POSTTRAUMATIC ENCEPHALOPATHY DIAGNOSTICS BY MEANS OF EEG INDEPENDENT COMPONENTS POWER-SPECTRA INTEGRAL INDEX

Abstract

Electroencephalograms (EEG) and case reports of 145 patients suffering posttraumatic encephalopathy have been subjected to analysis. The patients were divided into two groups: a group of patients in prolonged unconscious state (1 st, n=20) and a group of conscious patients with late effects of severe craniocerebral trauma (2 nd, n=125). Background EEG has been subjected to analysis by application of independent component analysis (ICA) and standard low-resolution electromagnetic tomography. According to maximum equivalent current density localization, the EEG independent components have been identified in frontal, temporal and occipital lobes. Both integral index (λ+θ/α+β1+β2) of EEG independent components power-spectra and effect size have been calculated for each EEG independent component localization. The average effect size of power-spectra integral index (λ+θ/α+β1+β2) has been identified for all EEG independent component localizations subjected to examination. A correlation analysis between absolute and relative index values (λ+θ/α+β1+β2) of EEG independent components power-spectra in frontal and occipital localizations and severe craniocerebral trauma outcomes ranged by Glasgow Outcome Scale has been applied to the group of patients in prolonged unconscious state, who have been followed-up (under surveillance) for a period of 6 to 18 months (1A, n=10). The results in group 1A have shown that relative values of EEG independent components power-spectra in frontal and occipital localizations are in inverse reliable correlation with severe craniocerebral trauma outcomes ranged by Glasgow Outcome Scale.

Keywords

Electroencephalogram / posttraumatic encephalopathy / vegetative state / severe craniocerebral trauma / independent component analysis / low-resolution electromagnetic tomography

References

[1] Гриндель О. М., Шарова Е. В. ЭЭГ при черепно-мозговой травме // Нейрофизиологические исследования в нейрохирургической клинике: Руководство для врачей.- М.: ИНХ им. Бурденко, 1992.- С. 71-84.

[2] Шарова Е. В., Зайцев О. С., Щекутьев Г. А., Окнина Л.Б., Трошина Е. М. ЭЭГ и ВП в прогнозировании развития посттравматических бессознательных состояний после тяжелой травмы мозга // Нейронауки: теоретичні та клінічні аспекти. Дон. НМУ.- 2008.-Т. 4, № 2.- С. 82-89.

[3] Шарова Е. В., Потапов А. А., Щекутьев Г. А. Возможности электроэнцефалографии в прогнозировании исходов тяжелой черепномозговой травмы // Лихтерман Л. Б., Корниенко В. Н, Потапов А. А. и др. Черепно-мозговая травма: прогноз течения и исходов.-М.: Книга, 1993.- С. 155-162.

[4] Шарова Е. В., Куликов М. А., Потапов А. А. Компрессионный спектральный анализ ЭЭГ при тяжелой черепно-мозговой травме // Вопросы нейрохирургии.- 1987.- № 5.- С. 39-45.

[5] Беляков Н. А., Гурская О. Е., Пономарев В. А. и др. Фронто-окципитальное соотношение мощности независимых компонент электроэнцефалограммы как скрининговый количественный критерий течения травматической болезни // Мед. акад. журн.- 2010.- Т. 10, № 2.- С. 69-76.

[6] Гурская О. Е., Пономарев В. А. Оценка информативности методов локализации эквивалентных источников биоэлектрической активности в диагностике затяжных бессознательных состояний // Журн. неврол. и психиатр.- 2009.- Т. 109, № 4.- С. 36-42.

[7] Гурская О. Е., Мирошникова Е. Б. Применение метода независимых компонент и электромагнитной томографии в анализе ЭЭГ для диагностики и прогноза у больных в посттравматических затяжных бессознательных состояниях // Вестник Санкт-Петербургской государственной медицинской академии им. И. И. Мечникова.- 2009.- Т. 32, № 3.- С. 101-104.

[8] Пономарев В. А., Гурская О. Е., Кропотов Ю. Д., Артюшкова Л. В., Мюллер А. Сравнение методов кластеризации независимых компонент ЭЭГ у здоровых взрослых людей и больных с последствиями черепно-мозговой травмы // Физиология человека.- 2010.-Т. 36, № 2.- С. 1-10.

[9] Bell A. J., Sejnowski T. J. An information-maximization approach to blind separation and blind deconvolution // Neural. Comput.- 1995.-Vol. 7.- P. 1129-1159.

[10] Makeig S., Bell A. J., Jung T. P., Sejnowski T. J. Independent component analysis of electroencephalographic data // Neural Inform. Proc. System.- 1996.- Р. 145-151.

[11] Pascual-Marqui R.D., Michel C. M., Lehmann D. Low resolution electromagnetic tomography: a new method for localizing electrical activity in the brain // Int. J. Psychophysiol.- 1994.- Vol. 18.- P. 49-65.

[12] Мачинская Р. И. Нейрофизиологические механизмы произвольного внимания // Журнал высшей нервной деятельности.- 2003.-Т. 53, № 2.- С. 133-150.

[13] Llinas R. R., Ribary U., Joliot M., Wang X.-J. Content and context in temporal thalamocortical binding // Temporal coding in the brain / Eds Buzsaki G. et al.- Berlin: Springer Verlag, 1994.- P. 251-271.

[14] Christoff K., Prabhakaran V., Dorfman J. et al. Rostrolateral prefrontal cortex involvement in relational integration during reasoning // Neuroimage.- 2001.- Vol. 14.- P. 1136-1149.

[15] Pascual-Marqui R. D. Standardized low resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical details // Methods and Findings in Experimental and Clinical Pharmacology.- 2002.- Vol. 24.- P. 5-12.

RIGHTS & PERMISSIONS

Belyakov N.A., Gurskaya O.Y., Artyushkova L.V., Savintseva Z.I.