NEUROPHYSIOLOGICAL CORRELATES OF DEPRESSIVE DISORDERS (Literaure Review)
- Authors: Kozhevnikova IS1, Gribanov AV1, Pankov MN1, Startseva LF1, Tikhonova EV2
-
Affiliations:
- Northern (Arctic) Federal University named after M. V. Lomonosov
- Northern State Medical University
- Issue: Vol 24, No 12 (2017)
- Pages: 26-32
- Section: Articles
- Submitted: 23.10.2019
- Published: 15.12.2017
- URL: https://hum-ecol.ru/1728-0869/article/view/16739
- DOI: https://doi.org/10.33396/1728-0869-2017-12-26-32
- ID: 16739
Cite item
Full Text
Abstract
Keywords
Full Text
По данным Всемирной организации здравоохранения на февраль 2017 года, депрессией страдает более 300 миллионов человек по всему миру. Прослеживается явная тенденция к неуклонному росту числа заболевших, что связано со сложным взаимодействием социальных, психологических и биологических факторов, лежащих в основе депрессии [16]. Заболеваемость во всех возрастных группах населения, по данным разных авторов, составляет от 3 до 17 % [36], а риск развития депрессии в течение жизни достигает 16-17 % [8]. Стоит отметить, что часто депрессии сопровождаются нарушениями не только эмоциональных, но и вегетативных, двигательных и ряда когнитивных функций, что ведет к снижению 26 Экология человека 2017.12 Ментальная экология работоспособности (вплоть до инвалидизации), профессиональной и социальной дезадаптации пациентов, а также имеет неблагоприятные социально-психологические и экономические последствия [10]. Общепринято деление депрессий на две основные группы - эндогенную и психогенную (ряд авторов выделяют также соматогенную). В главе Международной классификации болезней, посвященной аффективным расстройствам, выделяются: депрессивный эпизод в рамках биполярного аффективного расстройства и хронических аффективных расстройств, собственно депрессивный эпизод, рекуррентное депрессивное расстройство, а также описываются депрессивные реакции на стресс, постнатальная депрессия, депрессивные расстройства детского и подросткового возраста, органические депрессии. Широкая распространенность депрессивных расстройств, тяжелое течение заболевания, тенденция к хронизации, а также резистентность к медикаментозному лечению обусловливают важность изучения депрессивных расстройств, особенно их патогенетических основ [4, 7, 17]. В последние годы значительно возрос объем электроэнцефалографических исследований в области психических заболеваний. Эта новая и важная роль электроэнцефалографии (ЭЭГ) не могла быть реализована без использования количественных компьютерных методов обработки, анализа и представления данных [5, 18]. Внедрение этих методов в методики ЭЭГ привело к появлению принципиально нового аппаратно-методического подхода - компьютерной ЭЭГ, что выводит исследование и анализ ЭЭГ на принципиально новый уровень и позволяет проводить автоматический математический анализ ЭЭГ. Математический анализ ЭЭГ дает более полную информацию о функциональном состоянии мозга, углубляет понимание его деятельности, расширяет возможности диагностики и позволяет выдвинуть новые задачи изучения его деятельности. Для выявления нарушений психической деятельности при различных заболеваниях центральной нервной системы запись и анализ электрической активности мозга является одним из основных диагностических инструментов. Благодаря появлению компьютерной техники оценка параметров ЭЭГ стала объективной, а скорость обработки сигнала резко возросла [19]. Так, за сравнительно небольшой промежуток времени было опубликовано множество исследований, доказывающих информативность ЭЭГ при целом ряде психических заболеваний [1-3, 6, 9, 12-15, 22-24, 31, 44]. Интерес к регистрации электрической активности мозга при депрессивных расстройствах существует достаточно давно. Так, например, первые исследования ЭЭГ-маркеров аффективных расстройств проводились уже в 40-е годы XX века, и их результаты выявили неожиданно большое количество отклонений показателей ЭЭГ у депрессивных пациентов. Обобщенные литературные данные свидетельствуют, что даже при «рутинном» визуальном анализе ЭЭГ патологические знаки выявляются у 20-40 % больных депрессией. Применение современных методов математического анализа и обработки данных еще больше увеличивает диагностическую и научно-исследовательскую значимость ЭЭГ метода [11]. Американская академия