Исследование корреляции между каналами сигнала ЭЭГ для прогнозирования эпилептических приступов

Робота присвячена дослідженню застосування кореляції між каналами сигналу ЕЕГ для прогнозування епілептичних нападів. Прогнозування нападів розглянуто як задача класифікації станів між нападами та перед нападом. В роботі запропоновано використання коефіцієнтів кореляції між каналами сигналу та проведено дослідження впливу довжини вікна, в якому вони розраховуються, на результат прогнозування. Дослідження проводилось з використанням бази сигналів інтракраніальних електроенцефалограм (іЕЕГ), яка містить сигнали 5 собак та 2 людей загальною тривалістю 678 годин. В роботі для класифікації було використано метод опорних векторів. Результат прогнозування оцінювався за допомогою середньої площі під ROC-кривою (AUC). Встановлено, що використання коефіцієнтів кореляції між каналами дає достатньо високий результат при прогнозуванні, а саме: при використанні довжини вікна від 10 до 180 секунд середня площа під ROC-кривою змінюється в діапазоні 0,928 - 0,938 і має максимальне значення при використанні вікна довжиною 30 секунд. Отримані результати можуть бути використані при побудові та покращенні систем прогнозування епілептичних нападів.This paper considers correlation between EEG channels for epileptic seizure prediction. Seizure prediction is regarded as a task of classification between interictal and preictal states. Usage of correlation coefficients between EEG channels is suggested, and the effect of window length variation for correlation calculation on prediction result is investigated. Experimental database consists of intracranial electroencephalograms (iEEG) of 5 dogs and 2 humans with total duration of 678 hours. Support vector machine is used for classification. Prediction results were estimated by averaged area under ROC curve (AUC) for all patients. Correlation coefficients between channels showed high prediction performance: average AUC is in range 0,928 - 0,938 while window length varies from 10 to 180 seconds and has maximum value while 30 seconds window is used. Obtained results may be used to create and improve systems for epileptic seizure prediction.Работа посвящена исследованию использования корреляции между каналами сигнала ЭЭГ для прогнозирования эпилептических приступов. Прогнозирование приступов рассмотрено как задача классификации состояний между приступами и перед приступом. В работе предложено использование коэффициентов корреляции между каналами сигнала и проведено исследование влияния длины окна, в котором они рассчитываются, на результат прогнозирования. Исследования проводилось с использованием базы сигналов интракраниальных электроэнцефалограмм (иЭЭГ), которая содержит сигналы 5 собак и 2 людей общей длительностью 678 часов. В работе для классификации был использован метод опорных векторов. Результат прогнозирования оценивался с помощью средней площади под ROC-кривой (AUC). Установлено, что использование коэффициентов корреляции между каналами дает достаточно высокий результат при прогнозировании, а именно: при использовании длины окна от 10 до 180 секунд средняя площадь под ROC-кривой изменяется в диапазоне 0,928 - 0,938 и имеет максимальное значение при использовании окна длиной 30 секунд. Полученные результаты могут быть использованы при построении и улучшении систем прогнозирования эпилептических приступов

Методы анализа ЭЭГ для прогнозирования эпилептических приступов

В роботі розглянуто проблематику прогнозування епілептичних нападів на основі аналізу сигналів електроенцефалограм. Розглянуто основні методи аналізу сигналів, які застосовуються при прогнозуванні та наведено результати використання цих методів. Основну увагу приділено методам аналізу сигналів в часовій області (енергія сигналу та довжина кривої), методам, в яких аналізують результати перетворення (спектрально-часовий та вейвлет-аналіз), нелінійним методам (ентропійний аналіз та аналіз синхронізації). Визначено, що основними проблемами, які виникають при прогнозуванні епілептичних нападів є низька завадостійкість методів та неможливість їх застосування для сигналів ЕЕГ, виміряних неінвазивно. Наведено рекомендації щодо напрямку подальших досліджень в сфері прогнозування епілептичних нападів.This paper considers epileptic seizures prediction methods based on electroencephalograms analysis. Basic methods of signal analysis for seizure prediction and the results of their application are presented. Methods of signal analysis in time domain (signal energy and curve length), methods based on signal transformation (spectral and wavelet analysis) and nonlinear methods (entropy analysis and synchronization analysis) were considered. Main problems that arise in epileptic seizures prediction are low noise resistance of methods and their unsuitability for EEG signals measured noninvasively. Recommendations for future research directions in seizure prediction are given.В работе рассмотрена проблематика прогнозирования эпилептических приступов на основе анализа сигналов электроэнцефалограм. Рассмотрены основные методы анализа сигналов, которые применяются при прогнозировании и описаны результаты использования этих методов. Основное внимание уделено методам анализа сигналов во временной области (энергия сигнала и длина кривой), методам, в которых анализируют результаты преобразования (спектрально-временной и вейвлет-анализ), нелинейным методам (энтропийный анализ и анализ синхронизации). Определено, что основными проблемами, которые возникают при прогнозировании эпилептических приступов являются низкая помехоустойчивость методов и невозможность их использования для сигналов ЭЭГ, измеренных неинвазивно. Приведены рекомендации по направлениям дальнейших исследований в сфере прогнозирования эпилептических приступов

