 2-3 дня до запланированного посещения, особенно, если ребенок очень болезненно переносит прикосновения к голове. Мы рекомендуем рассказывать ребенку-мальчику, что он «будет играть» в космонавта и надевать настоящий «космический шлем», а ребенку-девочке, что она идет на конкурс «принцесс», где ей будут примерять «корону с красивыми заколочками». Немаловажно, чтобы ребенок пришел в сопровождении того родителя, с кем он меньше всего капризничает. Не забудьте взять с собой планшет или телефон с любимыми мультиками и музыкальными произведениями ребенка.

Важно

Очень часто мамы и папы переживают, что ребенок не закрывает глазки и начинают нервничать сами и расстраивать малыша. Этого делать не нужно. Самое главное, чтобы Ваш ребенок сидел максимально спокойно и не двигался. Вот почему мы рекомендуем взять с собой планшет с мультиками. Но! Даже если Ваш ребенок беспокоен, не закрывает глаз, не дышит глубоко (проба с глубоким дыханием проводится примерно с 4-5 лет) не стоит огорчаться, что ничего не получилось!

Все пациенты разные. Запись все равно будет проведена, и наши специалисты получат из нее максимум полезной и необходимой информации для Вашего лечащего врача.

 

Энцефалография

Электроэнцефалография (ЭЭГ) - безболезненный и безвредный метод исследования, регистрирующий биоэлектрическую активность головного мозга.

Этим методом можно диагностировать различные нервные заболевания. Эти исследованию имеют особую важность:

  • в случаях различных приступных состояний, судорог, припадков потери сознания;
  • при диагностировании эпилепсии;
  • при исследовании причин головных болей;
  • для определения функциональной активности мозга;
  • в случаях проблем поведения, внимания, развития речи и других.

Для проведения обследования на голове размещаются электроды, которые медперсонал размещает с применением особого геля, подобного ультрасонографическим исследованиям.

Исследование длится от 20 до 60 минут - в зависимости от специфики назначенного обследования.

На результаты обследованию может повлиять употребление кофеиносодержащих продуктов (кофе, освежающих напитков и др.), поэтому перед обследованием их употреблять запрещено.

На обследование надо являться сытым, так как низкий уровень сахара в крови может повлиять на результаты обследования.

На результаты влияют также успокаивающие средства, и об их применении следует посоветоваться с врачом.

Для получения наиболее объективных результатов в день обследования не рекомендуется пользоваться маслом, бальзамом, лаком, гелем для волос.

Исследования электроэнцефалографии проводятся электроэнцефалографом EPAS новейшего поколенияпроизводства немецкой фирмы "Schwarzer". Его приобрел Диагностический центр VC4, следуя развитию и инновациям медицинских технологий, а также для обеспечения все более качественных исследований и как следствие - лучших результатов лечения. Это цифровая установка для более удобного и качественного получения электроэнцефалограммы и полиграфических данных, их анализа и контроля.

"EPAS 29/40/duo44" предлагает все современный преимущества безбумажной электроэнцефалограммы и полиграфической системы - цифровую видеоустановку с синхронным отображением ЭЭГ; всесторонние возможности анализа - спектральный анализ и картография, фотостимуляция. Позволяет легко и быстро получить интерпретацию и результаты с одновременной записью на СD и помещение в архив информационной системы медучреждения.

 

Телефоны регистратуры для записи на визит и более подробной информации:

67144031; 67143550; 67144046; 29296313

Электронная почта для записи:

[email protected]

 

ЭЭГ головного мозга - сделать электроэнцефалографию в Москве по доступной цене

Обследовать работу головного мозга поможет такой метод диагностики, как электроэнцефалография головного мозга (ЭЭГ). Это широко распространенное исследование в неврологии, которое с высокой точностью выявляет все перемены в функционировании мозга и параметры его работы. В результате ЭЭГ получается красивая, которая отражает колебания электрических потенциалов мозга. Что не менее важно – исследование не займет много времени, проходит безболезненно и совершенно безопасно для пациента.

Лечебно-диагностический центр «Кутузовский» – многопрофильная клиника в Москве, где можно пройти самые разные обследования и получить консультации врачей. Современная диагностическая аппаратура гарантирует высокую точность полученных данных и качество диагностики по международным протоколам при доступной стоимости услуг. Сделать ЭЭГ головного мозга можно ежедневно по предварительной записи.

Что показывает ЭЭГ

Принцип методики основан на регистрации электрических потенциалов, которые возникают в головном мозге. Они с помощью специального оборудования фиксируются на бумаге в виде кривой линии и позволяют врачу заметит присутствие многих нарушений в работе мозга обследуемого.

ЭЭГ мониторинг информативен для диагностики:

  • Приступов эпилепсии и судорожной готовности – метод позволяет выявить участки мозга, задействованные в стимуляции приступов и оценить имеющиеся нарушения мозговой активности.
  • Травм мозга
  • Новообразований в черепной коробке, которые сдавливают мозговые структуры и нарушают их нормальную работу.
  • Инфекций, которые могут затрагивать мозг: менингита, энцефалита и других.
  • Нарушений мозгового кровообращения.
  • Невротических состояний.
  • Дегенеративных и демиелинизирующих заболеваний головного мозга, возрастных перемен.
  • Нарушений суточного ритма сна и бодроствования.
  • Эндокринных патологий.

Сделать ЭЭГ назначают и после пройденного курса терапии для оценки его результата.

Показания

Основные показания, чтобы пройти электроэнцефалографию:

  • Частые и затяжные головные боли.
  • Головокружения, период спутанности, потери сознания.
  • Ухудшение запоминания и сложность с концентрацией внимания.
  • Бессонница, сбои суточных ритмов.
  • Постоянная усталость, которая не проходит после отдыха.
  • Невротические расстройства.

Кроме прямых показаний сделать ЭЭГ рекомендуется в ходе профилактических осмотров представителям профессий, где повышенная ответственность и нагрузки (летчикам, водителям).

Противопоказания

Электроэнцефалография – это исследование, которое не оказывает вредного воздействия на организм человека. Оно не имеет противопоказаний, за исключением свежих ранений или воспалений на коже головы, куда необходимо надеть специальную шапочку. Также не рекомендуется проводить электроэнцефалографию натощак, в состоянии стресса или при приеме седативных и некоторых других лекарств.

Подготовка к электроэнцефалографии

Есть несколько рекомендаций, которые необходимо соблюдать, планируя сделать электроэнцефалографию:

  • Не применять средства для укладки волос – на волосах не должно быть лака или других средств, которые могут сказаться на прохождении сигнала и результате.
  • Отказаться от приема любых лекарств, алкоголя, курения до обследования.
  • Прийти в клинику на электроэнцефалографию без спешки, переживаний, после небольшой прогулки.

В идеале рекомендуется делать ЭЭГ мозга утром, после хорошего ночного сна. Исключение могут составлять дети, которым обследование зачастую делают во сне.

Как проходит ЭЭГ

Стандартное обследование длится около 20 минут. Пациент удобно располагается на кушетке в кабинете диагностики, старается расслабиться и не переживать. Врач функциональной диагностики надевает на голову пациента специальную шапочку в виде сетки, к которой подключены электроды. Именно они фиксируют электрические сигналы от работы мозга и передают их на компьютер, к которому подключены. Результаты исследования видны на экране в виде линий – электроэнцефалограммы.

Обследование может проводиться с функциональными пробами. Ряд действий, которые будут стимулировать работу того или иного участка мозга, дадут более точные данные о его работе. Есть разные функциональные пробы для ЭЭГ. К наиболее часто используемым относятся:

  • Частое и глубокое дыхание для увеличения поступления кислорода в мозг.
  • Открывание и закрывание глаз.
  • Взгляд на яркие вспышки света и другие действия.

Бывает и так, что короткого обследования, продолжительностью 20-30 минут недостаточно. В этом случае делается ЭЭГ-мониторинг – диагностика, продолжительностью в несколько часов (до одного дня), что даст более полную картину и сведения о работе мозга. В таком случае пациент находится под видеонаблюдением, чтобы при анализе результатов можно было сопоставить результаты ЭЭГ и активность, которая им соответствовала (сон, бодрствование, умственная деятельность). Такая методика позволяет определить даже самые незначительные нарушения в работе ЦНС.

