CC BY
32
УДК 612.822.3.08; 612.821.2
В. А. Дюк, М. Р. Кравчик, Ю. И. Сенкевич, О. В. Цветков
Эмпирико-статистическое исследование реакций ЭЭГ на воздействие цветовых стимулов
Ключевые слова: электроэнцефаллограмма, спектральный анализ, статистический анализ данных. Keywords: the electroencephalogram, spectral analysis, statistical analysis.
Предложен и апробирован подход к исследованию реакции ЭЭГ на воздействия визуальных стимулов в виде размытых изображений с различными превалирующими цветовыми оттенками. В подходе сначала раскрываются индивидуальные особенности реакции ЭЭГ на стимулы для каждого испытуемого, а затем находятся общие элементы в индивидуальных особенностях. Продемонстрированы принципиальное различие и преимущества предложенного подхода в сравнении с традиционным.
Настоящее исследование лежит в русле методологии связанных с событиями потенциалов (ССП), основу которой составляет регистрация биоэлектрических реакций мозга в ответ на внешнее раздражение (в случае сенсорных ССП) и при выполнении когнитивной задачи (в случае когнитивных ССП).
В качестве стимулов в нашем эмпирико-ста-тистическом исследовании выступали картинки с сильно размытыми цветными изображениями. В работах, посвященных выделению показателей воздействия цветных картинок, используются два основных подхода.
П е р в ы й п о д х о д — анализ изменений компонентов N1, Р1, N2, Р2, Р3 ... временных реализаций ЭЭГ при предъявлении стимулов.
В т о р о й п о д х о д — анализ спектральных характеристик ЭЭГ при воздействии тех или иных стимулов.
Исследователи отмечают, что, несмотря на большой объем накопленного фактического материала, касающегося изменений ЭЭГ человека при воздействии визуальных стимулов, полученные данные часто трудно интерпретировать.
Обзор литературы по эмпирико-статистическому анализу ССП дает основание сделать ряд замечаний методологического характера.
1. ЭЭГ-сигнал, как известно, относится к наиболее сложным физическим сигналам, что связано,
прежде всего, с высокой (и принципиальной) нестационарностью ЭЭГ [1]. Следовательно, анализ ЭЭГ нужно проводить на квазистационарных участках. Этого не делается во многих исследованиях, хотя необходимость предварительного сегментирования ЭЭГ была ранее подробно обоснована [1]. Вместе с тем, на наш взгляд, процедура сегментирования ЭЭГ должна быть дополнена переходом к ипсатив-ным измерениям путем автонормирования временного или спектрального представления ЭЭГ внутри квазистационарных участков.
2. Многие современные исследования ССП пошли по экстенсивному пути развития, когда делаются попытки углубить область наших знаний простым наращиванием точности измерений (например, частоты дискретизации сигналов), увеличением количества отведений сигнала ЭЭГ, уменьшением ширины полос в спектральном анализе и т. п. Однако огромный нераскрытый потенциал электрофизиологических исследований лежит в области методов анализа экспериментального материала, позволяющего выявлять сложные системные эффекты.
3. При групповых исследованиях, как правило, слабо учитывается системная сложность объекта исследования — человека. Традиционный статистический подход, где объекты исследования считаются реализациями случайной величины, не соответствует этой системной сложности. По-видимому, более адекватным в задачах изучения ССП может служить подход, когда сначала раскрываются индивидуальные особенности ССП, а затем выявляется общее в индивидуальном.
Из вышесказанного следует признать актуальность разработки и совершенствования специального подхода к анализу электрофизиологических сигналов для исследований восприятия визуальной информации. Этот подход должен базироваться на современных компьютерных методах препроцес-синга и анализе электрофизиологических сигналов, нацеленных на выявление многомерных системных
эффектов с учетом индивидуальных особенностей объектов исследования.
Описание эксперимента
Трансляция стимулов и запись электрофизиологических реакций человека велись при помощи разработанного экспериментального стенда. Одновременно с предъявлением испытуемому стимулов записывались показатели приборов, регистрирующих ЭЭГ, ЭКГ, КГР и некоторые другие параметры. Запись ЭЭГ велась с 22 отведений с частотой 2000 Гц.
Кресло, на котором сидел испытуемый, находилось на расстоянии примерно 1,5 метра перед большим экраном телевизора (диагональ экрана порядка 1,8 м). По бокам стояли перегородки, ограничивающие пределы зрительного восприятия. Приборы для регистрации сигналов и экспериментатор находились на некотором расстоянии вне поля зрения испытуемого. Для минимизации мышечных артефактов испытуемого просили сидеть расслабленно и не совершать движений, а для уменьшения движений глаз — фиксировать взгляд в центре монитора. Испытуемый должен был пассивно наблюдать изображения на экране, что предполагало отсутствие решения им каких-либо когнитивных задач или физического реагирования на какие-либо изменения в течение эксперимента.