неврологии рекомендовала математический анализ ЭЭГ в качестве дополнительного дифференциально-диагностического инструмента при депрессии. По данным Американской нейропсихиатрической ассоциации, чувствительность данных количественного анализа ЭЭГ для выявления депрессий составляет 72-93 %, а специфичность данных 75-88 % [46]. Точность классификации эмоциональных реакций согласно их валентности на основе энцефалографических данных составляет порядка 80 % [27]. При каждом эмоциональном состоянии выявлены пространственно-временные паттерны электрических потенциалов мозга [28, 34, 39]. Многие исследователи связывают изменения медленной ритмики с оценкой эмоциональной значимости стимулов, а бета- и гамма-ритмы - с силой эмоции и ее валентностью [25, 26, 38]. К ЭЭГ-маркерам эмоций отрицательного спектра часто относят фронтальную асимметрию альфа-мощности и регионально-специфичные изменения мощности в медленных и бета-диапазонах [35]. Так, в одних исследованиях у депрессивных пациентов отмечается рост альфа-активности [30, 32], в других характерным для депрессии считают избыток бета-активности [33, 37, 42, 45]. Медленноволновая активность может возрастать в теменно-затылочных отведениях или в правом полушарии с одновременным снижением альфа-активности в этих же областях мозга, по мнению некоторых авторов [32, 37]. Другие авторы в качестве характеристики, определяющей депрессивных больных, называют повышение плотности диполей дельтаволн в правом затылочном регионе [29]. Еще ряд исследователей указывают на минимальные отличия по медленноволновой активности у депрессивных пациентов по сравнению с нормой либо отмечают недостаток дельта- и тета-мощности в лобных отделах [33]. Показано наличие нескольких типов изменений ЭЭГ при депрессивных расстройствах различного генеза: для большой депрессии характерны повышенные значения индексов альфа-ритма, для дис-тимических расстройств - десинхронизация ЭЭГ, а для аффективных расстройств органической природы - необычность общей картины ЭЭГ. Особенности бета-активности позволяют выявлять униполярных и биполярных пациентов. Для униполярных больных характерны недостаток альфа-волн и избыток бета-волн, а для биполярных - наоборот. Избыток медленноволновой активности характерен для органических депрессий [11]. Независимо от симптомокомплекса гиперинтегра-тивные изменения относительно нормы обнаружены между затылочными областями у всех пациентов с 27 Ментальная экология Экология человека 2017.12 депрессивными расстройствами, что, вероятно, отражает включение компенсаторных механизмов. Также, вне зависимости от этиологической принадлежности депрессивных расстройств, акцент изменений кортикальной нейродинамики выявлен в правой гемисфере, что свидетельствует о большей чувствительности к патопластическим влияниям правополушарных структур [15]. Между острыми депрессивными больными и больными в ремиссии существуют различия по мощности альфа- и тета-ритмов во фронтальных отведениях, которая выше во время приступа [11]. Ряд исследователей [2, 6, 7, 16, 20] связывают особенности изменения ЭЭГ с доминированием различных аффектов. Если в структуре депрессивного расстройства преобладает тревожный аффект, на ЭЭГ отмечается пространственно синхронизированная альфа-активность высокой амплитуды, при этом на спектре мощности распространенный альфа-пик с высокими показателями мощности во всех отведениях с невысоким переднезадним градиентом. При депрессии с чувством тоски и апатическими симптомами максимальные показатели альфа-активности регистрируются в лобно-центральных областях с асимметричным альфа-пиком этой же частоты в височных отделах с существенным угасанием истинного альфа-ритма в затылочных отведениях. Чем выше мощность в передних отделах, тем сильнее выражен апато-депресивный синдром и чувство тоски. При преобладании в клинической картине астенических симптомов на спектрограмме мощности регистрируется одномодальный альфа-пик с максимумом в теменно-затылочных отведениях и распространенностью в передние и височные отделы. Депрессивные расстройства смешанной природы, сочетающие в себе аффект тревоги и апатическую симптоматику с фоби-ческим компонентом, сопровождаются преобладанием альфа-активности на ЭЭГ в теменно-затылочной области. На графиках спектра мощности присутствует двухмодальность альфа-ритма с шагом