Обработка электрофизиологических данных

1. Запись файла

2. Обработка файла:

В среде Windows 95/98/XP открываем «InputWin». На экране монитора появляется окно программы (рисунок 2.5):

Рисунок 2.5 - Окно программы «InputWin»

Открываем файл, требующий обработки. Для этого в главном меню выбираем пункт «Файл / Открыть». В открывшемся окне находим нужную папку и нужный файл (рисунок 2.6).

Рисунок 2.6 – Копия экрана открытия файла

Открываем выбранный файл и в меню инструментов выбираем пиктограмму «Операции» (рисунок 2.7):

Рисунок 2.7 – Основное окно программы «InputWin»

В основном окне программы появляются пять процессов:

1. Отметки стимуляции

2. ЭКГ

3. Электрическая активность нервной клетки ядра тройничного нерва продолговатого мозга в виде стандартных импульсов

4. Дыхательная кривая экскурсии грудной клетки

5. Кривая ректальной температуры

и окошко «Операции». Если экспериментатор по какой-либо причине не помнит какой процесс что обозначает, можно открыть пункт главного меню «Редактор / Изменить установки» (рисунок 2.8)и получить требуемую информацию, а также сведения о:

· физических номерах всех каналов

· фактическом положении изолинии в машинных единицах

· единицах измерения для данного канала (например, вольты или градусы)

· амплитуду машинной единицы (например, сколько микровольт приходится на один разряд АЦП)

· скорости квантования (оцифровки)

· длине файла в секундах, точках, килобайтах

· свободном месте на диске

Рисунок 2.8 – Копия экрана окна «Операции»

Переходим к обработке полученных результатов.

Задача:

· преобразовать ЭКГ в кривые ЧСС и ВСР

· преобразовать нейрограмму в кривую изменения частоты разрядов нейронов ядра тройничного нерва продолговатого мозга

· преобразовать кривую экскурсии грудной клетки в кривые частоты и амплитуды дыхания

· процессы отметки стимуляции и ректальной температуры специальных отдельных преобразований не требуют.

Преобразовать ЭКГ в кривые ЧСС и ВСР

В окне «Операции» выбираем канал №2 с ЭКГ (его цвет изменяется с зеленого на синий) (рисунок 2.9)

Рисунок 2.9 – Копия экрана «Выбор канала»

Производим фильтрацию ЭКГ по низким частотам для «сглаживания мелких неровностей» на кривой, которые могут привести к определению ложных локальных максимумов, а следовательно, и к неправильному построению кривой ЧСС. Для этого в главном меню выбираем пункт «Преобразования / НЧ фильтр» (рисунок 2.10)

Рисунок 2.10 - Копия экрана фильтрации данных

После выполнения операции фильтрации возникает еще один процесс, шестой, содержащий отфильтрованный процесс(рисунок 2.11) .

Рисунок 2.11 - Копия экрана отфильтрованных данных

Исходный второй процесс более не нужен. Удаляем его, нажимая клавиши Ctr-X.

Если исходная ЭКГ имела низкое качество, например, записана у бодрствующего животного или на нее наложилась мышечная дрожь, процесс фильтрации можно повторить.

Иногда возникает необходимость отфильтровать сигнал фильтрами высоких частот. Эта операция производится аналогичным образом, но для этого в главном меню вместо пункта «Преобразования / НЧ фильтр» выбираем пункт «Преобразования / ВЧ фильтр»

Далее в окне «Операции» выбираем отфильтрованную ЭКГ, нажимая на ее номер (5), которая меняет цвет на синий.

Переходим собственно к процессу преобразования ЭКГ в кривую ЧСС. Для этого, нажимая на Shift + левая кнопка мыши, устанавливаем изолинию (красную линейку пятого процесса) чуть ниже самого низкого зубца «R» ЭКГ. Этим самым мы укажем процедуре определения частоты, чтобы она определяла точки максимумов на ЭКГ только в тех областях, которые выше изолинии, принадлежат зубцам «R» и не принадлежат другим локальным максимумам на ЭКГ (рисунок 2.12) .

Рисунок 2.12 – Копия экрана «Преобразование ЭКГ в кривую ЧСС»

В главном меню выбираем пункт «Преобразования / Частота» (рисунок 2.13)

Рисунок 2.13 - Копия экрана «Преобразования / Частота»

Внизу снова появится новый процесс (№6), теперь уже представляющий изменение ЧСС во времени (рисунок 2.14).