Расшифровка ЭЭГ

Анализ полученных данных выполняется с помощью компьютера и специальной программы. Определяются основные ритмы мозга на разной частоте. Они соответствуют разным видам активности мозга. Среди возможных патологий: линии в виде пиков, острых волн, медленных ритмов и других проявлений в разных отделах мозга.

Изменения на ЭЭГ проявляется при:

  • Дистрофии.
  • Дегенеративных процессах в мозге.
  • Сдавливании тканей мозга.
  • Ликворной гипертензии.
  • Возбуждении участков коры головного мозга.
  • Локальном поражении коры и других состояниях.

Результат ЭЭГ – сама электроэнцефалограмма и заключение по ней. Большую роль в качестве расшифровки имеет опыт и квалификация врача. Специалисты ЛДЦ «Кутузовский» имеют необходимые сертификаты и опыт работы.

При необходимости лечения пациент в рамках клиники перенаправляется на консультацию узкопрофильного специалиста.

Электроэнцефалография в Москве

Сделать ЭЭГ в Москве или другие анализы и обследования можно в многопрофильной клинике ЛДЦ «Кутузовский». Преимущества обращения в клинику:

  • Комфортные условия.
  • Доступные цены электроэнцефалографии и других услуг.
  • Большой опыт и высокая квалификация врачей.
  • Современное оборудование, на котором проходят обследования.

Став пациентом ЛДЦ «Кутузовский», можно быть уверенным в качестве предоставляемых услуг и профессиональном подходе врачей к решению любых вопросов.

Работаем без выходных по графику:

  • Пн - пт с 8:00 до 21:00
  • Сб - вс с 9:00 до 20:00

Узнать стоимость ЭЭГ, уточнить детали, записаться на обследование или на прием к выбранному специалисту можно:

  • По телефону
  • Через форму для связи на сайте.

С заботой о вашем здоровье, ЛДЦ «Кутузовский».

ЭЭГ (электроэнцефалограмма) (для родителей) - Nemours Kidshealth

Что это такое

Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) - это тест, используемый для выявления проблем, связанных с электрической активностью мозга.

ЭЭГ отслеживает и записывает паттерны мозговых волн. Маленькие металлические диски с тонкими проволоками (электроды) помещаются на кожу головы, а затем отправляются сигналы на компьютер для записи результатов. Нормальная электрическая активность мозга формирует узнаваемый образец. С помощью ЭЭГ врачи могут искать паттерны, указывающие на судороги и другие проблемы.

Почему это сделано

Большинство ЭЭГ проводится для диагностики и мониторинга судорожных расстройств. ЭЭГ также может определять причины других проблем, таких как нарушения сна и изменения в поведении. Иногда их используют для оценки активности мозга после тяжелой травмы головы или перед трансплантацией сердца или печени.

Препарат

Если вашему ребенку проводится ЭЭГ, подготовка минимальна. Волосы вашего ребенка должны быть чистыми, без масел, спреев и кондиционеров, чтобы электроды прилипали к коже головы.

Ваш врач может порекомендовать ребенку прекратить прием определенных лекарств до обследования. Часто детям рекомендуется воздерживаться от кофеина за 8 часов до теста. Если вашему ребенку необходимо спать во время ЭЭГ, врач подскажет, как это облегчить.

Процедура

ЭЭГ можно сделать в кабинете врача, лаборатории или больнице. Вашему ребенку будет предложено лечь на кровать или сесть на стул. Специалист по ЭЭГ прикрепит электроды к разным участкам кожи головы с помощью клейкой пасты.Каждый электрод подключен к усилителю и записывающему устройству ЭЭГ.

Электрические сигналы мозга преобразуются в волнистые линии на экране компьютера. Вашему ребенку будет предложено лежать неподвижно, потому что движение может изменить результаты.

Если цель ЭЭГ - имитировать или вызвать проблему, с которой сталкивается ваш ребенок (например, судороги), его могут попросить посмотреть на яркий мерцающий свет или подышать определенным образом. Медицинский работник, проводящий ЭЭГ, будет знать историю болезни вашего ребенка и будет готов к любым проблемам, которые могут возникнуть во время теста.

Для большинства ЭЭГ требуется около часа. Если вашему ребенку нужно поспать во время этого теста, тест займет больше времени. Вы можете остаться в комнате с ребенком или выйти в зону ожидания.

с.

Чего ожидать

ЭЭГ не вызывает дискомфорта, и пациенты не ощущают ударов в коже черепа или где-либо еще. Тем не менее, приклеивание электродов к коже головы может вызвать у детей небольшой стресс, как и лежать неподвижно во время теста.

Получение результатов

Невролог (врач, специализирующийся на заболеваниях нервной системы) прочитает и интерпретирует результаты.Хотя ЭЭГ различаются по сложности и продолжительности, результаты обычно доступны в течение нескольких дней.

Риски

ЭЭГ очень безопасны. Если у вашего ребенка судорожное расстройство, ваш врач может захотеть стимулировать и записать приступ во время ЭЭГ. Судорожный припадок может быть вызван миганием света или изменением характера дыхания.

Помощь вашему ребенку

Вы можете помочь подготовить ребенка к ЭЭГ, объяснив, что это не будет неудобно. Вы можете описать комнату и оборудование, которое будет использоваться, и заверить ребенка в том, что вы будете рядом, чтобы оказать поддержку.Детям постарше обязательно объясните, как важно не двигаться во время ЭЭГ, чтобы ее не приходилось повторять.

Если у вас есть вопросы

Если у вас есть вопросы по поводу процедуры ЭЭГ, поговорите со своим врачом. Вы также можете поговорить с техником по ЭЭГ перед экзаменом.

Интерфейсы мозг-компьютер на основе ЭЭГ: обзор основных концепций и клинических приложений в нейрореабилитации

Некоторые пациенты больше не могут эффективно общаться или даже взаимодействовать с внешним миром способами, которые большинство из нас считает само собой разумеющимся.В наиболее тяжелых случаях пациенты с тетраплегией или после инсульта буквально «заперты» в своем теле, не в состоянии осуществлять какой-либо моторный контроль после, например, травмы спинного мозга или инсульта ствола мозга, что требует альтернативных методов общения и контроля. Но мы предполагаем, что в ближайшем будущем их мозг может предложить им выход. Интерфейсы мозг-компьютер (ИМК) на основе неинвазивной электроэнцефалограммы (ЭЭГ) можно охарактеризовать по методике, используемой для измерения активности мозга, и по тому, как различные сигналы мозга преобразуются в команды, управляющие эффектором (например,g., управляя компьютерным курсором для обработки текста и выходя в Интернет). В этом обзоре основное внимание уделяется основным концепциям ИМК на основе ЭЭГ, основным достижениям в области коммуникации, восстановлению моторного контроля и подавлению корковой активности, а также системе зеркальных нейронов (ЗЗН) в контексте ИМК. Последнее представляется актуальным для клинических применений в ближайшие годы, особенно для пациентов с очень ограниченными возможностями. Гипотетически MNS может обеспечить надежный способ сопоставления нейронной активности с поведением, представляя высокоуровневую информацию о целях и намерениях этих пациентов.ИМК на основе неинвазивной ЭЭГ позволяют осуществлять мозговую коммуникацию у пациентов с боковым амиотрофическим склерозом и восстанавливать моторный контроль у пациентов после травмы спинного мозга и инсульта. Пациенты с эпилепсией, дефицитом внимания и гиперактивным расстройством были способны снижать регуляцию своей корковой активности. Учитывая быстрое развитие исследований BCI на основе ЭЭГ за последние несколько лет и стремительный рост скорости компьютерной обработки и методов анализа сигналов, мы предполагаем, что возникающие идеи (например,, MNS в контексте BCI), связанных с клинической нейрореабилитацией сильно ограниченных пациентов, в ближайшем будущем найдут жизнеспособные клинические применения.

Что такое BCI? Введение в интерфейс мозг-компьютер с использованием ЭЭГ

Что такое интерфейс мозг-компьютер (BCI)?

