Email this article Search for relationships between functional near-infrared spectroscopy indices and electroencephalography indices: experimental study
- Authors: Mulik A.B.1, Ulesikova I.V.1, Moiseev D.V.1, Shatyr Y.A.1, Kunavin M.A.2, Doletsky A.N.3
-
Affiliations:
- Military Medical Academy
- Northern (Arctic) Federal University
- Volgograd State Medical University
- Issue: Vol 10, No 4 (2024)
- Pages: 120-130
- Section: Original articles
- Submitted: 06.02.2025
- Accepted: 06.02.2025
- Published: 07.12.2024
- URL: https://seamed.bmoc-spb.ru/jour/article/view/780
- DOI: https://doi.org/10.22328/2413-5747-2024-10-4-120-130
- EDN: https://elibrary.ru/IUXFFU
- ID: 780
Cite item
Full Text
Full Text
Введение. Функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия (Functional near-infrared spectroscopy, fNIRS) – это неинвазивный метод функциональной нейровизуализации гемодинамики тканей мозга [1]. Посредством применения пар оптодов (излучателя и детектора света) производится спектроскопия различных участков головного мозга. Изменения в количестве рассеянного света, фиксируемого детектором, соответствуют изменениям оптических свойств ткани в зоне расположения оптодов. Из-за низкой поглощающей способности гемоглобина в диапазоне длин волн от 650 до 1000 нм свет в ближнем инфракрасном диапазоне может проникать на несколько сантиметров сквозь кожу головы, череп и в отраженном виде, достигая детектора, характеризовать концентрацию оксигенированного (HbO), деоксигенированного (HbR) и общего гемоглобина в тканях мозга. Благодаря своей безопасности, низкой стоимости, портативности и высокому временному разрешению fNIRS имеет потенциал для широкого внедрения в качестве клинического и исследовательского инструмента.
В настоящее время методика fNIRS применяется как эффективный инструмент в клинических исследованиях для диагностики инсульта [2], эпилепсии [3], шизофрении [4, 5], депрессии [6]. Используется fNIRS и для нейровизуализации динамики развития мозга у детей с расстройствами аутического спектра [7]. В последние 10 лет активно развиваются исследования по изучению взаимосвязей биоэлектрической активности и гемодинамического ответа головного мозга [8].
Вместе с тем первоначально разработанная технология fNIRS для клинического мониторинга оксигенации тканей коры головного мозга не нашла широкого применения в исследовательской практике. В отдельных работах инфракрасную спектроскопию применяли для обнаружения активации мозговой деятельности у новорожденных при воздействии слуховых стимулов и во время выполнения языковых задач у детей [9–12]. Посредством инфракрасной спектроскопии была изучена локализация активации областей мозга в динамике поведенческого и когнитивного развития младенцев и детей [13]. Выполнена топографическая оценка паттернов мозговой активности во время патологий движения и в процессе реабилитационных мероприятий [14]. Разрабатывались схемы включения fNIRS в гибридные мультимодальные интерфейсы мозг – компьютер для оценки уровня внимания [15]. В единичных исследованиях выявлены связи стандартных показателей fNIRS с отдельными показателями электроэнцефалографии (ЭЭГ). При этом определено, что содержание HbO отрицательно, а содержание HbR положительно коррелируют с амплитудами активности ЭЭГ в альфа- (8–13 Гц) и бета-диапазонах (13–30 Гц) [16, 17]. Однако системных исследований взаимосвязей показателей fNIRS и ЭЭГ крайне мало. Отсутствуют общепринятые стандарты и интерпретация соотношений показателей fNIRS и ЭЭГ. Нет понимания возможностей совместного применения fNIRS и ЭЭГ в исследовательской практике. Вместе с тем количество работ с использованием методики fNIRS быстро растет, количество публикаций удваивается c каждым годом, что означает увеличение числа ученых и клиницистов, нуждающихся в стандартизации результатов своих исследований.
Следует признать, что мультимодальная визуализация функций мозга человека дает уникальную возможность одновременно изучать функции мозга в нескольких пространственных и временных масштабах. Одним из таких подходов является объединение ЭЭГ и функциональной спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона. Обеспечивая высокое временное разрешение при относительно скромном пространственном разрешении, ЭЭГ измеряет электрическую активность на коже головы. В свою очередь, fNIRS использует свет ближнего инфракрасного диапазона для измерения локальных изменений концентраций оксигемоглобина и дезоксигемоглобина, связанных с активностью мозга. Объединение данных методик в условиях мультимодального исследования позволит наблюдать за функцией мозга одновременно с двух точек зрения и, таким образом, предоставит эффективный инструмент для изучения пространственно-временны́х взаимосвязей между показателями биоэлектрической активности головного мозга и показателями сосудистой реакции пиальных артерий, участвующих в обеспечении исследуемых регионов головного мозга.
