Свободно распространяемое программное обеспечение для комплексного группового анализа ЭЭГ
г Кулаичев А.П.
ссылки при цитировании: J Neurol Neurosci. 2024, 15 (4): 001-04 
       Аннотация
В работе рассматриваются возможности и порядок работы со свободно распространяемой программой Conan-EEG для Windows 7-10, обеспечивающей автоматический групповой анализ записей ЭЭГ по наиболее информативным показателям амплитуды и синхронности ЭЭГ с удалением морганий и подобных искажений.

Ключевые слова: синхронность ЭЭГ, амплитуда ЭЭГ, артефакты морганий, частотные диапазоны, индивидуальные и групповые различия, депрессии, стадии сна, шизофрения, факторный анализ, кластерный анализ, дискриминантный анализ.

            Программа Conan-EEG осуществляет автоматический групповой анализ ЭЭГ-записей с использованием показателей, наиболее эффективных для выявления межгрупповых и индивидуальных различий. Она создана на кафедре высшей нервной деятельности МГУ имени М. В. Ломоносова и представляет  собой модификацию комплексной электрофизиологической лаборатории CONAN [1], которая с начала 90-х годов используется в сотнях научных и учебных организациях РФ.
Программа реализует анализ корреляционной синхронности ЭЭГ, анализ амплитудных соотношений ЭЭГ по отведениям, удаление из записей артефактов морганий и подобных искажений.
             Программа распространяется по свободной лицензии The Free Software Definition и может быть скачена с сайта кафедры ВНД по прямой ссылке https://neurobiology.ru/res/ResourceFile/212/FILE_FILENAME/conan-EEG.zip.

        В начале работы необходимо создать на диске С: папку Blinks, в которую переписать предназначенные для анализа файлы записей ЭЭГ испытуемых/пациентов в EDF-формате, котрый должен удовлетверять требованиям стандарта EDF+ и безошибочно тестироваться средствами EDFChecker и Polyman.

Анализ корреляционной синхронности ЭЭГ

        Данный метод, созданный в 2010 г., показал свою высокую чувствительность при распознавании межиндивидуальных и групповых различий (норма и шизофрения, депрессивные расстройства, стадии сна  [2-5]) превосходя в этом отношении все известные ЭЭГ-показатели и обеспечивая достоверность дифференциации сравниваемых групп, приближающуюся к 100%.
        Запустив программу нажмите клавишу "2". После сообщения о завершении процедуры в папке Blinks появится текстовый файл AKS-Alpha.txt с таблицей "испытуемые-пары_отведений" (столбцы-строки) с коэффициентами корреляционной синхронности  (значения в % от 1), вычисленными для  альфа- или другого текущего частотного диапазона (AKS-Delta.txt, AKS-Teta.txt и т.д.).

Корректный анализ амплитудных соотношений  ЭЭГ

        Запустив программу нажмите клавишу "4". После сообщения о завершении процедуры в папке Blinks появится текстовый файл DiapFiles.txt, содержащий матрицу результатов: строки – испытуемые, столбцы – амплитуды ЭЭГ по отведениям. Напомним, что амплитудные оценки лишены многих погрешностей, присущим часто используемых оценок мощности ЭЭГ [6].

Корректное удаление морганий и подобных искажений [7]

        Внимание! В записях должно быть отведение Fp1 или отведение F3.
Запустив программу нажмите клавишу "0". После сообщения о завершении процедуры  заберите из папки Blinks скорректированные файлы.
        Перед повторным запуском анализа текстовые файлы результатов следует удалить из папки программы.

Дополнительные возможности:

• Выбор частотного диапазона анализа. Нажмите клавишу «1» и в появившемся бланке анализа ЭЭГ (рис.1) по выкидному списку Диап= установите требуемый диапазон, затем отмените меню. После этого вычисленные синхронности будут записываться в файл с наименованием этого диапазона. Установленный диапазон будет действовать до следующего изменения.

Рис.1. Бланк анализа ЭЭГ

• Изменение частотных диапазонов. Нажмите клавишу «1» и в появившемся бланке анализа ЭЭГ нажмите клавишу Диапазоны. В появившейся таблице измените количество, названия и границы частотных диапазонов. Кнопками записи и чтения эти установки можно сохранить в архиве и затем при необходимости считывать, без проведения ручных корректировок. Установленные диапазоны будет действовать до следующего изменения.
• Изменение списка пар отведений. Вычисление синхронности производится по установленному списку пар отведений. Для создания нового списка следует любым текстовым редактором построчно сформировать список пар отведений, разделенных пробелом. Сохраните файл в папке программы в текстовом формате (*.txt), после чего измените его тип на .csg (исходно там уже есть три подобных файла и их можно посмотреть для ознакомления). Для изменения текущего списка пар нажмите клавишу «1», в появившемся бланке анализа ЭЭГ выполните  затем    (Рис.2) и среди списка файлов типа .csg выберите нужный, затем отмените меню. Установленные пары будет действовать до следующего изменения.