Интерфейс мозг-компьютер (BCI), также называемый интерфейсом мозг-машина (BMI) или нейронным интерфейсом, - это система, которая устанавливает прямую связь между мозгом и внешним устройством (Lebedev & Nicolelis, 2017; Millán и другие., 2010; J. R. Wolpaw et al., 2002). Этот термин был впервые предложен профессором Жаком Видалем в 1973 году (Vidal, 1973), и с тех пор количество разработок и исследовательских статей, описывающих коммуникацию между мозгом и компьютером, выросло в геометрической прогрессии.

Базовая установка системы BCI включает три компонента:

  1. Специальные электроды для регистрации электрической, магнитной или метаболической активности мозга.
  2. Конвейер обработки для интерпретации этих сигналов , извлечения из них соответствующих характеристик, декодирования интересующих шаблонов и вывода команд.
  3. Компьютер или внешнее устройство, которое работает с помощью сгенерированных команд.

Существует множество устройств, которыми можно управлять с помощью команд мозга, и их можно использовать пятью способами: для замены, восстановления, улучшения, дополнения или улучшения некоторых функций человека (J. Wolpaw & Wolpaw, 2012) .

Методы измерения активности мозга

Первым компонентом технологии BCI является метод для записи сигналов человеческого мозга.Его можно считать наиболее актуальным, поскольку он определяет такие аспекты, как стоимость, потенциальные области применения и население, которое может его использовать. Активность мозга можно измерить с помощью датчиков, имплантированных внутри тела ( инвазивных BCI, ) или внешних датчиков ( неинвазивных BCI, )

  • Инвазивные записи позволяют измерять электрическую активность нейронных популяций с очень высоким временным и пространственным разрешением, что означает, что мы можем очень точно знать, когда и где произошла определенная модель нейронной активности.Однако для них требуется очень дорогое оборудование и сложная установка, включающая хирургическое вмешательство, что сопряжено с немалыми послеоперационными потенциальными рисками. По этой причине большая часть исследований BCI в этой области проводилась на животных, хотя количество исследовательских лабораторий в мире, использующих имплантируемые BCI на людях (в основном, на пациентах с двигательными нарушениями), растет.
  • Неинвазивные датчики позволяют регистрировать электрическую активность (с помощью электроэнцефалографии, ЭЭГ), магнитную активность (с помощью магнитоэнцефалографии, МЭГ) или метаболическую активность (с помощью функциональной спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне, fNIRS).

fNIRS измеряет изменения оксигенации крови. Повышение оксигенации крови указывает на то, что область мозга более активна. Ограничением этого метода является обеспечение очень низкого временного разрешения, поэтому он не часто используется для BCI. ЭЭГ и МЭГ, напротив, позволяют более высокое временное разрешение, несмотря на их низкое пространственное разрешение. Для МЭГ требуется большой и дорогой магнитометр. Как правило, для неинвазивных ИМК ЭЭГ является предпочтительной технологией из-за ее более низкой стоимости и портативности.По этой причине большая часть информации, содержащейся в этом посте, относится к технологии интерфейса мозг-компьютер на основе ЭЭГ.

Нейронные процессы для интерфейсов мозг-компьютер на основе ЭЭГ

Электроэнцефалографическая активность измеряется путем размещения электродов в разных местах кожи головы. Электрические сигналы измеряются как разность напряжений между двумя электродами (обычно один является эталоном для всех остальных электродов). Для измерения активации определенной области мозга необходимо разместить электроды как можно ближе к этой области, поэтому электроды, расположенные в разных корковых позициях, позволяют измерять различные нервные процессы.

Существуют разные модели активации мозга, которые можно измерить с помощью ЭЭГ. Спонтанная - или продолжающаяся - активность мозга - это активность, измеряемая в отсутствие какой-либо явной задачи или стимула. Напротив, активность, индуцированная , проявляется как реакция на событие, такое как сенсорный стимул или конкретное действие (например, двигательная реакция или умственная обработка).

Системы BCI на основе ЭЭГ основаны на обнаружении изменений в мозговых паттернах, возникающих в ответ на произвольную или непроизвольную ментальную команду. Одним из этих типов нейронных процессов являются потенциалы, связанные с событием (ERP), которые появляются как реакция на внешние сенсорные стимулы. Вот некоторые из наиболее распространенных ERP, используемых для взаимодействия мозга и компьютера:

  • P300 : ответ P300 отражается как положительное колебание в ЭЭГ, которое происходит примерно через 300 мс после восприятия стимула. В контексте BCI это обычно вызывается с помощью необычной парадигмы, которая заключается в получении серии стимулов двух классов, один из которых предъявляется нечасто (например,g., в 20% случаев) и генерирует измеренный потенциал P300 (Fazel-Rezai et al., 2012).
  • Устойчивые вызванные потенциалы: это естественные реакции мозга на повторяющиеся стимулы, которые варьируются в зависимости от конкретной частоты предъявления. Обычно они вызываются визуальными стимулами (устойчивые визуально вызванные потенциалы, SSVEP), хотя есть примеры парадигм BCI, использующих соматосенсорные (SSSEP) или слуховые (SSAEP) стимулы (Zhu et al., 2010).
  • Потенциалы, связанные с ошибкой: эти потенциалы проявляются в виде ярко выраженной отрицательности в ЭЭГ (называемой отрицательностью, связанной с ошибкой, ERN), как ответ на обнаружение ошибочного действия, совершенного либо собственным участником, либо другим участником, либо даже машина (Чаварриага и др., 2014).

Другой тип нейронных процессов, обычно используемых в BCI, не требует явных стимулов, но связан с внутренними событиями мозга и даже может быть измерен асинхронно (то есть без очевидной информации о том, когда они начинаются). В этой категории есть два общих явления:

  • Десинхронизация / синхронизация, связанная с событием (ERD / ERS): ERD / ERS представляют собой уменьшение / увеличение амплитуды текущих колебаний ЭЭГ на определенной частоте в ответ на определенную мысленную команду.Наиболее распространенным является сенсомоторный ERD / ERS, который появляется над моторной корой во время двигательных задач (например, выполнение движения, воображение движения или попытка движения пациентом с параличом) (Pfurtscheller & Lopes da Silva, 1999) .
  • Медленные корковые потенциалы (SCP): относится к частотам ЭЭГ ниже 1 Гц и обычно представляет собой планирование или подготовку к действию. Связанные с движением корковые потенциалы (MRCP), которые представляют собой медленное снижение напряжения ЭЭГ в моторной коре перед произвольным движением, также являются очень частым источником активности, используемой для управления связанными с моторами BCI (Shibasaki & Hallett, 2006).

AI для интерфейсов мозг-компьютер с использованием ЭЭГ

Прогресс в области искусственного интеллекта привел к значительным улучшениям в том, как информация обрабатывается и декодируется на основе активности ЭЭГ. В конечном итоге ИМК на основе ЭЭГ должен преобразовывать значения напряжения, измеренные через электроды, в цифровые команды для управления соответствующим устройством. Чтобы замкнуть петлю между мозгом и устройством, BCI требует алгоритмов обработки сигналов, выделения признаков и распознавания образов.

  • Обработка сигнала обычно включает использование спектральной и пространственной фильтрации для максимального увеличения отношения сигнал / шум, а также процедур для борьбы с загрязнением данных ЭЭГ (т. Е. Артефактами) и изменениями характеристик сигнала в сеансе. записи к сеансу (т. е. нестационарности). После всех этапов обработки сигнала обычно необходимо упростить эти многомерные данные пространства датчиков до вектора признаков, который может обрабатываться классификатором / декодером.
  • Извлечение признаков традиционно основывалось на предыдущих знаниях электрофизиологии человека, хотя некоторые современные подходы, основанные на компьютерах с высокой вычислительной мощностью, используют методологии черного ящика для автоматического извлечения соответствующих признаков без каких-либо предварительных предположений.
  • С помощью векторов признаков, вычисленных из обучающих данных, классификатор / декодер обучается, чтобы научиться обнаруживать состояния мозга, которые должны быть связаны с командами управления для устройства.После обучения классификатора его можно использовать для оценки новых, невидимых данных для работы в замкнутом цикле.

