Annals of Clinical and Experimental NeurologyAnnals of Clinical and Experimental NeurologyАнналы клинической и экспериментальной неврологии2075-54732409-2533Eco-Vector35710.17816/psaic357TechnologiesТехнологииUnknownMethod of wavelet transform in neurology: analysis of time and frequency characteristics of typical and atypical discharges of nonconvulsive epilepsyМетод вейвлет-преобразования в неврологии: анализ частотно-временных характеристик типичных и атипичных разрядов неконвульсивной эпилепсииGabovaA. V.ГабоваA. В.
Russian Federation
agabova@yandex.ruKusnetsovaG. D.КузнецоваГ. Д.
Russian Federation
agabova@yandex.ruGnezditskyV. V.ГнездицкийВ. В.
Russian Federation
agabova@yandex.ruBazyanA. S.БазянA. С.
Russian Federation
agabova@yandex.ruObukhovYu. V.ОбуховЮ. В.
Russian Federation
agabova@yandex.ruInstitute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology, Russian Academy of Medical SciencesИнститут высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАНResearch Center of NeurologyФГБНУ «Научный центр неврологии»Institute of Radioengineering and Electronics, Russian Academy of SciencesИнститут радиотехники и электроники РАН1412200934394406022017Copyright ©; 2009, Gabova A.V., Kusnetsova G.D., Gnezditskii V.V., Bazyan A.S., Obukhov Y.V.Copyright ©; 2009, Gabova A.V., Kusnetsova G.D., Gnezditskii V.V., Bazyan A.S., Obukhov Y.V.2009Gabova A.V., Kusnetsova G.D., Gnezditskii V.V., Bazyan A.S., Obukhov Y.V.Gabova A.V., Kusnetsova G.D., Gnezditskii V.V., Bazyan A.S., Obukhov Y.V.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://annaly-nevrologii.com/pathID/article/view/357

Timefrequency dynamics and spatial characteristics of dischar ges of different types in patients with nonconvulsive epilepsy (n=23) were investigated. Modified wavelet transform was used for the analysis. In patients (n=11) with the diagnosis of childhood absence epilepsy, juvenile absence epilepsy or juveni le mioclonic epilepsy, the timefrequency dynamics of spikewa ve discharges were identical. Typical spikewave discharge arose in the frontal cortex with the short period of maximal frequency (5–6 Hz). The further frequency was 3–3.5 Hz with periodical (about 1 s) fluctuations. In another group of patients (n=12) with the diagnosis of nonconvulsive epilepsy the discharges of several types were observed, and they differed in duration, time frequency dynamics and activity localization with maximal amplitude in the cortex. Atypical discharges were different from typical ones: they had less ordered timefrequency structure and lacked the high frequency period in the frontal cortex. In some patients typical and atypical discharges, or two different forms of atypical discharges could be seen on the same EEG record. The obtained data show that the discharges’ timefrequency analysis with the help of the modified wavelet transform can be used for the classification of discharges of different types and are of value for differential diagnosis of nonconvulsive epilepsy.

Исследовали частотно-временную динамику и пространственные особенности разрядов разного типа у пациентов с неконвульсивной эпилепсией (n=23). Для анализа использовали модифицированное вейвлет-преобразование. У пациентов (n=11) с диагнозом детской абсансной эпилепсии, юношеской абсансной или юношеской миоклонической эпилепсии частотно-временная структура разрядов пик-волна была идентичной. Типичный разряд пик-волна возникал в лобной области коры с короткого периода максимальной частоты (5–6 Гц). Дальнейшая частота была 3–3,5 Гц и колебалась с периодом около 1 с. У другой группы пациентов (n=12) с диагнозом неконвульсивной эпилепсии в ЭЭГ наблюдались разряды нескольких типов, различающиеся по длительности, частотно-временной динамике и локализации в коре активности с максимальной амплитудой. Атипичные разряды отличались от типичных менее упорядоченной частотно-временной структурой и отсутствием в лобной коре периода увеличенной частоты в начале разряда. У ряда пациентов в ЭЭГ могли одновременно присутствовать типичные и атипичные разряды или две разные формы атипичных разрядов. Полученные данные показывают, что анализ частотно-временной структуры разрядов c помощью модифицированного преобразования вейвлет может использоваться для классификации разрядов разного типа и быть полезным при дифференциальной диагностикенеконвульсивной эпилепсии.