Quantitative Estimation of the Nonstationary Behavior of Neural Spontaneous Activity

The “stationarity time” (ST) of neuronal spontaneous activity signals of rat embryonic cortical cells, measured by means of a planar Multielectrode Array (MEA), was estimated based on the “Detrended Fluctuation Analysis” (DFA). The ST is defined as the mean time interval during which the signal under analysis keeps its statistical characteristics constant. An upgrade on the DFA method is proposed, leading to a more accurate procedure. Strong statistical correlation between the ST, estimated from the Absolute Amplitude of Neural Spontaneous Activity (AANSA) signals and the Mean Interburst Interval (MIB), calculated by classical spike sorting methods applied to the interspike interval time series, was obtained. In consequence, the MIB may be estimated by means of the ST, which further includes relevant biological information arising from basal activity. The results point out that the average ST of MEA signals lies between 2-3 seconds. Furthermore, it was shown that a neural culture presents signals that lead to different statistical behaviors, depending on the relative geometric position of each electrode and the cells. Such behaviors may disclose physiological phenomena, which are possibly associated with different adaptation/facilitation mechanisms

Time-frequency relationships between heart rate and respiration: A diagnosis tool for late onset sepsis in sick premature infants

International audienceThe diagnosis of late onset sepsis in premature infants remains difficult because clinical signs are subtle and non-specific and none of the laboratory tests, including CRP and blood culture, have high predictive accuracy. Heart rate variability (HRV) analysis emerges as a promising diagnostic tool. Entropy and long-range fractal correlation are decreased in premature infants with proven sepsis. Besides this, respiration and its relations to HRV appear to be less. The objective of this study was to determine if analysis of time-frequency correlations between the heart rate and respiration amplitude may help for the diagnosis of infection in premature infants. An estimator of the linear relationship between nonstationary signals, recently introduced, is explored. The tests were performed on a cohort study of 60 premature infants. The results show that the correlation in the low frequency band tended to be higher in the sepsis group

A Hidden Markov Factor Analysis Framework for Seizure Detection in Epilepsy Patients

Approximately 1% of the world population suffers from epilepsy. Continuous long-term electroencephalographic (EEG) monitoring is the gold-standard for recording epileptic seizures and assisting in the diagnosis and treatment of patients with epilepsy. Detection of seizure from the recorded EEG is a laborious, time consuming and expensive task. In this study, we propose an automated seizure detection framework to assist electroencephalographers and physicians with identification of seizures in recorded EEG signals. In addition, an automated seizure detection algorithm can be used for treatment through automatic intervention during the seizure activity and on time triggering of the injection of a radiotracer to localize the seizure activity. In this study, we developed and tested a hidden Markov factor analysis (HMFA) framework for automated seizure detection based on different features such as total effective inflow which is calculated based on connectivity measures between different sites of the brain. The algorithm was tested on long-term (2.4-7.66 days) continuous sEEG recordings from three patients and a total of 16 seizures, producing a mean sensitivity of 96.3% across all seizures, a mean specificity of 3.47 false positives per hour, and a mean latency of 3.7 seconds form the actual seizure onset. The latency was negative for a few of the seizures which implies the proposed method detects the seizure prior to its onset. This is an indication that with some extension the proposed method is capable of seizure prediction