Различные исследовательские лаборатории по всему миру работают над улучшением этих трех вычислительных этапов (обработка сигналов, выделение признаков и классификация / декодирование), а также над адаптацией различных методологий из области искусственного интеллекта к особенностям данных ЭЭГ. Методы классификации получили больше внимания, поскольку их выходные данные обычно используются для оценки характеристик BCI (например,g., точность классификации). В этом отношении существует огромное количество классификаторов, которые были оценены в области BCI, от очень простого линейного определения порога до сложных глубоких нейронных сетей (Lotte et al., 2018).

Для разных типов приложений требуются разные подходы к ИИ, чтобы добиться максимального успеха BCI. Например, в некоторых контекстах мы хотим, чтобы пользователи изучили и адаптировали свои мозговые паттерны к желаемому состоянию (например, в нейрореабилитации, где мы хотим изменить мозг, чтобы как следствие вызвать некоторые поведенческие изменения).В этом случае простого линейного классификатора может быть достаточно, чтобы направлять пользователя, указывая, должна ли активация в определенной области мозга быть выше или ниже. Напротив, некоторые другие приложения, такие как управление мозгом инвалидной коляски, , требуют более сложных алгоритмов для максимизации точности декодирования , адаптации к конкретным образцам активности каждого участника и попытки минимизировать ошибки.

Применение интерфейсов мозг-компьютер на основе ЭЭГ

Широко распространенное определение BCI: «система, которая измеряет активность центральной нервной системы (ЦНС) и преобразует ее в искусственный результат, который заменяет, восстанавливает, усиливает, дополняет или улучшает естественный выход ЦНС и тем самым изменяет текущие взаимодействия между ЦНС и ее внешняя или внутренняя среда » (J.Wolpaw & Wolpaw, 2012).

BCI для замены естественной функции может использоваться людьми, которые из-за травмы или болезни потеряли эту функцию. Например, человек, который не может ходить, может управлять роботизированной инвалидной коляской, или человек, который не может говорить, может использовать устройство связи, управляемое мозгом (Fernández-Rodríguez et al., 2016; Rezeika et al., 2018).

В 2009 году команда BCI из Университета Сарагосы, основатели Bitbrain, представили прототип инвалидной коляски , управляемой с помощью BCI, на основе парадигмы P300 (Iturrate et al., 2009). Пользователи должны были сосредоточить свое внимание на конкретных целях в трехмерном представлении их среды, которые подсвечивались в случайном порядке. Через несколько секунд система декодировала, куда они хотели пойти, анализируя реакцию мозга на каждый стимул, и инвалидная коляска отвезла их в желаемое место (см. Видео с пояснениями).

BCI также может использоваться для восстановления утерянной функции . Например, люди с параличом или слабостью конечностей после травмы спинного мозга могут управлять экзоскелетами или электростимуляцией, чтобы двигать своими конечностями (AL-Quraishi et al., 2018). Проект MoreGrasp, проект , финансируемый программой h3020 EU, и где Bitbrain был одним из партнеров, работал в этом направлении, разрабатывая технологию, которая позволяла пациентам с тетраплегией контролировать с помощью своих мозговых волн функциональную электрическую стимуляцию мышц и нервы, двигающие парализованной рукой. На видео ниже показано краткое описание проекта.

Хотя эти две первые области применения относятся к пациентам с двигательными нарушениями, BCI также были разработаны как способ улучшить возможности здоровых людей .Однако до сих пор BCI для улучшения или дополнения функций человека привлекали меньше внимания. Это связано с тем, что улучшение качества жизни людей с ограниченными возможностями не требует дополнительных обоснований, но усиление естественных функций человека вызывает важные этические проблемы и вызывает споры (Yuste et al., 2017).

Примером дополнительных функций может быть, например, управление третьей (например, роботизированной) рукой с помощью мозговой активности. Немного менее экстремальным является случай улучшения функций, что означает, что естественный вывод мозга обрабатывается для улучшения наших способностей.Например, естественная реакция мозга после наблюдения за машиной, совершающей ошибку, может быть использована для улучшения этой машины; или измерения внимания / отвлечения во время длительной задачи, такой как вождение, можно использовать для предупреждения водителя о потере внимания. В 2018 году Nissan в сотрудничестве с Bitbrain представил первый прототип интерфейса между мозгом и автомобилем , в котором впечатления от вождения были улучшены за счет прогнозирования решений водителя после обнаружения определенных потенциалов, связанных с событием.

Наконец, вмешательство на основе BCI может быть использовано для улучшения некоторых функций . Например, у людей, перенесших инсульт, может возникнуть поражение центральной нервной системы, которое вызывает паралич верхних конечностей. BCI, который связывает активацию мозга во время намерения движения с периферической обратной связью на парализованной конечности, может использовать зависимые от активности механизмы пластичности для улучшения функции пациента (López-Larraz et al., 2018).

В 2013 году исследовательская группа Тюбингенского университета (Ramos-Murguialday et al., 2013). Связь определенных мозговых паттернов с конгруэнтной обратной связью, также известная как нейробиоуправления , может помочь реорганизовать мозговые цепи, что приведет к улучшению нейропсихиатрических расстройств, таких как дефицит внимания и гиперактивность, а также к улучшению когнитивных функций у здоровых групп населения (Sitaram et al. ., 2017).

Ваш браузер не поддерживает видео тег.

Открытые наборы данных для машинного обучения на интерфейсах мозг-компьютер

Мировые инициативы в отношении открытой науки способствовали тому, что все больше и больше исследовательских лабораторий публиковали свои наборы данных вместе со своими статьями.Таким образом, теперь стало возможным продвигать область BCI с вычислительной точки зрения или с точки зрения машинного обучения, без необходимости иметь дорогостоящее оборудование для записи ЭЭГ. На веб-сайте BNCI Horizon 2020 размещена база данных наборов данных BCI с открытым доступом, а также ссылки на другие репозитории, такие как соревнования BCI. На веб-сайте профессора Фабьена Лотте (директора по исследованиям Inria Bordeaux) также есть подробный список ссылок на общедоступные наборы данных BCI для загрузки.

Открытые научные репозитории, такие как Figshare, Zenodo или Dryad, привлекают внимание, и их использование рекомендуется даже известными журналами, такими как Nature.В этих репозиториях размещается все больше доступных наборов данных EEG-BCI, к которым можно получить доступ с помощью их собственной поисковой системы. Кроме того, специализированные инструменты, такие как Dataset Search от Google, находят наборы данных, хранящиеся в Интернете, например, опубликованные в ранее упомянутых репозиториях, а также в журналах с открытым доступом или на платформах, таких как ResearchGate.

Заключение

Еще несколько десятилетий назад связь между мозгом и машинами звучала как научная фантастика.Совместные усилия инженеров, нейробиологов и клиницистов привели к впечатляющим достижениям в области интерфейсов мозг-компьютер, включая управление инвалидными колясками, роботами, протезами конечностей и даже имплантируемыми стимуляторами. До сих пор большая часть прогресса в этой области была достигнута в исследовательской среде в качестве доказательства концепции, а некоторые мелкомасштабные клинические испытания дали очень многообещающие результаты для пациентов с различными неврологическими заболеваниями.

Мы прогнозируем, что в этом десятилетии мы увидим, как реальные системы BCI выйдут на рынок для клинических и потребительских приложений.Это произойдет в результате основных этапов НИОКР, которые, как ожидается, произойдут в ближайшие несколько лет:

  1. Улучшение портативных технологий ЭЭГ с точки зрения удобства использования и надежности для эффективного использования ИМК в домашних условиях (например, для видеоигр, виртуальной реальности, домашней электроники и даже домашней реабилитации).
  2. Разработка более совершенных имплантируемых технологий для расширения реального применения этих систем для других групп пациентов и даже для здоровых людей, например, инвазивная технология BCI, которая разрабатывается в новой компании Илона Маска, Neuralink.
  3. Использование инструментов больших данных с множеством записей мозговой активности для оптимизации и персонализации алгоритмов BCI , чтобы они могли надежно работать в неконтролируемых средах.

