Введение к работе
Актуальность работы. Несмотря на огромное число работ по зрастной физиологии, поиск объективных критериев постнатального рфо-функционального развития головного мозга ребенка и рмирования его системной деятельности до сих пор не утратил своей гуальности. Это, с одной стороны, связано с необычайной сложностью лого объекта изучения - головного мозга, с другой - известной раниченностью тех средств и методов, которыми мы располагаем настоящее время. Показано, что морфологическое созревание аельных структур мозга в процессе индивидуального развития степеїшо меняет характер межцентральных взаимодействий, лежащих основе системной организации интегративной деятельности мозга, ределяя специфику осуществлеїшя психофизиологических функций эенка на разных этапах развития (Шевченко, 1972; Дзугаева, 1975; ірбер, 1982; Шеповальников и соавт., 1991; Лукашевич и соавт., 1994).
Выявлены определенные этапы возрастного развития ЦНС,
растеризующиеся как количественными перестройками
пдитудно-частотаых параметров биоэлектрической активности зличных зон мозга, их пространственной организации (Roy, 77; Шеповальников и соавт., 1979; Князева, Фарбер, 1991; Рожков, 1994;), к и качественными изменениями сенсорной и интегративной ггельности (Бетелева, 1977; Фарбер, Дубровинская, 1997). Наиболее основанными являются работы, связанные с изучением постнатального рмирования основных параметров биоэлектрической активности мозга
*ы* ттплртпои/"п)*чііглті лтлго tnn а т ппі /частот* 1ПІТ плъ'аоат'РТГ^м о
эбенностями рефлекторной и мнестической деятельности (Козлов,
ірбер, 1978; Katada et al., 1981; Соколова, 1991; Князева, Фарбер, 1996).
едует, однако, отметить, что использованные при этом
астральный, корреляционный, кросскорреляционный, когерентный
ализ, метод изучеїшя биопотенциальных полей дают усредненную
эактеристику амплитудно-частотных параметров ЭЭГ, их
остранствепных фазовых сдвигов или некую статистическую
іуктуру (ансамбль, констеллящпо) распределения биопотенциального
та по конвекситальной поверхности головы, т.е. все эти показатели не
:ут информации о возможных алгоритмах временной организации
ггерна ЭЭГ, взаимосвязи и взаимообусловленности всех
ипоненгов (волн) частотного спектра электроэнцефалограммы на одолжительном отрезке времени (I -2 мин.). Для раскрытия механизмов «центрального взаимодействия это имеет пршщипиалъное значение, с как регуляционные и модулирующие влияния, обеспечивающие іенение и поддержание определенных функциональных состояний, :буют не секундных, а минутных периодов времени (Брайнес, ечинский., 1968; Анохин, 1971).
С помощью методов дискретной математики (комбинаторный анализ) эроко, Бекшаев, 1981; Сороко и соавт., 1990) было показано, что ;мешіая организация паттерна ЭЭГ взрослого человека не
случайна, а имеет определенные закономерности. Выделено
типа (алгоритма) взаимодействия дельта-, тега-, альфа- и бе
компонентов (волн), характерных для состояния спокойн
бодрствования (Сороко и соавт., 1990). Обнаружена тесная связь ті
структуры взаимодействия компонентов ЭЭГ с пластичное]
нейродянамических процессов, способностью к адаптивн
перестройкам, склонностью к тому или иному виду деятельное
устойчивостью к стрессогенным воздействиям
дезадаптационным срывам, развитию определенных ф<
психопатологии, с индивидуальными чертами личности ( Сидорек
1987; Мусуралиев, 1995; Сороко, Сидоренко, 1993). Учиты
генепгческую обусловленность большинства параметров отделы
ритмов ЭЭГ (в частности, альфа- и бета- ритма), найдешгук
исследованиях на близнецах (Vogel, 1970; Хамаганова, 1975 и др.), мо>
предположить, что основной тип взаимодействия ритмов 2
генетически детерминирован и постепенно формируется
период постнатального онтогенеза. Однако исследования становлені онтогенезе столь важной характеристики функционирования мозга, статистическая структура взаимодействия волновых компонентов ЭЭГ, сих пор не проводилось.