Исследованию были подвергнуты 6 испытуемых (четверо мужчин и две женщины) в возрасте 2035 лет. До показа стимулов записывали электрофизиологические сигналы в состоянии покоя с закрытыми глазами. Затем следовал перерыв порядка 5 мин.
В качестве стимульного материала использовали 55 цветных изображений. Стимулы предъявляли в случайном порядке, каждый по пять раз за сеанс. Время предъявления стимула 3000 мс, меж-стимульный период 2000 мс. Общая длина записи 23 мин. В межстимульный период испытуемому предъявляли изображение на черном фоне белого круга с черной точкой внутри для фиксации взгляда в центре экрана. Сценарий предъявления одинаков для всех испытуемых.
Статистический анализ результатов цветового эксперимента
Как уже отмечалось, при групповых исследованиях ССП нередко допускается методологическая ошибка: не учитывается системная сложность объекта исследования — человека. Традиционный статистический подход, где объекты исследования считаются реализациями случайной величины, не соответствует этой системной сложности. Более адекватным в задачах изучения ССП является подход, когда сначала раскрываются индивидуальные особенности ССП, а затем выявляется общее в индивидуальных картинах. Принципиальное различие двух подходов будет проиллюстрировано ниже на примере анализа класса картинок с красными оттенками.
Анализ включает следующие этапы.
1. Группирование экспертом картинок в классы с тем или иным превалирующим цветовым оттенком.
2. Препроцессинг ЭЭГ, включающий сглаживание, дифференцирование, разбиение ЭЭГ на эпохи, вычисление для эпох автонормированных периодограмм. Длина эпохи — 512 отсчетов ЭЭГ. Ширина спектральных полос — 5 Гц.
3. Сведение результатов препроцессинга в таблицу данных объект-признак. Объект (строка таблицы) — автонормированная периодограмма определенного сегмента ЭЭГ, признак (столбец таблицы) — номер спектральной полосы с привязанным идентификатором отведения ЭЭГ-сигнала.
4. Привязка к объектам имени класса, отражающего превалирующий цветовой оттенок.
5. Индивидуальный (для каждого отдельного испытуемого) отбор информативных по критерию Вилкоксона признаков. Формирование списка информативных признаков. Оценка информативности проводится в контексте сравнения одного заданного класса со всеми остальными классами.
6. Поиск в индивидуальных списках информативных признаков общих для всех испытуемых комбинаций элементов.
Класс «красные оттенки» (шесть картинок)
В традиционном подходе к статистическому анализу результатов подобного эксперимента периодограммы, рассчитанные для всех испытуемых, объединяются. При таком подходе в список информативных признаков (^ < 0,05 при критерию Вилкоксона), определенный по всей группе испытуемых, вошли 16 признаков (обозначение Х_1, где X — отведение; J — номер спектральной полосы в периодограмме):
Т6_1, 01_1, 02_1, Oz_1, Р4_1, Ро3_1, Ро3_10, С3_1, F3_5, Ро4_1, Т5_1, F8_1, Cz_1, F3_9, Fz_1, Pz_1.
На рис. 1 информативные спектральные полосы ЭЭГ-сигнала выделяются на отведениях, расположенных в самых разных областях.
Рис. 1
Отведения ЭЭГ (затемнены), для которых в периодограммах ЭЭГ-сигнала наблюдаются информативные спектральные полосы
Interaction Plot
£
0,06 -0,03 -0
Красные Все
оттенки остальные
Метка
Рис. 2
Индивидуальные реакции испытуемых на стимуль-ный класс «<красные оттенки»
С одной стороны, можно заключить, что мы наблюдаем некую общую системную реакцию головного мозга, отражающую восприятие испытуемыми картинок с превалирующими красными оттенками. Несомненно, реакция является системной. Но доверие к полученному результату снижается, если мы рассмотрим рис. 2, на котором реакция в наиболее информативной полосе Т6_1 показана для различных испытуемых. Как следует из этого рисунка, во-первых, у всех испытуемых наблюдается индивидуальный средний уровень Т6_1 и, во-вторых, у 3 из 6 испытуемых отсутствует изменение уровня Т6_1 при воздействии картинок с красным оттенком — статистическая значимость Т6_1 обеспечивается относительно «сильными» изменениями в спектральной полосе у другой половины испытуемых. Таким образом, делать какие-либо обобщающие выводы неправильно.