Автор

Эдуардо Лопес-Ларрас, Ph.D. - Инженер-исследователь Bitbrain (Google Scholar, LinkedIn)

Эдуардо Лопес-Ларрас получил степень инженера в области компьютерных наук (2009 г.) и степень магистра биомедицинской инженерии (2011 г.) в Университете Сарагосы (Испания).В 2015 году получил степень доктора философии. степень в области биомедицинской инженерии по совместной программе Политехнического университета Каталонии и Университета Сарагосы. С 2015 по 2019 год работал докторантом в Институте медицинской психологии и поведенческой нейробиологии Тюбингенского университета (Германия). С 2020 года он работает научным сотрудником Bitbrain. Он участвовал в 9 исследовательских проектах в Испании и Германии, был соавтором более 40 научных статей в ведущих журналах и на международных конференциях, курировал 8 студентов и проводил исследовательские стажировки в Японии, Испании и Германии.Его основные исследовательские интересы сосредоточены на использовании нейронных интерфейсов для нейрореабилитации, машинного обучения и обработки сигналов, применяемых к биосигналам.

Список литературы
  • А.Л.-Кураиши, М., Эламвазути, И., Дауд, С., Парасураман, С., и Борбони, А. (2018). Контроль на основе ЭЭГ экзоскелетов и протезов верхних и нижних конечностей: систематический обзор. Датчики, 18 (10), 3342. doi.org/10.3390/s18103342
  • Чаварриага Р., Соболевский А., И Миллан, Х. дель Р. (2014). Errare machinale est: использование связанных с ошибками потенциалов в интерфейсах мозг-машина. Границы неврологии, 8, 208. doi.org/10.3389/fnins.2014.00208
  • Фазель-Резаи, Р., Эллисон, Б. З., Гугер, К., Селлерс, Э. У., Клейх, С. К., и Кюблер, А. (2012). Интерфейс мозг-компьютер P300: текущие проблемы и новые тенденции. Границы нейроинженерии, 5 (июль), 1–14. doi.org/10.3389/fneng.2012.00014
  • Фернандес-Родригес, Веласко-Альварес, Ф., & Рон-Анжевин, Р. (2016). Обзор реальных инвалидных колясок с мозговым управлением. Журнал нейронной инженерии, 13, 061001. doi.org/10.1088/1741-2560/13/6/061001
  • Итуррат, И., Антелис, Дж. М., Кюблер, А., и Мингез, Дж. (2009). Неинвазивная инвалидная коляска с активацией мозга на основе нейрофизиологического протокола P300 и автоматизированной навигации. IEEE Transactions по робототехнике, 25 (3), 614–627. doi.org/10.1109/TRO.2009.2020347
  • Лебедев М.А., Николелис М.А.Л. (2017).Интерфейсы мозг-машина: от фундаментальной науки до нейропротезов и нейрореабилитации. Физиологические обзоры, 97 (2), 767–837. doi.org/10.1152/physrev.00027.2016
  • Лопес-Ларраз, Э., Сарасола-Санс, А., Ирасторза-Ланда, Н., Бирбаумер, Н., и Рамос-Мургиалдай, А. (2018). Мозг-машинные интерфейсы для реабилитации при инсульте: обзор. Нейрореабилитация, 43 (1), 77–97. doi.org/10.3233/NRE-172394
  • Лотте, Ф., Бугрен, Л., Цихоцки, А., Клерк, М., Конгедо, М., Ракотомамонжи, А., & Игер Ф. (2018). Обзор алгоритмов классификации для интерфейсов мозг-компьютер на основе ЭЭГ: 10-летнее обновление. Журнал нейронной инженерии, 15 (3), 031005. doi.org/10.1088/1741-2552/aab2f2
  • Миллан, Х. дель Р., Рупп, Р., Мюллер-Пуц, Г. Р., Мюррей-Смит, Р., Джульемма, К., Тангерманн, М., Видавр, К., Чинкотти, Ф., Кюблер, А. , Leeb, R., Neuper, C., Müller, KR, & Mattia, D. (2010). Сочетание интерфейсов мозг-компьютер и вспомогательных технологий: современное состояние и проблемы.Границы неврологии, 4, 161. doi.org/10.3389/fnins.2010.00161
  • Пфурчеллер Г. и Лопес да Силва Ф. Х. (1999). Событийная синхронизация и десинхронизация ЭЭГ / МЭГ: основные принципы. Клиническая нейрофизиология, 110 (11), 1842–1857. doi.org/10.1016/S1388-2457(99)00141-8
  • Рамос-Мургиалдай, А., Брутц, Д., Ри, М., Лер, Л., Йилмаз, О., Бразилия, Флорида, Либерати, Г., Курадо, М.Р., Гарсия-Коссио, Э., Визиотис, А. ., Чо, В., Агостини, М., Соарес, Э., Сукадар, С., Кариа, А., Коэн, Л. Г., и Бирбаумер, Н. (2013). Интерфейс мозг-машина в реабилитации после хронического инсульта: контролируемое исследование. Анналы неврологии, 74 (1), 100–108. doi.org/10.1002/ana.23879
  • Резейка А., Бенда М., Ставицки П., Гемблер Ф., Сабур А. и Волосяк И. (2018). Спеллеры интерфейса мозг-компьютер: обзор. Brain Sciences, 8 (4), 57. doi.org/10.3390/brainsci8040057
  • Шибасаки, Х., и Халлетт, М. (2006). Каков потенциал Bereitschafts? Клиническая нейрофизиология, 117 (11), 2341–2356.doi.org/10.1016/j.clinph.2006.04.025
  • Ситарам, Р., Рос, Т., Штокель, Л., Халлер, С., Шарновски, Ф., Льюис-Пикок, Дж., Вейскопф, Н., Блефари, М.Л., Рана, М., Облак, Э. , Бирбаумер, Н., и Зульцер, Дж. (2017). Тренировка мозга с обратной связью: наука о нейробиоуправлении. Nature Reviews Neuroscience, 18 (2), 86–100. doi.org/10.1038/nrn.2016.164
  • Видаль, Дж. Дж. (1973). К прямой связи мозг-компьютер. Ежегодный обзор биофизики и биоинженерии, 2, 157–180.doi.org/10.1146/annurev.bb.02.060173.001105
  • Вулпоу, Дж. Р., Бирбаумер, Н., Макфарланд, Д. Дж., Пфурчеллер, Г., и Воган, Т. М. (2002). Интерфейсы мозг-компьютер для общения и управления. Клиническая нейрофизиология, 113 (6), 767–791. doi.org/10.1016/S1388-2457(02)00057-3
  • Wolpaw, J. & Wolpaw, E. W. (Eds.). (2012). Интерфейсы мозг-компьютер: принципы и практика. Oxford University Pressdoi.org/10.1093/acprof:oso/9780195388855.001.0001
  • Юсте, Р., Геринг, С., Блез Агуэра и Аркас, Би, Дж., Кармена, Дж. М., Картер, А., Финс, Дж. Дж., Фризен, П., Галлант, Дж., Хаггинс, Дж. Э., Иллес, Дж., Келлмейер, П., Кляйн, Э., Марблстоун, А., Митчелл, К., Паренс, Э., Фам, М., Рубель, А., Садато, Н.,… Волпоу, Дж. (2017). Четыре этических приоритета для нейротехнологий и искусственного интеллекта. Природа, 551, 159–163. doi.org/10.1038/551159a
  • Чжу Д., Бигер Дж., Гарсия Молина Г. и Аартс Р. М. (2010). Обзор методов стимуляции, используемых в ИМК на основе SSVEP.Вычислительный интеллект и нейробиология, 2010, 702357.doi.org/10.1155/2010/702357

Возможно, вас заинтересует:

планшетных компьютеров, приемлемых для считывания результатов ЭЭГ, говорится в исследовании - ScienceDaily

Врачи клиники Мэйо в Аризоне показали, что планшетные компьютеры можно использовать для анализа результатов электроэнцефалограммы или ЭЭГ вне клиники или больницы. Результаты их исследования были недавно представлены на конференции Американской академии неврологии в Сан-Диего.

«Тот факт, что это дает врачам возможность считывать результаты ЭЭГ из любого места, может помочь пациентам только в долгосрочной перспективе», - говорит Мэтью Хёрт, доктор медицины, невролог из клиники Майо в Аризоне.