Цель. Выявить связи стандартных показателей fNIRS с показателями ЭЭГ.
Материалы и методы. В исследовании приняли участие 100 клинически здоровых мужчин и женщин европеоидной расы, 18–25 лет, коренных жителей трех регионов Европейской части России: Архангельской области, Волгоградской области, Республики Крым. Для исследования отбирали студентов государственных вузов, воспитывавшихся в полной, социально благополучной семье, без финансовых и бытовых проблем, не имеющих хронических соматических и неврологических заболеваний. Все работы проводили анонимно в течение апреля–мая 2024 г. Соблюдались принципы Всеобщей декларации о биоэтике и правах человека: статьи 4 (благо и вред), 5 (самостоятельность и индивидуальная ответственность), 6 (согласие) и 9 (неприкосновенность частной жизни и конфиденциальность).
Для оценки гемодинамического ответа коры головного мозга в ближнем инфракрасном диапазоне использовали прибор Cortivision Poton Cap (Польша), укомплектованный 20 оптодами (10 источников и 10 детекторов) с частотой дискретизации 7,8125 Гц. Оптоды неинвазивно размещали на голове обследуемого с помощью установки в гнезда эластичной шапочки «easycap». Схема исследования включала в себя 11 этапов: фон с открытыми глазами (30ʺ) – тест «Простая зрительно-моторная реакция» (2ʹ) – тест «Сложная зрительно-моторная реакция» (2ʹ) – тест «Крепелин» (3ʹ) – закрытые глаза перед фотостимуляцией (1ʹ) – фотостимуляция 5 Гц (15ʺ) – отдых (7ʺ) – фотостимуляция 10 Гц (15ʺ) – отдых (7ʺ) – фотостимуляция 15 Гц (15ʺ) – итоговый фон (1ʹ). Для исследования биоэлектрической активности коры головного мозга применяли программно-аппаратный комплекс «Мицар-ЭЭГ 202» (Россия). Показатели ЭЭГ регистрировали в 19 стандартных монополярных отведениях с расположением референтных электродов на мочках ушей по Международной системе отведений «10-20». Исследование проводили по стандартной схеме в положении сидя при открытых и закрытых глазах, а также в режиме фотостимуляции с частотой 5, 10 и 15 Гц. В ходе исследования оценивали абсолютные значения размаха колебаний электрического потенциала (мкВ). В работе использовали перекрывающееся расположение электродов и оптодов, проявившее в сравнительном анализе наибольшую точность получения сигналов общего происхождения в двух модальностях [18]. При этом 8 каналов были расположены с перекрытием электродов, расположенных по международной системе 10–20 в лобных, теменных, височных и затылочных регионах в левом и правом полушариях (F3 и F4; P3 и P4; T7 и T8; O1 и O2 соответственно). Еще 2 электрода были расположены для исследования префронтальной области коры с перекрытием электродов AF3 и AF4 (табл. 1).
Таблица 1
Схема отведения оптодов fNIRS
Table 1
fNIRS optode lead diagram
Номер канала | Тип датчика | Соответствие датчика отведениям ЭЭГ | Место cъема |
1 | Источник | F4 | Правая лобная кора |
Детектор | F6 | ||
2 | Источник | F3 | Левая лобная кора |
Детектор | F5 | ||
3 | Источник | AF4 | Правая лобная кора |
Детектор | AFp2 | ||
4 | Источник | AF3 | Левая лобная кора |
Детектор | AFp1 | ||
5 | Источник | FTT8h | Правая височная кора |
Детектор | T8 | ||
6 | Источник | FTT7h | Левая височная кора |
Детектор | T7 | ||
7 | Источник | P3 | Левая теменная кора |
Детектор | CPP5h | ||
8 | Источник | P4 | Правая теменная кора |
Детектор | CPP6h | ||
9 | Источник | O2 | Левая затылочная кора |
Детектор | OL2h | ||
10 | Источник | O1 | Правая затылочная кора |
Детектор | OL1h |
Каждый испытуемый последовательно проходил fNIRS и электроэнцефалографическое тестирование. Функциональный статус испытуемых оценивали по уровню общей неспецифической реактивности, определяемому измерением ноцицептивной чувствительности организма [19] с применением прибора «Реакор» (Россия).
