
- •2. Разделы психофизиологии.
- •3. Психофизиологическая проблема и варианты её решения.
- •4. Теория функциональных систем Анохина п.К., схема организации поведенческого акта (этапы).
- •5. Метод электроэнцефалографии: ритмы ээг, их частотные характеристики, функциональное значение, связь с патологическими процессами.
- •6. Клинический и статистический методы анализа ээг. Спектральный анализ, когерентность.
- •7. Томографические методы: кт, мрт, пэт.
- •8. Метод вызванных потенциалов.
- •9. Методы анализа ритма сердца: экг, индекс напряжения Баевского.
- •10. Методы изучения сосудистых реакций: артериальное давление, плетизмография.
- •11. Электрическая активность кожи (кожно-гальваническая реакция).
- •12. Электромиография.
- •13. Электроокулография.
- •14. Исследование дыхания.
- •15. Полиграфическая регистрация физиологических показателей (полисомнография, детекция лжи).
- •16. Биологическая обратная связь.
- •17. Подходы к определению функциональных состояний. Понятие об оптимальном фс, роль ретикулярной формации.
- •18. Стадии сна, их отличие по ээг, вегетативным показателям, психической активности.
- •19. Стресс. Учение г. Селье об общем адаптационном синдроме (оас). Нейрогуморальные процессы во время стресса.
- •20. Теории сознания, механизмы осознания стимулов.
6. Клинический и статистический методы анализа ээг. Спектральный анализ, когерентность.
Клинический, или визуальный, анализ ЭЭГ используется в основном для диагностики. Клинический анализ ЭЭГ всегда строго индивидуален и имеет главным образом качественный характер. Клиническая интерпретация ЭЭГ в большей степени зависит от опыта самого электрофизиолога, его навыков чтения электроэнцефалограммы.
В клинической практике грубые макроочаговые нарушения или другие отчетливо выраженные формы патологии ЭЭГ встречаются крайне редко. В 70-80 % случаев можно увидеть диффузные изменения биоэлектрической активности мозга с симптоматикой, которые плохо поддаются формальному описанию. Однако как раз-таки эта симптоматика может представлять особый интерес для анализа того контингента испытуемых, которые входят в группу «малой» психиатрии — т.е. состояний, которые расположены между нормой и явной патологией. Поэтому на данный момент предпринимаются попытки формализовать, разработать компьютерные программы для анализа клинической ЭЭГ.
Статистические методы исследования электроэнцефалограммы опираются на тот факт, что фоновая ЭЭГ стабильна и стационарна. В основном дальнейшая обработка уже опирается на преобразование Фурье, которое говорит о том, что волна любой сложной формы математически идентична сумме синусоидальных волн разной амплитуды и частоты.
Преобразование Фурье позволяет преобразовать волновой паттерн фоновой ЭЭГ в частотный, установить распределение мощности по каждой из частотных составляющих. Благодаря преобразованию Фурье наиболее сложные колебания ЭЭГ становится возможным привести к ряду синусоидальных волн с различными частотами. Так выделяются новые показатели, которые расширяют содержательную интерпретацию ритмической организации биоэлектрических процессов.
Спектральный анализ: специальную задачу составляет анализ относительной мощности различных частот, зависящую от амплитуды синусоидальных компонентов. Она решается с помощью построения спектров мощности. Спектр мощности - это сумма всех значений мощности ритмических составляющих ЭЭГ, которые высчитываются с определенным шагом дискретизации. Спектры могут определять абсолютную мощность каждой ритмической составляющей или относительную мощность, т.е. выраженность мощности каждой составляющей в процентах по отношению к общей мощности ЭЭГ в анализируемом отрезке записи.
Спектры мощности ЭЭГ возможно подвергнуть и дальнейшей обработке. Речь идет о корреляционном анализе, при котором вычисляют авто- и кросскорреляционные функции и когерентность, характеризующую меру синхронности частотных диапазонов ЭЭГ в 2-х разных отведениях. Измерение когерентности осуществляется в диапазоне от +1 (это абсолютно совпадающие формы волны) до 0 (абсолютно разные формы волн). Подобная оценка делается во всех точках непрерывного частотного спектра или же как средняя в пределах частотных поддиапазонов.
Когерентность: вычисляя когерентность, можно выделить характер внутриполушарных и межполушарных отношений показателей ЭЭГ в покое или при разных видах деятельности. Спектрально-корреляционный метод оценки спектральной мощности ритмических составляющих ЭЭГ и их когерентности на данный момент одним из самых используемых.