Анализ синхронизации МЭГ-данных в пространствах источников и сигналов

В докладе предложен новый подход к обнаружению зон коры мозга, связанных межчастотным взаимодействием. Применение этого метода к МЭГ-данным позволило получить достоверное взаимодействие между активностью в полосах частот альфа и гамма в затылочных и лобных областях коры мозга при выполнении когнитивных задач.

Обнаружение и исследование взаимодействия участков коры при выполнении когнитивных задач или при клинических расстройствах является важным компонентом в процессе изучения механизмов функциональной интеграции, лежащих в основе высшей нервной деятельности. Магнитоэнцефалография (МЭГ) позволяет измерять активность головного мозга с очень высоким временным разрешением (≈1 мс). Слабая зависимость внешнего магнитного поля, порождаемого нейрональными источниками, от анизотропии электромагнитных свойств проводника позволяет с высокой точностью (≈1 см) решать обратную задачу и извлекать информацию о пространственно-временной динамике нейрональных процессов. Церебральная активность представлена в нескольких частотных полосах. Первоначально анализ синхронизации осуществлялся лишь внутри каждой из таких частотных полос.

Взаимодействие участков коры проявляется в синхронизации (линейной и нелинейной) их электрической активности. На наш взгляд, наиболее интересным представляется исследование взаимодействий в пространстве нейрональных источников и разработка вычислительных методов их обнаружения на основании неинвазивно полученных данных.

Анализ МЭГ-данных позволяет наблюдать два типа синхронизации: локальную и дистальную. Локальная внутричастотная синхронизация (десинхронизация) ритма проявляется в увеличении (уменьшении) мощности этого ритма на определённом отведении. Дистальная синхронизация проявляется в увеличении степени взаимосвязи между сигналами на различных отведениях.

Измерение внутричастотной дистальной синхронизации может осуществляться при помощи вычисления функции когерентности. Функциия когерентности (ФК) представляет собой коэффициент корреляции коэффициентов Фурье и отражает линейную взаимосвязь между колебаниями на различных отведениях.

Целесообразно различать амплитудную и фазовую компоненту синхронизации. Амплитудная синхронизация проявляется в статистически достоверном увеличении коэффициента корреляции между огибающими узкополосных процессов на паре отведений и не чувствительна к фазе этих процессов. Фазовая синхронизация проявляется в постоянстве разности фаз и не чувствительна к амплитуде. Одной из наиболее удобных мер фазовой синхронизации является степень связанности фаз (phase locking value).

Относительно недавно возник интерес к анализу межчастотной синхронизации, отражающей нелинейное взаимодействие между участками коры. Здесь возможны различные варианты: например, амплитудная, амплитудно-фазовая и чисто фазовая синхронизации. Например, при помощи амплитудно-фазовой синхронизации была обнаружена модуляция амплитуды гамма-осцилляций фазой тета-ритма.

Совмещение анализа синхронизации с решением обратной задачи позволяет проводить анализ синхронности в пространстве нейрональных источников. Для внутричастотной синхронизации был разработан и хорошо себя зарекомендовал метод динамического анализа когерентных источников (DICS). Этот подход позволяет локализовать участки коры, порождающие узкополосную активность, функционально связанную со стимулом, и обнаружить участки коры с когерентной активностью. В основе DICS лежит радиолокационный принцип формирования луча (beamforming), реализованный в частотной области. Линейность этого подхода не позволяет использовать его для поиска межчастотной синхронизации.

При решении задачи детектирования взаимодействующих пар участков коры важным элементом является статистический анализ в условиях множественных сравнений, позволяющий исключить детектирование нефункциональных взаимодействий, порождаемых эффектом объёмного проводника.

Совсем недавно нами был разработан подход, позволяющий детектировать пары участков коры, связанные межчастотным взаимодействием. Предлагаемый метод основан на сравнении результатов решения обратной задачи при помощи формирователей луча, полученных на основании исходной корреляционной матрицы и таковой, лишённой слагаемого, отвечающего за взаимодействие источников. Последующий статистический анализ с использованием статистики максимумов позволяет обнаруживать пары участков коры, связанные межчастотным взаимодействием. Применение нашего метода к МЭГ-данным, полученным при решении задачи пространственного вращения, позволило получить статистически достоверное альфа–гамма-взаимодействие между зрительной и сенсомоторной корой, а также между зрительной корой и фронтальной корой, принимающей участие в решении сложных когнитивных задач.

Рис 1. Пространственная структура найденных альфа–гамма-взаимодействий

При анализе МЭГ данных, записанных при выполнении задачи ментального вращения зрительного объекта, были обнаружены два статистически достоверных альфа-гамма взаимодействия (p<0.01 и p<0.03). На верхней панели приведены проекции референтного воксела на коронарный и трансверсальный срезы МРТ. Нижняя панель отображает наложенную на МРТ порогово-обработанную степень взаимосвязи между колебаниями электрической активности (в альфа+гамма диапазоне) референтного воксела с активностью всех остальных вокселов.