213 research outputs found
Visual hallucinations in dementia with Lewy bodies originate from necrosis of characteristic neurons and connections in three-module perception model
Mathematical and computational approaches were used to investigate dementia with Lewy bodies (DLB), in which recurrent complex visual hallucinations (RCVH) is a very characteristic symptom. Beginning with interpretative analyses of pathological symptoms of patients with RCVH-DLB in comparison with the veridical perceptions of normal subjects, we constructed a three-module scenario concerning function giving rise to perception. The three modules were the visual input module, the memory module, and the perceiving module. Each module interacts with the others, and veridical perceptions were regarded as a certain convergence to one of the perceiving attractors sustained by self-consistent collective fields among the modules. Once a rather large but inhomogeneously distributed area of necrotic neurons and dysfunctional synaptic connections developed due to network disease, causing irreversible damage, then bottom-up information from the input module to both the memory and perceiving modules were severely impaired. These changes made the collective fields unstable and caused transient emergence of mismatched perceiving attractors. This may account for the reason why DLB patients see things that are not there. With the use of our computational model and experiments, the scenario was recreated with complex bifurcation phenomena associated with the destabilization of collective field dynamics in very high-dimensional state space
Leveraging Artificial Intelligence to Improve EEG-fNIRS Data Analysis
La spectroscopie proche infrarouge fonctionnelle (fNIRS) est apparue comme une technique de neuroimagerie qui permet une surveillance non invasive et à long terme de l'hémodynamique corticale. Les technologies de neuroimagerie multimodale en milieu clinique permettent d'étudier les maladies neurologiques aiguës et chroniques. Dans ce travail, nous nous concentrons sur l'épilepsie - un trouble chronique du système nerveux central affectant près de 50 millions de personnes dans le monde entier prédisposant les individus affectés à des crises récurrentes. Les crises sont des aberrations transitoires de l'activité électrique du cerveau qui conduisent à des symptômes physiques perturbateurs tels que des changements aigus ou chroniques des compétences cognitives, des hallucinations sensorielles ou des convulsions de tout le corps. Environ un tiers des patients épileptiques sont récalcitrants au traitement pharmacologique et ces crises intraitables présentent un risque grave de blessure et diminuent la qualité de vie globale. Dans ce travail, nous étudions 1. l'utilité des informations hémodynamiques dérivées des signaux fNIRS dans une tâche de détection des crises et les avantages qu'elles procurent dans un environnement multimodal par rapport aux signaux électroencéphalographiques (EEG) seuls, et 2. la capacité des signaux neuronaux, dérivé de l'EEG, pour prédire l'hémodynamique dans le cerveau afin de mieux comprendre le cerveau épileptique. Sur la base de données rétrospectives EEG-fNIRS recueillies auprès de 40 patients épileptiques et utilisant de nouveaux modèles d'apprentissage en profondeur, la première étude de cette thèse suggère que les signaux fNIRS offrent une sensibilité et une spécificité accrues pour la détection des crises par rapport à l'EEG seul. La validation du modèle a été effectuée à l'aide de l'ensemble de données CHBMIT open source documenté et bien référencé avant d'utiliser notre ensemble de données EEG-fNIRS multimodal interne. Les résultats de cette étude ont démontré que fNIRS améliore la détection des crises par rapport à l'EEG seul et ont motivé les expériences ultérieures qui ont déterminé la capacité prédictive d'un modèle d'apprentissage approfondi développé en interne pour décoder les signaux d'état de repos hémodynamique à partir du spectre complet et d'une bande de fréquences neuronale codée spécifique signaux d'état de repos (signaux sans crise). Ces résultats suggèrent qu'un autoencodeur multimodal peut apprendre des relations multimodales pour prédire les signaux d'état de repos. Les résultats suggèrent en outre que des gammes de fréquences EEG plus élevées prédisent l'hémodynamique avec une erreur de reconstruction plus faible par rapport aux gammes de fréquences EEG plus basses. De plus, les connexions fonctionnelles montrent des modèles spatiaux similaires entre l'état de repos expérimental et les prédictions fNIRS du modèle. Cela démontre pour la première fois que l'auto-encodage