не менее 2 Гц. В теменно-затылочных областях регистрируется пик обычно 10-11 Гц и второй пик - меньшей частоты (7-8 Гц) с преимущественной проекционной зоной в лобно-центральные и височные отделы. Показатели когерентности значимо коррелируют с выраженностью аффективных расстройств. Данные литературы свидетельствуют о снижении межполу-шарной когерентности при депрессиях относительно нормы в отсутствие лечения и когнитивной нагрузки. У страдающих депрессией мужчин найдено снижение показателей межполушарной когерентности в дельта-, тета-, альфа- и бета-диапазонах. У женщин зафиксирован более сложный паттерн аномалий межполушар-ной когерентности, показатели альфа-когерентности, которые имели тенденцию к повышению относительно нормы в лобно-височных регионах, к понижению в височно-теменных и не отличались от контроля в задних отделах. У депрессивных пациентов отмечается снижение меж- и внутриполушарной бета-когерент ности во фронтальных отделах как в состоянии покоя, так и при выполнении арифметической задачи. При предъявлении больным депрессиями изображений лиц различной эмоциональной модальности у них выявлено снижение внутриполушарной когерентности во фронтальных областях для всех базовых ритмов ЭЭГ, а внутриполушарная когерентность на бета-частоте коррелировала с обработкой эмоциональной информации. S. Brassen и соавт. [14] показали, что снижение когерентности в лобно-височных отделах характеризует пожилых людей с симптомами депрессии и легкой когнитивной дисфункцией. Нарушения когерентных связей при невротической депрессии включают в себя снижение взаимодействия структур передних регионов коры, общий паттерн связей зависит от наличия симптомов тревоги и астении. В группе пациентов с преобладанием депрессивного синдрома без выраженных астенических и тревожных проявлений выявлено снижение по сравнению с нормой межрегиональных связей во фронтальных отделах правого полушария и их повышение в левом полушарии. При наличии в структуре депрессии симптомов тревоги или астении наблюдалось значительное понижение уровня межрегиональных взаимодействий биопотенциалов в лобных отделах коры обоих полушарий при одновременном повышении по сравнению с нормой уровня дистантных связей задневисочных, теменных и затылочных отделов. [6]. Исследование когерентности ЭЭГ при постнатальной депрессии выявило сниженную межполушарную когерентность медленных ритмов ЭЭГ во фронтальных и центральных отведениях [1]. Выявлена связь особенностей ЭЭГ и циркадных ритмов у больных депрессией. Так, Т. С. Мельникова и соавт. [13] при исследовании больных эндогенной депрессией выяснили, что как в утренние, так и в вечерние часы записи ЭЭГ больных характеризовались переходом модального значения ведущего ритма в более низкий частотный диапазон - 9-10 Гц (против 10-11 Гц у здоровых испытуемых). Спектральная мощность альфа-ритма в утренние часы оказалась выше, чем вечером, особенно в затылочных корковых зонах. Утром межполушарные различия в затылочных областях мощности альфа-ритма были нивелированы, а в вечерние часы наблюдалась нормализация меж-полушарного баланса с более высокими значениями мощности альфа-ритма в правой затылочной зоне. У пациентов с эндогенной депрессией при сравнительном анализе средних значений величины когерентности альфа-ритма по отдельным корковым зонам в утренние часы по сравнению с вечерними записями выявлены более высокие значения когерентности в теменно-центральных областях обоих полушарий, а также в передне- и средневисочных зонах справа. В затылочных и задневисочных областях показатели когерентности, фиксируемые в утренние часы, ниже, чем фиксируемые в вечернее время. Как в утренние часы, так и в вечерние средняя когерентность альфа-ритма правой гемисферы была выше левой. Изучение реакции на стресс-тест (угроза болевой 28 Экология человека 2017.12 Ментальная экология стимуляции) у больных депрессивными расстройствами на протяжении дня выявил, что разность показателей ЭЭГ при проведении теста и показателей фоновой записи ЭЭГ, усредненных по всем корковым зонам как в утренние, так и в вечерние часы, имела положительные значения. Это отражает генерализованное усиление функциональной активности корковых зон обоих полушарий. Наиболее высокие показатели разности отмечались в левом полушарии в утренние часы, наименьшие - в правом полушарии