Для формирования массива первичных результатов, используемых в последующем анализе, из 100 обследованных участников были отобраны 18 испытуемых (9 мужчин и 9 женщин), характеризовавшихся высоким (3 мужчины и 3 женщины), средним (3 мужчины и 3 женщины) и низким (3 мужчины и 3 женщины) уровнем общей неспецифической реактивности организма (УОНРО). Это обеспечило равное соотношение представителей кататоксического (высокий УОНРО), комплексного (средний УОНРО) и синтаксического (низкий УОНРО) типов адаптационного процесса [20] в выборочной совокупности испытуемых.
Статистический анализ данных проводили с использованием r-критерия коэффициента корреляции Пирсона. Статистически значимыми считались корреляции при p < 0,05. Все корреляционные связи характеризовались как очень сильные (0,9–0,99) по шкале Чеддока.
Результаты. В ходе корреляционного анализа среднеарифметических значений показателей HbO, HbR и сигнала ЭЭГ были получены следующие статистически значимые результаты.
На этапе съема фоновых показателей выявлены множественные прямые сильные корреляции электрического потенциала ЭЭГ с показателем HbO и обратные сильные связи с показателем HbR (рис. 1, 2).
Рис. 1. Корреляционные связи между показателями HbO по каналам fNIRS и значениями амплитуды ЭЭГ на этапе фона
Fig. 1. Correlations between HbO indicators via fNIRS channels and EEG amplitude values at the background stage
Рис. 2. Корреляционные связи между показателями HbR по каналам fNIRS и значениями амплитуды ЭЭГ на этапе фона
Fig. 2. Correlations between HbR values via fNIRS channels and EEG amplitude values at the background stage
На этапе съема показателей с закрытыми глазами перед фотостимуляцией также были обнаружены множественные прямые сильные корреляции электрического потенциала ЭЭГ с показателями HbO и обратные сильные связи с показателем HbR (рис. 3, 4).
Рис. 3. Корреляционные связи между показателем HbO по каналам fNIRS и значениями амплитуды ЭЭГ на этапе закрытых глаз перед фотостимуляцией
Fig. 3. Correlations between the HbO indicator via fNIRS channels and the values of the EEG amplitude at the stage of closed eyes before photostimulation
Рис. 4. Корреляционные связи между показателем HbR по каналам fNIRS и значениями амплитуды ЭЭГ на этапе закрытых глаз перед фотостимуляцией
Fig. 4. Correlations between the HbR index via fNIRS channels and the values of the EEG amplitude at the stage of closed eyes before photostimulation
На этапе фотостимуляции с частотой 5 Гц наблюдали обратную связь относительно этапов съема фоновых показателей и съема показателей с закрытыми глазами перед началом фотостимуляции. Обнаружено множество обратных сильных корреляций электрического потенциала ЭЭГ с показателем HbO и прямых сильных корреляций с показателем HbR (рис. 5, 6).
Рис. 5. Корреляционные связи между показателем HbO по каналам fNIRS и значениями амплитуды ЭЭГ на этапе фотостимуляции с частотой 5 Гц
Fig. 5. Correlations between the HbO indicator via fNIRS channels and the values of the EEG amplitude at the stage of photostimulation with a frequency of 5 Hz
Рис. 6. Корреляционные связи между показателем HbR по каналам fNIRS и значениями амплитуды ЭЭГ на этапе фотостимуляции с частотой 5 Гц
Fig. 6. Correlations between the HbR index via fNIRS channels and the values of the EEG amplitude at the stage of photostimulation with a frequency of 5 Hz
Этап фотостимуляции с частотой 10 Гц характеризовался минимальным количеством корреляций: 2 прямые сильные корреляции электрического потенциала ЭЭГ с показателем HbO и 5 сильных обратных корреляций с показателем HbR (рис. 7, 8).
Рис. 7. Корреляционные связи между показателем HbO по каналам fNIRS и значениями амплитуды ЭЭГ на этапе фотостимуляции с частотой 10 Гц
Fig. 7. Correlations between the HbO indicator via fNIRS channels and the values of the EEG amplitude at the stage of photostimulation with a frequency of 10 Hz
Рис. 8. Корреляционные связи между показателем HbR по каналам fNIRS и значениями амплитуды ЭЭГ на этапе фотостимуляции с частотой 10 Гц
Fig. 8. Correlations between the HbR index via fNIRS channels and the values of the EEG amplitude at the stage of photostimulation with a frequency of 10 Hz
На этапе фотостимуляции с частотой 15 Гц были обнаружены обратные сильные корреляционные связи электрического потенциала ЭЭГ с показателем HbO и прямые сильные корреляции с показателем HbR (рис. 9, 10).
