Лаба 12 / Лаба_12 (Аня)

Цель работы: Ознакомление с методами анализа ритмов электроэнцефалограммы (ЭЭГ), основанными на полосовой фильтрации.

Основные теоретические положения

При анализе записей электроэнцефалограммы (ЭЭГ) выделяют четыре

основных типа ритмов:

•δ (дельта) с частотой 0,5…3 Гц и амплитудой 40…300 мкВ;

•θ (тета) с частотой 4…6 Гц и амплитудой 40…300 мкВ;

•α (альфа) с частотой 8…13 Гц и амплитудой до 100 мкВ;

•β (бета) с частотой 14…40 Гц и амплитудой до 15 мкВ.

θ-волны регистрируются, когда спокойное, расслабленное бодрствование переходит в сонливость и поверхностный сон. Высокий уровень тета-ритма может показывать состояние утомления.

δ-ритм возникает как при глубоком естественном сне, так и при наркотическом, а также при коме. Преобладание дельта-волн характерно для 3 и 4 стадий фазы медленного сна. Дельта-ритм также наблюдается при регистрации ЭЭГ от участков коры, граничащих с областью травматического очага или опухоли. В некоторых случаях можно наблюдать у полностью здоровых детей в возрасте от 3 до 6 лет.

α-ритм лучше всего выражен в затылочных отделах. Наибольшую амплитуду α-ритм имеет в состоянии спокойного бодрствования, особенно при закрытых глазах в затемненном помещении. Блокируется или ослабляется при повышении внимания (в особенности зрительного) или мыслительной активности.

β-ритм присущ состоянию активного бодрствования. Наиболее сильно этот ритм выражен в лобных областях, но при различных видах интенсивной деятельности резко усиливается и распространяется на другие области мозга.

В норме у здорового бодрствующего взрослого человека тета- и дельта-

волны практически отсутствуют.

2

Одним из наиболее важных тестов является сравнение ЭЭГ с открытыми и закрытыми глазами.

При проведении пробы пациента просят открыть и закрыть глаза, а также выполнить эту процедуру, наложив ватные диски на веки пациента. При этом возникают изменения ЭЭГ, позволяющие выявить степень контактности обследуемого, уровень его сознания.

При открывании глаз обычно наблюдается реакция активации, то есть происходит подавление основного затылочного ритма (α-ритма). На остальные ритмы открытие глаз не оказывает столь существенного влияния.

Спектральный состав ЭЭГ неоднороден: при открытых глазах низкочастотные ритмы выражены более явно, при закрытых – спектр сдвигается вправо, в область более высоких частот (рисунок 1).

Рисунок 1 – Спектры ЭЭГ при открытых и закрытых глазах Использование полосовой цифровой фильтрации позволяет выделить

каждый из ритмов отдельно, после чего вычисляются некоторые численные показатели, характеризующие данный ритм. Одним из важнейших среди этих показателей является дисперсия сигнала, служащая оценкой его полной мощности. Измеренные по ЭЭГ параметры принято представлять в форме так называемой «столбиковой диаграммы», наглядно отображающей значения параметров для всех отведений ЭЭГ.

3

Программный код

Main.m – главная программа clc

clear all close all

global Haxes_2 Haxes_3 Haxes_5 Haxes_6 Hbtn Hlist t c EEG dy fname %Создание окна

fig=figure ('Name',"EEG",'Units', "normalized",'Position',[0, 0, 1, 0.91]);

%Создание полей вывода графиков

Haxes_2=axes('Units', "normalized",'Position',[0.05, 0.15, 0.4, 0.75]); Haxes_3=axes('Units', "normalized",'Position',[0.5, 0.15, 0.15, 0.75]);

Haxes_5=axes('Units', "normalized",'Position',[0.7, 0.55, 0.25, 0.3]);

Haxes_6=axes('Units', "normalized",'Position',[0.7, 0.15, 0.25, 0.3]); %Создание кнопки

Hbtn=uicontrol('Style','pushbutton','String','Filter','Units', "normalized",...

'Position',[0.15, 0.94, 0.2, 0.05],'Callback', 'Button');

%Создание списка выбора фильтра

Hlist=uicontrol('Style','listbox','String',{'No filter','Delta','Teta','Alfa','Beta'},...

'Units', "normalized",'Position',[0.75, 0.89, 0.15, 0.1],...

'Callback','Listbox', 'Enable', 'off');

Button.m – функция кнопки

%Объявление функции function Button()

global Haxes_2 Haxes_3 Haxes_5 Haxes_6 Hbtn Hlist t c EEG dy fname fname=uigetfile('*txt','Выберите файл');

if fname~=0

EEG=load(fname); else

errordlg ('Ошибка'); return

end

%Вывод графика ЭЭГ в поле 2

Fs=250;

T=1/Fs;

[a,c]=size(EEG);

tmax=a*T; t=0:T:tmax-T; axes(Haxes_2); cla

dy=90; for i=1:c

plot(t, EEG(:,i)-i*dy); xlim([0 5]);

hold on end

title(fname) xlabel('t,c') ylabel('U, мкВ')

%Сделать выпадающий список активным set(Hlist, 'Enable','on'); %Очистить поля 3,5,6

cla(Haxes_3); cla(Haxes_5); cla(Haxes_6); end

4

Listbox.m – функция списка

%Объявление функции function Listbox()

global Haxes_2 Haxes_3 Haxes_5 Haxes_6 Hbtn Hlist t c EEG dy fname r = get(Hlist,'Value')-1;

if r==0 axes(Haxes_2) hold off

for i=1:c

plot(t, EEG(:,i)-i*dy); xlim([0,5]); title(fname) xlabel('t,c') ylabel('U, мкВ')

hold on

end cla(Haxes_3); cla(Haxes_5); cla(Haxes_6); return

else

%Рассчет фильтра

Fs=250;

Fc=[1 4;4 8;8 13;14 30]; % Граничные частоты ритмов

%Построение в поле 5 амплитудно-частотную характеристику фильтра

title('АЧХ фильтра') xlabel('f,Гц') ylabel('|H(f)|')

%Постройте в поле 6 импульсную характеристику фильтра

end

%Очистите поле 2, заново выведите исходные ЭЭГ и на том же графике

5

cla(Haxes_2); axes(Haxes_2) for i=1:c

%plot(t, EEG(:,i)-i*dy,t,EEG_F(:,i)-i*dy,'Color','r'); plot(t, EEG(:,i)-i*dy,'Color','b');

hold on plot(t,EEG_F(:,i)-i*dy,'Color','r'); xlim([0,5]);

title(fname) xlabel('t,c') ylabel('U, мкВ') end

end

6

Обработка результатов

Рисунок 2 – Вид рабочего окна при запуске программы (в списке выбрано отсутствие фильтра )

• ЭЭГ с открытыми глазами

Рисунок 3 – Общий вид ЭЭГ с открытыми глазами

7

• ЭЭГ с закрытыми глазами

Рисунок 8 – Общий вид ЭЭГ с закрытыми глазами

Рисунок 9 – Дельта-ритм в ЭЭГ с закрытыми глазами

10