intermodal à partir de signaux neuronaux peut prédire l'hémodynamique cérébrale dans une certaine mesure. Les résultats de cette thèse avancent le potentiel de l'utilisation d'EEG-fNIRS pour des tâches cliniques pratiques (détection des crises, prédiction hémodynamique) ainsi que l'examen des relations fondamentales présentes dans le cerveau à l'aide de modèles d'apprentissage profond. S'il y a une augmentation du nombre d'ensembles de données disponibles à l'avenir, ces modèles pourraient être en mesure de généraliser les prédictions qui pourraient éventuellement conduire à la technologie EEG-fNIRS à être utilisée régulièrement comme un outil clinique viable dans une grande variété de troubles neuropathologiques.----------ABSTRACT
Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) has emerged as a neuroimaging technique that allows for non-invasive and long-term monitoring of cortical hemodynamics. Multimodal neuroimaging technologies in clinical settings allow for the investigation of acute and chronic neurological diseases. In this work, we focus on epilepsy—a chronic disorder of the central nervous system affecting almost 50 million people world-wide predisposing affected individuals to recurrent seizures. Seizures are transient aberrations in the brain's electrical activity that lead to disruptive physical symptoms such as acute or chronic changes in cognitive skills, sensory hallucinations, or whole-body convulsions. Approximately a third of epileptic patients are recalcitrant to pharmacological treatment and these intractable seizures pose a serious risk for injury and decrease overall quality of life. In this work, we study 1) the utility of hemodynamic information derived from fNIRS signals in a seizure detection task and the benefit they provide in a multimodal setting as compared to electroencephalographic (EEG) signals alone, and 2) the ability of neural signals, derived from EEG, to predict hemodynamics in the brain in an effort to better understand the epileptic brain. Based on retrospective EEG-fNIRS data collected from 40 epileptic patients and utilizing novel deep learning models, the first study in this thesis suggests that fNIRS signals offer increased sensitivity and specificity metrics for seizure detection when compared to EEG alone. Model validation was performed using the documented open source and well referenced CHBMIT dataset before using our in-house multimodal EEG-fNIRS dataset. The results from this study demonstrated that fNIRS improves seizure detection as compared to EEG alone and motivated the subsequent experiments which determined the predictive capacity of an in-house developed deep learning model to decode hemodynamic resting state signals from full spectrum and specific frequency band encoded neural resting state signals (seizure free signals). These results suggest that a multimodal autoencoder can learn multimodal relations to predict resting state signals. Findings further suggested that higher EEG frequency ranges predict hemodynamics with lower reconstruction error in comparison to lower EEG frequency ranges. Furthermore, functional connections show similar spatial patterns between experimental resting state and model fNIRS predictions. This demonstrates for the first time that intermodal autoencoding from neural signals can predict cerebral hemodynamics to a certain extent. The results of this thesis advance the potential of using EEG-fNIRS for practical clinical tasks (seizure detection, hemodynamic prediction) as well as examining fundamental relationships present in the brain using deep learning models. If there is an increase in the number of datasets available in the future, these models may be able to generalize predictions which would possibly lead to EEG-fNIRS technology to be routinely used as a viable clinical tool in a wide variety of neuropathological disorders
Towards Accurate Forecasting of Epileptic Seizures: Artificial Intelligence and Effective Connectivity Findings
L’épilepsie est une des maladies neurologiques les plus fréquentes, touchant près d’un
pourcent de la population mondiale. De nos jours, bien qu’environ deux tiers des patients
épileptiques répondent adéquatement aux traitements pharmacologiques, il reste qu’un tiers des
patients doivent vivre avec des crises invalidantes et imprévisibles. Quoique la chirurgie
d’épilepsie puisse être une autre option thérapeutique envisageable, le recours à la chirurgie de
résection demeure très faible en partie pour des raisons diverses (taux de réussite modeste, peur
des complications, perceptions négatives). D’autres avenues de traitement sont donc souhaitables.