в вечернее время. Реакция на стрессовую ситуацию со стороны левого полушария утром и вечером различна: утром повышается функциональная активность в височных отведениях - переднем, средне- и задневисочном, слабее - в центральной и затылочной областях; вечером имеет место диффузное повышение функциональной активности [12]. На основе сравнительного изучения ЭЭГ больных маниакально-депрессивным психозом и приступообразной шизофренией показано, что депрессивные состояния имеют различное электрографическое выражение в зависимости от структурной сложности синдрома [10]. При исследовании больных маниакально-депрессивным психозом установлена связь десинхронизированной ЭЭГ с состоянием тревоги, синхронизированного альфа-ритма и слабой реактивности - с депрессивным состоянием без тревоги [15]. Также предпринималась попытка выявить соответствие результатов, полученных при вычислении энтропии и информационной насыщенности ЭЭГ, у больных депрессией с суицидальными проявлениями и без таковых. У пациентов с депрессивным синдромом и переживанием безысходности падала способность к переработке информации в префронтальной коре, доля же информационной насыщенности затылочных отделов значимо увеличивалась. У больных депрессией без суицидальных тенденций в ответ на эмоционально нейтральный стимул наблюдалось общее повышение активности переработки информации по всем корковым зонам с акцентом в передних и средних височных корковых зонах, а также затылочных отделах справа. На эмоционально позитивную стимуляцию отмечался прирост информационной насыщенности в передних и средних височных корковых зонах с акцентом слева. На негативный стимул выявлялись сходные изменения, однако они были менее выражены. Наблюдаемое в этой группе снижение активности префронтальной коры не достигало достоверных величин и наблюдалось, в отличие от практически здоровых лиц, как на позитивную, так и на негативную стимуляцию. Подобные явления наблюдаются и при предъявлении эмоциональных стимулов пациентам с суицидальными идеями. Причем падение информационной насыщенности передних корковых зон при предъявлении эмоционально-нейтрального стимула было более значимо, чем при позитивной и негативной стимуляции, и достигало достоверных величин в правой передней височной корковой зоне. Анализ изменений ЭЭГ в аспекте имеющихся у больных факторов дизонтогенеза позволил авторам предположить, что эти факторы за счет механизмов нейропластичности приводят к дисфункции мезоди-энцефальных структур, ирритация которых ведет к нарушениям переработки информации, что может обусловливать клинические и психологические сдвиги, ведущие к суицидальной разрядке [3]. Важно отметить, что большая часть описанных выше особенностей ЭЭГ касалась преимущественно спонтанной электрической активности. При различных нагрузках отличия между нормой и депрессивными состояниями могут как уменьшаться, так и увеличиваться. В частности, во время задания мысленно воспроизводить эмоции радости и печали у больных с первым депрессивным эпизодом отличия от нормы по мощности дельта-, тета-, альфа- и бета-ритмов сокращались. При когнитивных нагрузках, адресованных правому и левому полушариям, расширялась локализация различий между больными и здоровыми по гамма-активности [21]. Нарушения сна в виде трудностей засыпания и частых пробуждений при сокращении медленноволновых стадий сна, сокращение латентного периода наступления фазы REM и повышение его общей длительности, большая представленность альфа- и бета-волн, снижение дельта-активности также являются маркерами депрессивных расстройств [43]. В настоящее время наибольший научный интерес представляют ЭЭГ-исследования, позволяющие предположить нейрофизиологические модели депрессий. Контекстом для формулировки подобных моделей служат представления об отражении в ЭЭГ общих закономерностей эмоционального реагирования [11]. Согласно современным представлениям важную роль в регуляции отрицательных эмоций и патогенезе депрессии играют передние отделы правого полушария [40, 41]. В мета-аналитическом исследовании изменений активации структур головного мозга при депрессии выявлено ограниченное перекрытие областей мозга с помощью различных методов визуализации (позитрон-но-эмиссионная томография, магнитно-резонансная томография). У депрессивных больных выделена гипоактивная «сеть» из