Рисунок 2.14 – Копия экрана «Изменение ЧСС во времени»

Пятый процесс с ЭКГ пока не удаляем, он еще нужен для определения ВСР. В главном меню выбираем пункт «ВСР / Дифференциальная» (рисунок 2.15).

Рисунок 2.15 – Копия экрана «ВСР / Дифференциальная»

Внизу снова появится новый процесс (№7), теперь уже представляющий изменение ВСР во времени (рисунок 2.16).

Рисунок 2.16 - Копия экрана «Изменение ВСР во времени»

ВСР представляет из себя ступеньки разной высоты. Часть из них направлена вверх, часть вниз. Связано это с тем, что дифференциальная ВСР представляет из себя последовательность разностей между соседними кардиоинтервалами. Эта разности могут быть как положительными, так и отрицательными. В ряде случаев такое представление ВСР удобно, но если мы «сожмем» длинную запись (например, в 100 или 1000 раз), то положительные и отрицательные ступеньки взаимокомпенсируются. Для того, чтобы избежать такой ситуации процесс с ВСР подвергнем детектированию (технический термин) или возьмем модуль функции (математический термин). Фактически это будет означать, что все ступеньки, направленные вниз, зеркально отразятся вверх относительно изолинии.

Итак, в главном меню выбираем пункт «Преобразования / Детектирование» (рисунок 2.17).

Рисунок 2.17 - Копия экрана «Преобразования / Детектирование»

Заодно удалим ненужный более пятый процесс с ЭКГ и получим следующее (рисунок 2.18):

Рисунок 2.18 – Копия экрана «Преобразование ЭКГ в ЧСС и ВСР»

Преобразование кривой экскурсии грудной клетки в кривые частоты и амплитуды дыхания

Производится аналогично преобразованию ЭКГ в кривые ЧСС и ВСР (рисунок 2.19)

Рисунок 2.19 - Копия экрана «Преобразование пневмограммы в АД и ЧД»

В окне процессов теперь семь кривых:

1. Отметка стимуляции

2. нейрограмма

3. ректальная температура

4. ЧСС

5. ВСР

6. Частота дыхания

7. Амплитуда дыхания

Осталась необработанной только нейрограмма, но в данном случае она и не требует особой обработки. Дело в том, что после сжатия автоматически получится, что те участки нейрограммы, где плотность импульсов большая на кривой ЧСС будут выше, а области с низкой плотностью – ниже.

Выберем на линейке инструментов пиктограмму «сжатие файла» (рисунок 2.20)

Рисунок 2.20 – Выбор пиктограммы «сжатие файла»

Появится окно с запросом «Введите коэффициент сжатия» (рисунок 2.21):

Рисунок 2.21 - Окно программы «InputWin» с запросом «Введите коэффициент сжатия»

По умолчанию программа предлагает такой коэффициент, чтобы весь файл уместился на одном экране (рисунок 2.22).

Рисунок 2.22 - Окно программы «InputWin» на завершающем этапе обработки

Процедура обработки процессов закончена, однако полученное изображение вряд ли может являться иллюстрацией для журнальной статьи. Воспользуемся возможностями «InputWin» изменять масштаб и положение отдельных кривых. Для этого в окне «Операции» по очереди будем выбирать все процессы и кнопками установки смещения, нулевой линии и масштаба попробуем сделать так, чтобы результаты были более наглядными (рисунок 2.23) .

Рисунок 2.23 - Окно программы «InputWin» с окончательным результатом

Первый процесс показывает когда и как долго производилась инъекция лидокаина к вентральной поверхности продолговатого мозга

Второй говорит о том, что частота разрядов нейрона ядра тройничного нерва периодически изменялась и резко прекратилась после микроинъекции

Третий свидетельствует о том, что ректальная температура в течение всего опыта была постоянной

Четвертый – о том, что в течение всего опыта ЧСС была постоянной. Перед смертью она слегка увеличилась и упала до нуля.

Пятый – о том, что ВСР была постоянной

Шестой – о том, что частота дыхания изменялась синхронно с разрядами регистрируемого нейрона

Седьмой – о том, что амплитуда дыхания изменялась также как и частота, но с меньшей амплитудой.

В самом конце файла видны частые вертикальные полосы – это артефакты, возникшие в тот период, когда сердце вновь стало генерировать электрические сигналы после своей остановки. При необходимости их можно удалить либо путем укорочения файла, либо графическими средствами «InputWin». Также есть возможность создать шкалу времени любого требуемого формата с подписями или без.