Ниже приведены списки информативных отведений, в которых наблюдались статистически значимые признаки реакции на класс цветовых оттенков, определенные индивидуально для каждого испытуемого:
1) 02, Т6, Ро4, Pz, С3, Т6, Ро4, Р3, F8, Cz, Fp2, 0z, С4, 0z, Т3, 02, Pz, Р4;
2) F4, Т5, Ро3, F8, 01, F7, Т3, Cz, F7, Pz, С4, Р3, 0z, 02, F3, Р4;
3) F7, Т6, Р3, 0z, Pz, Т4, F8, 01, 01, 02, Р4, F4, Т3, Т5, Ер1, 02, Ро3, 01, 0z;
4) С4, Т4, F4, С3, Т6, Fz, Т5, F4, Р3, Ро3, Cz, 02, Pz, Р4, F7, F8, F7, Т3, Ро4;
5) 0z, 01, Ро4, Р4, Ро3, 02, Т6, Pz, Р3, С4, Cz, С3, F3, F7, F8, Т5, Т3, Т4, Fz, Fp2, Fp1, Т6;
6) F8, Р3, Т5, Т5, Ро3, Т6, С3, Т3, Т3, Т3, F3, Р3, 02, Ер1, Ро3, Pz, Cz, С3, F7.
Для поиска общих элементов в списках информативных отведений использовалась наша авторская разработка — программа BigBasket [2]. С помощью этой программы для класса картинок «красные оттенки» найдена ассоциативная цепочка из пяти элементов:
Pz аиё Р3, аиё F8, аиё Т3, аиё 02.
Данная комбинация информативных отведений наблюдалась у всех 6 испытуемых при воздействии на них визуальных стимулов — картинок класса «красные оттенки».
Аналогичный анализ экспериментальных данных был проведен для классов с другими цветовыми оттенками. Описание результатов аналогично вышеприведенному, поэтому дается в сжатой форме.
Класс «зелено-желтые оттенки» (четыре картинки)
Списки информативных отведений:
1) F4, Р4, F3, F7, Fz, Fz, Fz, Ер1, Т6, Fp1, Ро3, F4, Т3, Fp2, С4, Т5, Т3, Ро4, F8, Т4;
2) Fz, Pz, Ро4, С4, Fz, Р4, F8, Т4, Cz, Cz, Fp2, Fp1, Fz, Т4, Pz, Cz, F8, С3, F8;
3) Т3, Т4, F7, Т4, С4, Т6, Р4, Р3, Fp2, Т3, F3, 02, Р4, С4, Ро4, Cz, 0z, Т5, F8;
4) Fp2, F4, F7, Pz, Fz, F4, Т4, С4, Ро4, 02, F3, Т4, Р3, Fp2, Fz, Cz, F8, Fp1, Т5;
5) Fp2, Т4, Pz, 02, Fp2, Cz, Т4, Т3, Ро4, Р4, Т5, Fp2, Т6, Pz, С3, Fz, Fz, С4, F7;
6) С3, Fp1, Cz, F7, Fp2, С3, F7, 01, Т5, Fp1, F7, Cz, Pz, С3, F4, F3, Р3, Fz, 01.
Общая комбинация информативных отведений (наблюдается у 5 из 6 испытуемых)
Fp2 аиё С4, аиё Ро4, аиё Т4.
Класс «желтые оттенки» (четыре картинки)
Списки информативных отведений:
1) Т5, Cz, Cz, С3, F7, Ро3, F3, 01, Fp2, Pz, 0z, Fp1, F8, С3, Т6, 02, Fz;
2) Fp1, С3, Cz, F3, Fz, Р3, F8, Fp2, Р3, Fp2, Pz, Т6, Ро4, 02, Cz, Ро4, С4, F8, F3, Р4;
3) С3, Ро3, Р3, Ро4, 0z, Fp2, F7, 01, Т3, Т6, F3, Т3, Pz, Т6, Fp2, Т5, 02, Ро3, Fz, 02;
4) Fp2, Fz, Т4, F8, Fp1, F7, Р4, 02, 0z, Fp2, Т6, F4, F3, Cz, Ро4, С3, С4, Ро3, Fp2, F7;
5) Т3, Fp1, Т3, 02, Cz, Fp2, Т5, F4, С3, Fp1, Т5, 0z, Т3, Ро4, 02, Р4, Pz, С4, Ро3, 01;
6) Fz, Fz, Т3, Pz, 01, F7, Т6, F3, F3, Т6, Fz, F8, Т5, Fp2, С4, Т5, F8, Ро3, Т3, F3, F8.
