Прогнозирование течения эпилепсии на основе DFA анализа ЭЭГ

1. ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «РЯЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

КАФЕДРА НЕВРОЛОГИИ, НЕЙРОХИРУРГИИ И МЕДИЦИНСКОЙ ГЕНЕТИКИ
Заведующий кафедрой : профессор, д.м.н. В. А. Жаднов
Прогнозирование течения эпилепсии на
основе DFA анализа ЭЭГ
Научные руководители:
асс., к.м.н. Р. А. Зорин
Работу выполнила:
студентка
лечебного фак-та
5 курса 2-й группы
А.В. Мокрова
2016г.

2. Актуальность

Эпилепсия представляет собой хроническое заболевание,
характеризующееся повторными непровоцируемыми приступами
нарушений двигательных, чувствительных, вегетативных, мыслительных
или психических функций, возникающих вследствие чрезмерных
нейронных разрядов в сером веществе коры головного мозга.
К.Ю.Мухин, А.С.Петрухин, 2004г.
По данным ВОЗ эпилепсией страдают около 50 миллионов человек, или 0,51% населения мира. Тогда же в 2001 году экспертами ВОЗ было указано, что
примерно 2,5 миллиона новых случаев диагностируется каждый год в мире.
Стандартизированное исследование распространенности эпилепсии в РФ
составило 2,92 человека на 1000 населения. Распространенность эпилепсии в
европейских исследованиях у взрослых составляют 5,3-6,3 на 1000.
Отечественная эпилептология: проблемы и возможные пути развития, Авакян Г.Н., 2015г.

3. Цель нашей работы

Доказать возможность применения DFAанализа в оценке степени тяжести течения и
прогноза заболевания у пациентов,
страдающих эпилепсией.

4. Поставленные задачи

1.
2.
3.
Определить
значение
скейлингового показателя для
каждого пациента исследуемой
группы.
На
основе
скейлингового
показателя оценить различия по
ЭЭГ
между
подгруппами
(кластерами) пациентов.
Спрогнозировать особенности
течения заболевания на основе
характеристик «стабильности» и
«нестабильности» ЭЭГ.

5. Материал и методы

Исследование проводилось на группе из 30 пациентов,
страдающих эпилепсией.
Методы исследования:
• Электроэнцефалография
• Программа NeuroSoft.EEG
• Программа MATLAB
• Пакет программ Statistica 10,0

6. Обсуждение: различия по клиническим показателям

7. Обсуждение: клинические кластеры больных эпилепсией

8. Обсуждение: пример ЭЭГ

9. Обсуждение: отведения при записи ЭЭГ

10. Обсуждение: работа в программе NeuroSoft.EEG

11. Обсуждение: путь получения результатов

Метод
DFA
(detrended
fluctuation analysis) – это
анализ колебаний ЭЭГ при
удалении тренда, т.е. среднего
значения
амплитуды
на
фрагменте.
Основной рабочий показатель
– скейлинговый «а».

12. Обсуждение: путь получения результатов

13. Обсуждение: скейлинговый показатель.

Можно описать скейлинговый показатель как характеристику
«САМОПОДОБИЯ» ЭЭГ, т.е. вложенности фрагмента ЭЭГ в
более крупные участки
Тем самым можно оценить характеристики
«СТАБИЛЬНОСТИ» или «НЕСТАБИЛЬНОСТИ» ЭЭГ.

14. Результаты работы

Различия между подгруппами: кластер №1 и кластер №2,
таковы, что есть определенная тенденция к более высокому
значению показателя «а» в подгруппе с неблагоприятным
течением эпилепсии.

15. Выводы

• В кластере №1 значения скейлингового
показателя меньше, чем в кластере №2, где этот
показатель выше.
• Более высокие значения «а» говорят о том, что
при
неблагоприятном
течении эпилепсии
фрактальные свойства ЭЭГ более выражены.
• ЭЭГ в кластере №2 более детерминирована,
нежели при благоприятном течении, где ЭЭГ
отражает большее число степеней свобод.

16. БЛАГОДАРЮ ЗА ВНИМАНИЕ!