Ya z›fl ma Ad re si/Ad dress for Cor res pon den ce: Dr. Hakan Ahmet Ekmekçi, Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi, Nöroloji Anabilim Dalı, Konya, Türkiye Tel.: +90 532 155 16 50 E-posta: hekmekci@yahoo.com
Ge lifl Ta ri hi/Re cei ved: 28.11.2015 Ka bul Ta ri hi/Ac cep ted: 06.03.2016
Amaç: Hiperemezis gravidarum (HG) hamilelik sırasında aşırı kusma ve bulantının ortaya çıkardığı bir hastalıktır. Normal gebelikte sıklıkla görülen basit bulantı ve kusmadan farklı olarak sebebi tam olarak bilinmeyen bir durumdur. Beynin HG’deki yeri ve rolü tam bilinmemektedir.
Gereç ve Yöntem: Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi, Kadın Doğum Polikliniği’ne başvuran HG tanısı alan takipli 30 hastanın ve 33 normal gebenin hamilelik dönemlerine göre Nöroloji Anabilim Dalı’nca elde edilen elektroensefalografi (EEG) sinyalleri incelenmiştir. Bu sinyaller, yüksek matematik ve gelişmiş mühendislik yazılımları ile irdelenmiştir. EEG örnekleme frekans 200 Hz’dir. Tüm kanallarda bulunan zaman eksenindeki sinyaller Welch yöntemi ile 0,1 Hz frekans çözünürlüğü, Hamming pencereleme ve 0,5 örtüşme oranı kullanarak frekans-güç ekseninde veriler elde edilmiştir. Ortaya çıkarılan güç spektral yoğunluğu ile tüm alt bantlar delta, teta, alfa ve beta olmak üzere oluşturulmuş ardından güç spektral yoğunlukları hesaplanmıştır. Her bir frekans alt bantı güç yoğunluğu o kanaldaki 0,5-30 Hz arası toplam güç yoğunluğuna bölünerek ortalama değerler göreceli olarak elde edilmiştir.
Bulgular: Sonuç olarak ortalama güç yoğunluğu bakımından Fp1F3 için delta bandı, C3P3, F3C3, Fp1F3, P3O1, T5O1 için teta bantı anlamlı değişiklik gösterirken, diğer kanallar ve alt bantlarında anlamlı fark görülememiştir (p<0,05).
Sonuç: HG ve normal gebelerde EEG sinyalleri güç spektral yoğunluğu bakımından incelendiğinde sol hemisferin frontal alanında delta bandı, fronto sentro- parietal, parieto-oksipital alanlarda teta bantı anormalliği gözlenmiştir. Literatür ışığında bakıldığında HG’nin serebral aktivite anormalliği net gösterilemediği gibi yeri de tam belirlenememiştir. Ancak bu çalışmamızda olasılıkla ilk kez sol serebral hemisferin teta-delta bant aktivite anormalliği ve lokalizasyon farklılıkları gösterilmiştir. Bu nedenle rutin EEG çekimlerine spektral güç analizi yapılarak HG olguların ayırıcı tanısında yardımcı olabilecek bir lokalizasyon tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Hiperemezis gravidarum, gebelik, elektroensefalografi, spektral güç yoğunluğu
Objective: Hyperemesis gravidarum (HG) is a disease characterized by excessive vomiting and nausea during pregnancy. It differs from normal pregnancy where simple nausea and vomiting are seen frequently with unknown cause. The place and role of the brain in HG is unknown.
Materials and Methods: Thirty-three healthy pregnant women and 30 patients diagnosed with HG admitted to Selçuk University Faculty of Medicine, Obstetrics and Gynecology Department were included and electroencephalograph (EEG) signals of all patients obtained at Neurology Department were examined.
These signals were evaluated with high math and examined with developed engineering methods. The sampling frequency of the EEG was 200 Hz. Data were
Hiperemezis Gravidarum ve Serebral Elektrofizyoloji:
Elektroensefalografi Sinyal İşleme Yöntemi ile Serebral Lokalizasyon Belirleme
Hyperemesis Gravidarum and Cerebral Electrophysiology Determination of Cerebral Localization through Electroencephalography Signal Processing
Hakan Ahmet Ekmekçi1, Arzu Setenay Yılmaz2, Muhammet Üsame Öziç3, Yüksel Özbay3, Özlem Seçil Kerimoğlu2, Çetin Çelik2, Şerefnur Öztürk1
1Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi, Nöroloji Anabilim Dalı, Konya, Türkiye
2Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi, Kadın Hastalıkları ve Doğum Anabilim Dalı, Konya, Türkiye
3Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Konya, Türkiye
Öz
Sum mary
Giriş
Metabolik ve fizyolojik değişimlerin önemli ölçüde yaşandığı gebelik süresince bulantı, kusma sık karşılaşılan ve biyolojik, farmakolojik, psikolojik ve davranışsal yönü olan bir durumdur. Hamilelik bulantı-kusması klinik uygulamada rutin yaklaşımın bir parçasıdır ve çok üzerinde durulmaz (1). Bulantı ve kusmanın temel nöral yolağı otonomik sinir sistemi üzerine kuruludur. Bulantı, ardından kusma ve öğürme birbirlerinden farklı temele dayanır (2). Basit bir refleksin aksine kusmaya neyin yolaçtığı, ne şiddette ve nasıl kusturduğu, kusma eşiğinin ne olduğu oldukça karmaşık ve değişkendir (2). Anti-emetik tedavilerle kısmen baskılanan ve çoğunluğu opioid reseptörleri/
kanabinoid sistemi barındıran beyin sapı devresinin çalıştığı bir modülasyon söz konusudur (3). Üzerinde durulan bir özellik de kusturma merkezidir. Nörokinin 1 reseptör antagonisti ilaçların kusmanın birçok tipini bloke etmesi böyle bir yolağın varlığını desteklemektedir (4). Serebral yapılar, vestibüler sistem, area postrema ve barsaklardan gelen duyusal yolakların yer aldığı ve alt beyin sapında yer alan nükleus soliter traktus (NST) tarafından kusmanın temeli oluşturulur (1,5).