Localization of the epileptogenic foci using Support Vector Machine

Epileptic foci localization is a crucial step in planning surgical treatment of medically intractable epilepsy. The solution to this problem can be determined by the detection of the earliest time of seizure onset in electroencephalographic (EEG) recordings. This study presents the application of support vector machine (SVM) for localization of the focus region at the epileptic seizure on the basis of EEG signals. We used intracranial EEG recordings from patients suffering from pharmacoresistant focal-onset epilepsy. We have been investigating a localization of the focus region at the epileptic seizure based on SVM to detect the onset of seizure activity in EEG data. The SVM is trained on sets of intracranial EEG recordings from patients suffering from pharmacoresistant focal-onset epilepsy. The performance of SVM is measured by using accuracy obtained from a fit between the target value and network output. Our EEG based localization of the focus region at the epileptic seizure approach achieves 97.4% accuracy with using 10-fold cross validation. Therefore, our method can be successfully applied to localization of the epileptogenic foci

Selecting Statistical Characteristics of Brain Signals to Detect Epileptic Seizures using Discrete Wavelet Transform and Perceptron Neural Network

Electroencephalogram signals (EEG) have always been used in medical diagnosis. Evaluation of the statistical characteristics of EEG signals is actually the foundation of all brain signal processing methods. Since the correct prediction of disease status is of utmost importance, the goal is to use those models that have minimum error and maximum reliability. In anautomatic epileptic seizure detection system, we should be able to distinguish between EEG signals before, during and after seizure. Extracting useful characteristics from EEG data can greatly increase the classification accuracy. In this new approach, we first parse EEG signals to sub-bands in different categories with the help of discrete wavelet transform(DWT) and then we derive statistical characteristics such as maximum, minimum, average and standard deviation for each sub-band. A multilayer perceptron (MLP)neural network was used to assess the different scenarios of healthy and seizure among the collected signal sets. In order to assess the success and effectiveness of the proposed method, the confusion matrix was used and its accuracy was achieved98.33 percent. Due to the limitations and obstacles in analyzing EEG signals, the proposed method can greatly help professionals experimentally and visually in the classification and diagnosis of epileptic seizures

Evaluation of anti epileptic effect of conjugated form of valproic acid and phenytoin in mice

زمینه و هدف: اساس کنترل صرع امروزه دارو درمانی است و در این ارتباط داروهای زیادی ساخته شده اند که هر یک دارای عوارض جانبی بعضاً شدید می باشند. افزایش چربی دوستی داروهای ضد صرع باعث افزایش نفوذپذیری آنها به مغز و اثر بخشی بهتر آنها می گردد. در این مطالعه اثرات ضد صرع و سداتیوداروی سنتز شده که کونژوگه فنی توئین و والپروئیک اسید می باشد مورد بررسی قرار گرفت. روش مطالعه: اثرات دوزهای مختلف فنی توئین، والپروئات سدیم و کمپلکس فنی توئین - والپروئیک اسید بر حملات ایجاد شده در مدل MES (Maximum Electroshock) و کاینیک اسید مورد بررسی قرار گرفت. برای بررسی اثرات سداتیو این دارو از دستگاه اندازه گیری حرکت استفاده شد. نتایج: در مدل صرع کاینیک اسید، فنی توئین به تنهایی یا کونژوگه فنی توئین-والپروئیک اسید تاثیری بر حملات صرعی نداشته در حالی که والپروئیک اسید به تنهایی به طور معنی داری بروز اینگونه حملات صرعی را کاهش داد. هیچکدام از داروهای مورد بررسی قرار گرفته تغییر معنی داری در میزان حرکت حیوانات در مقایسه با کنترل ایجاد نکردند. ED50 محاسبه شده برای فنی توئین، والپروئات سدیم و کمپلکس فنی توئین - والپروئیک اسید به ترتیب معادل kg/ mg2/15، kg/ mg8/293 و kg/mg 5/13 بود. نتیجه گیری: در بررسی نتایج حاصل از آزمایشات انجام شده بر روی داروی کونژوگه و مقایسه آن با فنی توئین و والپروئیک اسید به نظر می رسد که داروی کونژوگه از لحاظ اثر بخشی تفاوت قابل توجه ای با داروی فنی توئین نداشت، یکی از علل آن می تواند شکسته شدن پیوند استری در این ترکیب و تبدیل آن به فنی توئین و والپروئیک اسید توسط استرازها در بدن باشد