Une piste actuellement explorĂ©e par des groupes de chercheurs est de tenter de prĂ©dire les crises Ă
partir d’enregistrements de l’activité cérébrale des patients. La capacité de prédire la survenue de
crises permettrait notamment aux patients, aidants naturels ou personnels médical de prendre des
mesures de précaution pour éviter les désagréments reliés aux crises voire même instaurer un
traitement pour les faire avorter. Au cours des dernières années, d’importants efforts ont été
déployés pour développer des algorithmes de prédiction de crises et d’en améliorer les
performances.
Toutefois, le manque d’enregistrements électroencéphalographiques intracrâniens (iEEG) de
longue durée de qualité, la quantité limitée de crises, ainsi que la courte durée des périodes
interictales constituaient des obstacles majeurs à une évaluation adéquate de la performance des
algorithmes de prédiction de crises. Récemment, la disponibilité en ligne d’enregistrements iEEG
continus avec échantillonnage bilatéral (des deux hémisphères) acquis chez des chiens atteints
d’épilepsie focale à l’aide du dispositif de surveillance ambulatoire implantable NeuroVista a
partiellement facilité cette tâche. Cependant, une des limitations associées à l’utilisation de ces
données durant la conception d’un algorithme de prédiction de crises était l’absence
d’information concernant la zone exacte de début des crises (information non fournie par les
gestionnaires de cette base de données en ligne). Le premier objectif de cette thèse était la mise
en oeuvre d’un algorithme précis de prédiction de crises basé sur des enregistrements iEEG canins
de longue durée. Les principales contributions à cet égard incluent une localisation quantitative
de la zone d’apparition des crises (basée sur la fonction de transfert dirigé –DTF), l’utilisation
d’une nouvelle fonction de coût via l’algorithme génétique proposé, ainsi qu’une évaluation
quasi-prospective des performances de prédiction (données de test d’un total de 893 jours). Les résultats ont montré une amélioration des performances de prédiction par rapport aux études
antérieures, atteignant une sensibilité moyenne de 84.82 % et un temps en avertissement de 10 %.
La DTF, utilisée précédemment comme mesure de connectivité pour déterminer le réseau
épileptique (objectif 1), a été préalablement validée pour quantifier les relations causales entre les
canaux lorsque les exigences de quasi-stationnarité sont satisfaites. Ceci est possible dans le cas
des enregistrements canins en raison du nombre relativement faible de canaux. Pour faire face
aux exigences de non-stationnarité, la fonction de transfert adaptatif pondérée par le spectre
(Spectrum weighted adaptive directed transfer function - swADTF) a été introduit en tant qu’une
version variant dans le temps de la DTF. Le second objectif de cette thèse était de valider la
possibilité d’identifier les endroits émetteurs (ou sources) et récepteurs d’activité épileptiques en
appliquant la swADTF sur des enregistrements iEEG de haute densité provenant de patients
admis pour évaluation pré-chirurgicale au CHUM. Les générateurs d’activité épileptique étaient
dans le volume réséqué pour les patients ayant des bons résultats post-chirurgicaux alors que
différents foyers ont été identifiés chez les patients ayant eu de mauvais résultats postchirurgicaux.
Ces résultats démontrent la possibilité d’une identification précise des sources et
récepteurs d’activités épileptiques au moyen de la swADTF ouvrant la porte à la possibilité d’une
meilleure sélection d’électrodes de manière quantitative dans un contexte de développement
d’algorithme de prédiction de crises chez l’humain.
Dans le but d’explorer de nouvelles avenues pour la prédiction de crises épileptiques, un
nouveau précurseur a aussi été étudié combinant l’analyse des spectres d’ordre supérieur et les
réseaux de neurones artificiels (objectif 3). Les résultats ont montré des différences
statistiquement significatives (p<0.05) entre l’état préictal et l’état interictal en utilisant chacune
des caractéristiques extraites du bi-spectre. Utilisées comme entrées à un perceptron multicouche,
l’entropie bispectrale normalisée, l’entropie carré normalisée, et la moyenne ont atteint des
précisions respectives de 78.11 %, 72.64% et 73.26%.