Щелкните здесь, чтобы услышать, как доктор Хёрт объяснит исследование.

ЭЭГ - это безболезненная процедура, при которой используются электроды, прикрепленные к коже головы человека, для определения электрической активности в головном мозге. Клетки мозга постоянно общаются с помощью электрических импульсов, даже когда кто-то спит. Эта активность отображается в виде волнистых линий на записи ЭЭГ.

Цель состояла в том, чтобы определить, является ли компьютерный планшет приемлемой альтернативой традиционному портативному компьютеру для удаленной интерпретации ЭЭГ. Результаты показали, что планшет стоил значительно дешевле, весил меньше ноутбука и имел сопоставимое разрешение экрана. Самый большой недостаток планшета по сравнению с ноутбуком - это размер экрана. Время загрузки ноутбука и настольного компьютера было значительно больше. ЭЭГ - один из основных диагностических тестов эпилепсии, который также может играть роль в диагностике других заболеваний головного мозга.Отделение эпилепсии в клинике Мэйо в Аризоне интерпретирует ЭЭГ для больницы Mayo Clinic, а также трех других учреждений по всей Аризоне, где у них есть удаленный доступ для интерпретации во всех местах. «При большом объеме ЭЭГ и множестве систем и устройств для считывания эффективность технологий имеет важное значение для многих практик врачей», - говорит д-р Хёрт. «Несмотря на незначительно меньший размер экрана, простота использования, доступность и надежность делают планшет жизнеспособным вариантом для интеграции в практику теле-ЭЭГ.

История Источник:

Материалы предоставлены Mayo Clinic . Примечание. Содержимое можно редактировать по стилю и длине.

Интерфейсы мозг-компьютер без беспорядка

«Гибкий, прочный и свободный от геля электрод для электроэнцефалограммы для неинвазивных интерфейсов мозг-компьютер»
Nano Letters

Звучит как научная фантастика: управление электронными устройствами с помощью мозговых волн.Но исследователи разработали новый тип электрода для электроэнцефалограммы (ЭЭГ), который может делать именно это, без липкого геля, необходимого для обычных электродов. Более того, устройства работают через всю шевелюру. В журнале ACS Nano Letters исследователи сообщают о гибких электродах, которые когда-нибудь можно будет использовать в интерфейсах мозг-компьютер для вождения автомобилей или перемещения протезов.

Часто используемые для диагностики судорожных расстройств и других неврологических состояний, ЭЭГ - это машины, которые отслеживают и записывают паттерны мозговых волн.Для проведения ЭЭГ техники обычно используют очень липкий гель для прикрепления электродов к различным областям кожи головы пациента. Однако этот гель трудно смыть с волос и иногда вызывает раздражение кожи. Кроме того, волосы мешают передаче электрических сигналов. Мин Лей, Бо Хун, Хуэй Ву и его коллеги хотели разработать гибкий, прочный и не содержащий геля электрод ЭЭГ. Такой электрод может помочь пациентам, но также может позволить людям когда-нибудь управлять устройствами с помощью своего мозга.

Для изготовления электродов исследователи поместили серебряные нанопроволоки в коммерчески доступную меламиновую губку.Стоимость изготовления электродов составляла всего около 12 центов каждый, и их можно было производить серийно. Команда собрала 10 электродов в гибкий силиконовый колпачок и измерила их эффективность при ношении людьми с бритыми или волосатыми головами. На безволосой коже новые электроды регистрировали мозговые волны так же, как и обычные. Более того, гибкость электродов позволяла им одинаково работать на волосистой и безволосой коже, в отличие от обычных устройств. Доброволец в кепке мог управлять игрушечной машинкой с помощью своего разума, заставляя ее двигаться вперед, назад, влево или вправо.По словам исследователей, электроды механически стабильны при различных циклах и перемещениях, а также устойчивы к воздействию тепла и пота.

Авторы благодарят за финансирование Национальный фонд естественных наук Китая, Национальную программу фундаментальных исследований Китая и Государственную ключевую лабораторию информационной фотоники и оптических коммуникаций.

Примечание: ACS не проводит исследований, но публикует и публикует рецензируемые научные исследования.

ЭЭГ (электроэнцефалограмма) | Общество эпилепсии

Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) регистрирует электрическую активность мозга, регистрируя электрические сигналы от клеток мозга.Эти сигналы улавливаются электродами, прикрепленными к голове, и записываются на компьютер. Запись показывает, как работает мозг.

Что показывает ЭЭГ?

ЭЭГ дает информацию об электрической активности мозга во время проведения теста.

При эпилептическом припадке меняется активность мозга. Это изменение, известное как эпилептиформная активность мозга, иногда можно увидеть на записи ЭЭГ. У некоторых людей может наблюдаться эпилептиформная мозговая активность, даже если у них нет припадка, поэтому ЭЭГ может быть для них особенно полезна.

Эпилептиформная активность иногда может быть спровоцирована (вызвана) глубоким дыханием. Тест может включать глубокое дыхание, чтобы увидеть, можно ли спровоцировать и зарегистрировать эпилептиформную активность.

Мигает во время ЭЭГ

У некоторых людей, страдающих эпилепсией, припадки начинаются или «запускаются» мигающим светом. Это называется светочувствительной эпилепсией, и ей страдают около 3% людей, страдающих эпилепсией.

ЭЭГ обычно включает тестирование на светочувствительную эпилепсию.Для этого нужно смотреть на свет, который будет мигать с разной скоростью. Если вас это беспокоит, вы можете поговорить с техническим специалистом.

ЭЭГ с нарушением сна

У большинства людей больше шансов проявить нерегулярную мозговую активность, когда они устали или собираются заснуть.

ЭЭГ с недосыпанием может помочь получить более полезные показания. Этот тест проводится так же, как и обычная ЭЭГ, но во время теста вы спите. Чтобы помочь вам уснуть, вас могут попросить бодрствовать всю или часть ночи накануне.В некоторых случаях вам могут дать легкое успокаивающее средство, которое поможет вам уснуть.

Амбулаторная ЭЭГ

Амбулаторная ЭЭГ работает так же, как обычная ЭЭГ, но является портативной. Во время теста вы носите небольшой тренажер на поясе вокруг талии. Поскольку он портативный, вы можете перемещаться и продолжать свои обычные повседневные дела, пока идет запись.

Этот тип ЭЭГ позволяет регистрировать активность мозга в течение нескольких часов. Поскольку активность мозга регистрируется дольше, вероятность регистрации припадка выше, чем при обычном 30-минутном тесте.

Видеотелеметрия

Видеотелеметрия происходит в больнице, обычно в течение нескольких дней. Во время вашего пребывания у вас будет собственная комната. Видеокамера, которую часто вешают на стену, будет записывать то, что вы делаете. В то же время вы будете носить портативную ЭЭГ, чтобы вы могли перемещаться по комнате.

Запись на видео во время ношения ЭЭГ означает, что в случае припадка врачи могут сравнить электрическую активность вашего мозга с тем, что происходит с вашим телом.

Что означают мои результаты?

ЭЭГ обычно может показать, есть ли у вас припадок во время теста, но не может показать, что происходит с вашим мозгом в любое другое время. Таким образом, даже если результаты вашего теста могут не показывать необычной активности, это не исключает наличия эпилепсии. Некоторые виды эпилепсии очень сложно идентифицировать с помощью ЭЭГ.

Люди, не страдающие эпилепсией, иногда могут иметь нерегулярную активность на ЭЭГ. Таким образом, нерегулярная активность не обязательно означает, что у человека эпилепсия.Узнайте больше о том, как диагностируется эпилепсия.

Что происходит во время теста ЭЭГ?

Как и ЭКГ, электроды регистрируют только электрическую активность - они не выдают электрические сигналы и не причиняют вреда.

Перед тестом техник измеряет вашу голову, чтобы определить, где разместить электроды. Каждый электрод удерживается на месте липкой пастой. После присоединения электродов их подключают к записывающему устройству.

Тест длится около 30 минут, и вы, вероятно, будете сидеть или лежать.