Общая комбинация информативных отведений (наблюдается у 5 из 6 испытуемых):
Fp2 аиё Т6, аиё Fz, аиё F3.
Класс «сине-голубые оттенки» (13 картинок)
Списки информативных отведений:
1) Р4, 01, Fp2, Pz, Р3, F7, F7, Ро4, Т5, 0z, Fp2, Т5, Т5, Cz, F8, Т3, 02, Р3, F7, Т3, Fz, F8, Т5, С4, F8, Т3, Fz;
2) F4, Cz, F8, Р3, F3, Fz, Fp2, Т5, Р3, С4, Т6, Pz, Fz, F3, F7, Pz, Р3, Т3, Р4, Cz, Р4, Cz, F3, Т4, С3, Т5, 01, F8;
3) Fz, 01, 0z, Fp2, F7, Fp2, Т3, 02, Fp2, F8, Fz, Т4, 02, F7, Т3, Ро3, Ро4, F7, Т4, F7, Т6, Т3, Р4, Т5, 02, С4, С4;
4) Т3, F8, F7, Т4, F4, Ро3, 01, С3, 0z, Т4, Pz, Т5,
Таблица
Комбинации отведений ЭЭГ, отражающих воздействие на испытуемых картинок с различными цветовыми оттенками
Красные оттенки
Желтые оттенки
Зелено-желтые оттенки
Сине-голубые оттенки
F7, F7, Fz,F4, C3, Po4, T5, T3, F8, O2, T3, P3, T4, Fz,F8;
5) T3, Oz,P3, O2, Po4, Po3, Oz,O1, O2, Po4, Po3, F3, P4, T5, O1, O1, Fp2, Fp2, C4, T6, T6, P4, Po3, T4, Fz,P3, F3, T3, Fp2;
6) T4, Fp1, C3, Cz,C3, F7, F3, C3, Fz,Fp1, F7, P4, Pz,T6, Fz,O1, Oz,F4, P4, P4, F3, P3, Po4, Po3, Pz,F7, C4, T5, F8.
Общая комбинация информативных отведений (наблюдается у 5 из 6 испытуемых):
O1 and T5, and Fz, and C4, and P4.
Комбинации отведений ЭЭГ, отражающих воздействие на испытуемых картинок с различными цветовыми оттенками, отражены в сводной таблице.
Выводы
1. Предложен и апробирован подход к исследованию реакции ЭЭГ на воздействия визуальных стимулов в виде размытых изображений с различными превалирующими цветовыми оттенками. В самом общем виде в этом подходе сначала раскрываются
индивидуальные особенности реакции ЭЭГ для каждого испытуемого, а затем выявляются общие элементы в индивидуальных особенностях. Продемонстрированы принципиальное различие и преимущества предложенной методологии по сравнению с традиционным статистическим подходом.
2. Разработанный подход включает следующие этапы:
• группирование визуальных стимулов в классы с тем или иным превалирующим цветовым оттенком на основе формальных математических и неформальных экспертных оценок;
• препроцессинг ЭЭГ, включающий сглаживание, дифференцирование, разбиение ЭЭГ на эпохи, вычисление для эпох автонормированных периодограмм;
• сведение результатов препроцессинга в таблицу данных объект-признак: объект (строка таблицы) — автонормированная периодограмма определенного сегмента ЭЭГ, признак (столбец таблицы) — номер спектральной полосы с привязанным идентификатором отведения ЭЭГ-сигнала; привязка к объектам имени класса, отражающего превалирующий цветовой оттенок;
• индивидуальный (для каждого отдельного испытуемого) отбор информативных по критерию Вилкоксона признаков; формирование списка информативных признаков (оценка информативности в контексте сравнения одного заданного класса со всеми остальными классами);
• поиск в индивидуальных списках информативных признаков общих для всех испытуемых комбинаций элементов с использованием технологий интеллектуального анализа данных (поиск ассоциаций).
3. Показано, что разработанный подход позволяет выявлять комбинации отведений, в которых одновременно наблюдаются статистически значимые реакции на классы картинок с различными цветовыми оттенками. Эти реакции являются неспецифическими, общими для всех испытуемых.
Литература
1. Каплан А. Я. Нестационарность ЭЭГ: методологический и экспериментальный анализ // Успехи физиол. наук. 1998. Т. 29. № 3. С. 35-55.
2. Дюк В. А., Эмануэль В. Л. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. СПб.: Питер, 2003. 525 с.