Рис. 9. Корреляционные связи между показателем HbO по каналам fNIRS и значениями амплитуды ЭЭГ на этапе фотостимуляции с частотой 15 Гц
Fig. 9. Correlations between the HbO indicator via fNIRS channels and the values of the EEG amplitude at the stage of photostimulation with a frequency of 15 Hz
Рис. 10. Корреляционные связи между показателем HbR по каналам fNIRS и значениями амплитуды ЭЭГ на этапе фотостимуляции с частотой 15 Гц
Fig. 10. Correlations between the HbR index via fNIRS channels and the values of the EEG amplitude at the stage of photostimulation with a frequency of 15 Hz
Обсуждение. Результаты выполненного исследования демонстрируют ряд корреляционных связей, которые потенциально могут отражать физиологические закономерности, существующие на уровне головного мозга и охватывающие процессы метаболизма и электрической активности его основных ритмогенных структур. Концентрация оксигенированного и восстановленного гемоглобина, которая регистрируется датчиками fNIRS, является наиболее значимым маркером потребления кислорода активно функционирующими тканями, в то время как колебания биоэлектрического потенциала, фиксируемого на ЭЭГ, представляют собой объективный показатель уровня возбуждения нейронных структур головного мозга.
Представленные результаты подтверждают, что между показателями различных фракций гемоглобина (HbO и HbR) и их связями с электрическим потенциалом ЭЭГ в основном прослеживается обратная зависимость: во всех проанализированных функциональных пробах положительные корреляции с одной из фракций во многом повторяются в картине корреляций с другой фракцией, но с противоположным знаком. Такое наблюдение является вполне закономерным, поскольку насыщение крови кислородом ограничено общим содержанием гемоглобина в ее эритроцитах, а сами по себе концентрации оксигенированного и восстановленного гемоглобина находятся в отрицательной функциональной взаимосвязи друг с другом. Ткани с высоким уровнем метаболизма способствуют очень быстрому переходу кислорода из крови в межклеточное вещество и клетки, за счет чего в эритроцитах растет доля восстановленной формы гемоглобина (HbR) и снижается доля оксигенированной (HbO).
Исходя из этого, необходимо отметить тот факт, что электрическая активность головного мозга в состоянии покоя (фон с открытыми глазами и с закрытыми глазами перед фотостимуляцией) имеет положительные корреляционные связи с концентрацией HbO и обратные – c концентрацией HbR. То есть более высокое содержание кислорода в кровеносных сосудах головного мозга прямо коррелирует с более высокой амплитудой его электрической активности. Учитывая, что состояние покоя на ЭЭГ характеризуется доминированием относительно высокоамплитудной и низкочастотной альфа-активности, такого рода связи кажутся вполне логичными. Можно предположить, что переход головного мозга в состояние спокойного бодрствования и режим ожидания стимуляции, который сопровождается замедлением общей ритмики на ЭЭГ и ростом ее абсолютной амплитуды, связан с общим уменьшением активности нейронных ансамблей, что выражается в снижении уровня метаболизма и потребления кислорода тканями. В такой ситуации большая доля гемоглобина остается в оксигенированной форме, а доля HbR оказывается относительно мала.
Примечательно, что обе проанализированные ситуации покоя: фоновая проба с открытыми глазами и проба с закрытыми глазами перед фотостимуляцией, которая следовала сразу после выполнения нескольких тестов (простая и сложная зрительно-моторная реакция, Крепелин), практически не отличаются по количеству обнаруженных статистически значимых связей и их соотношению между собой (прямые – обратные), однако имеют значительные различия в локализации обнаруженных корреляций. Так, в ситуации перед фотостимуляцией наблюдается большое количество связей с показателями fNIRS в лобных отделах головного мозга, что не было отмечено в фоновой пробе. Такие перестройки могут объясняться тем, что выполнение когнитивных тестов до пробы с фотостимуляцией требовало от участников подключения ресурсов селективного внимания и рабочей памяти, то есть активации тех функций, чья работа традиционно связывается с активностью лобной коры больших полушарий.
