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多發性硬化癥早期階段的多重分形檢測

發布時間:2024-05-13 17:06:24來源:

我們要告訴你什么?哦!!關于多發性硬化癥患者腦電信號復雜性的研究,這種疾病主要與信息處理減慢和運動協調缺乏有關。根據克拉科夫波蘭科學院核物理研究所參與的一項科學項目,這些信號開始顯示出多重分形的痕跡。

多發性硬化癥是一種無法治愈的疾病,會導致中樞神經系統退化,表現為運動和感覺障礙。越早發現疾病,其病程就越有效。早期檢測這種神經系統疾病嚴重程度的一個有前途的工具似乎是對大腦中流動的電信號進行多重分形分析,正如波蘭科學基金會“受生物啟發的神經網絡”項目的研究人員剛剛證明的那樣,由歐洲區域發展基金資助。該成果是來自四個科研機構的研究人員合作的成果:雅蓋隆大學 (UJ)、克拉科夫理工大學、卡托維茲 SWPS 大學 (USWPS) 和波蘭科學院核物理研究所 (IFJ PAN)克拉科夫,進行多重分形分析。

“對多重分形關系的搜索對計算要求很高,并且隨著計算機計算能力的增強和軟件的開發,在過去十年左右才開始變得更加普遍。因此,在科學活動的許多領域,多重分形僅處于“邁出第一步”的階段。其中一個領域是分析人腦發出的電信號的復雜性,特別是在大腦發生退行性變化的情況下,”IFJ PAN 復雜系統理論系的 Pawel Oswiecimka 博士說。

構成該項目基礎的研究患者是由 UJ 醫學院神經內科和 UJ 醫院神經內科的研究人員和醫生嚴格挑選的。診斷出的早期多發性硬化癥組最終減少到 38 名受試者,對照組減少到 27 名。在兩年的時間內多次收集腦電圖 (EEG) 數據,每次都讓受試者參與不同的任務。使用 256 個電極測量大腦的電活動,每個電極每秒采樣 1000 次。在實際分析之前,信號會被清理,例如去除眨眼引起的偽影,并根據普遍接受的慣例,將其組合成與 20 個大腦區域相對應的組。

“收集的數據總量如此之大,我們的團隊需要數年時間才能完成全套多重分形分析。因此,我們剛剛發表在《生物醫學信號處理與控制》上的論文僅討論了在測量的最早階段收集的讀數,涉及服用兩種處方藥物之一的受試者在測量期間沒有進行任何活動的情況”Oswiecimka 博士解釋道。

“普通”分形的基本特征是它們的自相似性:通過放大它們,我們遲早會看到與最初的結構非常相似,甚至相同的結構。當我們以簡單的方式組合多個分形時會發生什么?結果通常是噪音。然而,有一些數學運算可以將分形編織成保留自相似能力的復雜結構。在普通分形中,當我們用對該分形始終恒定的因子縮放任何片段時,就會出現自相似性,而多重分形的不同片段必須以不同的方式縮放。這一特征意味著,雖然使用普通分形進行分析可以發現線性相關性(例如趨勢),但多重分形可以揭示不太明顯的非線性相關性的存在。

在分形分析階段,IFJ PAN 專家注意到,健康人大腦發出的電信號顯示出某些長期趨勢的存在,這使得他們的電活動圖在視覺上比多發性硬化癥患者更平滑,而多發性硬化癥患者的電活動圖在視覺上比多發性硬化癥患者更平滑。大腦發出更多“鋸齒狀”信號。但當涉及多重分形時,情況就會發生變化:健康人大腦發出的電信號的結構復雜性低于患者。

“似乎在患有早期多發性硬化癥的人中,神經元之間的通信更加復雜。然而,神經元并不完全相互獨立,因為它們仍然共同負責腦電圖信號的形成,因此我們觀察到了復雜的分形,即多重分形,”Oswiecimka 博士說,并補充道:“相比之下,在對照組中,健康組的各個分形成分更加規則,更好地結合在一起,并且多重分形結構變得更加難以看到。”

USWPS 心理學系的 Tadeusz Marek 教授對所獲得的結果進行了解釋:“多發性硬化癥患者中復雜信號組織的存在可能表明大腦神經網絡中的補償過程。大腦試圖彌補疾病造成的缺陷,并尋找繞過受損區域的方法,從而導致網絡重組。這些區域的功能試圖被其他仍然有效工作的神經元組接管,這表現為電活動復雜性的增加。”

在總結多重分形腦電圖記錄的分析結果時,Marek 教授強調,事實證明,它們是一種高度靈敏的工具,可用于檢測多發性硬化癥發展早期大腦神經網絡中發生的代償過程。

IFJ PAN 物理學家團隊的工作成果是開發更準確的技術來評估患者多發性硬化癥進展的第一步。目前,用于此目的的問卷調查本質上是高度主觀的,而更客觀的檢查則需要使用磁共振成像,因此不僅具有侵入性,而且成本高昂。發現患者的病情與其大腦電活動的多重分形復雜性之間的關系將允許使用一種易于使用的非侵入性且對患者來說不太麻煩的測量技術進行客觀評估。

報告的結果是對該科學項目期間收集的腦電圖信號進行分析的第一階段,其余腦電圖數據目前正在處理中。然而,研究范圍更廣泛,還包括使用結構和功能磁共振技術進行腦成像。這些產生了一系列顯示橫截面的圖像,從中可以重建大腦的結構以及各個區域的血液供應和氧合的變化。因此,對多發性硬化癥多重分形預示的探索將繼續下去——不再是一維,而是四維。

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