МЭГ и ЭЭГ: два взгляда на одну физиологию
#neuroimaging
Публикация: Kleeva, D., Sinkin, M., Shtekleyn, A., Rusinova, A., Skalnaya, A., & Ossadtchi, A. (2025). Qualitative and Quantitative Comparative Analysis of Common Normal Variants and Physiological Artifacts in MEG and EEG. Brain Topography, 38-75.

Сегодняшний пост посвящён исследованию, которое мы недавно опубликовали в Brain Topography. Работа мозга предполагает тончайшие электрические процессы, и именно они стали основой клинической нейрофизиологии. ЭЭГ и МЭГ — два основных способа запечатлеть эту активность неинвазивно. Их физика различна, и эти различия влияют то, как выглядят характерные для нормальной активности ритмы, или то, как сигналы искажаются артефактами.

Изучение нормальных паттернов особенно важно потому, что именно они служат фоном для диагностики: например, у пациентов с эпилепсией асимметрия привычных паттернов сна может указывать на очаговую дисфункцию. И если ЭЭГ давно встроена в клиническое мышление, то МЭГ требует иных привычек в анализе и интерпретации. Поэтому мы решили напрямую сопоставить оба метода, зарегистрировав одновременно МЭГ и ЭЭГ и сравнив привычные физиологические паттерны и артефакты. Для сравнения мы использовали оценку того, как выглядят сигналы в обеих модальностях, характеристики их усреднений и разложений на частоты, а также результаты локализации источников регистрируемой активности.

Что мы обнаружили:
☁️Осцилляции (напр., альфа-ритм или сенсомоторный ритм) в МЭГ могут распадаться на несколько очагов и выглядеть менее синхронными между каналами. В ЭЭГ же они сливаются в единую ритмическую структуру. Это наводит на мысль о более очаговом зарождении ритма с последующим распространением на различные нейрональные популяции, что можно отслеживать с помощью МЭГ.
☁️Более острые паттерны (напр., вертексные волны и К-комплексы) в МЭГ объясняются вкладом нескольких кортикальных источников, в то время как в ЭЭГ это чаще описывается одним доминирующим радиально ориентированным источником с диффузной топографией.
☁️ В МЭГ сонные веретёна проявились не только в центральных зонах, но и во фронтальных и затылочных областях. В ЭЭГ топография выглядела более сближенной к центру, однако реконструкция источников показала, что и здесь за “размазанной” картиной скрывается сеть отдельных генераторов.
☁️Безобидные острые волны сна (POSTS) в МЭГ могут быть похожи на эпилептические разряды. Поэтому без учёта их локализации возможно возникновение ложных тревог у алгоритмов автодетекции.
☁️Специальный анализ показал различия в информативности сигналов. МЭГ-градиометры содержат наибольший объём независимой информации о мозговой активности, за ними идут магнитометры, а ниже всего — ЭЭГ. При этом для физиологических паттернов (вертексные волны, К-комплексы) информативность выше в МЭГ, а для артефактов (моргание, глотание) — в ЭЭГ.

Наша статья показывает, что ЭЭГ и МЭГ — не конкуренты, а две оптики одной физиологии. МЭГ открывает возможности для более детальной локализации активности в коре и распутывания сложной динамики, в то время как ЭЭГ остаётся незаменимой для фиксации радиально ориентированных источников и улавливания высокоамплитудных артефактов. В этом смысле полученный материал можно рассматривать как своего рода атлас соответствий между МЭГ и ЭЭГ — практическое руководство, которое поможет клиницисту или исследователю быстрее адаптироваться к работе с обеими модальностями и приходить к более достоверным выводам.

✅Если у вас нет доступа к Brain Topography, за полным текстом статьи можно смело обращаться в комментарии или в личные сообщения.

✅Тем, кому хочется больше контекста: несколько месяцев назад в лекции о современых подходах к анализу неинвазивных нейроданных, которая прошла в рамках Лектория Нейрокампуса, я рассказала и про это исследование, и про другие направления нашей работы.