А.А. Слезкин1, Н.Г. Гусейн-заде2

1 Институт высшей нервной деятельности РАН (ИВНДРАН)
1 РТУ МИРЭА (Москва, Россия)
2 Институт общей физики им. А.М. Прохорова РАН (ИОФРАН) (Москва, Россия)
 

Постановка проблемы. Вызванный потенциал (ВП) представляет собой сигнал, генерируемый нейронными ансамблями, которые активизируются при подаче внешнего стимула или возникновения какого-либо эндогенного события. Величина ВП, регистрируемая на поверхности головы, слишком мала по сравнению с несинхронной со стимулом фоновой активностью ЭЭГ, что существенно осложняет возможность их регистрации и исследования. Для решения этой проблемы используется метод синхронного накопления. Однако при вычислении ВП любой модальности из-за неточностей в определении начала каждого стимула на оси времени возникают ошибки при определении формы ВП. Случайное смещение сигналов или отдельных их составляющих (пиков) вдоль оси времени приводит к увеличению ширины компонентов и снижению их амплитуды, а в предельном случае, и к невозможности выделения сигналов и неверной классификации компонент.

В общем случае, чем больше вариабельность момента времени начала обработки сигнала при выполнении процедуры когерентного синхронного накопления, тем медленнее увеличивается соотношение сигнал/шум, вследствие чего для получения надежной оценки сигналов требуется увеличение количества регистрируемых реакций на стимулы.

Цель. Изучить влияние неточности определения начала электроэнцефалографических стимулов на форму и расположение пиков ВП.

Результаты. Проведена оценка максимально допустимой погрешности в определении начала стимула.

Практическая значимость. Оценка максимально допустимой погрешности в определении начала стимула позволяет верно оценивать параметры ВП и соответственно правильно выполнять клиническую диагностику. Рассмотрение проводится на примере слуховых (акустических) стимулов.

Слезкин А.А., Гусейн-заде Н.Г. Оценка влияния неточности определения начала электроэнцефалографических стимулов на форму вызванных потенциалов // Биомедицинская радиоэлектроника. 2023. T. 26. № 4. С. 59–65. DOI: https://doi.org/10.18127/ j15604136-202304-06

1. Amantini A., Amadori A. and Fossi S. Evoked potentials in the ICU // Eur J Anaesthesiol Suppl. 2008. 42. Р. 196–202.
2. Guerit J.M. Medical technology assessment EEG and evoked potentials in the intensive care unit // Neurophysiol Clin. 1999. 29(4). P. 301–17.
3. Guideline 9A: guidelines on evoked potentials // Am J Electroneurodiagnostic Technol. 2006. 46(3). P. 240–53.
4. Зилинберг А.Ю., Корнеев Ю.А. Исследование алгоритмов определения речевой активности говорящего, используемых в задаче многоуровневой временной сегментации / Сб. докладов Научной сессии ГУАП, посвященной Всемирному дню космонавтики. СПб.: ГУАП. 2009.
5. Xiaoli Li. Signal Processing in Neuroscience. Springer Science, 2016.
6. Sanei S., Chambers J.A. EEG signal processing.  John Wiley & Sons Ltd. 2007.
7. Saeed V. Vaseghi Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction.  John Wiley & Sons Ltd. 2006.
8. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа. 2004.
9. Гнездицкий В.В. Вызванные потенциалы мозга в клинической практике. Таганрог: Изд-во ТРТУ. 1997. 252 с.
10. Рангайян Р.М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход. М.: Физматлит. 2007. 440 с.
11. Karim G. Oweiss Statistical signal processing for neuroscience and neurotechnology. Elsevier inc. 2010.