Маркеры состояния пациентов после ортодонтического воздействия: применение рекуррентного анализа к данным ЭЭГ, полученным при выполнении когнитивных тестов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель настоящего исследования — изучить различия рекуррентных показателей, построенных по сигналам электроэнцефалографии пациентов после ортодонтического воздействия во время выполнения когнитивных тестов. В зависимости от типа воздействия (установка брекетов или элайнеров), выделить в каналах маркеры, по которым можно в дальнейшем определить силу стресса от ортодонтического вмешательства для последующей коррекции лечения. Методы. Для изучения данных электроэнцефалографии использовался рекуррентный анализ. В частности, строились рекуррентные показатели для каждого канала каждого пациента. Результаты. Продемонстрированы каналы, в которых изменения рекуррентных показателей при различном типе ортодонтического воздействия наибольшие. Для этих каналов описана динамика рекуррентных показателей в них, для выделения некоторых маркеров стресса и боли, которые испытывает пациент. Заключение. В ходе исследования построены рекуррентные показатели по данным электроэнцефалографии пациентов после ортодонтического воздействия. Показано, что наиболее заметные отличия для пациентов разных групп демонстрируют височные и затылочные каналы (O1, O2, T3, T4, T5, T6). Таким образом, значения рекуррентных показателей этой группы каналов следует использовать в качестве маркера состояния пациента.

Об авторах

Антон Олегович Сельский

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского (СГУ)

ORCID iD: 0000-0003-3175-895X
SPIN-код: 7269-0414
Scopus Author ID: 54882328300
ResearcherId: A-9503-2015
410012, Россия, Саратов, ул. Астраханская, 83

Елизавета Петровна Емельянова

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского (СГУ)

ORCID iD: 0000-0001-5535-8921
SPIN-код: 6722-8649
410012, Россия, Саратов, ул. Астраханская, 83

Евгения Евгеньевна Дрождева

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского (СГУ)

ORCID iD: 0009-0008-5361-378X
SPIN-код: 4452-8149
Scopus Author ID: 58849361100
ResearcherId: KBD-1155-2024
410012, Россия, Саратов, ул. Астраханская, 83

