Анализ степени мультифрактальности различных компонент электроэнцефалограмм при сердечно-сосудистой патологии
DOI:
https://doi.org/10.33910/2687-1270-2022-3-4-463-473Ключевые слова:
сердечно-сосудистая патология, фибрилляция предсердий, частотные компоненты ЭЭГ, фрактальный и колебательный компоненты спектра, степень мультифрактальностиАннотация
Статья посвящена применению метода автоспектрального анализа с нерегулярной передискретизацией и метода мультифрактального анализа на основании поиска максимумов модулей вейвлет-коэффициентов к выявлению изменений в структуре паттернов электрической активности мозга человека при сердечно-сосудистой патологии, связанной с фибрилляцией предсердий постоянной формы по сравнению с паттернами здорового человека. Показаны возможность применения этих методов для определения количественной оценки различий в динамике последовательных значений в анализируемых паттернах, что может быть полезно для диагностики патологических изменений функционального состояния нервной системы при нарушениях ритма сердца. Анализируемые паттерны электроэнцефалограмм разложены на три составляющих, соответствующих тета-, альфа- и бета- диапазонам. Оба метода подтверждают мультифрактральность всех трех исследуемых компонент. Основные отличия в мультифрактальных свойствах здорового мозга и мозга при нарушениях сердечного ритма содержатся в альфа- и тета-компонентах электроэнцефалограммы (ЭЭГ), которые характеризуются исключительно долговременными корреляциями для контрольной группы для альфа-компоненты, коррелированной и антикоррелированной динамикой для группы с фибрилляцией предсердий для этой же компоненты и антикоррелированной динамикой для тета-компоненты.
Библиографические ссылки
Alamian, G., Lajnef, T., Pascarella, A. et al. (2022) Altered brain criticality in schizophrenia: New insights from magnetoencephalography. Frontiers in Neural Circuits, vol. 16, article 630621. https://doi.org/10.3389/fncir.2022.630621 (In English)
Arneodo, A, Bacry, E., Muzy, J. F. (1995) The thermodynamics of fractals revisited with wavelets. Physica A, vol. 213, no. 1–2, pp. 232–275. https://doi.org/10.1016/0378-4371(94)00163-N (In English)
Bacry, E., Muzy, J. F., Arnéodo, A. (1993) Singularity spectrum of fractal signals: Exact results. Journal of Statistical Physics, vol. 70, no. 3-4, pp. 635–674. https://doi.org/10.1007/BF01053588 (In English)
Dick, O. E. (2017) From healthy to pathology through a fall in dynamical complexity of involuntary oscillations of the human hand. Neurocomputing, vol. 243, pp. 142–154. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.03.008 (In English)
Dick, O. E., Mochovikova, I. A. (2011) Multifractal and wavelet analysis of epileptic seizures. In: C. H. Skiadas, I. Dimotikalis, C. Skiadas (eds.). Chaos theory: Modeling, simulation and applications. Singapore: World Scientific Publ., pp. 159–166. (In English)
Dick, O. E, Murav’eva, S. V., Lebedev, V. S., Shelepin, Yu. E. (2022) Fractal structure of brain electrical activity of patients with mental disorders. Frontiers in Physiology, vol. 13, article 905318. https://doi.org/10.3389/fphys.2022.905318 (In English)
Dick, O. E., Svyatogor, I. A. (2012) Potentialities of the wavelet and multifractal techniques to evaluate changes in the functional state of the human brain. Neurocomputing, vol. 82, pp. 207–215. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.11.013 (In English)
Dick, O. E., Svyatogor, I. A. (2015) Wavelet and multifractal estimation of the intermittent photic stimulation response in the electroencephalogram of patients with dyscirculatory encephalopathy. Neurocomputing, vol. 165, pp. 361–374. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.03.025 (In English)
Eke, A., Hermann, P., Kocsis, L., Kozak, L. R. (2002) Fractal characterization of complexity in temporal physiological signals. Physiological Measurement, vol. 23, no. 1, pp. R1–R38. https://doi.org/10.1088/0967-3334/23/1/201 (In English)
Harris, A., Melkonian, D., Williams, L., Gordon, E. (2006) Dynamic spectral analysis findings in first episode and chronic schizophrenia. International Journal of Neuroscience, vol. 116, no. 3, pp. 223–246. https://doi.org/10.1080/00207450500402977 (In English)
Ihlen, E. A. F., Vereijken, B. (2010) Interaction dominant dynamics in human cognition: Beyond 1/fα fluctuations. Journal of Experimental Psychology: General, vol. 139, no. 3, pp. 436–463. https://doi.org/10.1037/a0019098 (In English)
John, J. P., Rangaswamy, M., Thennarasu, K. et al. (2009) EEG power spectra differentiate positive and negative subgroups in neuroleptic-naive schizophrenia patients. The Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences, vol. 21, no. 2, pp. 160–172. https://doi.org/10.1176/jnp.2009.21.2.160 (In English)
Kwok, C. S., Loke, Y. K., Hale, R. et al. (2011) Atrial fibrillation and incidence of dementia: A systematic review and meta-analysis. Neurology, vol. 76, no. 10, pp. 914–922. https://doi.org/10.1212/WNL.0b013e31820f2e38 (In English)