nonconvulsive epilepsytypical and atypical discharges timefrequency analysiswavelet transformнеконвульсивная эпилепсиятипичные и атипичные разрядычастотно-временной анализвейвлет-преобразованиеГабова А.В., Боснякова Д.Ю., Босняков М.С. и др. Частотно-временная структура разрядов пикволна генетической абсансной эпилепсии. Докл. Акад. Наук 2004; 396: 557–560.Габова А.В., Гнездицкий В.В., Боснякова Д.Ю. и др. Частотно-временная динамика разрядов пик-волна у пациентов с абсансной эпилепсией. Технологии живых систем 2008; 5: 72–81.Карлов В.А., Гнездицкий В.В. Абсансная эпилепсия у детей и взрослых. М.: Пресервис, 2005.Короновский А.А., Храмов А.Е. Непрерывный вейвлет анализ. Саратов: ГосУНЦ Колледж, 2003.Acar T., Aykut’Bingol C., Bingol H. et al. Multiway analysis of epilepsy tensor. Bioinformatics 2007; 23: 110–118.Adeli H., Zhow Z., Damttir N. Analysis of EEG records in epileptic patient using wavelet transform. J. Neurosci. Methods 2003; 123: 69–87.Battiston J.J., Durecy T.M., Siejel M.M. et al. Statistical mapping of scalp recorded ictal EEG records using EEG analysis. Epilepsia 2003; 44: 664–672.Bosnyakova D., Obukhov Yu. Extraction of dominant feature in biomedical signals. Pattern Recogn. Image Anal. 2005; 15: 513–515.Bosnyakova D., Gabova A., Kuznetsova G. et al. Time-frequency analysis of spike-wave discharges using modified wavelet transform.J. Neurosci. Methods 2006; 154: 80–88.Bosnyakova D., Gabova A., Zharikova A. et al. Some peculiarities of time-frequency dynamics of spike-wave discharges in human and rats. Clin. Neurophysiol. 2007; 118: 1736–1743.Caraballo RH, Fontana E, Darra F. Childhood absence epilepsy and electroencephalographic focal abnormalities with or without clinical manifestations. Seizure 2008; 17: 617–624.Chen H., Nui H. Detection the character wave in epileptic EEG by wavelet. J. Electronic Sci. Technol. 2004; 269–271.Daubeshies I. Ten lectures on wavelet. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 1992.Echenne B., Rivier F., Roubertie A. et al. Simultaneous occurrence benign partial epilepsy and childhood absence epilepsy: report of 2 cases in 2 families. Epilepsia 1997; 38: S120.Gelisse P., Genton P., Bureau M. et al. Are there generalized spike waves and typical absences in benign epilepse? Brain Develop. 1999; 21: 390–396.Kahn Y.U., Gotman Y. Wavelet based automatic seizure detection inintracerebral electroencephalogram. Clin. Neurophysiol. 2003; 114: 898–908.Mallat S.G. Wavelet tour for signal processing. San Diego: Academic Press, 1999.Meern H., Pijn J., van Luijtelaar G. et al. Cortical focus drives widespread cortico-thalamic networks during spontaneous absence seizure in rats. J. Neurosci. 2002; 22: 1480–1495.Mizuno’Matsumoto Y., Ukai S., Ishii R. et al. Wavelet crosscorrelation analysis: non-stationarity analysis of neurophysiological signals. Brain Topogr. 2005; 17: 237–252.Midzyanovskaya I., Kuznetsova G., Coenen A. et al. Electrophysiological and pharmacological characteristics of two types of spike-wave discharges in WAG/Rij rats. Brain Res. 2001; 90: 62–70.Ouyang G., Li X., Li Y., Guan X. Application of wavelet based similarity analysis to epileptic seizures prediction. Comput. Biol. Med. 2007; 37: 430–437.Senhadji L., Wendling А. Epileptic transients detection: wavelet and time-frequency approaches. Neurophysiol. Clin. 2002; 32: 175–192.Van Luijtelaar E.L.J.M., Coenen A.M.L. Two types of electrocortical paroxisms in an inbred strain of rats. Neurosci. Lett. 1986; 70: 393–397.Van Luijtelaar G., Sitnikova E. From generalized to focal absence epilepsy. Epilepsia 2004; 10: 112–128.