областей мозга, включающая лобную, височную кору, инсулу и мозжечок, в которой наблюдается увеличение активности после лечения антидепрессантами [31]. Изучение патофизиологии большого депрессивного расстройства с помощью однофотонной эмиссионной компьютерной томографии, позитронно-эмиссионной томографии и магнитно-резонансной томографии показывает, что медиальная префронтальная кора и связанные с ней лимбические, стриапалидарные и таламические структуры участвуют в формировании эмоциональной экспрессии. В случаях повторяющихся депрессивных эпизодов фиксируется изменение объема серого вещества и нейрофизиологической активности в медиальной префронтальной коре и тесно связанных с ней областях в медиальной и каудола- 29 Ментальная экология Экология человека 2017.12 теральной орбитальной коре, амигдале, гиппокампе и медиальных частях базальных ганглиев [44]. Одной из самых актуальных проблем, которую в последние годы активно исследуют при помощи различных нейрофизиологических методов, является поиск патогенетических основ депрессии различной этиологии. Появление компьютерной записи электро-энцефалографического метода расширили возможности его математического анализа (спектрального, периодического, когерентного и пр.), что, в свою очередь, позволило выявить новые нейрофизиологические диагностические критерии и установить мозговые механизмы депрессивных расстройств. Полученные современные данные о нейронных основах интегративной деятельности мозга и их патологическом функционировании при депрессиях позволили разработать патогенетические модели, включающие в себя представления о системных особенностях взаимодействия структур мозга при депрессивных расстройствах. Дальнейшее углубленное изучение нейрофизиологических основ депрессии открывает новые возможности для диагностики, лечения, реабилитации, а также позволяет проводить эффективную профилактику депрессивных расстройств.About the authors
I S Kozhevnikova
Northern (Arctic) Federal University named after M. V. Lomonosov
Email: i.s.kozhevnikova@narfu.ru
Institute of Biological and Medical Research Arkhangelsk
A V Gribanov
Northern (Arctic) Federal University named after M. V. LomonosovInstitute of Biological and Medical Research Arkhangelsk
M N Pankov
Northern (Arctic) Federal University named after M. V. LomonosovInstitute of Biological and Medical Research Arkhangelsk
L F Startseva
Northern (Arctic) Federal University named after M. V. LomonosovInstitute of Biological and Medical Research Arkhangelsk
E V Tikhonova
Northern State Medical UniversityArkhangelsk
References
- Батуев А. С., Иовлева Н. Н. Изменения спектрально-когерентных характеристик ЭЭГ в раннем послеродовом периоде у матерей с тревожно-депрессивным фоном настроения // Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова. 2003. Т. 53, № 6. С. 720-729.
- Варламов А. А., Стрелец В. Б. Анализ когерентности ЭЭГ при депрессивных расстройствах: современное состояние и перспективы клинического применения // Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова. 2013. Т. 63, № 6. С. 613.
- Войцех В. Ф., Мельникова Т. С., Лапин И. А. Клинико-нейрофизиологические аспекты суицидального поведения // Журнал неврологии и психиатрии им. C. C. Корсакова. 2009. Т. 109, № 10. С. 14-20.
- Грибанов А. В., Кожевникова И. С., Джос Ю. С., Нехорошкова А. Н. Спонтанная и вызванная электрическая активность головного мозга при высоком уровне тревожности // Экология человека. 2013. № 1. С. 39-47.
- Гудков А. Б., Попова О. Н., Пащенко А. В. Физиологические реакции человека на локальное холодовое воздействие: монография. Архангельск: Изд-во Северного государственного медицинского университета, 2012. 145 с.
- Ивонин А. А., Цицеронин М. Н., Куценко А. М. и др. Особенности нарушений процессов межкорковой и корково-подкорковой интеграции при различных клинических проявлениях невротической депрессии // Физиология человека. 2008. Т. 34, № 6. С. 10-22.
- Изнак А. Ф., Изнак Е. В., Корнилов В. В., Концевой В. А. Динамика нейрофизиологических показателей при терапии затяжной психогенно спровоцированной депрессии // Психиатрия. 2011. № 1. С. 32.
- Изнак А. Ф., Изнак Е. В., Сорокин С. А. Изменения ЭЭГ и времени реакции в процессе терапии апатической депрессии // Журнал неврологии и психиатрии им. С. С. Корсакова. 2011. Т. 111, № 7. С. 49-53.