Hamilelikte gözlenen bu tablo; hamilelik bulantı kusması (HBK) olarak adlandırılır. Bazı hastalarda basit bir süreç olmaktan çıkar ve baş edilemeyen, dirençli bir hal alır. Bu tablo hiperemezis gravidarum (HG) olarak adlandırılır. Aşırı öğürme, bulantı ve kusmanın yanı sıra elektrolit dengesizliği, belli oranlarda ketonuri, kilo kaybı ve zaman zaman hastaneye yatış gerektiren bir tablodur (6). Genelde 3 günden daha uzun süreli sürekli kusma, dehidratasyon, aşırı ağız kuruluğu ve deri turgorunda azalma, vücut ağırlığında >%5 kayıp ile karakterizedir (7).
HBK, oldukça sıktır ve kadınların %70-80’inde görülür iken HG oranı %0,3-0,8’dir (8). Annenin yaşadığı ve ağır düzeyli HG’nin fetüs üzerindeki rolü, hem annenin hem de fetüsün beyin işlevine etkisi henüz tam aydınlatılmamıştır. Genel kanı fetüs beyninin en belirgin olarak 3. trimesterde gelişme kaydettiği ve annesinin beyni ile en çok bu dönemde interaktif olduğu yönündedir (9). Özellikle sinyal işleme ve karmaşık işlevlerin koordinasyonu ve temel vital bulguların sağlanmasında belirgin gelişmelerin sağlandığı gözlenmektedir (10,11). Dehidratasyon, elektrolit dengesizliği, ketoz, hipokalemi, metabolik alkaloz, üre artışı, karaciğer enzim değerleri bozukluğu, plazma hacim kaybına bağlı hemokonsantrasyon, hematokrit yükselmesi HG’de tipik bulgular olarak ortaya çıkar (7,12). HG’nin ailesel yatkınlığı, nulliparite, multipl gebelik, yüksek vücut ağırlığı ile ilişkisi bilinmektedir; ancak bu genel birliktelik halinin üreme
hormonları, gastrik elektriksel aktivitesi, lipidler, tiroid fonksiyon değişikleri, beslenme ve psikolojik durumlar gibi oldukça geniş bir yelpazede değişiklikler gösterdiği bilinmektedir (11,13). Bu olaylarda sinir sistemi de oldukça etkilenmektedir; hiporefleksi ile giden güç kayıpları, oftalmoparezi, nistagmus, papilla stazı, komatöz tablo şeklinde olabilen ve hafiften-ağıra değişebilen bir nörolojik tablodur (14).
Bu çalışmada HG olgularından alınan EEG sinyallerinin spektral güç analizleri yapılarak, hastalığın santral ve otonom sinir sistemi üzerine etkisinin incelenmesi amaçlanmıştır. HG ayırıcı tanısına klinik düzeyde yardımcı olabileceği düşünülen yeni bir yaklaşım önerilmiştir.
Gereç ve Yöntem
Çalışma grupları; çalışmada, Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi, Kadın Doğum Anabilim Dalı Polikliniği’nde Ocak 2013-Ekim 2014 arasında takip edilen 30 normal gebe (sağlıklı kontrol grubu) ve aynı klinikte HG tanısı konulan 33 hastadan alınan EEG sinyalleri kullanılmıştır.
Hastalar; çalışmaya alınma kriterleri: 18-40 yaş arasında, 6-20. gestasyonel hafta arası tekil gebelikler, kadın hastalıkları ve doğum kliniğine HG tanısı ile yatırılan hastalar (HG tanı kriterleri; şiddetli bulantı ve kusma, oral alımı kısıtlı olan, ağırlık kaybı olan, elektrolit kaybı olan, orta derecede ketonüri saptanan hastalar) ve nörolojik, hepatik ve gastrointestinal herhangi bir ek hastalığı olmayan hastalar olarak belirlenmiştir. Çalışma için Selçuk Üniversitesi Etik Kurulu’ndan onay alınmış ve hastaların imzalı onamları alınmıştır.
Çalışma dışı bırakılma kriterleri; 18 yaş altı ve 40 yaş üzerinde olan gebeler, ikiz ve üçüz gebelikler, gebeliği süresince sigara içen hastalar, öyküsünde yeme/beslenme bozukluğu olan hastalar, nörolojik, hepatik ve gastrointestinal herhangi bir ek hastalığı olup medikasyon alan hastalar ve bilgilendirme formunu okuyup, onam formunu imzalamamış olanlar olarak belirlenmiştir.