Фотостимуляция на частотах 5, 10 и 15 Гц привела к изменению картины корреляционных связей между показателями fNIRS и ЭЭГ. Это касается как количества, так и характера обнаруженных статистически значимых корреляций. Наименьшее количество связей отмечали при стимуляции на частоте 10 Гц, при этом сохранялась общая выявленная закономерность: концентрация HbO прямо коррелировала с амплитудой ЭЭГ, а концентрация HbR – обратно. С точки зрения функционирования ритмогенных структур головного мозга, фотостимуляция на частоте 10 Гц является наиболее нейтральной, поскольку совпадает с доминирующим ритмом покоя взрослого человека (альфа-ритм с частотой 10 ± 1 Гц). Таким образом, можно предположить, что навязывание внешнего ритма с частотой, близкой к естественным частотам ритмогенных структур, вызывает снижение жесткости взаимосвязей между электрической активностью головного мозга и его обеспеченностью кислородом.
В то же время стимуляция на частотах 5 и 15 Гц приводила к резким перестройкам в структуре корреляций. Это выражалось не только в количестве статистически значимых связей, но и в их характере. В обоих случаях наблюдалась инверсия типичной картины: прямые корреляции с амплитудой ЭЭГ были установлены для концентрации HbR, обратные – для концентрации HbO. При этом максимальное количество значимых связей было зарегистрировано в ситуации стимуляции на низкой частоте (5 Гц). Такие кардинальные изменения в структуре связей могут быть отражением сопротивления ритмогенных структур головного мозга навязыванию неестественной для состояния бодрствования внешней ритмики. В этих условиях для поддержания нормальной по частоте и амплитуде электрической активности, по всей видимости, возрастает нагрузка на нейронные сети головного мозга, что и находит свое отражение в увеличении количества связей. Интересно, что при стимуляции на частоте 15 Гц не возникает такой жесткой структуры корреляций, поскольку высокочастотная ритмика головного мозга является более естественной для состояния активного бодрствования здорового взрослого человека.
Заключение. В результате предпринятого исследования выявлены связи показателей fNIRS с показателями ЭЭГ. При этом обоснована схема отведения оптодов fNIRS, оптимально соотнесенная со схемой расположения электродов ЭЭГ по международной системе 10–20 в лобных, теменных, височных и затылочных регионах в левом и правом полушариях (F3 и F4; P3 и P4; T7 и T8; O1 и O2 соответственно), а также в префронтальной области коры с перекрытием электродов AF3 и AF4. Конкретизированы и сопоставлены типы fNIRS и ЭЭГ-реагирования на фотостимуляцию в 5, 10 и 15 Гц. Полученные результаты подтверждают перспективность дальнейшего изучения взаимосвязей fNIRS и показателей ЭЭГ, обеспечивающих возможность мультимодальной визуализации функций мозга в условиях эксперимента и клинической практики.
Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства, согласно международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией).
Наибольший вклад распределен следующим образом. Вклад в концепцию и план исследования — А. Б. Мулик. Вклад в сбор данных — И. В. Улесикова, М. А. Кунавин, А. Н. Долецкий, Д. В. Моисеев. Вклад в анализ данных и выводы — А. Б. Мулик, А. Н. Долецкий, М. А. Кунавин, Д. В. Моисеев. Вклад в подготовку рукописи — А. Б. Мулик, Ю. А. Шатыр, А. Н. Долецкий, М. А. Кунавин, И. В. Улесикова, Д. В. Моисеев.
Author contribution. All authors equally participated in the preparation of the article in accordance with the ICMJE criteria.
Special contribution: ABM contribution to the concept and plan of the study. IVU, MAK, AND, DVM сontribution to data collection. ABM, AND, MAK, DVM сontribution to data analysis and conclusions. ABM, YuASh, AND, MAK, IVU, DVM сontribution to the preparation of the manuscript.
Потенциальный конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Disclosure. The authors declare that they have no competing interests.
Финансирование. Работа выполнена в рамках реализации проекта «Прогнозирование рисков развития агрессивного, суицидального и аддиктивного поведения среди населения территорий с различным физико-географическим и биогеохимическим статусом» по программе академического стратегического лидерства «Приоритет – 2030».
Financing. The work was carried out as part of the project “Forecasting the risks of developing aggressive, suicidal and addictive behavior among the population of territories with different physical-geographical and biogeochemical status” under the academic strategic leadership program “Priority - 2030”.
Supplementary files
