Empirical mode decomposition-based filter applied to multifocal electroretinograms in multiple sclerosis diagnosis

As multiple sclerosis (MS) usually affects the visual pathway, visual electrophysiological tests can be used to diagnose it. The objective of this paper is to research methods for processing multifocal electroretinogram (mfERG) recordings to improve the capacity to diagnose MS. MfERG recordings from 15 early-stage MS patients without a history of optic neuritis and from 6 control subjects were examined. A normative database was built from the control subject signals. The mfERG recordings were filtered using empirical mode decomposition (EMD). The correlation with the signals in a normative database was used as the classification feature. Using EMD-based filtering and performance correlation, the mean area under the curve (AUC) value was 0.90. The greatest discriminant capacity was obtained in ring 4 and in the inferior nasal quadrant (AUC values of 0.96 and 0.94, respectively). Our results suggest that the combination of filtering mfERG recordings using EMD and calculating the correlation with a normative database would make mfERG waveform analysis applicable to assessment of multiple sclerosis in early-stage patients

Estudio de la actividad onda lenta gástrica no-invasiva mediante electrodos concéntricos anulares

[ES] El electrogastrograma (EGG) es el registro no-invasivo de la actividad mioeléctrica gástrica mediante electrodos de contacto en la superficie abdominal en el estómago. La simplicidad y seguridad de EGG lo hacen atractivo para diagnosticar anomalías en la motilidad gástrica. El análisis espectral de la señal EGG indica que la frecuencia dominante se encuentra entre 2-4 ciclos por minuto (cpm) en al menos el 70% de los registros en sujetos sanos. La amplitud de la señal gástrica aumenta después de la ingesta de comida en sujetos sanos, lo que refleja un aumento postprandial en la actividad electromecánica del estómago. En pacientes con náuseas y vómitos, dispepsia, gastroparesis y mareo por movimiento, se han reportado irregularidades en el EGG incluyendo bradigastria, taquigastria y pérdida simultánea del aumento de la amplitud de la señal con la ingesta de alimentos. Sin embargo, existe una cierta controversia entre la correlación entre los parámetros de EGG y las patologías gástricas. Por ejemplo, aunque un EGG anormal suele implicar el vaciado gástrico retardado, un EGG normal no garantiza un vaciado gástrico normal (sensibilidad <50%), por lo que la aplicación clínica de esta técnica sigue siendo limitada. En este respecto, las últimas investigaciones se centran sus esfuerzos en analizar la velocidad de propagación de la actividad gástrica mediante el registro multicanal de EGG de alta densidad para detectar las posibles irregularidades. No obstante, la estimación de la velocidad de conducción depende de la dirección de la propagación de la actividad gástrica en relación con la disposición de electrodos y su precisión puede verse afectada por la pobre resolución espacial de los electrodos de disco convencionales empleados en los registros de EGG debido al efecto de emborronamiento del volumen conductor. En este contexto, en la literatura se han propuesto los electrodos concéntricos anulares para mejorar la resolución espacial de registro no-invasivo de señales bioeléctricas, por ejemplo, electrocardiograma (ECG), electromiograma, electroencefalograma y electroenterograma. Asimismo, se ha demostrado que el uso de este tipo de electrodos permite reducir las interferencias fisiológicas en el registro de señales bioeléctricas, por ejemplo, la literatura apunta que el registro del electroenterograma adquirido con los electrodos concéntricos anulares presenta un mayor ratio señal-interferencia respiratoria y cardiaca que el registro simultáneo captado con electrodos de disco convencionales. Hasta la fecha de hoy, no se ha reportado el uso de electrodos anulares concéntricos para la captación de la actividad mioeléctrica gástrica . Por consiguiente, el objetivo del presente trabajo es determinar la posibilidad de captar de forma no-invasiva la actividad mioeléctrica asociada a onda lenta gástrica mediante electrodos concéntricos anulares, y comparar las características de las mismas con las adquiridas con electrodos de disco convencionales. Para ello, se realizarán registros multicanal del EGG mediante electrodos concéntricos anulares y electrodos de disco convencionales junto con la señal de respiración en sujetos sanos. Se analizará y comparará la actividad de onda lenta gástrica captada mediante ambos electrodos en ayunas y en fase postprandial. Específicamente se computará y estudiará la amplitud de la señal EGG, la frecuencia dominante de la señal EGG, el porcentaje de tiempo en el que la frecuencia dominante se encuentre en el rango de 2-4 ciclo por minuto, el ratio señal-interferencia respiratoria y el ratio señal-interferencia ECG.Jareño Silvestre, A. (2019). Estudio de la actividad onda lenta gástrica no-invasiva mediante electrodos concéntricos anulares. http://hdl.handle.net/10251/127616TFG

Analysis of Signal Decomposition and Stain Separation methods for biomedical applications

Nowadays, the biomedical signal processing and classification and medical image interpretation play an essential role in the detection and diagnosis of several human diseases. The problem of high variability and heterogeneity of information, which is extracted from digital data, can be addressed with signal decomposition and stain separation techniques which can be useful approaches to highlight hidden patterns or rhythms in biological signals and specific cellular structures in histological color images, respectively. This thesis work can be divided into two macro-sections. In the first part (Part I), a novel cascaded RNN model based on long short-term memory (LSTM) blocks is presented with the aim to classify sleep stages automatically. A general workflow based on single-channel EEG signals is developed to enhance the low performance in staging N1 sleep without reducing the performances in the other sleep stages (i.e. Wake, N2, N3 and REM). In the same context, several signal decomposition techniques and time-frequency representations are deployed for the analysis of EEG signals. All extracted features are analyzed by using a novel correlation-based timestep feature selection and finally the selected features are fed to a bidirectional RNN model. In the second part (Part II), a fully automated method named SCAN (Stain Color Adaptive Normalization) is proposed for the separation and normalization of staining in digital pathology. This normalization system allows to standardize digitally, automatically and in a few seconds, the color intensity of a tissue slide with respect to that of a target image, in order to improve the pathologist’s diagnosis and increase the accuracy of computer-assisted diagnosis (CAD) systems. Multiscale evaluation and multi-tissue comparison are performed for assessing the robustness of the proposed method. In addition, a stain normalization based on a novel mathematical technique, named ICD (Inverse Color Deconvolution) is developed for immunohistochemical (IHC) staining in histopathological images. In conclusion, the proposed techniques achieve satisfactory results compared to state-of-the-art methods in the same research field. The workflow proposed in this thesis work and the developed algorithms can be employed for the analysis and interpretation of other biomedical signals and for digital medical image analysis