EEG sinyallerinin kaydı: EEG kayıtları uluslararası 10- 20 ölçüm sistemi standartlarına göre 40 kanallı EEG Grass- TecCOMET cihazı ile alınmıştır. Elektrokardiyografi (EKG) ve fotik stimülasyon kaydı için kullanılan kanallar çıkartılmış olup analizler 36 kanal üzerinden yapılmıştır. EEG laboratuvarında kaydedilen sinyaller çok kanallı biyolojik ve fiziksel sinyallerin depolanmasında kullanılan The European Data Format (.*edf) formatında dijital olarak alınmış olup, analizler MATrix LABoratory programı ile uzman bir mühendis tarafından yapılmıştır.
EEG sinyalleri tipik olarak delta, teta, alfa, beta olmak üzere
obtained in the frequency-power axis using 0.1 Hz frequency resolution, Hamming windowing, and 0.5 overlap ratio with signals on the time axis on all channels.
All sub-bands have formed with unearthed power spectral density as delta, theta, alpha, and beta and after being created was calculated spectral densities.
Results: As a result, while showing significant changes as delta band for Fp1F3, theta band for C3P3, F3C3, Fp1F3, P3O1, T5O1, for other channels and sub- bands has not seen any significant changes with regard to average power spectral density.
Conclusion: HG and normal pregnancies, when examined in terms of power spectral density, abnormalities were observed in the EEG signals in the left hemisphere frontal area of the delta band, fronto-centro-parietal, and parietal-occipital areas of the theta band. In light of the literature, neither cerebral abnormalities in HG could be displayed nor the place of abnormality could be shown. However, this study is the first to clearly show abnormalities of theta-delta band activity and differences of locations in the left cerebral hemisphere.
Keywords: Hyperemesis gravidarum, pregnancy, electroencephalograph, spectral power density
dört frekans alt bandına ayrılmaktadır (15,16,17). Temel EEG frekans alt bantları ve ilgili frekans aralıkları Tablo 1’de verilmiştir.
Spektral analiz yöntemleri: Bu çalışmada periyodik ve periyodik olmayan sinyallerin frekans spektrumunda incelenmesi olarak adlandırılan “spektral analiz yöntemleri” kullanılmıştır.
Zaman ekseninde saklı olan frekans bilgileri bu yöntemlerle incelenip sinyalin frekans-güç değişimleri grafiksel olarak incelenebilmektedir. Çalışmada esas olarak alınan sinyallerin güç spektrumu ise frekans analizinde ortaya çıkarılan frekans genliklerinin karesidir. Güç bileşeni sinyalin ilgili frekanstaki iş yapabilme yeteneğini göstermektedir. Bu çalışmada güç spektrum analizi için parametrik olmayan yöntemlerden biri olan Welch yöntemi kullanılmıştır. Welch yöntemi sinyali örtüşen aralıklarda pencerelere bölerek periyodogramları hesaplar ve daha sonra bu periyodogramların ortalamasını alır (18). Çalışmada kullanılan EEG cihazının örnekleme frekansı olan 200 Hz’en yola çıkarak frekans çözünürlüğü 0,1 Hz aralıklarla olacak şekilde ayarlanmıştır.
Welch yönteminin parametrelerinden olan örtüşme oranı 0,5,
pencereleme çeşidi olarak Hamming pencere ve pencere uzunluğu 128 Hz kullanılmıştır. Her hastadaki tüm kanallar tek tek Welch yöntemine tabi tutularak frekans güç spektrumları elde edilmiştir.
Şekil 1a’da sağlıklı bir deneğin Fp1-F7 ve F7-T3 kanallarındaki EEG sinyallerinin tüm uzunlukları verilmiş, Şekil 1b ve Şekil 1c’de verilen kanalların sırasıyla Welch yöntemi ile hesaplanmış güç-frekans spektrumları gösterilmiştir (Şekil 1a, 1b, 1c).
Ortaya çıkarılan güç spektral yoğunluğu ile her hastanın tüm kanallarındaki tüm alt bantlar 0,5-4 Hz delta, 4-8 Hz teta, 8-13 Hz alfa, 13-30 Hz beta olmak üzere bu aralıktaki güç spektral yoğunlukları toplanmıştır. Her kanal için tek tek 0,5- 30 Hz arasındaki toplam güçler bulunarak, ilgili kanaldaki alt- bantların güç toplamlarına bölünmüş, alt-bant değerleri göreceli olarak hesaplanmıştır. Bulunan alt bant değerleri hasta-normal karşılaştırmasının yapılabilmesi için her kanal için delta, teta, alfa, beta olmak üzere listeler oluşturulmuştur. Tüm hastalardaki aynı kanal ve alt frekans bantları için istatistiksel analiz yapılarak frekansların güç yoğunluğu açısından anlamlı bir fark olup olmadığı incelenmiştir. Birbirinden bağımsız iki grup olduğu için iki gruplu hipotez testleri uygulanmıştır. Alt frekans bantlarının kendi içlerinde normal dağılıma uyup uymadığı Kolmogorov normal dağılım testi uygulanarak denetlenmiştir. Kolmogorov testine göre p<0,05 olarak çıkan değerler normal dağılıma uymazken, p>0,05 olan değerler normal dağılıma uymaktadır. Normal dağılıma uyan bantlar için t-testi, uymayanlar için Mann Whitney U testi uygulanmıştır.