В то же время глобальность этой задачи не позволяет сразу реш проблему становления временной организации, типа взаимодействия в ЭЭГ у детей всех возрастов, начиная с рождения. С другой стороны, име школьный возраст является периодом появления наибольшего количеі отклонений в поведешш ребенка, проявления особенностей когнитивной деятельности, а также становления характерологичес признаков. Поскольку наиболее существенные изменения в анатоми физиологии мозга ребенка происходят на первых жизненных эта (Дзугаева, 1975), исследователи возрастных особенностей мозго деятельности уделяют пристальное внимание формироваї энцефалограммы в дошкольном возрасте (Фарбер, 1978; Фар Дубровинская, 1997; Duffy, 1990). Тонкая же регуляция межцентраль взаимоотношений наблюдается на более поздних сроках развь (Шеповальников и соавт., 1991; Шеповальников и соавт., 1997). В свя вышесказанным, вопрос об особенностях деятельности мозга ребенк школьном возрасте остается достаточно актуальным как фундаментальном, так и практическом отношении.
Диссертация выполнена в рамках плановой темы НИР Ис им. И.М.Сеченова РАН "Исследование корковых механизмов домина на основе оценок пространственно-фазовой организации ЭЭГ и структ биопотенциальных полей мозга в процессе онтогенеза у челові (Гос. per. № 01870061074).
Цель и задачи исследования. Основной целью работы явлж изучение формирования временной организации паттерна ЭЭГ статистической структуре взаимодействия волновых компонентов ЭС детей в возрасте от 8 до 16 лет, поиск дополнительных характерні возрастного развития мозга школьников с помощью данной методики.
Для достижения указанной цели необходимо было решить следующие конкретные задачи:
-
Изучить характеристики статистической структуры взаимодействия компонентов ЭЭГ у детей от 8 до 16 лет.
-
Изучить специфические особенности локальной и пространственной организации структуры взаимодействия волновых компонентов частотного спектра ЭЭГ у здоровых школьников 8-Ю лет, 11-13 лет, 14-16 лет.
3. Сопоставить выявленные особенности структуры взаимодействия вошювых компонентов с амплитудно-частотными характеристиками и с топографическими особенностями ЭЭГ детей школьного возраста.
4. Выявить наиболее информативные показатели отличия статистической структуры взаимодействия компонентов ритмики ЭЭГ у детей различных возрастных групп с помощью дискриминантного анализа.
5. Провести анализ соответствия возрастных особенностей изученных параметров ЭЭГ школьников их хронологическому возрасту. Основные положения, выносимые на защиту: 1. Морфо-функцнональное развитие мозга в период постнатального онтогенеза характеризуется не только постепенным становлением амплитудных и частотных параметров ЭЭГ, но и поязлешіем определенных закономерностей взаимодействия между отдельными волновыми компонентами как в диапазоне отдельных ритмов, так и между компонентами всех ритмов ЭЭГ (бета, альфа, тета, дельта), определяющими индивидуальный характер временной структуры паттерна ЭЭГ.
2. Формирование возрастных закономерностей взаимодействия между отдельными компонентами ЭЭГ имеет топографические особенности и происходит в более поздние сроки, чем становление амплитудно-частотного спектра и является важной возрастной характеристикой структурно-функциональной организации ЦНС.
3. Морфо-функциональные особенности головного мозга и характер межцентральных отношений у детей различных возрастных групп находнт свое отражение в локальной и пространственной организации временной последовательности и вероятности взаимодействия отдельных компонентов ЭЭГ, специфика которых позволяет с достаточной точностью осуществлять компыотериую возрастную классификацию испытуемых на подгруппы по особенностям их биоэлектрической активности.
Научная новизна.. Впервые изучены возрастные особенности
формирования основных алгоритмов взаимодействия вошювых
компонентов биоэлектрической активности мозга у детей и подростков в возрасте от 8 до 16 лет, описаны их локальные и пространственные различия.
Показано, что от 8 до 16 лет происходит постепенное упорядочивание структуры взаимодействия волновых компонентов ЭЭГ с образованием к 16 годам четкого "функционального ядра", отличающегося однако нестабильностью, выявляемой при смене состояния.
Установлено, что формирование основных закономерностей временной оргаїшзащш паттерна ЭЭГ отстает по времени от оргашізации амплитудно-частотного спектра и является важной возрастной
характеристикой становления системной деятельности мозга в перио; постнатального онтогенеза.