Lee, Y.-J., Huang, S.-Y., Lin, C.-P. et al. (2021) Alteration of power law scaling of spontaneous brain activity in schizophrenia. Schizophrenia Research, vol. 238, pp. 10–19. https://doi.org/10.1016/j.schres.2021.08.026 (In English)
Mielke, M. M., Rosenberg, P. B., Tschanz, J. et al. (2007) Vascular factors predict rate of progression in Alzheimer disease. Neurology, vol. 69, no. 19, pp. 1850–1858. https://doi.org/10.1212/01.wnl.0000279520.59792.fe (In English)
Mukli, P., Nagy, Z., Racz, F. S. et al. (2018) Impact of healthy aging on multifractal hemodynamic fluctuations in the human prefrontal cortex. Frontiers in Physiology, vol. 9, article 1072. https://doi.org/10.3389/fphys.2018.01072 (In English)
Nikulin, V. V., Jönsson, E. G., Brismar, T. (2012). Attenuation of long-range temporal correlations in the amplitude dynamics of alpha and beta neuronal oscillations in patients with schizophrenia. NeuroImage, vol. 61, no. 1, pp. 162–169. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2012.03.008 (In English)
Pavlov, A. N., Anishchenko, V. S. (2007) Mul’tifraktalnyj analiz kopleksnykh signalov [Multifractal analysis of complex signals]. Uspekhi fizicheskikh nauk, vol. 50, no. 8, pp. 819−834. https://doi.org/10.3367/UFNr.0177.200708d.0859 (In Russian)
Popivanov, D., Stomonyakov, V., Minchev, Z. et al. (2006) Multifractality of decomposed EEG during imaginary and real visual-motor tracking. Biological Cybernetics, vol. 94, no. 2, pp. 149–156. https://doi.org/10.1007/s00422-005-0037-5 (In English)
Racz, F. S., Stylianou, O., Mukli, P., Eke, A. (2020) Multifractal and entropy-based analysis of delta band neural activity reveals altered functional connectivity dynamics in schizophrenia. Frontiers in Systems Neuroscience, vol. 14, article 49. https://doi.org/10.3389/fnsys.2020.00049 (In English)
Racz, F. S, Farkas, K., Stylianou, O. et al. (2021) Separating scale-free and oscillatory components of neuralactivity in schizophrenia. Brain and Behavior, vol. 11, no. 5, article e02047. https://doi.org/10.1002/brb3.2047 (In English)
Raghavendra, B. S., Dutt, D. N., Halahalli, H. N., John, J. P. (2009) Complexity analysis of EEG in patients with schizophrenia using fractal dimension. Physiological Measurement, vol. 30, no. 8, pp. 795–808. https://doi.org/10.1088/0967-3334/30/8/005 (In English)
Santangeli, P., Di Biase, L., Bai, R. et al. (2012) Atrial fibrillation and the risk of incident dementia: A meta-analysis. Heart Rhythm, vol. 9, no. 11, pp. 1761–1768. https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2012.07.026 (In English)
Sassi, R., Signorini, M. G., Cerutti, S. (2009) Multifractality and heart rate variability. Chaos, vol. 19, no. 2, article 028507. https://doi.org/10.1063/1.3152223 (In English)
Scafetta, N., Moon, R. E., West, B. J. (2007) Fractal response of physiological signals to stress conditions, environmental changes, and neurodegenerative diseases. Complexity, vol. 12, no. 5, pp. 12–17. https://doi.org/10.1002/cplx.20183 (In English)
Slezin, V., Korsakova, E. A., Dytjatkovsky, M. A. et al. (2007) Multifractal analysis as an aid in the diagnostics of mental disorders. Nordic Journal of Psychiatry, vol. 61, no. 5, pp. 339–342. https://doi.org/10.1080/08039480701643175 (In English)
Suckling, J., Wink, A. M., Bernard, F. A. et al. (2008) Endogenous multifractal brain dynamics are modulated by age, cholinergic blockade and cognitive performance. Journal of Neuroscience Methods, vol. 174, no. 2, pp. 292–300. https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2008.06.037 (In English)
Takahashi, T., Kosaka, H., Murata, T. et al. (2009) Application of a multifractal analysis to study brain white matter abnormalities of schizophrenia on T2-weighted magnetic resonance imaging. Psychiatry Research: Neuroimaging, vol. 171, no. 3, pp. 177–188. https://doi.org/10.1016/j.pscychresns.2008.03.009 (In English)
Wang, W., Zhang, S., Ning, X. (2004) A significant increase of multifractal behavior of schizophrenia’s EEG. Chinese Biomedical Engineering Transaction, vol. 23, pp. 511–515. (In English)
Wen, H. G., Liu, Z. M. (2016) Separating fractal and oscillatory components in the power spectrum of neurophysiological signal. Brain Topography, vol. 29, no. 1, pp. 13–26. https://doi.org/10.1007/s10548-015-0448-0 (In English)
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 Ольга Евгеньевна Дик
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Автор предоставляет материалы на условиях публичной оферты и лицензии CC BY-NC 4.0. Эта лицензия позволяет неограниченному кругу лиц копировать и распространять материал на любом носителе и в любом формате, но с обязательным указанием авторства и только в некоммерческих целях. После публикации все статьи находятся в открытом доступе.
Авторы сохраняют авторские права на статью и могут использовать материалы опубликованной статьи при подготовке других публикаций, а также пользоваться печатными или электронными копиями статьи в научных, образовательных и иных целях. Право на номер журнала как составное произведение принадлежит издателю.