Tablo 2’de Kolmogorov normal dağılım testi sonuçları verilmiştir.
Tabloda normal dağılıma uymayan kanal ve bant değerleri kırmızı renk ile gösterilmiştir. İstatistiksel değerlendirmede p<0,05 olması anlamlılık sınırı olarak kabul edilmiştir.
Şekil 1a. Fp1-F7 ve F7-T3 kanalı için yoğunlaştırılmış elektroensefalografi sinyalleri
Şekil 1b. Fp1-F7 kanalı için frekans-güç spektrumu Şekil 1c. F7-T3 kanalı için frekans-güç spektrumu (Welch metodu) Tablo 1. Elektroensefalografi alt bantları ve frekans aralığı
EEG alt
bantları Frekans aralığı (Hz) (c/sec)
Delta 0,5-4 (Delta 1; 0,10-1,48 ve Delta 2; 1,56-3,51) Teta 4-8 (Teta 1; 3,61-5,57 ve Teta 2; 5,66-7,52) Alfa 8-13 (Alfa 1; 7,62-9,47 ve Alfa 2; 9,57-12,50) Beta 13-30 (Beta 1; 12,60-17,48 ve Beta 2;17,58-30,0)
EEG: Elektroensefalografi
Bulgular
HG’li hastalar (n=33) ile yaş ve cinsiyet eşleştirmeli sağlıklı kontrol grubunda (n=30) incelenmiştir. HG ve kontrol gruplarının yaş dağılımında anlamlı bir farklılık bulunmamıştır (HG grubu;
27,21±4,67 yıl, kontrol grubu; 24,87±6,11 yıl). Multiparite ve
nulliparitede HG grubunda yaşta hafif bir artış mevcuttu. Her iki grubun hamilelik haftaları arasında da anlamlı bir fark yoktu (hamilelik haftası: HG grubu; 11,26±4,17 yıl iken kontrol grubu;
9,89±5,08 yıl idi). Ayrıca el dominansı konusunda HG grubunda üç, kontrol grubunda iki adet olgu solaktı. Bu özellik anlamlı bir farklılık oluşturmadı.
Güç spektrum analizi için parametrik olmayan yöntemlerden biri olan Welch yöntemi kullanılmıştır. Tüm serebral biyoelektriksel aktivitelerin dalga frekanslarına göre verileri elde edilmiştir. Bu veriler beynin tüm EEG elektrot kayıt alanlarından elde olunan dalgaları içermektedir. Tüm dalgalar detaylı kendi alt frekans gruplarına göre tasnif edilmiştir. Elde edilen bulgular spektral güç analizi verileri ışığında istatistiksel olarak karşılaştırılmıştır (Tablo 2).
Normal dağılıma uyan ve uymayan değerler için gerekli istatistiksel testler yapılarak elde edilen “p” değerleri Tablo 3’te verilmiştir. Normal kontrol ve hasta grubundaki bireylerin EEG kanallarındaki delta, teta, alfa, beta alt-bantlarındaki göreceli güç değişim ortalama farklılıklarının istatistiki olarak anlamlı olup olmadığının araştırılması yapılmıştır.
Tablo 3’teki “p” değerlerine göre Fp1F3 için delta, C3P3, F3C3, Fp1F3, P3O1, T5O1 için teta bantlarında anlamlı değişiklik gösterirken, diğer kanallar ve alt bantlarında anlamlı fark görülememiştir (p<0,05). Anlamlı fark gösteren alt bantlar için ortalama güç anlamlı artma veya azalma değerleri Tablo 4'te verilmiştir.
Spektral güç analizi sonucunda hemisferler ve elektrot kayıt alanlarına göre farklılık sergileyen serebral aktivitelerin yeri şematik olarak gösterilmiştir. Şekil 2a’da teta bandı için anlamlı değişiklik olan kanallar, Şekil 2b’de delta bandı için anlamlı değişiklik olan kanallar renkli işaretlenmiştir.
Tartışma
Santral sinir sisteminin işlevselliğini en iyi gösteren metotlardan bir tanesi olan EEG tetkikinin HG dönemindeki içeriği bu çalışmanın temel çıkış noktasıdır. Ancak EEG incelemesi
Şekil 2a. Teta bandı anlamlı değişiklik olan kanallar Şekil 2b. Delta bandı anlamlı değişiklik olan kanallar Tablo 2. Hyperemesis gravidarum ve sağlıklı hamilelerin
elektroensefalografi kayıtlamalarının spektral güç analiz verilerinin dağılım sonuçları
Delta Teta Alfa Beta
C3P3 0,349 0,253 0,013* 0,004
C4P4 0,500 0,286 0,114 0,006
CZPZ 0,396 0,996 0,109 0,013
F3C3 0,768 0,824 0,189 0,085
F4C4 0,914 0,597 0,113 0,017
F7T3 0,534 0,728 0,066 0,119
F8T4 0,960 0,930 0,370 0,002*
FZCZ 0,589 0,870 0,095 0,008
Fp1F3 0,192 0,993 0,008 0,002*
Fp1F7 0,059 0,617 0,004 0,001*
Fp2F4 0,396 0,685 0,043 0,001*
Fp2F8 0,122 0,622 0,125 0,005
P3O1 0,652 0,596 0,171 0,009
P4O2 0,176 0,302 0,253 0,005
T3T5 0,586 0,498 0,095 0,223
T4T6 0,153 0,879 0,219 0,031
T5O1 0,326 0,811 0,489 0,037
T6O2 0,272 0,253 0,390 0,012
Kolmogorov normal dağılım testi değerleri, *p>0,05
bazı konularda tanısal çok önemli bulguları işaret etmesine rağmen oldukça değişkendir. İyi anlaşılamamış ve çoklu faktörler barındıran HG’de, EEG incelemesi özgün bir inceleme metodu olmaktan uzaktır. Bu nedenle de literatür kayıtlarında sınırlı olan ve çoğu da direkt yöntemlerin kullanılmadığı az sayıda araştırma bulunmaktadır.