Список литературы

  1. Bulut O. C., Wallner F., Oladokun D., Kayser C., Plath M., Schulz E., Plinkert P. K., Baumann I. Long-term quality of life changes after primary septorhinoplasty // Qual Life Res. 2018. Vol. 27, no. 4. P. 987–991. doi: 10.1007/s11136-017-1761-8.
  2. de Araujo C. M., Schroder A. G. D., de Araujo B. M. M., Cavalcante-Leao B. L., Stechman-Neto J., Zeigelboim B. S., Santos R. S., Guariza-Filho O. Impact of orthodontic-surgical treatment on quality of life: a meta-analysis // European Journal of Orthodontics. 2020. Vol. 42, no. 3. P. 281–289. doi: 10.1093/ejo/cjz093.
  3. Parkin N. A., Almutairi S., Benson P. E. Surgical exposure and orthodontic alignment of palatally displaced canines: can we shorten treatment time // Journal of Orthodontics. 2019. Vol. 46. P. 54–59. doi: 10.1177/1465312519841384.
  4. Zimmo N., Saleh M. H., Mandelaris G. A., Chan H. L., Wang H. L. Corticotomy-Accelerated Orthodontics: A Comprehensive Review and Update // Compend. Contin. Educ. Dent. 2017. Vol. 38, no. 1. P. 17–25.
  5. Dab S., Chen K., Flores Mir C. Short- and long-term potential effects of accelerated osteogenic orthodontic treatment: A systematic review and meta-analysis // Journal of Orthodontics. 2019. Vol. 22, no. 2. P. 61–68. doi: 10.1111/ocr.12272.
  6. Zhuravlev M., Novikov M., Parsamyan R., Selskii A., Runnova A. The objective assessment of event-related potentials: An influence of chronic pain on ERP parameters // Neurosci Bull. 2023. Vol. 39, no. 7. P. 1105–1116. doi: 10.1007/s12264-023-01035-8.
  7. Makarov V. V., Zhuravlev M. O., Runnova A. E., Protasov P., Maksimenko V. A., Frolov N. S., Pisarchik A. N., Hramov A. E. Betweenness centrality in multiplex brain network during mental task evaluation // Phys. Rev. E. 2018. Vol. 98. P. 062413. doi: 10.1103/PhysRevE.98.062413.
  8. Maksimenko V. A., Runnova A. E., Zhuravlev M. O., Protasov P., Kulanin R., Khramova M. V., Pisarchik A. N., Hramov A. E. Human personality reflects spatio-temporal and time-frequency EEG structure // PloS One. 2018. Vol. 13, no. 9. P. e0197642. doi: 10.1371/journal.pone.0197642.
  9. Miyamoto I., Yoshida K., Bessho K. Shortened dental arch and cerebral regional blood volume: an experimental pilot study with optical topography // Cranio. 2009. Vol. 27. P. 94–100. doi: 10.1179/crn.2009.015.
  10. Kordass B., Lucas C., Huetzen D., Zimmermann C., Gedrange T., Langner S., Domin M., Hosten N. Functional magnetic resonance imaging of brain activity during chewing and occlusion by natural teeth and occlusal splints // Ann. Anat. 2007. Vol. 189. P. 371–376. doi: 10.1016/j.aanat.2007. 02.027.
  11. Morokuma M. Influence of the functional improvement of complete dentures on brain activity // Nihon Hotetsu Shika Gakkai Zasshi. 2008. Vol. 52. P. 194–199. doi: 10.2186/jjps.52.194.
  12. Ono Y., Yamamoto T., Kubo K. Y., Onozuka M. Occlusion and brain function: mastication as a prevention of cognitive dysfunction // J. Oral. Rehabil. 2010. Vol. 37, no. 8. P. 624–640. doi: 10.1111/j.1365-2842.2010.02079.x.
  13. Zanetti M., Faes L., Nollo G., De Cecco M., Pernice R., Maule L., Pertile M., Fornaser A. Information Dynamics of the Brain, Cardiovascular and Respiratory Network during Different Levels of Mental Stress // Entropy. 2019. Vol. 21, no. 3. P. 275. doi: 10.3390/e21030275.
  14. Pollatos O., Schandry R., Auer D. P., Kaufmann C. Brain structures mediating cardiovascular arousal and interoceptive awareness // Brain Research. 2007. Vol. 1141. P. 178–187. DOI: 10.1016/ j.brainres.2007.01.026.
  15. Yang Y. X., Gao Z. K., Wang X. M., Li Y. L., Han J. W., Marwan N., Kurths J. A recurrence quantification analysis-based channel-frequency convolutional neural network for emotion recognition from EEG // Chaos. 2018. Vol. 28, no. 8. P. 085724. doi: 10.1063/1.5023857.
  16. Chou E. F., Khine M., Lockhart T., Soangra R. Effects of ECG data length on heart rate variability among young healthy adults // Sensors. 2021. Vol. 21, no. 18. P. 6286. DOI: 10.3390/ s21186286.
  17. Terrill P. I., Wilson S. J., Suresh S., Cooper D. M., Dakin C. Characterising non-linear dynamics in nocturnal breathing patterns of healthy infants using recurrence quantification analysis // Computers in biology and medicine. 2013. Vol. 43, no. 4. P. 231–239. doi: 10.1016/j.compbiomed. 2013.01.005.
  18. Parro V. C., Valdo L. Sleep-wake detection using recurrence quantification analysis // Chaos. 2018. Vol. 28, no. 8. P. 085706. doi: 10.1063/1.5024692.
  19. Jenkins B. N., Hunter J. F., Richardson M. J., Conner T. S., Pressman S. D. Affect variability and predictability: Using recurrence quantification analysis to better understand how the dynamics of affect relate to health // Emotion. 2020. Vol. 20, no. 3. P. 391–402. doi: 10.1037/emo0000556.
  20. Rojas G. M., Alvarez C., Montoya C. E., de la Iglesia-Vaya M., Cisternas J. E., G alvez M. Study of resting-state functional connectivity networks using EEG electrodes position as seed // Front. Neurosci. 2018. Vol. 12. P. 235. doi: 10.3389/fnins.2018.00235.
  21. Acharya U. R., Sree S. V., Swapna G., Martis R. J., Suri J. S. Automated EEG analysis of epilepsy: A review //Knowledge-Based Systems. 2013. Vol. 45. P. 147–165. doi: 10.1016/j.knosys.2013.02.014.
  22. Acharya U. R., Sree S V., Chattopadhyay S., Yu W., Ang P. C. Application of recurrence quantification analysis for the automated identification of epileptic EEG signals // International Journal of Neural Systems. 2011. Vol. 21, no. 3. P. 199–211. doi: 10.1142/S0129065711002808.
  23. Eckmann J.-P., Kamphorst S. O., Ruelle D. Recurrence plots of dynamical systems // Europhysics Letters. 1987. Vol. 4, no. 9. P. 973–977. doi: 10.1209/0295-5075/4/9/004.
  24. Marwan N., Romano M. C., Thiel M., Kurths J. Recurrence plots for the analysis of complex systems // Physics Reports. 2007. Vol. 438, iss. 5–6. P. 237–329. doi: 10.1016/j.physrep.2006. 11.001.
  25. Zhuravlev M., Suetenkova D., Parsamyan R., Runnova A., Simonyan M., Nasrullaev R., Kiselev A., Suetenkov D. Changes in EEG oscillatory patterns due to acute stress caused by orthodontic correction // Eur. Phys. J. Spec. Top. 2024. Vol. 233. P. 505–518. doi: 10.1140/epjs/s11734-023- 01064-4.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».