Информация предоставлена: май 2021 г.

Интерфейс мозг-компьютер на основе ЭЭГ в реальном времени для виртуального аватара усиливает вовлечение коры мозга в ходьбу человека по беговой дорожке

  • 1.

    Wagner, J., Makeig, S., Gola, M., Neuper, C. & Müller-Putz , G. Отчетливые колебательные сети бета-диапазона, обеспечивающие двигательный и когнитивный контроль во время адаптации походки. Журнал неврологии 36 , 2212–2226, DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.3543-15.2016 (2016).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 2.

    Дебенер, С., Миноу, Ф., Эмкес, Р., Гандрас, К. и де Вос, М. Как насчет того, чтобы прогуляться с недорогой, маленькой и беспроводной ЭЭГ? Психофизиология 49 , 1617–1621, DOI: 10.1111 / j.1469-8986.2012.01471.x (2012).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 3.

    Gwin, J. T., Gramann, K., Makeig, S. & Ferris, D. P. Электрокортикальная активность связана с фазой цикла походки во время ходьбы по беговой дорожке. Нейроизображение 54 , 1289–1296, DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2010.08.066 (2011).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 4.

    Seeber, M. et al. . Подавление бета-излучения ЭЭГ и низкая гамма-модуляция - это разные элементы вертикальной ходьбы человека. Границы нейробиологии человека 9 , 1–9, DOI: 10.3389 / fnhum.2014.00485 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 5.

    Cevallos, C. et al . Колебания в мозгу человека при ходьбе, выполнении, воображении и наблюдении. Нейропсихология 79 , 223–232 (2015).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 6.

    Брэдфорд, Дж. К., Лукос, Дж. Р. и Феррис, Д. П. Электрокортикальная активность различает у людей ходьбу в гору и горизонтальную ходьбу. Журнал нейрофизиологии 115 , 958–966, DOI: 10.1152 / jn.00089.2015 (2015).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 7.

    Wagner, J. et al. . Уровень участия в ходьбе по беговой дорожке с помощью роботов модулирует срединные сенсомоторные ритмы ЭЭГ у здоровых субъектов. Нейроизображение 63 , 1203–1211, DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2012.08.019 (2012).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 8.

    Bulea, T. C., Kim, J., Damiano, D. L., Stanley, C. J. и Park, H.-S. Управляемый пользователем контроль увеличивает активность коры головного мозга во время ходьбы по беговой дорожке: исследование ЭЭГ, проведенное в журнале Engineering in Medicine and Biology Society ( EMBC ), 36-я ежегодная международная конференция IEEE .2111–2114 (IEEE, 2014).

  • 9.

    Ramos-Murguialday, A. et al . Нейропротезы на основе проприоцептивной обратной связи и мозгового компьютерного интерфейса (BCI). PLOS ONE 7 , e47048, DOI: 10.1371 / journal.pone.0047048 (2012).

    ADS CAS Статья PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 10.

    Агаш, Х. А. и Контрерас-Видаль, Дж. Л. Тренинг на основе наблюдений для нейропротезного контроля захвата ампутированными конечностями на 36-й ежегодной международной конференции IEEE Engineering in Medicine and Biology Society .3989–3992 (IEEE, 2014).

  • 11.

    Сакурада, Т., Кавасе, Т., Такано, К., Комацу, Т. и Кансаку, К. Костюм для помощи при трудотерапии на основе ИМТ: асинхронный контроль с помощью SSVEP. Границы неврологии 7 , 1–10, DOI: 10.3389 / fnins.2013.00172 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • 12.

    Гарсия-Коссио, Э. и др. . Расшифровка сенсомоторных ритмов при ходьбе на беговой дорожке с помощью роботов для приложений мозгового компьютерного интерфейса (BCI). PloS one 10 , e0137910, DOI: 10.1371 / journal.pone.0137910 (2015).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 13.

    He, Y. et al. . В 2014 36-я ежегодная международная конференция IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 3985–3988 (IEEE, 2014).

  • 14.

    Presacco, A., Forrester, L. W. и Contreras-Vidal, J.L. Расшифровка кинематики внутри конечностей и между конечностями во время ходьбы по беговой дорожке по сигналам электроэнцефалографии (ЭЭГ) скальпа. Транзакции IEEE по нейронным системам и реабилитационной инженерии: публикация IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 20 , 212–219, DOI: 10.1109 / TNSRE.2012.2188304 (2012).

    Артикул Google Scholar

  • 15.

    Брантли, Дж. А. и др. .Неинвазивная ЭЭГ коррелирует с ходьбой по земле и лестнице в Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 38-й ежегодной международной конференции IEEE . 5729–5732 (IEEE, 2016).

  • 16.

    Киликарслан, А., Прасад, С., Гроссман, Р.Г. и Контрерас-Видаль, Дж.Л. Высокоточное декодирование намерений пользователя с помощью ЭЭГ для управления экзоскелетом нижней части тела в Engineering in Medicine and Biology Society ( EMBC ), 35-я ежегодная международная конференция IEEE .5606–5609 (IEEE, 2013).

  • 17.

    Луу, Т.П., Хе, Ю., Браун, С., Накагоме, С., Контрерас-Видаль, Дж.Л. Интерфейс мозгового компьютера с замкнутым циклом для аватара виртуальной реальности: адаптация походки к визуальным кинематическим возмущениям в Виртуальная реабилитация ( ICVR ), Международная конференция по . 30–37 (2015).

  • 18.

    Хендерсон А., Корнер-Битенски Н. и Левин М. Виртуальная реальность в реабилитации после инсульта: систематический обзор ее эффективности для восстановления моторики верхних конечностей. Темы реабилитации после инсульта 14 , 52–61, DOI: 10.1310 / tsr1402-52 (2007).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 19.

    Ван П. Т., Кинг, К. Э., Чуй, Л. А., До, А. Х. и Ненадич, З. Самостоятельное управление перемещением через интерфейс мозг-компьютер в среде виртуальной реальности. Журнал нейронной инженерии 9 , 056016, DOI: 10.1088 / 1741-2560 / 9/5/056016 (2012).

    ADS Статья PubMed Google Scholar

  • 20.

    Кинг, К. Э., Ван, П. Т., Чуй, Л. А., До, А. Х. и Ненадич, З. Работа симулятора ходьбы с интерфейсом мозг-компьютер для лиц с травмой спинного мозга. J Neuroeng Rehabil 10 , 77, DOI: 10.1186 / 1743-0003-10-77 (2013).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 21.

    Луу, Т. П., Хе, Ю., Браун, С., Накагаме, С. и Контрерас-Видаль, Дж. Л. Адаптация походки к визуальным кинематическим возмущениям с использованием интерфейса мозг-компьютер с замкнутым циклом в реальном времени для аватара виртуальной реальности. Журнал нейронной инженерии 13 , 036006, DOI: 10.1088 / 1741-2560 / 13/3/036006 (2016).

    ADS Статья PubMed Google Scholar

  • 22.

    Луу Т. П. и др. .Фильтр Калмана без запаха для нейронного декодирования ходьбы человека по беговой дорожке с помощью неинвазивной электроэнцефалографии. 1548–1551, DOI: 10.1109 / embc.2016.75

  • (2016).

  • 23.

    Киликарслан А., Гроссман Р. Г. и Контрерас-Видаль Дж. Л. Надежная адаптивная структура шумоподавления для удаления артефактов в реальном времени при измерениях ЭЭГ кожи головы. Журнал нейронной инженерии 13 , 026013, DOI: 10.1088 / 1741-2560 / 13/2/026013 (2016).

    ADS Статья PubMed Google Scholar

  • 24.

    Луу, Т. П., Лоу, К. Х., Ку, X., Лим, Х. Б. и Хун, К. Х. Индивидуальная модель прогнозирования походки, основанная на нейронных сетях обобщенной регрессии. Походка и осанка 39 , 443–448, DOI: 10.1016 / j.gaitpost.2013.08.028 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 25.

    Delorme, A. & Makeig, S. EEGLAB: набор инструментов с открытым исходным кодом для анализа динамики ЭЭГ в одном исследовании, включая анализ независимых компонентов. Журнал методов нейробиологии 134 , 9–21, DOI: 10.1016 / j.jneumeth.2003.10.009 (2004).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 26.