HG hastalığının EEG analizi ile ilgili literatürde çok fazla çalışma bulunmamaktadır. Vaknin ve ark. (15) normal gebe ve HG’ler üzerinde ilk üç ayda merkezi sinir sistemi üzerinde meydana gelen elektriksel aktivite farklılıklarını EEG üzerinden incelemişlerdir. On yedi HG ve 18 normal gebe üzerinde yapılan incelemelerde 17 HG’nin beşinde EEG anormallikleri bulunurken kontrol grubunda hiçbir anormallik bulunmamıştır. Çalışma sonunda HG’li hastaların, mide bulantısı ve kusma olmayan normal gebelere göre daha belirgin anormal EEG bulguları gösterdiği belirtilmektedir. EEG incelemesinde birçok fizyolojik faktör değişkenliğe yol açar. En basitinden erkek cinsiyete göre, kadınlarda yapılandırılmış görevlerde-verbal akıcılık testi, aykırı düşünce içeriği vs.-serebral interhemisferik asimetri daha belirgin olmaktadır (19). Bir başka önemli değişim ise menstrüel dönemdeki EEG değişiklikleridir. Foliküler faz döneminde alfa ritminde azalma ve teta bant gücünde artış gözlenir. Ovülatuvar dönemde frontal derivasyonlarda interhemisferik frontal alanda farklılık göze çarpar (20). Normal hamilelikte EEG spektral analiz değişikleri incelendiğinde trimesterler arası ve postpartum dönemlerde belirgin bir değişiklik gözlenmemiştir. Ancak
hamilelikteki hipertansiyon konusu ve EEG aktivitesi üzerine etkisi oldukça araştırılmıştır (21).
EEG sinyalleri yapısal olarak gerilimi 1-100 μV ve frekansı 0,5-100 Hz arası değişen periyodik olmayan sinyallerdir (16,22).
Geniş bir frekans bandı olmasına rağmen klinik ve fizyolojik olarak 0,5-30 Hz arası EEG için anlamlılık arz etmektedir.
Genlik ve frekans değişkenleri hastalık durumuna göre sürekli değişkenlik gösteren düzensiz sinyallerdir. Periyodik sinyallerde frekans bileşenleri zamanın her anında olduğu için “hangi zaman aralığında hangi sinyalin” ortaya çıktığı gibi bir soru söz konusu değildir. Ancak EEG gibi periyodik olmayan sinyallerde her frekans bileşeni zamanın her anında olmadığı gibi bazı frekans bileşenleri hastalığın çeşidine göre belli bir aralıkta ortaya çıkıp kaybolmaktadır (23). Dolayısıyla rutin EEG traselerinde gözlemlenen zaman eksenindeki sinyallerden anlık frekans bileşenlerini gözlemlemek mümkün değildir. Zaman ekseninde saklı olan bu bilgiler Fourier dönüşümü yardımı ile frekans ekseninde haritalanarak hangi zaman ekseninde hangi frekans bileşenlerinin ortaya çıktığı izlenebilir.
Bu nedenle EEG verilerinin daha alt bant aralığı ve araştırmanın yöntem bölümünde detaylıca tanımlanan spektral güç analizi ile matematiksel olarak ayrıştırılması ve HG döneminde elde olunan serebral biyoelektriksel aktivitenin bu hasta topluluklarındaki sapmalarının, beynin hangi alanlarında ve ne oranda değişime yol açtığının irdelenmesi hedeflenmiştir.
Matematiksel bir yöntem olan Fourier dönüşümü bu sinyalleri kosinüs ve sinüs bileşenlerine ayırarak frekansların genlik bilgilerini bir grafikte haritalandırmaktadır; EEG, EKG, elektronöromiyografi gibi biyomedikal sinyal analizlerinde sıklıkla kullanılan sinyal işleme teknikleridir (24). Rutin elde edilen EEG spektral analizlerle bilinç düzeyi, beyin travması (25), epilepsi (26), Alzheimer hastalığı (27), şizofreni (28), uyku bozuklukları (29) gibi hastalıklar analiz edilebilmektedir. Spektral analizler parametrik ve parametrik olmayan analiz metotları olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Bu metotlar biyomedikal sinyallerin analizlerinde ve yapay-zeka uygulamalarında sıklıkla kullanılan sinyal işleme teknikleridir.