- Изнак А. Ф., Никишова М. Б. Электрофизиологические корреляты депрессивных расстройств // Физиология человека. 2007. Т. 33, № 2. С. 137-139.
- Краснов В. Н. Расстройства аффективного спектра. М.: Практическая медицина, 2011. С. 432.
- Лапин М. А., Алфимова М. В. ЭЭГ-маркеры депрессивных расстройств // Социальная и клиническая психиатрия. 2014. Т. 24, № 4. С. 81-89.
- Мельникова Т. С., Андрушкявичус С. И., Краснов В. Н. Дневная динамика реактивности у больных депрессиями по данным стресс-теста // Журнал неврологии и психиатрии им. С. С. Корсакова. 2013. Т. 113, № 11. С. 59-64.
- Мельникова Т. С., Краснов В. Н., Лапин И. А., Андрушкявичус С. И. Дневная динамика характеристик ЭЭГ при циркулярных депрессивных расстройствах // Психическое здоровье. 2009. Т. 12, № 43. С. 43-47.
- Мельникова Т. С., Лапин И. А. Когерентный анализ ЭЭГ при депрессивных расстройствах различного генеза // Социальная и клиническая психиатрия. 2008. Т. 28, № 3. С. 27-32.
- Мельникова Т. С., Лапин И. А., Саркисян В. В. Информативность использования когерентного анализа ЭЭГ в психиатрии // Функциональная диагностика. 2009. № 1. С. 88.
- Основные сведения о депрессии: информационный бюллетень ВОЗ. 2017. URL: http://www.who. int/mediacentre/factsheets/fs369/ru/ (дата обращения: 20.08.2017)
- Панков М. Н. Дистанционное консультирование детей с эмоциональными и поведенческими нарушениями // Вестник Северного (Арктического) федерального университета. Сер. «Медико-биологические науки». 2013. № 2. С. 30-38.
- Пащенко А. В., Гудков А. Б., Волосевич А. И. Реакция срединных структур головного мозга на локальное охлаждение по данным ЭЭГ // Экология человека. 2001. № 4. С. 43-45.
- Смулевич А. Б. Депрессии в общей медицине. М.: Медицинское информационное агентство, 2001.
- Стрелец В. Б., Авин А. И, Зверев С. Н. Картирование биопотенциалов мозга у больных депрессивным синдромом // Журнал высшей нервной деятельности. 1990. № 40. С. 4-6.
- Стрелец В. Б., Гарах Ж. В., Новотоцкий-Власов В. Ю. Сравнительное исследование гамма-ритма в норме, при экзаменационном стрессе и у больных с первым приступом депрессии // Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова. 2006. Т. 56, № 2. С. 219-227.
- Стрелец В. Б., Данилова Н. Н., Корнилова И. В. Ритмы ЭЭГ и психологические показатели эмоций при реактивной депрессии // Журнал высшей нервной деятельности. 1997. Т. 47, № 1. С. 11-21.
- Стрелец В. Б., Иваницкий А. М., Арцеулова О. К. Динамика нейрофизиологических показателей при реактивной (ситуационной) и эндогенной депрессии // Физиология человека. 1994. Т. 20, № 6. С. 64-74.
- Стрелец В. Б., Иваницкий А. М., Иваницкий Г. А. Нарушение организации корковых процессов при депрессии // Журнал высшей нервной деятельности. 1996. Т. 46, № 2. С. 241.
- Balconi M., Mazza G. Brain oscillations and BIS/ BAS (behavioral inhibition/activation system) effects on processing masked emotional cues. ERS/ERD and coherence measures of alpha band // Int. J. Psychophysiology. 2009. Vol. 74. P. 158-165.
- Balconi M., Pozzoli U. Arousal effect on emotional face comprehension: frequency band changes in different time intervals // Physiol. Behav. 2009. Vol. 97, N 3-4. P. 455-462.
- Bratsas C., Papadelis C., Konstantinidis E., Pappas C. Towards emotion aware computing: An integrated approachusing multi-channel neurophysiological recordings and affective visual stimuli // IEEE Trans. Inf. Technol. Biomed. 2010. Vol. 14, N 3. P. 589-597.
