Russian Journal of Biological Physics and Chemisrty Russian Journal of Biological Physics and Chemisrty АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ БИОЛОГИЧЕСКОЙ ФИЗИКИ И ХИМИИ 2499-9962 54679 МЕДИЦИНСКАЯ БИОФИЗИКА И БИОФИЗИЧЕСКАЯ ХИМИЯ MEDICAL BIOPHYSICS AND BIOPHYSICAL CHEMISTRY МЕДИЦИНСКАЯ БИОФИЗИКА И БИОФИЗИЧЕСКАЯ ХИМИЯ Analysis of sensorimotor mu rhythm epilepsy using ICA Анализ сенсомотрного мю-ритма пациентов с эпилепсией методом независимых компонент Каримова Е Д Karimova E D Катермин Н С Katermin N S nkatermin@yandex.ru Буркитбаев С Е Burkitbaev S E Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН; Научно-практический психоневрологический центр им. З.П. Соловьева ru Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of RAS (IHNA&NPh RAS); Research and Clinical Center for Neuropsychiatry of Moscow Healthcare Department ru Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН ru Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of RAS (IHNA&NPh RAS) ru Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН; Научно-практический психоневрологический центр им. З.П. Соловьева ru Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of RAS (IHNA&NPh RAS); Research and Clinical Center for Neuropsychiatry of Moscow Healthcare Department ru 25 09 2021 25 09 2021 6 3 487 493 20 09 2021 20 09 2021 https://rusjbpc.ru/en/nauka/article/54679/view

В связи с увеличением интереса нейрофизиологов к теме нейро-компьютерных интерфейсов и задачам на восприятие и представление моторных актов чрезвычайно актуальной стала проблема исследования и выделения сенсомоторного мю-ритма. В данной работе у пациентов с эпилепсией (19 чел.) и здоровых испытуемых (21 чел.) выделялся сенсомоторный ритм электроэнцефалограммы с помощью метода независимых компонент. В рамках исследования зеркальной системы мозга (ЗСМ) ставилась задача выявить компоненты, соответствующие сенсомоторному ритму из зарегистрированного ЭЭГ сигнала, а также проанализировать характеристики этих компонент при наблюдении и выполнении двигательных актов у пациентов с фокальной симптоматической эпилепсией по сравнению с контрольной группой здоровых испытуемых. Для вычисления независимых компонент использовался алгоритм infomax, отбор компонент, соответствующих сенсомоторному ритму, осуществлялся по совокупности признаков: локализация в области сенсомоторной коры, частотный диапазон 8-13 Гц, снижение мощности при выполнении движения по сравнению с фоновой пробой. Далее оценивалась реактивность компонент мю-ритма в пробах с выполнением и наблюдением движений, отражающая активацию ЗСМ. Был проведен анализ характерных особенностей динамики сенсомоторного ритма двух групп. Также реактивность сенсомоторного мю-ритма оценивалась с помощью анализа сигнала отведений C3, C4, Cz электроэнцефалограммы методом быстрого преобразования Фурье (БПФ). Результаты, полученные двумя методами, сопоставлялись для определения более точного способа выделения мю-ритма. Также была проверена гипотеза о наличии статистических различий уровня десинхронизации сенсомоторного ритма у пациентов с эпилепсией и контрольной группы.

Due to the increasing interest of neurophysiologists in the topic of neurocomputer interfaces and tasks for the perception and presentation of motor acts, the problem of studying and isolating sensorimotor mu-rhythm has become extremely urgent. In this paper the sensorimotor rhythm of the electroencephalogram) was distinguished using the method of independent components in patients with epilepsy (19 people) and healthy subjects (21 people). As part of the study of the mirror neuron system (MNS), the task was to identify components corresponding to the sensorimotor rhythm from the recorded EEG signal, as well as analyze the characteristics of these components when observing and performing motor acts in patients with focal symptomatic epilepsy compared to the control group of healthy subjects. To calculate independent components, the infomax algorithm was used, the selection of components corresponding to the sensorimotor rhythm was carried out according to a set of signs: localization in the region of the sensorimotor cortex, the frequency ranges of 8-13 Hz, a decrease in power when performing movement compared to a background sample. Next, the reactivity of the mu-rhythm components in the samples with performing and observing movements, reflecting the activation of MNS, was evaluated. An analysis of the characteristic features of the dynamics of the sensorimotor rhythm of the two groups was carried out. Also, the reactivity of the sensorimotor mu-rhythm was estimated by analyzing the output signal of the C3, C4, Cz electroencephalogram by the fast Fourier transform (FFT) method. The results obtained by the two methods were compared to determine a more precise method of isolating mu-rhythm. The hypothesis that there were statistical differences in the level of sensorimotor rhythm desynchronization in epilepsy patients and controls was also tested.