Tablo 4. Hyperemesis gravidarum ve sağlıklı hamilelerin elektroensefalografi kayıtlamalarının spektral güç analiz farklılıklarının serebral yerleşimi (*Sağlıklı beyin aktivitesine göre alt-bant serebral biyoelektriksel aktivitenin artma ya da azalma durumu)
Serebral kayıtlama derivasyon yeri
Bant aralığı (1 ve 2 alt tipleri birlikte)
Kontrol grubu (n=30)
HG grubu (n=33)
Güç(↑↓)*
C3P3 Teta 0,161598 0,202522 ↑
F3C3 Teta 0,156406 0,201330 ↑
Fp1F3 Teta 0,130940 0,171289 ↑
Fp1F3 Delta 0,765451 0,695848 ↓
P3O1 Teta 0,146482 0,190351 ↑
T5O1 Teta 0,138204 0,183205 ↑
HG: Hyperemesis gravidarum
Tablo 3. Hyperemesis gravidarum ve sağlıklı hamilelerin elektroensefalografi kayıtlamalarının spektral güç analiz verilerinin karşılaştırılması
Delta Teta Alfa Beta
C3P3 0,709 0,045* 0,794 0,409
C4P4 0,638 0,509 0,442 0,630
CZPZ 0,925 0,105 0,522 0,417
F3C3 0,239 0,010* 0,868 0,525
F4C4 0,805 0,458 0,806 0,945
F7T3 0,915 0,149 0,534 0,561
F8T4 0,777 0,780 0,931 0,371
FZCZ 0,346 0,960 0,156 0,601
Fp1F3 0,044* 0,008* 0,104 0,093
Fp1F7 0,269 0,102 0,554 0,563
Fp2F4 0,368 0,748 0,386 0,371
Fp2F8 0,124 0,309 0,189 0,205
P3O1 0,696 0,015* 0,259 0,826
P4O2 0,566 0,191 0,981 0,329
T3T5 0,759 0,069 0,378 0,958
T4T6 0,857 0,249 0,804 0,582
T5O1 0,757 0,032 0,571 0,483
T6O2 0,766 0,480 0,891 0,880
*p>0,05
Bizim çalışmamızda, en çarpıcı bulgular Tablo 4’te gösterildiği gibi anlamlı fark gösteren teta bandı ortalama güç değerlerindeki artış olmuştur. Anlamlı fark gösteren bir adet delta bandı için ortalama güç değeri azalmaktadır. Analiz sonuçlarından yola çıkarak HG hastaları için EEG sinyallerinde C3P3, F3C3, Fp1F3, P3O1, T5O1 kanallarının teta bandı ve Fp1F3 kanalının delta bandı ortalama güç bakımından normal hamilelere göre oldukça farklılık göstermektedir. İnterhemisferik olarak sol hemisferin frontosantral, santro-pariyetal ve pariyeto-oksipital ve de temporo- oksipital alanlarında özellikle teta bant aralığında belirgin güç artışı gözlenmiştir. Ayrıca tüm beynin içinde özgün olarak sol hemisferin frontal derivasyonlarında orta hatta yakın sahalarda belirgin bir delta bant güç kaybı gözlenmiştir.
HG’nin tam patogenezi bilinmemektedir (30). En kabul gören yaklaşım plasenta kökenli metabolik ve endokrinolojik değişikliklerin varlığıdır. İnsan koryonik gonadotropin (hCG) yüksekliğinin olduğu dönemde HBK, HBK’nın en belirgin olduğu dönemde en yüksek hCG düzeyi olmaktadır (21). HG için ileri sürülen diğer faktörler ise patogenetik, helicobakter pylorinin etkisi, gastrointestinal dismotilite ve psikojenik faktörlerdir (1,5,6,30). Mide, barsak pasaj hareketliliğinde önemli bir nokta da otonomik ve enterik sinir sisteminin disfonksiyonudur (10,17). Sempatik adrenerjik/kolinerjik fonksiyonları ve vagal kolinerjik fonksiyonların ciddi oranda küntleşme-bozulma durumlarında HG kliniği ortaya çıkmaktadır (10). Vagal inervasyon homeostaz, doygunluk, bulantı ve sfinkter tonusu üzerinde kilit rol oynar (31). Vagal motor uyarı nükleus ambigus üzerinden hem kortikal yollar hem de enterik gerdirme reseptörleri uyarılır (31,32). Böylelikle barsak hareketleri, öğürme ve kusmanın mekanizması oluşur. Bu mikronöronal düzeydeki disfonksiyonlar, HG’nin primer semptomunun nöromodülasyonunda rol oynayabilir (10). HG’nin en önemli komplikasyonu, nutrisyonel yetmezliğe bağlı elektrolit dengesizliği ve akut tiamin yetmezliği halidir. Bu durum oldukça nadirdir ve Wernicke ensefalopatisi (WE) tablosuna yol açar. WE’nin ardından Korsakoff sendromu gelişir (13).
Böylesine ağır durumlarda akut lezyonlar en çok periakuaduktal ve periventriküler gri madde, mamiller cisim, anterior ve medial talamusta yer alır. Yaygın kortikal ve subkortikal tutulumlar, çoklu kranyal sinir etkileşimi, dentat nükleus, kaudat nükleus, nükleus ruber ve korpus kallozumun splenium alanları etkilenir (13). Santral pontin myelinolizis bir diğer tutulum sahasıdır (13). HG’nin ileri evrelerinde ortaya çıkan ve beyindeki hasarlanan yerleşimler göz önüne alındığında gastrointestinal otonom tutulumu HG’nin patogenezinde ve serebral faktörlerin etkisini tamamlayıcı unsur olabilir.