Впервые с помощью дискриминантного анализа структурь
взаимодействия копонентов ЭЭГ произведена компьютерная
классификация школьников, позволяющая определять соответстви<
энцефалограммы и хронологического возраста ребенка, и выявлень
параметры ЭЭГ, отличающие временную организацию биоэлектрическое
активности детей разных возрастных групп.
Теоретическая и практическая значимость. Теоретическая значимості
работы заключается в дальнейшем углублении исследование
нейрофизиологических механизмов развития мозга у детей школьног( возраста, оценки особенностей формирования системной деятельносп мозга, внедрении в практику детской ЭЭГ современных компьютерны; методов анализа. Работа открывает дальнейшие перспективы изучение особенностей ЭЭГ ребенка.
Полученные результаты представляют практический интерес да клинической физиологии, медицины и педагогики, TJC. ПОЗВОЛЯЮ' совершенствовать методику электроэнцефалографического контроля зі нормальным развитием мозга ребенка и его отклонениями (в частности отставанием развития), вовремя назначать соответствующие метода коррекции. Оценка структуры взаимодействия основных компоненто] (волн) ЭЭГ может использоваться при определении индивидуально типологических особенностей пластичности нейродинамических процессо: у школьников при организации классов с углубленным изучение? различных предметов или создании групп компенсационного обучения. Апробация работы. Материалы диссертации доложены на заседания лаборатории нейрофизиологии ребенка, на отделе эволюции вьісшеі нервной деятельности ИЭФБ им. И.М.Сеченова РАН (Санкт-Петербурі 1996, 1997, 1998), на I (XI) Междунароном совещании по зволюционноі физиологии (Санкт-Петербург, 1996), на XIII Научной конференци молодых ученых и специалистов ВМА (Санкт-Петербург, 1996), Г Международной конференции "Ребенок в современном мире" (Саша Петербург, 1997).
Структура диссертации. Диссертация изложена на 138 страница? состоит из введения, пяти глав, включающих обзор литературы, описани методов исследования, изложения результатов, обсуждения результатої выводов, списка цитируемой литературы (174 источника), содержит 2 рисунков и 9 таблиц.
Публикации. Основные результаты исследований изложены в публикациях.
Результаты данной работы получены на 57 школьниках в возрасте от 8 д 16 лет, обучающихся в школе N 210, из них 28 мальчиков и 29 девочек, вс праворукие. Каждый ребенок был отнесен к одной из возрастных групп:
10 лет), 2 (11-13 лет) к 3 (14-16 лет). В каждую возрастную группу вошло 19 человек. Испытуемые выбирялись на добровольной основе, актически здоровые, с отсутствием в анамнезе травм головного мозга и зрологических или энцефалографических отклонений от нормы. По енке педагогического коллектива дети были без девйащш поведения, ели среднюю успеваемость ( средний балл по 7 ведущим предметам
УГЧПТЛТ Л 1 ^OTTTTn /* Т» rtmiп тттігг» втж лт« 1 Л тгг\ Л ОЛ ТЛ'ллттл ттлг» n*nw#* ттплп *л тт-»»тіп»»л»
комфортной, привычной им обстановке в период с 10 до 14 часов, юдолжительность исследования составляла 30-40 мин. Перед снятием дефалограммы проводился опрос испытуемых с целью исключения ггояний напряжения, дискомфорта или утомления, а также давалась :ановка на поддержание состояния спокойствия и расслабленности с п>ю возможной унификации психологического состояния. Электроды устанавливались по международной схеме "10-20" в лобных >,F4), височных (ТЗ,Т4), теменных (РЗ,Р4) и затылочных (01,02) областях, тись производилась с помощью компьютерного энцефалографа нополярным способом с ушными референтами. Запись осуществлялась в ггояний спокойного бодрствования с закрытыми и открытыми глазами, я анализа временной организации энцефалограммы брались дашнутные отрезки ЭЭГ без артефактов отдельно для каждого ггоятш. Такая длительность паттерна ЭЭГ позволяла достигать ойчивости выборочных оценок вероятностей смены одних компонентов >Г в другие - переходов (Сороко и соавт., 1990).
Для изучения временной структуры паттерна ЭЭГ и выявления
>актера статистического взаимодействия ее основных ритмов
юльзовался оригинальный метод, разработанный Сороко и соавт. ,
'6. Метод реализован на IBM PC/AT и основан на вычислении матриц
юятностей переходов от одной волны ЭЭГ к другой и ее последующего
шиза с помощью методов дискретной математики. Кратко
эцедура вычислений заключается в следующем. Отнесем каждый деленный период ЭЭГ к одному из четырех непересекающихся іссов, соответствующих частотным диапазонам бета-, альфа-, тета-іельта-ритмов.