 ЭЭГ анализ независимых компонент сенсомоторный ритм эпилепсия зеркальная система мозга EEG independent components analysis (ICA) sensorimotor rhythm epilepsy mirror neuron system

Зенков Л.Р. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). Руководство для врачей. 3-е изд. Москва: МЕДпрессинформ, 2004, 368 с. @@Zenkov L.R. Clinical electroencephalography with elements of epileptology. Guidance for clinicians. 3-rd edition. Moscow/ MEDpressinform, 2004, 368 p. (In Russ.) Zenkov L.R. Klinicheskaya elektroencefalografiya (s elementami epileptologii). Rukovodstvo dlya vrachey. 3-e izd. Moskva: MEDpressinform, 2004, 368 s. @@Zenkov L.R. Clinical electroencephalography with elements of epileptology. Guidance for clinicians. 3-rd edition. Moscow/ MEDpressinform, 2004, 368 p. (In Russ.) Zhang K., Xu G., Zheng X., Li H., Zhang S., Yu Y., Liang R. Application of Transfer Learning in EEG Decoding Based on Brain-Computer Interfaces: A Review. Sensors, 2020, vol. 20, pp. 6321-6339. doi: 10.3390/s20216321 Zhang K., Xu G., Zheng X., Li H., Zhang S., Yu Y., Liang R. Application of Transfer Learning in EEG Decoding Based on Brain-Computer Interfaces: A Review. Sensors, 2020, vol. 20, pp. 6321-6339. doi: 10.3390/s20216321 Bimbil M., Festante F., Coudé1 G., Vanderwert R. E., Fox N. A. Simultaneous scalp recorded EEG and local field potentials from monkey ventral premotor cortex during action observation and execution reveals the contribution of mirror and motor neurons to the mu-rhythm. Neuroimage, 2018, vol. 175, no. 22, pp. 22-31. doi: 10.1016/j.neuroimage.2018.03.037 Bimbil M., Festante F., Coudé1 G., Vanderwert R. E., Fox N. A. Simultaneous scalp recorded EEG and local field potentials from monkey ventral premotor cortex during action observation and execution reveals the contribution of mirror and motor neurons to the mu-rhythm. Neuroimage, 2018, vol. 175, no. 22, pp. 22-31. doi: 10.1016/j.neuroimage.2018.03.037 Rizzolatti G., Fadiga L., Gallese V., Fogassi L. Premotor cortex and the recognition of motor actions. Cogn. Brain Res, 1996, vol. 3, no. 2, pp. 131-141. doi: 10.1016/0926-6410(95)00038-0 Rizzolatti G., Fadiga L., Gallese V., Fogassi L. Premotor cortex and the recognition of motor actions. Cogn. Brain Res, 1996, vol. 3, no. 2, pp. 131-141. doi: 10.1016/0926-6410(95)00038-0 Mukamel R., Ekstrom A. D., Kaplan J., Lacoboni M., Fried I. Single-Neuron Responses in Humans during Execution and Observation of Actions. Curr Biol. 2010, vol. 20, no. 8, pp. 750-756. doi: 10.1016/j.cub.2010.02.045 Mukamel R., Ekstrom A. D., Kaplan J., Lacoboni M., Fried I. Single-Neuron Responses in Humans during Execution and Observation of Actions. Curr Biol. 2010, vol. 20, no. 8, pp. 750-756. doi: 10.1016/j.cub.2010.02.045 Perry A., Bentin S. Mirror activity in the human brain while observing hand movements: a comparison between EEG desynchronization in the mu-range and previous fMRI results. Brain Res, 2009, vol. 1282, pp. 126-132. doi: 10.1016/j.brainres.2009.05.059. Perry A., Bentin S. Mirror activity in the human brain while observing hand movements: a comparison between EEG desynchronization in the mu-range and previous fMRI results. Brain Res, 2009, vol. 1282, pp. 126-132. doi: 10.1016/j.brainres.2009.05.059. Makeig S., Bell A.J., Jung T.P., Sejnowski T.J. Independent component analysis of Electroencephalographic data. Advances in Neural Information Processing Systems, 1996, vol. 8, pp. 145-151. Makeig S., Bell A.J., Jung T.P., Sejnowski T.J. Independent component analysis of Electroencephalographic data. Advances in Neural Information Processing Systems, 1996, vol. 8, pp. 145-151. Базанова О.М. Вариабельность и воспроизводимость индивидуальной частоты альфа-ритма ЭЭГ в зависимости от экспериментальных условий. Журнал высшей нервной деятельности, 2011, т. 61, № 1, с. 102-111. @@Bazanova. O.M. Individual Alpha Peak Frequency Variability and Reproducibility in Dependence on the Experimental Conditions. Journal of Higher Nervous Activity, 2011, vol. 61, no. 1, pp. 102-111. (In Russ.) Bazanova O.M. Variabel'nost' i vosproizvodimost' individual'noy chastoty al'fa-ritma EEG v zavisimosti ot eksperimental'nyh usloviy. Zhurnal vysshey nervnoy deyatel'nosti, 2011, t. 61, № 1, s. 102-111. @@Bazanova. O.M. Individual Alpha Peak Frequency Variability and Reproducibility in Dependence on the Experimental Conditions. Journal of Higher Nervous Activity, 2011, vol. 61, no. 1, pp. 102-111. (In Russ.)