Çalışmamızda ortaya çıkan HG’nin serebral biyoelektriksel aktivitesinin elektrofizyolojik olarak sol hemisferik lateralizasyonu, delta ve teta spektral güç dağılımındaki anlamlı bozulma ile ilgili olarak aşağıdaki mekanizma ileri sürülebilir.
HG’nin oluşmasında ilk tetikleyici faktör plasental hCG’dir;
vagal ve sempatik adrenerjik yolaklar üzerinden beyin sapı düzeyinde NST uyarılmaktadır (1). Buradan yayılan deşarjlar hipotalamusu, amigdala, limbik yolakları, diğer periventriküler gri cevher, subkortikal nükleuslar ve splenium etkilenmektedir (13). Vagal kökenli başlayan enterik uyarılma, nöromodülasyonla olasılıkla serebral EEG verileri beyinin dominant hemisferinde tanımladığımız alanlarda yeniden ve özellikle yavaş frekans aralığı olan teta ve delta alt-bant frekans aralığında yeni modülasyona yol açmaktadır.
Çalışmamızda, spektral güç yoğunluğu yöntemi ile dominant sol hemisferin ilgili lokalizasyonlarının elektrofizyolojik olarak doğal seyirli hamilelik durumuna göre değişmiş olduğu gösterilmiştir. Frontal alan ağırlıklı, santral ve orta parietal- oksipital alanların farklı spektral güç sergilediği gözlenmiştir;
bunlar çalışmanın en önemli sonuçlarıdır.
Sol hemisfer lateralizasyonunun önemi teta ve delta bant aralığındaki değişimdir. Sol orta hatta yakın dokularda baskın bir teta bant spektral analizi artışı mevcuttur. Sol frontal sahanın 1 ve 3 no’lu derivasyonlarında delta spektral güç değişiminin mekanizmasını ve hastalıkla bağlantısını açıklayabilmek için hem elektrofizyolojik yöntemler hem de fonksiyonel MR görüntüleme gibi tamamlayıcı yöntemlerle yapılacak ileri çalışmalara gerek vardır.
Çalışmanın Kısıtlılıkları
Bu çalışmanın en önemli kısıtlayıcı yönleri olgu sayısının azlığı ve özellikle kullanılan yöntemlerin özgüllüğünün düşüklüğüdür. Ancak HG’nin hep tartışılan yönü olan beynin rolünü göstermedeki katkısı özellikle fonksiyonel görüntüleme yöntemleri ile bu önemli konunun devamında doğrulanması gerekmektedir.
Etik
Etik Kurul Onayı: Çalışma için Selçuk Üniversitesi Etik Kurulu'ndan onay alınmıştır.
Hasta Onayı: Çalışmaya dahil edilen tüm hastalardan bilgilendirilmiş onam formu alınmıştır.
Hakem Değerlendirmesi: Editörler kurulu ve editörler kurulu dışında olan kişiler tarafından değerlendirilmiştir.
Yazarlık Katkıları
Cerrahi ve Medikal Uygulama: Hakan Ahmet Ekmekçi, Arzu Setenay Yılmaz, Özlem Seçil Kerimoğlu, Çetin Çelik, Şerefnur Öztürk, Konsept: Hakan Ahmet Ekmekçi, Dizayn: Hakan Ahmet Ekmekçi, Veri Toplama veya İşleme: Hakan Ahmet Ekmekçi, Arzu Setenay Yılmaz, Analiz veya Yorumlama: Hakan Ahmet Ekmekçi, Muhammet Üsame Öziç, Yüksel Özbay, Literatür Arama: Hakan Ahmet Ekmekçi, Yazan:
Hakan Ahmet Ekmekçi.
Çıkar Çatışması: Yazarlar bu makale ile ilgili olarak herhangi bir çıkar çatışması bildirmemiştir.
Finansal Destek: Çalışmamız için hiçbir kurum ya da kişiden finansal destek alınmamıştır.
Kaynaklar
1. Horn CC. Why is the neurobiology of nausea and vomiting so important?
Appetite 2008;50:430-434.
2. Stockhorst U, Steingruebe rHJ, Enck P, Klosterhalfen S. Pavlovian conditioning of nausea and vomiting. Autonomic Neuroscience: Basic and Clinical 2006;129:50-57.
3. Parker LA, Limebeer CL, Kwaitkowska, M. Cannabinoids: effects on vomiting and nausea in animal models. In: Mechoulam, R. editor. Cannabinoids as Therapeutics. Switzerland: Birkhauser Verlag/Switzerland; 2005. p. 183-200.
4. Miraglia L, Pagliarusco S, Bordini E, Martinucci S, Pellegatti M. Metabolic disposition of casopitant, a potent neurokinin-1 receptor antagonist in mice, rats, and dogs. Drug Metab Dispos 2010;38:1876-1891.
5. Sanu O, Lamont RF. Hyperemesis gravidarum: pathogenesis and the use of antiemetic agents. Expert Opn Pharmacother 2011;12:737-748.