Les résultats de cette thèse confirment la faisabilité de prédiction de crises à partir
d’enregistrements d’électroencéphalographie intracrâniens. Cependant, des efforts
supplémentaires en termes de sélection d’électrodes, d’extraction de caractéristiques, d’utilisation
des techniques d’apprentissage profond et d’implémentation Hardware, sont nécessaires avant
l’intégration de ces approches dans les dispositifs implantables commerciaux.----------ABSTRACT
Epilepsy is a chronic condition characterized by recurrent “unpredictable” seizures. While
the first line of treatment consists of long-term drug therapy about one-third of patients are said to
be pharmacoresistant. In addition, recourse to epilepsy surgery remains low in part due to
persisting negative attitudes towards resective surgery, fear of complications and only moderate
success rates. An important direction of research is to investigate the possibility of predicting
seizures which, if achieved, can lead to novel interventional avenues.
The paucity of intracranial electroencephalography (iEEG) recordings, the limited number of
ictal events, and the short duration of interictal periods have been important obstacles for an
adequate assessment of seizure forecasting. More recently, long-term continuous bilateral iEEG
recordings acquired from dogs with naturally occurring focal epilepsy, using the implantable
NeuroVista ambulatory monitoring device have been made available on line for the benefit of
researchers. Still, an important limitation of these recordings for seizure-prediction studies was
that the seizure onset zone was not disclosed/available. The first objective of this thesis was to
develop an accurate seizure forecasting algorithm based on these canine ambulatory iEEG
recordings. Main contributions include a quantitative, directed transfer function (DTF)-based,
localization of the seizure onset zone (electrode selection), a new fitness function for the
proposed genetic algorithm (feature selection), and a quasi-prospective assessment of seizure
forecasting on long-term continuous iEEG recordings (total of 893 testing days). Results showed
performance improvement compared to previous studies, achieving an average sensitivity of
84.82% and a time in warning of 10 %.
The DTF has been previously validated for quantifying causal relations when quasistationarity
requirements are met. Although such requirements can be fulfilled in the case of
canine recordings due to the relatively low number of channels (objective 1), the identification of
stationary segments would be more challenging in the case of high density iEEG recordings. To
cope with non-stationarity issues, the spectrum weighted adaptive directed transfer function
(swADTF) was recently introduced as a time-varying version of the DTF. The second objective
of this thesis was to validate the feasibility of identifying sources and sinks of seizure activity
based on the swADTF using high-density iEEG recordings of patients admitted for pre-surgical monitoring at the CHUM. Generators of seizure activity were within the resected volume for
patients with good post-surgical outcomes, whereas different or additional seizure foci were
identified in patients with poor post-surgical outcomes. Results confirmed the possibility of
accurate identification of seizure origin and propagation by means of swADTF paving the way
for its use in seizure prediction algorithms by allowing a more tailored electrode selection.
Finally, in an attempt to explore new avenues for seizure forecasting, we proposed a new
precursor of seizure activity by combining higher order spectral analysis and artificial neural
networks (objective 3). Results showed statistically significant differences (p<0.05) between
preictal and interictal states using all the bispectrum-extracted features. Normalized bispectral
entropy, normalized squared entropy and mean of magnitude, when employed as inputs to a
multi-layer perceptron classifier, achieved held-out test accuracies of 78.11%, 72.64%, and
73.26%, respectively.
Results of this thesis confirm the feasibility of seizure forecasting based on iEEG recordings;
the transition into the ictal state is not random and consists of a “build-up”, leading to seizures.