После окончательного редактирования файла в «InputWin» нажатием клавиши «Print Screen» делаем копию экрана и переносим ее в графический редактор «Paint», где рисуются вертикальные шкалы, делаются соответствующие подписи, подчистки артефактов, преобразование цветного рисунка в монохромный и т.д. (рисунок 2.24)

Рисунок 2.24 - Конечный результат графической обработки электрофизиологических данных с помощью программы «Paint»

Процесс обработки электрофизиологических данных с помощью программы «InputWin» завершен.

В экспериментах на наркотизированных крысах-самцах линии Вистар проводился анализ электрической активности нейронов спинального ядра тройничного нерва (ЯТН), частоты сердечных сокращений, частоты и амплитуды дыхания при местной блокаде вентральных структур продолговатого мозга анестетиком лидокаином.

В продолговатом мозге происходит формирование дыхательного ритма за счет преобразования ритмической сигнализации от механорецепторов воздухоносных путей и тонической сигнализации от медуллярных и сосудистых хеморецепторов в ритмические эфферентные сигналы, управляющие сокращениями респираторных мышц.

В данном эксперименте было показано, что введение лидокаина (100 мкл, 1%) на вентральную поверхность продолговатого мозга (вентро-латеральную медуллу (ВЛМ)) приводило к моментальной остановке дыхания за счет блокады рецепторных структур респираторного центра.

Тоническая активность нейронов каудальных отделов ствола головного мозга (верхняя кривая) и частота сердечных сокращений также резко уменьшались через несколько секунд после начала инъекции, так как блокировалось влияние структур вентральных отделов продолговатого мозга на возбудимость, проводимость и сократимость сердечной мышцы.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Кулаичев, А.П. Компьютерная электрофизиология (в клинической и исследовательской практике) / А.П. Кулаичев - М.: Изд-во МГУ, 1997. – 397 с., ил.

Нагин, В. А. Распределенная компьютерная система сбора и математической обработки электрофизиологических сигналов: дис. … канд. техн. наук : 05.13.01 / В. А. Нагин. - Москва, 2002. - 157 л.

1. Комплексная электрофизиологическая лаборатория CONAN-m / [Электронный ресурс]. - 2007. - Режим доступа: http://protein.bio.msu.su/~akula/Podr1~1.htm. – Дата доступа: 17.03.2009.

2. Компьютеризированная рабочая станция для электрофизиологии EP-1000 Pro/ [Электронный ресурс]. - 2007. - Режим доступа: http://www.kranex.ru/prod/ophtalmology/oph_elfiz/ep1000pro/. – Дата доступа: 17.03.2009.

3. Электрофизиологическая компьютерная система Биоток SpaceVision"/[Электронный ресурс]. - 2007. - Режим доступа: http://medprom.ru/medprom/146092/. – Дата доступа: 23.03.2009.

4. Азев, О.А. Прибор для мониторинга текущей частоты разрядов отдельных нейронов / О.А. Азев // Физиол. журн. СССР. - 1991. - Т.77. - №4. - С.112-115.

5. Компьютеризированная электрофизиологическая установка Института физиологии / Ongoing activity in trigeminal wide-dynamic range neurons is driven from the periphery / M.Roch [et al.] // Neuroscience. -2007. – V.150.- №3.-P.681-691.

6. Азев, О.А. Устройство для мониторинга частоты и глубины дыхания у лабораторных животных / О.А. Азев // News of biomedical sciences. - 2002. - №1. - С.98-100.

7. Зависимость электрической активности нейронов ростральных участков спинального ядра тройничного нерва от функционального состояния клеток Гассерова узла / О.Г. Тихонович [и др.] // Бюл. эксперим. биол. и мед.-2007.-Т. 144.-№7.-С.4-6.

«ФИЗИОЛОГИЯ ЧЕЛОВЕКА И ЖИВОТНЫХ

Малый практикум

по курсу «Физиология человека и животных»

для студентов биологического факультета

В авторской редакции

Ответственный за выпуск

Подписано в печать дд.мм.2010. Формат 60х84/16. Бумага офсетная.

Усл.печ.л. . Уч.-изд. л. . Тираж 500 экз. Зак.

Организация

Лицензия

Адрес организации

Типография

Адрес типографии