Рис.2. Меню анализа синхронности
• Анализ одной записи. Нажмите клавишу «F3» и считайте из списка нужный файл записи ЭЭГ. Нажмите клавишу «1», чтобы  открыть бланк анализа ЭЭГ, в котором предоставляются два продолжения.
        1. Ввыполните   и в меню анализа синхронности (рис.2) нажмите , после чего будет выдан график синхронностей в порядке пар отведений и цветная карта распределения синхронностей на скальп (Рис.3). С графика синхронности правой кнопкой мыши и выбором  значения Х, У могут быть перенесены в буфер обмена). Если в бланке (Рис.2)  в поле ввода   установить некоторое пороговое значение (меньшее 1), то на графике и карте будут присутствовать только надпороговые оценки синхронности. Для повторного анализа одной и той же записи нужно снова считать ее файл.


Рис.3. Результат анализа синхронности

        2. Нажмите клавишу   и правом полуокне увидете диаграмму средних амплитуд ЭЭГ в частотных диапазонах по отведениям и цветные топографические карты их распределения на скальпе (Рис.4). Если вы кликните правой кнопкой в этом полуокне то появится контекстное меню, в котором по нажатию клавиши значения столбиковой диаграммы будут сохранены в текстовом файле с именем считанной записи ЭЭГ.

Рис.4. Результаты амплитудного анализа ЭЭГ.

Статистический анализ результатов

                Итак в результате работы программы получаются матрицы результатов испытуемые/пациенты-показатели. Обычно исследователей интересует выявление различий (социальных, возрастных, половых, этнических, функциональных, клинических и т.п.) двух групп испытуемых.
Первым этапом может быть выявление парных различий между столбцами или строками по известным статистическим критериям. Далее каждый файл по-отдельности можно подвергнуть факторному анализу, изучить главные факторы и исходные переменные, преимущественно на них проецирующиеся, на этой основе можно попытаться подобрать содержательную интерпретацию главных факторов. Также можно визуально изучить проекции объектов (испытуемых) на плоскости главных факторов на предмет однородности их изменения или наличия некоторых раздельных группировок. В последнем случае дивизивной стратегией кластерного анализа можно попытаться разделить объекты на предполагаемое число классов и верифицировать это разделение методом дискриминантного анализа.
Суммарную матрицу с двумя группами испытуемых также можно подвергнуть дискиминантному анализу для верификации ее разделения на две группы. Если такая классификация окажется достоверной и число неправильно классифицируемых испытуемых будет невелико, то это будет убедительным аргументом того, что синхронность ЭЭГ в двух группах в целом существенно различается. Кроме того, вычисленная дискриминирующая функция может быть использована для отнесения новых неопределенных испытуемых к той или иной группе.

 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Кулаичев А.П. Компьютерная электрофизиология и функциональная диагностика (учебное пособие для классического университетского образования). 5-е изд. перераб и дополн. М.: ИНФРА*М, 2018. 469 с.
2. Kulaichev A.P. Correlation of EEG Envelopes is the Best Method for Identifying Mental Diseases, Functional States, Individual and Intergroup Differences. 2021 // GJMR. V.21, N.3, P.49-58.
3. Kulaichev A.P., Gorbachevskaya N.L. Differentiation of Norm and Disorders of Schizophrenic Spectrum by Analysis of EEG Correlation Synchrony // J.Exp.Integr.Med., 2013. V.4, N.3, P.267-278.
4. Кулаичев А.П., Изнак А.Ф., Изнак Е.В., Корнилов В.В., Сорокин С.А. Изменения корреляционной синхронности ЭЭГ при депрессивных расстройствах психогенного типа // Журн. высш. нервн. деят., 2014, Т.64, №.2, С.1-9.
5. Кулаичев А.П. Сравнительный анализ корреляционной синхронности и амплитудных соотношений ЭЭГ в ночном сне // Журн.высш.нерв.деят. 2012. Т.62, №1, С.108*119.
6. Kulaichev A.P. Inaccuracy of Estimates of Mean EEG Amplitude in Frequency Domains Based on Amplitude and Power. Spectrum // International Journal of Psychological and Brain Sciences. 2016, V.1, N.2, P.21-28. []
7. Кулаичев А.П. Метод локального, не искажающего ритмику ЭЭГ удаления артефактов морганий // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2018,  Т.117, №.11, С.31-40.