However, additional efforts in terms of electrode selection, feature extraction, hardware and deep
learning implementation, are required before the translation of current approaches into
commercial devices
Bendit_I/O: A System for Extending Mediated and Networked Performance Techniques to Circuit-Bent Devices
Circuit bending—the act of modifying a consumer device\u27s internal circuitry in search of new, previously-unintended responses—provides artists with a chance to subvert expectations for how a certain piece of hardware should be utilized, asking them to view everyday objects as complex electronic instruments. Along with the ability to create avant-garde instruments from unique and nostalgic sound sources, the practice of circuit bending serves as a methodology for exploring the histories of discarded objects through activism, democratization, and creative resurrection. While a rich history of circuit bending continues to inspire artists today, the recent advent of smart musical instruments and the growing number of hybrid tools available for creating connective musical experiences through networks asks us to reconsider the ways in which repurposed devices can continue to play a role in modern sonic art.
Bendit_I/O serves as a synthesis of the technologies and aesthetics of the circuit bending and Networked Musical Performance (NMP) practices. The framework extends techniques native to the practices of telematic and network art to hacked hardware so that artists can design collaborative and mediated experiences that incorporate old devices into new realities. Consisting of user-friendly hardware and software components, Bendit_I/O aims to be an entry point for novice artists into both of the creative realms it brings together.
This document presents details on the components of the Bendit_I/O framework along with an analysis of their use in three new compositions. Additional research serves to place the framework in historical context through literature reviews of previous work undertaken in the circuit bending and networked musical performance practices. Additionally, a case is made for performing hacked consumer hardware across a wireless network, emphasizing how extensions to current circuit bending and NMP practices provide the ability to probe our relationships with hardware through collaborative, mediated, and multimodal methods
Advances in Clinical Neurophysiology
Including some of the newest advances in the field of neurophysiology, this book can be considered as one of the treasures that interested scientists would like to collect. It discusses many disciplines of clinical neurophysiology that are, currently, crucial in the practice as they explain methods and findings of techniques that help to improve diagnosis and to ensure better treatment. While trying to rely on evidence-based facts, this book presents some new ideas to be applied and tested in the clinical practice. Advances in Clinical Neurophysiology is important not only for the neurophysiologists but also for clinicians interested or working in wide range of specialties such as neurology, neurosurgery, intensive care units, pediatrics and so on. Generally, this book is written and designed to all those involved in, interpreting or requesting neurophysiologic tests
Computational Intelligence in Electromyography Analysis
Electromyography (EMG) is a technique for evaluating and recording the electrical activity produced by skeletal muscles. EMG may be used clinically for the diagnosis of neuromuscular problems and for assessing biomechanical and motor control deficits and other functional disorders. Furthermore, it can be used as a control signal for interfacing with orthotic and/or prosthetic devices or other rehabilitation assists. This book presents an updated overview of signal processing applications and recent developments in EMG from a number of diverse aspects and various applications in clinical and experimental research. It will provide readers with a detailed introduction to EMG signal processing techniques and applications, while presenting several new results and explanation of existing algorithms. This book is organized into 18 chapters, covering the current theoretical and practical approaches of EMG research
Towards designing AI-aided lightweight solutions for key challenges in sensing, communication and computing layers of IoT: smart health use-cases
The advent of the 5G and Beyond 5G (B5G) communication system, along with the
proliferation of the Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence (AI), have started to
evolve the vision of the smart world into a reality. Similarly, the Internet of Medical Things
(IoMT) and AI have introduced numerous new dimensions towards attaining intelligent and
connected mobile health (mHealth). The demands of continuous remote health monitoring
with automated, lightweight, and secure systems have massively escalated. The AI-driven
IoT/IoMT can play an essential role in sufficing this demand, but there are several challenges in attaining it. We can look into these emerging hurdles in IoT from three directions:
the sensing layer, the communication layer, and the computing layer. Existing centralized
remote cloud-based AI analytics is not adequate for solving these challenges, and we need
to emphasize bringing the analytics into the ultra-edge IoT. Furthermore, from the communication perspective, the conventional techniques are not viable for the practical delivery of
health data in dynamic network conditions in 5G and B5G network systems. Therefore, we
need to go beyond the traditional realm and press the need to incorporate lightweight AI
architecture to solve various challenges in the three mentioned IoT planes, enhancing the
healthcare system in decision making and health data transmission.
In this thesis, we present different AI-enabled techniques to provide practical and lightweight
solutions to some selected challenges in the three IoT planes
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