6. Goodwin TM. Hyperemesis gravidarum. Obstet Gynecol Clin N Am 2008:35;401-407.
7. Köşger H, İkbal K. Hiperemezis Gravidarum’a güncel yaklaşımlar. Yeni Tıp Dergisi 2014;31:159-162.
8. Askling J, Erlandsson G, Kaijser M, Akre O, Ekbom A. Sickness in pregnancy and sex of child. Lancet 1999;354:2053.
9. Keunen RWM, Vliegen JHR, van der Pol DAE, Gerretsen G, Stam CJ. The electroencephalogram during normal third trimester pregnancy and six months postpartum. Bri J of Obstet Gynaecol 1997;104:256-258.
10. Walia R, Aggarwal A, Wadhwa Y. Investigating EEG Characteristics of a Pregnant Women. International Journal of Emergency Medicine 2013;2:14- 19.
11. Hughes JD, Nayak NG, Aslam N, Rashed H, Cardoso S, Familoni B, Karas JG, Shaver C, Egerman RS, Wallstedt A, Riely CA, Abell LT. Autonomic and Enteric Nervous System Dysfunction May Play a Role in Hyperemesis Gravidarum. Gastroenterol Res 2015;8:153-156.
12. Goodwin TM. Hyperemesis gravidarum. Clin Obstet Gynecol 1998;41:597- 605.
13. Abell TL, Riely CA. Hyperemesis gravidarum. Gastroenterol Clin North Am 1992;21:835-849.
14. Zara G, Codemo V, Palmieri A, Schiff S, Cagnin A, Citton V, Manara R.
Neurological complications in hyperemesis gravidarum. Neurol Sci 2012;33:133-135.
15. Vaknin Z, Halperin R, Schneider D, Teitler J, Dar P, Herman A, Berkovitch M. Hyperemesis gravidarum and nonspecific abnormal EEG findings: a preliminary report. The Journal of Reproductive Medicine 2006;51:623- 627.
16. Teplan M. Fundamentals of EEG measurement. Measurement Science Review 2002;2:1-11.
17. West M, Parkinson D, Havlicek V. Spectral analysis of electroencephalographic response to experimental concussion in the rat. EEG and Clin Neurophysiol 1982;53:192-200.
18. Tokmakci M, Asyali MH, Seğmen, H. Examining EEG signals with parametric and non-parametric analyses methods in migraine patients during pregnancy. In: Biomedical Engineering Meeting. 15th ed. (BIYOMUT), 2010:1-4.
19. Razumnikova OM. Gender differences in hemispheric organization during divergent thinking; an EEG investigation in human subjects. Neurosci Lett 2004;362:193-195.
20. Vasil’eva VV. Spectral and coherent characteristics of EEG in women during various phases of menstrual cycle. Bull ExpBiol Med 2005;140:383-384.
21. Brussé IA, Peters NCJ, Steegers EAP, Duvekot JJ; Visser GH.
Electroencephalography during Normotensive and Hypertensive Pregnancy:
A systemic Review. Obs and Gyn Survey 2011;65:794-803.
22. Rao SVM, Koya JR, MandadiNK, Mitta SK. Electroencephalographic signals for recognizing speaking effort–brain computer ınterface 2013;8:62- 67.
23. Adeli H, Zhou Z, Dadmehr N. Analysis of EEG records in an epileptic patient using wavelet transform. Journal of Neuroscience Methods 2003;123:69-87.
24. John LS. Biosignal and Biomedical Image Processing. In Marcel Dekker, MATLAB based Applications. NY, 2004:271-301.
25. Goldfine AM, Victor JD, Conte MM, Bardin JC, Schiff ND. Determination of awareness in patients with severe brain injury using EEG power spectral analysis. Clinical Neurophysiology 2011;122:2157-2168.
26. Direito B, Teixeira C, Ribeiro B, Castelo-Branco M, Sales F, Dourado A.
Modeling epileptic brain states using EEG spectral analysis and topographic mapping. Journal of Neuroscience Methods 2012;210:220-229.
27. McBride JC, Zhao X, Munro NB, Smith CD, Jicha GA, Hively L, Jiang Y. Spectral and complexity analysis of scalp EEG characteristics for mild cognitive impairment and early Alzheimer's disease. Computer Methods and Programs in Biomedicine 2014;114:153-163.
28. John JP, Rangaswamy M, Thennarasu K, Khanna S, Nagaraj RB, Mukundan CR, Pradhan N. EEG power spectra differentiate positive and negative subgroups in neuroleptic-naive schizophrenia patients. J Neuropsychiatry Clin Neurosci 2009;21:160-172.
29. Lundahl J, Deacon S, Maurice D, Staner L. EEG spectral power density profiles during NREM sleep for gaboxadol and zolpidem in patients with primary insomnia. Journal of Psychopharmacology 2012;26:1081-1087.
30. Lee NM, Saha S. Nausea and Vomiting of Pregnancy. Gastroenterol Clin North Am 2011;40:309-334.
31. Ratcliffe EM, Farrar NR, Fox EA. Development of the vagal innervation of the gut: steering the wandering nerve. Neurogastroenterol Motil 2011;23:898- 911.
32. Phillips RJ, Powley TL. Tension and stretch receptors in gastrointestinal smooth muscle: reevaluating vagal mechanoreceptor electrophysiology. Brain Research 2000;34:1-26.