    Mullen, T. et al. . Моделирование в реальном времени и трехмерная визуализация динамики и связи источников с использованием носимых ЭЭГ в Engineering in Medicine and Biology Society ( EMBC ), 35-я ежегодная международная конференция IEEE .2184–2187 (IEEE, 2013).

  • 27.

    Bulea, T. C., Kim, J., Damiano, D. L., Stanley, C. J. и Park, H.-S. Активность префронтальной, задней теменной и сенсомоторной сети, лежащая в основе контроля скорости во время ходьбы. Границы нейробиологии человека 9 , 247, DOI: 10.3389 / fnhum.2015.00247 (2015).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 28.

    Натан К. и Контрерас-Видаль Дж. Л. Незначительные артефакты движения в электроэнцефалографии (ЭЭГ) черепа во время ходьбы по беговой дорожке. Границы нейробиологии человека 9 , 708, DOI: 10.3389 / fnhum.2015.00708 (2016).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 29.

    Ланкастер, Дж. Л. и др. . Автоматизированные метки атласа Talairach для функционального картирования мозга. Картирование человеческого мозга 10 , 120–131 (2000).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 30.

    Пфурчеллер, Г. и Да Силва, Ф. Л. Синхронизация и десинхронизация ЭЭГ / МЭГ, связанные с событиями: основные принципы. Клиническая нейрофизиология 110 , 1842–1857 (1999).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 31.

    Капотосто П., Бабилони К., Романи Г. Л. и Корбетта М. Лобно-теменная кора контролирует пространственное внимание посредством модуляции предвосхищающих альфа-ритмов. Журнал неврологии 29 , 5863–5872, DOI: 10.1523 / jneurosci.0539-09.2009 (2009).

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 32.

    Hipp, J. F., Engel, A. K. & Siegel, M.Колебательная синхронизация в крупномасштабных корковых сетях предсказывает восприятие. Нейрон 69 , 387–396 (2011).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 33.

    Klimesch, W., Doppelmayr, M., Russegger, H. & Pachinger, T. Мощность тета-диапазона в ЭЭГ черепа человека и кодирование новой информации. Нейроотчет 7 , 1235–1240 (1996).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 34.

    Гевинс, А., Смит, М. Э., МакЭвой, Л. и Ю, Д. ЭЭГ-картирование корковой активации, связанной с рабочей памятью, с высоким разрешением: влияние сложности задачи, типа обработки и практики. Кора головного мозга 7 , 374–385 (1997).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 35.

    Луу П., Такер Д. М. и Макейг С. Фронтальная тета средней линии и негативность, связанная с ошибкой: нейрофизиологические механизмы регуляции действия. Клиническая нейрофизиология 115 , 1821–1835 (2004).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 36.

    Джейкобс, Дж., Хванг, Г., Курран, Т. и Кахана, М. Дж. Осцилляции ЭЭГ и память распознавания: тета-корреляты восстановления памяти и принятия решений. Нейроизображение 32 , 978–987 (2006).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 37.

    Womelsdorf, T., Johnston, K., Vinck, M. & Everling, S. Тета-активность в передней поясной коре головного мозга позволяет прогнозировать правила выполнения задач и их корректировку после ошибок. Труды Национальной академии наук 107 , 5248–5253 (2010).

    ADS CAS Статья Google Scholar

  • 38.

    Кернс, Дж. Г. и др. . Мониторинг конфликта передней части поясной извилины и корректировка контроля. Наука 303 , 1023–1026 (2004).

    ADS CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 39.

    Картер С. и др. . Передняя поясная корка, обнаружение ошибок и онлайн-мониторинг производительности. Наука 280 , 747–749 (1998).

    ADS CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 40.

    Контрерас-Видаль, Дж. Л. и Керик, С. Е. Независимый компонентный анализ динамических ответов мозга во время зрительно-моторной адаптации. Нейроизображение 21 , 936–945 (2004).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 41.

    Кэмпбелл, М. Э. и Каннингтон, Р.Больше, чем игра-имитация: модуляция системы человеческого зеркала сверху вниз. Обзоры неврологии и биоповеденческих исследований (2017).

  • 42.

    Лотце М., Браун К., Бирбаумер Н., Андерс С. и Коэн Л. Г. Моторное обучение, вызванное произвольным влечением. Мозг 126 , 866–872 (2003).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 43.

    Kaelin-Lang, A., Саваки, Л. и Коэн, Л. Г. Роль произвольного влечения в кодировании элементарной моторной памяти. Журнал нейрофизиологии 93 , 1099–1103 (2005).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 44.

    Энгель, А. К. и Фрис, П. Колебания в бета-диапазоне - сигнал о статус-кво? Текущее мнение в области нейробиологии 20 , 156–165 (2010).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 45.

    Gilbertson, T. et al. . Существующее двигательное состояние поддерживается за счет новых движений во время колебательной синхронизации 13–35 Гц в кортикоспинальной системе человека. Журнал неврологии 25 , 7771–7779 (2005).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 46.

    Погосян А., Гейнор Л. Д., Эйсебио А. и Браун П. Повышение активности коры головного мозга на частотах бета-диапазона замедляет движение человека. Современная биология 19 , 1637–1641 (2009).

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 47.

    Дженкинсон, Н. и Браун, П. Новое понимание взаимосвязи между дофамином, бета-колебаниями и двигательной функцией. Тенденции в неврологии 34 , 611–618 (2011).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 48.

    Вагнер, Дж., Солис-Эскаланте, Т., Шерер, Р., Нойпер, К. и Мюллер-Путц, Г. Это то, как добраться: прогулка по виртуальной аллее активирует премоторную и теменную области. . Границы нейробиологии человека 8 , 93, DOI: 10.3389 / fnhum.2014.00093 (2014).

    PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 49.

    Mehrkanoon, S., Breakspear, M. & Boonstra, T. W. Реорганизация кортико-мышечной когерентности во время перехода между сенсомоторными состояниями. Нейроизображение 100 , 692–702 (2014).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 50.

    Rouhinen, S., Panula, J., Palva, J. M. & Palva, S. Зависимость β- ​​и γ-колебаний от нагрузки предсказывает индивидуальную способность зрительного внимания. Журнал неврологии 33 , 19023–19033 (2013).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 51.

    Палуш М. Нелинейность в нормальной ЭЭГ человека: циклы, временная асимметрия, нестационарность и случайность, а не хаос. Биологическая кибернетика 75 , 389–396 (1996).

    ADS Статья PubMed МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • 52.

    Стам, К. Дж. Нелинейный динамический анализ ЭЭГ и МЭГ: обзор развивающейся области. Клиническая нейрофизиология 116 , 2266–2301 (2005).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 53.

    Орсборн, А. Л. и др. . Адаптация декодера с обратной связью формирует пластичность нейронов для умелого нейропротезного контроля. Нейрон 82 , 1380–1393, DOI: 10.1016 / j.neuron.2014.04.048 (2014).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 54.

    Орсборн, А. Л., Данги, С., Мурман, Х. Г. и Кармена, Дж. М. Адаптация декодера с замкнутым контуром на промежуточных временных масштабах способствует быстрому повышению производительности ИМТ независимо от условий инициализации декодера. Транзакции IEEE по нейронным системам и реабилитационной инженерии: публикация IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 20 , 468–477, DOI: 10.1109 / TNSRE.2012.2185066 (2012).

    Артикул Google Scholar

  • 55.

    Гангули, К. и Кармена, Дж. М. Нейронные корреляты приобретения навыков с кортикальным интерфейсом мозг-машина. Журнал моторного поведения 42 , 355–360 (2010).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 56.

    Сельник П., Вебстер Б., Глассер Д. М. и Коэн Л. Г. Наблюдение за воздействием на физическую подготовку после инсульта. Ход 39 , 1814–1820, DOI: 10.1161 / STROKEAHA.107.508184 (2008).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 57.

    Эртельт, Д. и др. . Наблюдение за действиями положительно сказывается на восстановлении двигательной недостаточности после инсульта. Нейроизображение 36 , T164 – T173 (2007).

  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *