Прогнозирование функционального восстановления и исхода острого периода полушарного ишемического инсульта по данным электроэнцефалографии

Тип работы:
Диссертация
Предмет:
Физико-математические науки
Страниц:
142


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Проблема церебрального ишемического инсульта является одной из наиболее актуальных в современной медицине в связи с высокой частотой развития заболевания, большим процентом инвалидизации и смертности [27].

Применение ЭЭГ для оценки функционального состояния мозга у больных с нарушениями мозгового кровообращения было описано в многочисленных экспериментальных исследованиях [54, 67, 81, 87]. Применение методов математической обработки ЭЭГ сделало возможным более детальный анализ функциональных изменений, происходящих при самых разных неврологических нарушениях [15, 17, 19, 20, 27, 67 81], и позволило усовершенствовать процессы диагностики.

Отражая процессы формирования ишемического очага и включения механизмов, функциональной компенсации и адаптации в поврежденном мозге, ЭЭГ способна предоставить информацию, которая может быть использована в качестве критерия прогноза состоянияшациента [22, 67, 81, 93]. Возможность использования для-контроля и прогноза неврологических функций пациентов с острым нарушением мозгового кровообращения результатов ЭЭГ, полученных в период & laquo-терапевтического окна& raquo-, т. е. в 1-ые часы от началаразвития заболевания^ представляет наибольший клинический интерес. Однако наличие прогностической ценности данной информации до сих пор является предметом обсуждения.

В настоящее время- разработаны и описаны десятки параметров и индексов, описывающих изменения1 ЭЭГ при нейрохирургических и ангиохирургических вмешательствах, в интенсивной неврологии и реанимации, реакцию биоэлектрической активности мозга на воздействие нейротропных препаратов. Различия в выборе и способах расчета этих параметров приводят к затруднению ^ сравнительном анализе и клиническом применении результатов- публикаций, даже посвященных сходной проблематике. В то же время, работы по созданию стандартного набора параметров,' пригодных для наблюдения за функционированием мозга при цереброваскулярной патологии, в частности при ишемическом инсульте, являются единичными.

Современные методы вероятностно-статистического моделирования позволяют выделить из общей совокупности параметров наиболее значимые для прогнозирования исходов острых патологических состояний. Разработанные ранее прогностические алгоритмы основаны на результатах МРТ-исследований, клинических и лабораторных данных [7, 81, 84, 93].

Публикаций, посвященных разработке правил прогноза течения острого инсульта только на основании данных мониторирования ЭЭГ, проводимого в острейшем периоде заболевания в доступной литературе нами не найдено.

Данный- круг проблем позволил сформулировать следующие цель и задачи.

Цель работы: Разработка решающих правил для прогнозирования исхода полушарного ишемического инсульта и- функционального восстановления- больных на основании данных ЭЭГ в острейшем периоде заболевания.

Задачи исследования:

1. Изучить поведение в динамике параметров, полученных при спектральном анализе ЭЭГ и трехмерной локализации эквивалентного / дипольного источника очаговой активности' ЭЭГ в. остром периоде полушарного ишемического инсульта.

2. Исследовать соотношения параметров ЭЭГ с клиническими данными и результатами МРТ головного мозга в динамике.

3. Выявить информативные параметры ЭЭГ для прогноза функционального восстановления, и исхода полушарного ишемического инсульта.

4. По данным ЭЭГ, полученным в острейшем периоде полушарного ишемического инсульта, разработать и реализовать в программном средстве решающие правила для прогнозирования клинического состояния и функционального восстановления пациентов к концу острого периода заболевания.

Объект исследования.

Разработка прогностических правил для исхода острых клинических состояний по данным инструментальных методов исследования.

Предмет исследования.

Разработка с использованием методов вероятностно-статистического моделирования прогностических правил для функционального восстановления пациентов и исхода острого периода полушарного ишемического инсульта по данным спектрального анализа и обработки методом трехмерной дипольной локализации результатов электроэнцефалографии полученной в острейшем периоде заболевания

Научная новизна работы.

Впервые на основании клинико-нейрофизиологического сопоставления при полушарном ишемическом инсульте был проведен сравнительный анализ информативности существующих численных характеристик ЭЭГ, уточнены особенности их динамики, нейрофизиологическое значение.

Показана целесообразность и допустимость модификации формулы расчета интегрального индекса ЭЭГ для снижения влияния неустранимых артефактов в условиях нейрореанимации.

Впервые прогностическая ценность результатов ЭЭГ при ишемическом инсульте исследована максимально изолированно от других клинических и параклинических данных. Корректность решения данной задачи была обеспечена на стадии набора испытуемых, когда в исследование включались максимально близкие по локализации и размеру ишемического поражения пациенты, в состоянии средней тяжести и с отсутствием иной декомпенсированной соматической и психиатрической патологии.

Впервые на основании логико- статистического и регрессионного анализа были разработаны решающие правила прогнозирования исходов полушарного ишемического инсульта только на основании данных ЭЭГ.

Практическая значимость работы.

Разработанное программное средство прогнозирования исходов полушарного ишемического инсульта позволяет врачам-нейрофизиологам, неврологам и врачам функциональной диагностики на основании данных повторных электроэнцефалографических исследований, выполненных в острейшем периоде заболевания, определить наиболее вероятный вариант исхода заболевания. Полученный индивидуальный прогноз позволяет лечащему врачу определить оптимальную тактику лечения.

Внедрение в практику.

Полученные рекомендации и разработанное программное средство используются в повседневной практике блока интенсивной терапии ГКБ № 20 и ГКБ № 31 города Москвы.

Положения- выносимые на защиту

1. Результаты статистического анализа поведения в динамике набора индексов, описывающих картину ЭЭГ у пациентов в острейшем периоде ишемического инсульта, подтвердили, что поражение левого полушария приводит к более выраженным изменениям ЭЭГ и затрагивает преимущественно пораженное полушарие, правосторонний инсульт приводит к более диффузным и стойким изменениям. В течение данного периода с помощью метода дипольной локализации в большинстве случаев в г проекции области ишемии, выявляются очаговые изменения ЭЭГ.

2. Для уменьшения влияния трудно устранимых артефактов при расчете интегрального индекса ЭЭГ у пациентов в острейшем периоде полушарного ишемического инсульта можно не учитывать характеристики дельта- и бетаактивности, что сохраняет корреляции индекса с клиническими и томографическими данными.

3. Спектральный состав очага ЭЭГ в острейшем периоде полушарного ишемического инсульта можно рассматривать как критерий прогнозирования исхода острого периода заболевания и функционального восстановления больных: наличие только альфа- и/или тета-очага ЭЭГ позволяет говорить о благоприятном прогнозе, наличие очагов в тета- и дельта-диапазоне — о неблагоприятном.

4. Разработанный на основании результатов ЭЭГ в острейшем периоде полушарного ишемического инсульта программный калькулятор, в котором реализованы полученные с использованием метода бинарной логистической регрессии решающие правила, позволяет прогнозировать исход острого периода заболевания и функциональное восстановление больных.

Объем и структура диссертации.

Работа изложена на 149 страницах. Диссертация состоит из введения, обзора литературы, общей характеристики больных и методов исследования, собственных результатов и их обсуждения, заключения, выводов, практических рекомендаций, списка цитируемой литературы, включающего 92 русскоязычных и 88 иноязычных источников. Работа иллюстрирована 24 таблицами, 12 рисунками, 2 текстовыми приложениями.

Выводы

1. Использование метода трехмерной локализации дипольного источника патологической активности повышает чувствительность ЭЭГ в острейшем периоде полушарного ишемического инсульта. В проекции области повреждения мозга очаговые изменения ЭЭГ были выявлены в 97,6% случаев на 1-е сутки, в 93,8% на 3-й, в 95,1% на 6−7-е, в 87,9% на 10-е и в 85% на 28−30-е сутки от начала развития заболевания.

2. Левостороннее острое ишемическое поражение мозга приводит к более выраженным изменениям ЭЭГ, затрагивая преимущественно пораженное полушарие, что проявляется в снижении мощности альфа-ритма в пораженном полушарии к 3-м суткам заболевания (уменьшение медианы на 12,5%, р=0,033), снижении интегрального индекса в пораженном (на 29%, р=0,01) и интактном (на 27,85%, р=0,005) полушариях к концу периода наблюдения, повышении индекса градиента тета-активности в пораженном полушарии к 3-м суткам заболевания (на 47%, р=0,037), повышении индекса градиента альфа-активности в интактном полушарии к 30-м суткам (на 223%, р=0,022). Инсульт в правом полушарии приводит к диффузным и более стойким изменениям ЭЭГ — наблюдается отсутствие достоверной динамики ИИ с 2-х сторон и индекса градиента альфа-активности в интактном полушарии.

3. Расчет интегрального индекса ЭЭГ в остром периоде полушарного ишемического инсульта без учета данных о мощности дельта- и бета-активности позволяет минимизировать влияние двигательных и мышечных артефактов, трудно устранимых при наличии у пациентов речевых расстройств или двигательного возбуждения. Модифицированный интегральный индекс коррелирует с клиническими данными в динамике: баллом шкалы N111 (г=0,37 — 0,7- р& lt-0,001), индексом ВагЙ1е1 (г=-0,39 — -0,59- р& lt-0,001), объемом очага поражения по данным МРТ-морфометрии (г=0,42 -0,66- р& lt-0,05).

4. В группе пациентов с наличием только альфа- и/или тета-очага ЭЭГ на 1-е сутки от начала развития полушарного ишемического инсульта отсутствовали летальные исходы, а тяжелая инвалидизация наступала в 16,6% случаев в течение 30 дней наблюдения, в группе с очаговыми изменениями в альфа-, тета- и дельта-диапазоне летальность достигала 13,3%, тяжелая инвалидизация — 16%, а в группе с очагами только в тета- и дельта- диапазоне — 23% и 37% соответственно. В 3-ей группе в течение всего периода наблюдения выявлялось достоверно большее значение балла шкалы NIH, объема очага МРТ, меньшее значение индекса Barthel (р& lt-0,05), а прирост объема очага МРТ продолжался после 3-х суток наблюдения. Полученные данные позволяют использовать спектральный состав очага ЭЭГ в качестве критерия прогнозирования исхода острого периода полушарного ишемического инсульта.

5. На основании только динамического ЭЭГ-исследования, выполненного в острейшем периоде полушарного ишемического инсульта, с использованием метода бинарной логистической регрессии разработаны решающие правила прогноза степени выраженности неврологического дефекта (балл NIHSS к 28−30-м суткам заболевания) с чувствительностью 94,4% и специфичностью 75%, и прогноза степени функционального восстановления больных (индекс Barthel к 28−30-м суткам) с чувствительностью 81% и специфичностью 85%. Создана программа-калькулятор, доступная для использования врачом без специальной подготовки, в которой реализованы полученные прогностические правила.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. На основании спектрального состава ФПА ЭЭГ на 1-е и 3-й сутки заболевания возможно отнесение пациентов с полушарным ишемическим инсультом в & laquo-тяжелую»- группу при наличии у них ФПА только в тета-дельта или дельта-диапазоне частот, в & laquo-среднетяжелую»- при ФПА в альфа-, тета, и дельта- диапазонах, и в & laquo-легкую»- при наличии ФПА только в альфа и/или тета диапазонах, либо при отсутствии ФПА.

2. При наличии неустранимых физиологических артефактов движения и миограммы на ЭЭГ у пациентов с психомоторным возбуждением и расстройствами речи при расчете интегрального индекса ЭЭГ целесообразно использовать модифицированную формулу, не учитывающую данные об искаженных артефактами значениях мощности дельта- и бета-диапазонах активности.

3. С целью оптимизации процессов ведения больных в остром периоде полушарного ишемического инсульта рекомендуется прогнозирование вариантов исхода острого периода заболевания по данным ЭЭГ, полученным в острейшем периоде заболевания, с использованием описанных в работе решающих правил прогнозирования нарушений неврологических функций и степени функционального восстановления и автоматизированного калькулятора их расчета.

ПоказатьСвернуть

Содержание

Список сокращений.

Глава 1. Прогнозирование функционального восстановления и исхода острого периода полушарного ишемического инсульта по данным электроэнцефалографии. Обзор литературы.

1.1. Неоднородность очаговых изменений ЭЭГ.

1.2. Клинико-нейрофизиологические соотношения при церебральном инсульте.

1.3. Современные методы анализа ЭЭГ.

1.4. Применение результатов ЭЭГ-мониторинга для прогноза исхода заболевания и восстановления утраченных неврологических функций при инсульте.

Глава 2. Материалы и методы.

2.1. Общая характеристика больных.

2.2. Характеристика методов.

Глава 3. Мониторинг спонтанной биоэлектрической активности головного мозга у пациентов в остром периоде полушарного ишемического инсульта.

3.1. Изменения альфа-ритма"у пациентов в остром периоде’полушарного ишемического инсульта.

3.2. Анализ общемозговых изменений ЭЭГ у пациентов с полушарным ишемическим инсультом в динамическом наблюдении.

3.3. Анализ очаговых изменений ЭЭГ у пациентов с полушарным ишемическим инсультом в динамическом наблюдении.

Глава 4. Анализ взаимосвязи клинических данных, электрофизиологических параметров и результатов МРТ-исследования у больных со впервые развившимся ишемическим инсультом полушарной локализации*.

4.1. Взаимосвязь альфа-ритма ЭЭГ с клиническими данными и результатами МРТ.

4.2. Взаимосвязь параметров, характеризующих диффузные изменения ЭЭГ, с клиническими данными и результатами МРТ.

4.3. Взаимосвязь параметров, характеризующих очаговые изменения ЭЭГ, с клиническими данными и результатами МРТ.

4.4. Влияние спектрального состава функционального очага ЭЭГ в первые дни развития полушарного ишемического инсульта на динамику и исход заболевания.

Глава 5. Прогнозирование исхода полушарного ишемического инсульта по данным цифровой ЭЭГ с применением, методов математической статистики

5.1. Построение правила прогноза нарушения неврологических функций у пациентов с полушарным ишемическим инсультом на 28−30-е сутки от начала развития заболевания по данным ЭЭГ.

5.2. Построение правила прогноза степени функционального восстановления у пациентов с полушарным ишемическим инсультом на-28−30-е сутки означала развития заболевания по данным ЭЭГ.

5.3. Программа автоматизированного прогноза нарушения неврологических функций и степени функционального восстановления пациентов с полушарным ишемическим инсультом к 28−30 суткам заболевания.

Список литературы

1. Алферова В. В. Компьютерная топография электрической активности мозга в остром и раннем восстановительном периодах ишемического инсульта: дис. к.м.н. М., 1992.

2. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. -М.: Мир, 1982.

3. Белова А. Н., Щепетова О. Н. Шкалы, тесты и опросники в медицинской реабилитации. М.: Антидор, 2002.

4. Бехтерева Н. П. Биоэлектрические корреляты защитных механизмов мозга. // Ж. Невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. 1980. — В.8. — С. 1127−1133.

5. Бехтерева Н: П. Здоровый и больной. мозг человека. &mdash- Л.: Наука, 1988. -С. 263.

6. Богомолова М. А. Клинико-электроэнцефалографические сопоставления в раннем восстановительном периоде полушарного ишемического инсульта на фоне лечения метаболически активными препаратами: автореф. дис. к.м.н. -М, 1994.

7. Бурдаков В. В., Ершов В: И. Многофакторный анализ в прогнозировании исходов ишемического инсульта с сочетанной кардиальной симптоматикой. // Ж. невр. и психиат. им. С. С. Корсакова. Инсульт. Приложение к журналу. 2004. — № 12. — С. 34−39.

8. Бурцев В. М., Лямина4 Н.В., Нагорный Н. С. и др. Нейровизуальные и электроэнцефалографические критерии диагностики ишемическихпоражений головного мозга. // Неврологический вестник. — 1997. — XXIX, Вып. 3−4.

9. Бурцев Е. М., Депутатов В. П. Электроэнцефалография при органических и функциональных церебральных сосудистых расстройствах в молодом возрасте. // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. — 1975. Т. 75, Вып.9. — С. 1286−1291.

10. Бююль А., Цёфель П. SPSS: искусство обработки данных. М.: DiaSoft, 2002.

11. Варлоу Ч. П., Денис М. С., ван Гейн Ж. и др. Инсульт. Практическое руководство для ведения больных. (Росс, издание под ред. A.A. Скоромца, В.А. Сорокоумова). С. -Пб: Политехника, 1998. — С. 629.

12. Верещагин Н. В., Чухрова В. А., Брагина JI.K. и др. Электроэнцефалографические и компьютерно-томографические сопоставления при нарушениях мозгового кровообращения. // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. 1984. — Т. 84, Вып.8. — С. 1126−1133.

13. Верхлютов В. М. Переливы ЭЭГ и движущиеся волны альфа-ритма коры головного мозга человека: автореф. дис. к.м.н. — М., 1999.

14. Власов В. В. Эффективность диагностических исследований. М.: Медицина, 1988.

15. Гнездицкий В. В. Анализ потенциальных полей и трехмерная локализация источников электрической активности мозга человека: дис. д.б.н. -М., 1989.

16. Гнездицкий В. В. Анализ потенциальных полей и трехмерная локализация источников электрической активности мозга: автореф. дис. д.б.н. -М., 1990

17. Гнездицкий В. В. Обратная задача ЭЭГ и клиническая электроэнцефалография. — М.: МЕДпресс-информ, 2004

18. Гриндель О. М., Коптелов Ю. М., Машеров Е. Л. и др. Анализ патологической активности в ЭЭГ больных с опухолью мозга методом трехмерной локализации & laquo-источников»-. //Физиология человека. 1997. — Т. 23, № 4. — С. 36−45.

19. Гриндель О. М., Коптелов Ю. М., Машеров Е. Л. и др. Очаги патологической активности в головном мозге человека и их влияния на пространственно-временные отношения ЭЭГ. //Ж. высшей нервной деятельности. 1998. — Том. 48, Вып.4. — С. 671−686.

20. Гурвиц Т. В., Иовлев Б. В., Тонконогий И. М. Табличные вычислительные методы в диагностике инсультов и прогнозировании их исходов. -М.: Медицина, 1976.

21. Гусев Е. И. Динамика функционального состояния коры головного мозга при острой локальной ишемии. //Пат. физиол. — 1992. № 4. — С. 44−46.

22. Гусев Е. И. и др. Механизмы повреждения ткани мозга на фоне острой фокальной церебральной ишемии. //Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова -1999. -Т. 99, № 5 С. 55−61.

23. Гусев Е. И. Ишемическая болезнь головного мозга //Вестник Российской АМН. 1993. — № 7. — С. 34−39.

24. Гусев Е. И., Бурд Г. С., Скворцова В. И. и др. Система метаболической терапии больных ишемическим инсультом. / Современные методы диагностики и лечения заболеваний нервной системы. Уфа, 1996. — С. 107−118.

25. Гусев Е. И., Комисарова И. А., Алферова В. В. и др. Опыт применения метаболитного комплекса препаратов Глицин, Биотредин, Лимонтар в терапии ишемического инсульта. // Ж. Терра Медика. — 2001. № 4.

26. Гусев Е. И., Скворцова В. И. Ишемия головного мозга. М.: Медицина, 2001.

27. Гусев Е. И., С1сворцова В. И. Карта обследования и лечения больных с ишемическим инсультом. — Москва, 1990

28. Гусев Е. И., Скворцова В. И. Современные представления о лечении острого церебрального инсульта. // Consilium medicum. — 2000. № 2. — С. 60−66.

29. Гусев Е. И., Скворцова В. И., Коваленко А. В. и др. Механизмы повреждения ткани мозга на фоне острой фокальной церебральной ишемии. // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. 1999. — Вып.2. — С. 65−70.

30. Гусев Е. И., Скворцова В. И., Комиссарова И. А. Нейропротективное действие глицина в остром периоде ишемического инсульта. // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. 1999. -№ 2. — С. 12−20.

31. Гусев Е. И., Скворцова В. И., Мясоедов Н. Ф. и др. Эффективность семакса в остром периоде полушарного ишемического инсульта (клиническое и электрофизиологическое исследование). // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. 1997. — Т. 97, № 6. — С. 26−34.

32. Гутман А., Шимолюнас А. Сравнение решений прямой и обратной задач электроэнцефалографии в моделях изолированного шара и тонких оболочек мозга. // Биофизика. 1980. — Т. 25, Вып. 4. — С. 700−702.

33. Довлеханов Э. Д. Псевдоинсульт при ургентной соматической патологии: автореф. дис. к.м.н. — М., 1987.

34. Дривотинов Б. В., Гарустович Т. К., Сайрам Н. Клинико-математическое прогнозирование возникновения и ранняя диагностика осложнений мозгового инсульта. // Здроохр. Беларуси. 1994. — № 7. — С. 12−17.

35. Дубикайтис В. В. О механизме и возможном физиологическом значении перестройки поля потенциалов головного мозга у больного эпилепсией вмомент припадка Petit Mal. // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. — 1971. — Вып.З. — С. 371−378.

36. Ерохин О. Ю. Мониторный контроль изменений электрической активности и энергетического метаболизма мозга в остром периоде церебрального инсульта: автореферат дисс. к.м.н. — М., 1984.

37. Ерохина Л. Г., Чекнева Н. С., Стаховская Л. В. и др. Клиника и дифференциальная диагностика при ургентной соматической патологии. // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. 1987. -Т. 87, Вып.8. — С. 1156−1160.

38. Ерохина Л. Г., Чекнева Н. С., Стаховская Л. В. Псевдоинсульт: клиника, диагностика, лечение // Избранные вопросы неврологии и нейрохирургии: тезисы докладов республиканской школы-семинара. — Ступино, 1997. — С. 25−26.

39. Ерохина Л. Г., Чекнева Н. С., Стаховская Л. В. Современные аспекты клиники и патогенеза псевдоинсульта при острой соматической патологии // Неврологический журнал. 1996. — № 2. — С. 19−22.

40. Ершов В. И., Дегтярь И. И., Медведев A.B. Математическое моделирование острейшего периода ишемического инсульта. // Вестник ОГУ. — 2004. № 6. — С. 117−120.

41. Жирмунская Е. А. Функциональная взаимозависимость больших полушарий мозга человека: Статистический анализ электроэнцефалограмм при мозговом инсульте. — Ленинград: Наука, 1989. 132 с.

42. Жирмунская Е. А. Электрическая активность мозга в норме, при гипертонической болезни и мозговом инсульте. М., 1963.

43. Жирмунская Е. А. Электрическая активность мозга человека. / Новые проблемы клинической нейрофизиологии. Т.: Медицина, 1977. — С. 42−74.

44. Жирмунская Е. А., Колтовер А. Н. Атлас по электроэнцефалографии и морфологии мозгового инсульта. — М.: Медицина, 1967. — 92 с.

45. Жирмунская Е. А., Рыбников А. И., Ложникова С. М. и др. Электроэнцефалографическая характеристика острого мозгового инсульта. // Воен. -мед. журнал. 1981. -№ 12. — С. 42−45.

46. Жирмунская Е. А., Членов Л. Г. Электрическая активность мозга у больных после инсульта. // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. — 1956. — Т. 56, Вып.6. С. 453−459.

47. Зенков Л. Р. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). Таганрог: Издательство ТРТУ, 1996. — 358 с.

48. Иванов Л. Б. Прикладная компьютерная электроэнцефалография. — М.: НПФ & laquo-МБН»-, 2000. С. 60.

49. Карамзина И. А. Диагностическое и прогностическое значение количественного анализа ЭЭГ в. изучении мозгового инсульта: автореф. дис. к.м.н. Львов, 1971.

50. Коптелов Ю. М., Гнездицкий В. В. Анализ скальповых потенциальных полей и трехмерная локализация источников электрической активности мозга человека. // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. — 1989. Т. 89., Вып.6. -С. 11−18.

51. Левтова В. Б. Топографическое распределение спонтанной и вызванной электрической активности мозга при ишемических мозговых инсультах: автореферат дис. к.м.н. — М., 1989.

52. Лосев В. С. Машинный и визуальный анализ электроэнцефалограммы в клинико-физиологических исследованиях: автореф. дис. к.б.н. — М., 1988.

53. Лукачер Г. Я., Стрелец В. Б., Голикова Ж. В. Топографическое картирование ЭЭГ у больных с органическим поражением головного мозга. // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. 1995. — Т. 95, № 1. — С. 47−51.

54. Лукашевич И. П. Связь ЭЭГ феноменов с выраженностью органических изменений& raquo- по данным КТ. // Неврологический журнал. 1998 — Вып. 5. -С. 23−26.

55. Лукашевич И. П., Шкловский В. М., Куркова К. С. и др. Влияние поражения подкорковых проводящих путей на электрическую активность коры головного мозга человека. // Ж. высшей нервной деятельности. — 1998. Т. 48, Вып.2. — С. 206−211.

56. Майорчик В. Е. Клиническая электроэнцефалография. — Л.: Медицина, 1964. -228 с.

57. Майорчик В. Е. Проблемы современной нейрофизиологии в нейрохирургических и неврологических клиниках. // Клиническая нейрофизиология. — Л., 1973.

58. Майорчик В. Е., Архипова H.A. Соотношение суммарной и клеточной активности в зоне локального механического раздражения коры. //Физиологический журнал СССР им. И. М. Сеченова. — 1969. Т. 55, № 7. -С. 793−801.

59. Максимишин C.B., Королюк В. А., Семченко В. В. и др. Кортексин и Глиатилин — оптимизация терапии ишемического инсульта. //TERRA MEDICA. 2006. — № 3.

60. Мисюк Н. С. Прогнозирование и профилактика острых нарушений мозгового кровообращения. Минск, 1987. — 192 с.

61. Мисюк Н. С., Аносова Н. И. Таблица для прогнозирования мозговых инсультов. // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. — 1982. № 12. -С. 1805.

62. Панченко Д. М., Мачерет Е. Л., Зозуля М. С. Клинико-электрофизиологические изменения при сосудистых заболеваниях головного мозга. Киев: «Здоров'я», 1978. — 160 с.

63. Пирлик Г. П. Разработка системы контроля функционального состояния головного мозга больных с инсультами полушарной локализации на основе методов картирования и трехмерной локализации источников ЭЭГ: дис. к.м.н. М., 2000.

64. Пирлик Г. П., Гнездицкий В. В., Коптелов Ю. М. и др. Неоднородность локальных изменений ЭЭГ у больных с инсультом полушарной локализации. // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. 2001. — Т. 101, Вып.2. — С. 27−34.

65. Пирлик Г. П., Гнездицкий В. В., Коптелов Ю. М. и др. Изменения биоэлектрической активности мозга, регистрируемые на расстоянии от очага поражения церебральной ткани. // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. — 2001. -№ 5.

66. Реброва О. Ю. Математические алгоритмы и экспертные системы в дифференциальной диагностике инсультов: дис. д.м.н. Москва, 2003.

67. Реброва О. Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ Statistica. М.: МедиаСфера, 2002.

68. Розвадовский В. Д., Тренин С. О., Тельпухов В. И. Микрохирургическая модель ишемии головного мозга. //Бюл. экспериментальной биологии и медицины. 1985. — T. XCIX, Вып.2. — С. 140−142.

69. Русинов B.C., Гриндель О. М., Болдырева Г. Н. и др. Биопотенциалы мозга человека. Математический анализ. -М. Медицина, 1993.

70. Сазонова О. Б. Мониторинг спонтанной биоэлектрической активности мозга в нейроанестезиологии и нейрохирургии. // Российский журнал анестезиологии и интенсивной терапии. — 1999. № 1. — С. 63−71.

71. Сазонова О. Б., Лубнин А. Ю. Прогнозирование ишемических осложнений во время операций на сосудах мозга с помощью электрокортикографии. / В кн: Мат. Съезда нейрохирургов России. — Екатеринбург, 1995. -271 с.

72. Сайрам Н. Прогнозирование и ранняя диагностика осложнений мозговых инсультов с помощью вычислительных методов: дис. к.м.н. — Минск, 1994.

73. Семак А. Е., Евстигнеев В. В., Адамович В. И. Система прогнозирования возникновения мозговых инсультов и их профилактика. Методические рекомендации. Минск, 1999.

74. Скворцова В. И. Клинический и нейрофизиологический мониторинг, метаболическая терапия в остром периоде церебрального ишемического инсульта: дис. д.м.н. -М., 1993.

75. Скворцова В. И. Неврология. /И.Н. Денисов, Ю. Л. Шевченко. Клинические рекомендации. Выпуск 1. // М.: 2004. С. 570−578.

76. Тихомирова О. В., Сорокоумов В. А., Машкова Н. П. и др. Алгоритм прогнозирования исхода полушарного ишемического инсульта по данным транскраниальной допплерографии. // Российская нейрохирургия. — 2001 -№ 1 (3).

77. Трауготт H.H. Формирование патологической функциональной системы в условиях острой церебральной ишемии. // Неврологический вестник. 1968. -T. XXXIV, В. 3−4. — С. 15−17.

78. Фидлер С. М. Клинико-нейрофизиологическое изучение функционального состояния головного мозга в остром периоде полушарного ишемического инсульта: дис. к.м.н. — М., 1993.

79. Чухрова В. А. Функциональная электроэнцефалография при поражениях магистральных артерий головы. — М.: & laquo-Медицина»-, 1973. — 176 с.

80. Чхенкели С. А., Брегвадзе Э. Ш. Клинико-экспериментальное исследование электрофизиологических и полярографических характеристик коры мозга при гипоксической гипоксии. //Вопросы нейрохирургии. — 1989. -№ 2. -С. 17−23.

81. Шкловский В. М., Шипкова K.M., Лукашевич И. П. Прогностические критерии восстановления речи у больных с последствиями ишемического инсульта. // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. 1999, № 11. — С. 13−16.

82. Шкловский В. М., Лукашевич И. П., Куркова К. С. и др. Возможности ЭЭГ-диагностики для оценки выраженности и последствий ишемического инсульта. // Ж. невр. и психиатр, им. С. С. Корсакова. 1999, № 8. — С. 28−30.

83. Allen С.М.С. Predicting the outcome of stroke: a prognostic score. // J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 1984. — V. 47. — P. 475−480.

84. Anderson C.S. Jamrozik K.D., Broadhurst R.J. et al. Predicting survival for 1 year among different subtypes of stroke. // Stroke. 1994. -V. 25. — P. 1935−44.

85. Astrup J., Siesjo B.K., Symon L. Thresholds in cerebral ischaemia — the ischaemic penumbra. //Stroke. 1981. — V. 12. — P. 723−725.

86. Babiloni F., Babiloni C., Carducci F. et al. High resolution EEG: a new model-dependent spatial deblurring method using a realistically shaped MR-constructed subject’s head model. //Electroenceph. Clin. Neurophysiol. — 1997. — V. 102(2). — P. 69−80.

87. Babiloni F., Carducci F., Del Gratta C. et al. Multimodal Integration of High Resolution EEG, MEG and Functional Magnetic Resonance Data. // IJBEM. -1999. — V. l (l). -P. 62−74.

88. Baron J.C., Frackowiak R.S.J., Herholz K. et al. Use of PET methods for measurement of cerebral energy metabolism and hemodynamics in cerebrovascular disease. // J Cerebr Blood Flow Metab. 1989. — V.2. — P. 723−725.

89. Beecher Y.R., Mc Donough F.K. Cortical action potentials during anaesthesia. // J. Neurophysiol. 1938. — V. 1. — P. 324−328.

90. Bergamini L., Bergamasco В., Mobelli A.M. et al. Autocorrelation analysis of the EEG in coma. // Schweiz. Arch. Neurol., Neurochir., Psychiat. 1966. -V. 97. -P. 11−17.

91. Blattgerste M. Correlation of EEG findings and MRT of the brain. // J. EEG and Clin. Neurophysiology. 1995. — V/ 94(3). — P. 56.

92. Brinkman B.H., O’Brien T.J., Dresner M.A. et al. Scalp-recorded EEG localization in MRT volume data. // J. Brain topography. 1998. — V. 10(4). — P. 245−253.

93. Cherry K., Roland C., Hallet J. et al. Stump Pressure, contralateral carotid artery, and Electroencephalographic Changes. // Am. J. Surg. 1991. — V. 162. -P. 185−189.

94. Claassen J., Hirsch L.J., Frontera J.A. et al. Prognostic significance of continuous EEG monitoring in patients with poor-grade subarachnoid hemorrhage. //Neurocrit Care. -2006. V. 4(2). — P. 103−12.

95. Cohen B.H., Bravo-Fernandez E.J., Sanees A. Quantification of computer analyzed serial EEG’s from stroke. // EEG Clin. Neurophysiol. 1976. — V. 41, N. 3. — P. 379−386.

96. Cuffin B.N., Cohem D., Yunokuchi K. et al. Test of EEG localization accuracy using implanted sources in human brain. // Ann. Neurol. 1991. — V. 29. -P. 132−138.

97. Cuspineda E., Machado C. Aubert E. et al. Predicting outcome in acute stroke: a comparison between QEEG and Canadian Neurological Scale. // J. Clin. Electroencephalography. 2003. — V. 34(l). — P. 1−4.

98. Cuspineda E., Machado C., Calan L. et al. QEEG prognostic value in acute stroke. // Clin EEG Neurosci. -2007. V. 38(3). — P. 155−160.

99. Darcey T.N., Ary J.P., Fender D.H. Methods for the localization of electrical sources in the human brain. // Progr. Brain Res. 1980. — V. 54. — P. 128−134.

100. De Vos C.C., Van Maarseveen S.M., Brouwers P.J. et al. Continuous EEG monitoring during trombolysis in acute hemispheric stroke patients using the brain symmetry index. // J Clin Neurophysiol. 2008. — V. 25(2). — P. 77−82.

101. Duffy F.H., Burchfiel J.L., Lombroso C.T. Brain electrical activity mapping (BEAM): a method for extending the clinical utility of EEG and evoked potential data. // Ann. Neurol.- 1979. V. 5, № 4. — P. 309−321.

102. Eskola H. Utilization of MRI Information in EEG Studies. // IJBEM. -1999. — V. l (l). -P. 54−61.

103. Feeney D., Baron J.C. Diaschisis. // Stroke. 1986. — Vol. 17. -P. 817−830.

104. Fender D.H. Source localization of brain electrical activity. / EEG Handbooks. Edd. A.S. Gevins and A. Remond. Amsterdam Elsevier, 1987. V.l. -355−403 p.

105. Ferree T.C., Hwa R.C. Electrophysiological measures of acute cerebral ischaemia. //Physics in Medicine and Biology. 2005 — V. 50 — P. 3927−3939.

106. Finnigan S.P., Rose S.E., Walsh M. et al. Correlation of quantitative EEG in acute ischemic stroke with 30-day NIHSS score comparison with diffusion and perfusion MRI. // J. Stroke. 2004. — V. 35. — P. 899.

107. Finnigan S.P., Walsh M., Rose S.E. et al. Quantitative EEG indices of subacute ischaemic stroke correlate with clinical outcomes. // Clin Neurophysiol. -2007. V. 118(11). — P. 2525−32.

108. Fiorelli M., Alperovitch A., Argentino C. et al. Prediction of long-term outcome in the early hours following acute ischaemic stroke. // Arch. Neurol. -1995. -V. 52. -P. 250−5.

109. Furlan M., Marchal G., Viader F. et al. Spontaneous neurological recovery after stroke and the fate of the ischaemic penumbra. //Ann Neurol. — 1996. — V. 40. — P. 216−226.