10ВИМСЯ, что произошло событие с номером і, если очередной период из
ждовательности попадает в i-тый класс. Обозначим события через
X2, хз, Х4, соответствующие бета-, альфа-, тета- и дельта-длинам волн,
ределенное таким образом множество составляет . пошгую группу
іьггий. Иначе говоря,
4 4
Р(х.) = ЕРі=1
і=1 і=1
Р (XiAXj) = 0 для любых i, j=l,2,3,4.
:сь рі=р(хі). Вероятность Pi оценивалась по гистограммам
распределения периодов ЭЭГ. Для получения дополнительш
информации отностительно последовательности периодов ЭЭГ возьмі
следующее приближение - вычислим условную вероятность Pij=P(j/i)
появления события Xj при условии, что предшествующим событием
было Xi. Очевидно, что
4 4
2 Рц = 2 P(i/j) = 1 для і = 1,..., 4.
Совокупность {Pij} запишем как стохастическую матрицу
* 14 Р24
Р34 *44
Ррр Рра Ррв Ррб
РаР Раа Раб Ра5
Р =
Р9Р Рва РвВ РЄ5
РбР Рба Р5в Р55
которая является матрицей переходных вероятностей. Вычисление матрицы Р осуществлялось по выборочным данным по форм)
Ріі =
2nij
где iiij - число переходов от события Xi к событию Xj в выборке объема
В связи с тем, что статистической устойчивостью обладют матрицы л
объеме выборок N > 500 анализу подвергала
двухминутные безартефактные отрезки ЭЭГ. Для наглядю представления этих матриц строились вероятностно ориентирован графы, вершинами которых являются компоненты ЭЭГ, а ориентаї дуг указывает направление перехода от одного компонента к другої Различная штриховка дуги отражает соответствующую вероятно* данного перехода.
Для более полного описания ЭЭГ испытуемых проводился таї традиционный спектральный анализ, позволивший провести сравнеї характера взаимодействия волн с их представленностью в паттерне Э; Спектральный анализ осуществлен с помощью компьютері программы, ha данном этапе раиоты нами изучались особенно! структуры взаимодействия компонентов ЭЭГ в трех возрастных групп используемых в педагогической практике - младший школьный возр (8-Ю лег), средний школьный возраст (11-13 лет) и старший школьи возраст (14-16 лет). Статистическая обработка данных спектральні анализа и матриц переходов проводилась с помощью пакета CSS-Winch
использованием блока программ Descriptive statistic и Discriminant nalysis.. Оценивалась средняя по возрасту вероятность переходов из дних компонентов ЭЭГ в другие и среднеквадратичное отклонение, "акже был вычислен средний по возрастной группе спектр мощности аждого ритма. Достоверность различий определялась с помощью t-ритерия Стьюдента при уровне значимости 0,05. После этого был проведен
7ЛТЛПТЛ*І»ТЇОТГГЇ»1 TTF OffOTttti /""Wt ттг> ЛП л tw»rr/ni лл плаї* гї'г» <**»«««*»* * *» »»-»-т-»а
оиска пространственных дискриминаторов, и по отдельным отведениям дя выявления локальных отличий. Для состояішя спокойного одрствования с закрытыми глазами анализировались также группы тведений F3, F4, ТЗ, Т4 и РЗ, Р4, Ol, 02 отдельно. Дискриминантный нализ позволяет автоматически распределить анализируемые данные в редусмотренные группы и указывает на неправильно классифицированные дучаи для чего строятся классификационные таблицы. Дискриминантньш нализ осуществляется поэтапно, то есть вначале с помощью канонических еременных определяется, какая группа отличается от двух других наиболее ильно, затем разделяются две оставшиеся группы. Также с помощью гандартизовшшых и нестандартизованных коэффициентов канонических еременных указывается вклад каждой переменной в процесс разделения рупп, что позволяет выделить переменные, в данном случае определенные ереходы волн ЭЭГ, имеющие наибольший вес, т.е. основные искриминаторы. С учетом первой и второй канонических переменных гроится график распределения параметров испытуемых по искриминантному полю.