- Esslen M., Pascual-Marqui R. D., Hell D. et al. Brain areas and time course of emotional processing // Neuroimage. 2004. Vol. 21, N 4. P. 1 189-1203.
- Fernandez et al. Increased occipital delta dipole density in major depressive disorder determined by magnetoencephalography // J. Psychiatry Neurosci. 2005. Vol. 30, N 1. P. 17-23.
- Fingelkurts An. A., Fingelkurts Al. A., Rytsala H. et al. Composition of brain oscillations in ongoing EEG during major depression disorder // Neurosci. Res. 2006. Vol. 56, N 2. P. 133-144.
- Fitzgerald P. B., Laird A. R., Maller J., Daskalakis Z. J. A meta-analytic study of changes in brain activation in depression // Hum Brain Mapp. 2008. Vol. 29 (6). P. 683-695.
- Grin-Yatsenko V. A., Baas I., Ponomarev V. A., Kropotov Y. EEG power spectra at early stages of depressive disorders // J. Clin. Neurophysiology. 2009. Vol. 26, N 6. P. 401-406.
- Hinrikus H., Suhhova A., Bachmann M. et al. Spectral features of EEG in depression // Biomed. Tech. 2010. Vol. 55. P. 155-161.
- Jausovec N., Jausovec K. Differences in induced gamma and upper alpha oscillations in the human brain related to verbal/performance and emotional intelligence // Int. J. Psychophysiol. 2005. Vol. 56. P. 223-235.
- Kanda P. A. M., Anghinah R., Smidt M. T., Silva J. M. The clinical use of quantitative EEG in cognitive disorders // Dementia & Neuropsychologia. 2009. Vol. 3, N 3. P. 195-203.
- Kessler R. C., Berglund P., Demler O. et al. National Comorbidity Survey Replication. The epidemiology of major depressive disorder: results from the National Comorbidity Survey Replication (NCS-R) // JAMA 2003. Vol. 289. P. 3095-3105.
- Knott V., Mahoney C., Kennedy S., Evans K. EEG power, frequency, asymmetry and coherence in male depression // Psychiatry Res. 2001. Vol. 106. P. 123-140.
- Knyazev G. G. Motivation emotion and their inhibitory control mirrored in brain oscillations // Neurosci. Biobehav. Rev. 2007. Vol. 31. P. 377-395.
- Knyazev G. G., Slobodskoj-Plusnin J. Y., Bocharov A. V. Event-related delta and theta synchronization during explicit and implicit emotion processing // Neurosci. 2009. Vol. 164. P. 1588-1600.
- Mathersul D., Williams L. M., Hopkinson P. J., Kemp A. H. Investigating models of affect : relationships among EEG alpha asymmetry, depression and anxiety // J Biol Psychol. 2008. Vol. 80. P. 560-572.
- Papousek I., Schulte G. Associations between EEG asymmetries and electrodermal lability in low versus high depressive and anxious normal individuals // Int J Psychophysiol. 2001. N 34. P. 1 - 12.
- Paquette V., Beauregard M., Beaulieu-Prevost D. Effect of a psychoneurotherapy on brain electromagnetic tomography in individuals with major depressive disorder // Psychiatry Res. 2009. Vol. 30, N 3. P. 231-239.
- Rao U., Hammen C. L., Poland R. E. Risk markers for depression in adolescents: sleep and HPA measures // Neuropsychopharmacology. 2009. Vol. 34, N 8. P. 1936-1945.
- Rigucci S., Serafini G., Pompili M., Kotzalidis G. D., Tatarelli R. Anatomical and functional correlates in major depressive disorder: the contribution of neuroimaging studies // World J Biol Psychiatry. 2010. Vol. 11 (2 Pt 2). P. 165-180.
- Saletu B., Anderer P., Saletu-Zyhlarz G. M. EEG topography and tomography (LORETA) in diagnosis and pharmacotherapy of depression // Clin. EEG Neurosci. 2010. Vol. 41, N 4. P. 203-210.
- The value of quantitative electroencephalography in clinical psychiatry: A Report by the Committee on Research of the American Neuropsychiatric Association // J. Neuropsychiatry Clin. Neurosci. 2006. Vol. 18. P. 460-500.
Supplementary files
![](/img/style/loading.gif)