110. Gerloff C., Bushara K., Sailer A. et al. Multimodal imaging of brain reorganization in motor areas of the contralesional hemisphere of well recovered patient after capsular stroke. // J. Brain. 2006. — V. 129(Pt. 3) — P. 791−808.

111. Gilmore P.C., Brenner R.P. Computerized tomography and clinical finding: study of 100 patients with focal delta activity. // Arch. Neurol. 1981. — V. 38. -P. 371−372.

112. Gloor P., Ball G., Schaul N. Brain lesion that produce delta waves in the EEG. // Neurology. 1997. — Vol. 27. — P. 326−333.

113. Hamalainen M.S., Ilmoniemi RJ. Interpreting measured magnetic fields of the brain: estimates of current distributions. / Tech. Rep. TKK-F-A599, Helsinki University of Technology. — Espoo, Finland, 1984.

114. Hans S.S., Jareunpoon O. Prospective evaluation of electroencephalography, carotid artery stump pressure, and neurologic changes during 314 consecutivecarotid endarterectomies performed in awake patients. // J Vase Surg. — 2007. — V. 45(3). P. 511−515.

115. Harmony T., Fernandez-Bouzas A., Marozy E. et al. Frequency source analysis in patient with brain lesions. // J. Brain topography. — 1995. — V. 8(2). P. 109−117.

116. Heiss W.D. Experimental evidence of ischaemic threshold and functional recovery. //Stroke. 1992. — V. 12. -P. 1668−1672.

117. Hensel S., Rockstroh B. et al. Left-hemispheric abnormal EEG activity in relation to impairment and recovery in aphasie patient. // J. Psychophysiology. — 2004. V. 41(3). — P. 394−400.

118. Hockaday I.M., Potts F., Epstein E. et al. EEG Changes in acute cerebral anoxia from cardiac or respiratory arrest. // EEG Clin. Neurophysiol. — 1965. -V. 18, N.6. -P. 575−586.

119. Holloway R.G., Benesch C.G., Burgin W.S. et al. Prognosis and decision making in severe stroke. // JAMA. 2005. — V. 294(6). — P. 725−733.

120. Homma S., Musha T., Nakajima Y. et al. Location of electric current sources in the human brain estimated by the dipole tracing method of the scalp-skull-brain head model. //Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 1994. — V. 91. — P. 374−382.

121. Hosmer D.W., Lemeshow S. Applied Logistic Regression. A Whiley-Interscience Publication, 2000.

122. Ionkman E.I., Poortvliet D.C.I., Veering M.M. et al. The use of neurometries in study of patients with cerebral ischemia. // EEG Clin. Neurophysiol. — 1985. -V. 61, N.5. P. 333−341.

123. Isayama K., Pitts L.H., Nishimura M.C. Evaluation of 2,3,5-triphenyltetrazolium chloride staining to delineate rat brain infarcts. //Stroke. -1991. — V. 22. -P. 1394−1398.

124. Jette N., Hirch L.J. Continuous electroencephalogram monitoring in critically ill patients. // Curr. Neurol. Neurosci. Rep. 2005. — V. 5(4). — P. 312 -321.

125. Jordan K.G. Emergency EEG and continuous EEG monitoring in acute ischemic stroke. // J Clin Neurophysiol. 2004. — V. 21(5). — P. 341−52.

126. Kayser-Gatchalian M.C., Neundorfer B. The prognosis value of EEG in ischemic cerebral insult. // EEG Clin. Neurophysiol. 1980. — V. 49. — N. 5−6. -P. 608−617.

127. Kleinbaum D.G., Klein M. Logistic Regression. A Self-Learning Text. — Springer, 2002.

128. Kolle R., Herrendorf G. et al. Dipole source analysis of ictal and interictal EEG data of patients with temporal lobe epilepsy. // Electroenceph. Clin. Neurophysiol. 1997. -V. 103(1).

129. Lehmann D. Principles of spatial analysis. Methods of analysis of brain electrical and magnetic signals. / EEG Handbooks. Edd. A.S. Gevins and A. Remond. Amsterdam Elsevier, 1987. V.l. — 309−354 p.

130. Lopes da Silva F.H. The state of data processing in clinical neurophysiology in Europe. // EEG Clin. Neurophysiol. 1973. — V. 34. — P. 79−798.

131. Lu X.C., Williams A.J., Tortella F.C. Quantitative electroencephalography spectral analysis and topographic mapping in a rat model of middle cerebral artery occlusion. //Neuropathol Appl Neurobiol. 2001. — V. 27(6). -P. 481−495.

132. Luu P., Tucker D.M., Englander R. et al. Localizing acute stroke-related EEG changes: assessing effects of spatial undersampling. // J. Clin. Neurophysiol. -2001. -V. 18 (4). — P. 302−317.

133. Marchesi C.F., Provinciali L., Signorino M. et al. EEG abnormalities during stroke: EEG patterns according to location and evolution of cerebrovascular lesions examined by CT. // EEG and Clin. Neurophysiol. 1981. — V. 51, N.l. -P. 80.

134. Mariucci G., Stasi M.A., Taurelli R. et al. EEG power spectra changes and forebrain ischemia in rats. //Can J Neurol Sei. 2003. — V. 30(l). — P. 54−60.

135. Maynard D.E. Development of the CFM: the cerebral function analysing monitir (CFAM). //Ann. Anaesth. Franc. 1979. — V. 20. -P. 253−259.

136. Melgar M.A., Mariwalla N., Madhusudan H. et al. Carotid endarterectomy without shunt: the role of cerebral metabolic protection. // Neurol. Res. — 2005. — V. 27(8). -P. 850−856.

137. Miltner W., Braun C., Johnson R. jr. et al. A test of brain electrical sourxe analysis (BESA): a simulation study. // Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. -1994. V. 91. -P. 295−310.

138. Molnir M., Csuhaj R., Horvith S. et al. Spectral and complexity features of the EEG changes by visual input in a case of subcortical stroke compared to healthy control. // Clin. Neurophysiol. 2006. — V. l 17(4) — P. 771−780.

139. Murri L., Gori S., Massetani R. et al. Evaluation of acute ischemic stroke using quantitative EEG: a comparison with conventional EEG and CT scan. // J. Clinical Neurophysiology. 1998. — V. 28(3). — P. 249−257.

140. Nagata K. Studying EEG topography in patients with brain ischaemia with aphasia. / Brain Ischemia: Quantitatier EEG and imaging techniques progress in brain research. Edd. Pfurtgheller, Lopes da Silva. Elsevier, 1984. V. 62. — P. 271.

141. Nagata K. Topographic electroencephalographic study of cerebral infarction using computed mapping of EEG. // J. Cerebral Blood Flow Metabol. — 1982. -V.2. — P. 79−88.

142. Norstrand I.F. Cerebral disorders detected by EEG and missed by CT scan. // Clin. Electroencephalogr. 1982. — V. 13, N.3. — P. 139−147.

143. Pandian J.D., Cascino G.D., So E.L. et al. Digital video-electroencephalographic monitoring in the neurological-neurosurgical intensive care unit: clinical features and outcome. // Arch. Neurol. 2004 — V. 61 — P. 1094.

144. Pascual-Marqui R. Review of Methods for Solving the EEG Inverse Problem. // IJBEM. 1999. -V. l, № 1. -P. 75−86. '

145. Pascual-Marqui R.D., Michel C.M. LORETA (Low Resolution Electromagnetic Tomography): New authentic 3D functional images of the brain. Source localization: Discussing the inverse problem. /ISBET Newsletter (ed. W. Skrandies). 1994. -N5. — P. 4−8.

146. Pfurtscheller G., Sager W., Wege W. Correlation between CT scan and sensorimotor EEG rhythms in patients with cerebrovascular disorders. // EEG Clin. Neurophysiol. 1981. — V. 52, N. 5. — P. 473−485.

147. Pinheiro L., Roy A.K., Sarma G.R. et al. Relevance of computerized electroencephalographic topography (brain mapping) in ischaemic stroke. // Neurol. India. 2003. — V. 51(2). — P. 235−236.

148. Pinkerton J.A. EEG as a criterion for shunt need in carotid endarterectomy. // Ann. Vase. Surg. 2002. — V. 16(6). — P. 756−761.

149. Pullvermuller F., Mohr B., Lutzenberger W. Neurophysiological correlates of word and pseudo-word processing in well-recovered aphasics and patients with right hemispheric stroke. // J. Psychophysiology. 2004. — V. 41(4). — P. 584−91.

150. Roseman E., Schmidt R.P., Foltz E.L. Serial EEG in vascular lesion of the brain. // Neurology. 1951. — V.2. — P. 311−331.

151. Sainio K., Stenberg D., Keskimaki I. et al. Visual and spectral EEG analysis in evaluation of the outcome in patients with ischemic brain infarction. // EEG Clin. Neurophysiol. 1983. — V. 56, N.2. — P. l 17−124.

152. Schneider A.L., Jordan K.G. Regional attenuation without delta (RAWOD): a distinctive EEG pattern that can aid in the diagnosis and management of severe acute ischemic stroke. // Am. J. Electroneurodiagnostic Technol. 2005. -V. 45(2). — P. 102−117.

153. Schneider M.R. A multistage process for computing visual dipolar sources of EEG discharges from surface information. // IEEE Tranc. Biomed. Eng. 1972. — V. 19. -P. 32−44.

154. Seeck M., Lazeyras F., Michel C.M. et al. Non invasive epileptic focus localization using EEG-trigged functional MRT and electromagnetic tomography. //Electroenceph. Clin. Neurophysiol. 1998. — V. 106(6). -P. 508−512.

155. Sherg M., Von Cramon. D. Two bilateral sources of the late AEP as identified by spatio-temporal dipole model. // EEG and Clin. Neurophysiol. — 1985. V. 62, N1. -P. 32−44.

156. Szelies B., Mielke R., Kessler J. et al. Prognostic relevance of quantitative topographical EEG in patients with poststroke aphasia. // J. Brain and Language. — 2002. — V. 82(l). P. 82−94.

157. Titeca J. Contribut de PEEG a l’etude des hemipleq d’origine vascukar. // J. Belg. Med. Phys. Rhum. 1956. — Vol. 11, N.3. -P. 89−96.

158. Van den Elsen P.A., Viergever V.F., Van Huffelen A.C. et al. Accurate matching of electromagnetic data with CT and MR images. // Brain Topogr. — 1991. — V. 3(4). -P. 425−432.

159. Van der Drift I.H.A., Kok N.K.D. The value of EEG for the prognosis of cerebrovascular disease. / Cerebral vascular disease. Ed. J.S. Meyer et al. — Salzburg, 1973. -P. 127−135.

160. Van Putten M.J.A.M., Tavy D.L.J. Continuous quantitative EEG monitoring in hemispheric stroke patient using the brain symmetry index. // J. Stroke. 2004. -V. 35. -P. 2489.

161. Vanrumste B., Van Hoey G., Boon P. et al. Mapping on MR images of current dipoles obtained from patients with refractory partial epilepsy. // Electroenceph. Clin. Neurophysiol. 1997. — V. 103(l).0 4

162. Vespa P.M., Nenov V., Nuwer M.R. Continuous EEG monitoring in the intensive care unit: early findings and clinical efficacy. //J. Clin. Neurophysiol. -1999. -V. 16. -P. 1−13.

163. Walter W.G. Location of cerebral tumors by electroencephalography. //Lancet. 1936. — V.2. -P. 305−308.

164. Wikcwo J.P. jr., Gevins A., Willamson S.J., The Future of EEG and MEG. // Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol.- 1993. V. 87. — P. 1−9.

165. Yang F.B., Lees K.R., Weir C.J. Strengthening acute stroke trials through optimal use of disability end points. // Stroke. 2003. — V. 34(l 1). — P. 2676−2680.

166. Zweig M.H. Receiver-operating characteristic plots: A fundamental evaluation tool in clinical model. // Clin Chem. 1993. — V. 39, № 4. — P. 561−577.

Заполнить форму текущей работой