Various Ways to Compute the Continuous-Discrete Extended Kalman Filter

International audienceThe Extended Kalman Filter (EKF) is a very popular tool dealing with state estimation. Its continuous-discrete version (CD-EKF) estimates the state trajectory of continuous-time nonlinear models, whose internal state is described by a stochastic differential equation and which is observed through a noisy nonlinear form of the sampled state. The prediction step of the CD-EKF leads to solve a differential equation that cannot be generally solved in a closed form. This technical note presents an overview of the numerical methods, including recent works, usually implemented to approximate this filter. Comparisons of theses methods on two different nonlinear models are finally presented. The first one is the Van der Pol oscillator which is widely used as a benchmark. The second one is a neuronal population model. This more original model is used to simulate EEG activity of the cortex. Experiments showed better stability properties of implementations for which the positivity of the prediction matrix is guaranteed

Model-based measurement of epileptic tissue excitability.

International audienceIn the context of pre-surgical evaluation of epileptic patients, depth-EEG signals constitute a valuable source of information to characterize the spatiotemporal organization of paroxysmal interictal and ictal activities, prior to surgery. However, interpretation of these very complex data remains a formidable task. Indeed, interpretation is currently mostly qualitative and efforts are still to be produced in order to quantitatively assess pathophysiological information conveyed by signals. The proposed EEG model-based approach is a contribution to this effort. It introduces both a physiological parameter set which represents excitation and inhibition levels in recorded neuronal tissue and a methodology to estimate this set of parameters. It includes Sequential Monte Carlo nonlinear filtering to estimate hidden state trajectory from EEG and Particle Swarm Optimization to maximize a likelihood function deduced from Monte Carlo computations. Simulation results illustrate what it can be expected from this methodology

Calcul de vraisemblance pour l'identification d'un modèle biomathématique continu-discret d'EEG en épilepsie

Le problème abordé ici concerne l'identification d'un modèle continu-discret physiologiquement réaliste pour l'interprétation des signaux électroencéphalographiques de patients épileptiques. L'approche étant celle du maximum de vraisemblance, le calcul de celle-ci par la mise en oeuvre d'un filtre particulaire est présenté. Ce filtre approxime la densité d'importance optimale en discrétisant l'équation différentielle stochastique régissant l'état par la méthode de Runge-Kutta stochastique à l'ordre 2, et en sur-échantillonnant (par interpolation) de la suite observée. L' expérimentation sur deux signaux simulés montre l'apport de ce sur-échantillonnage en vue de maximiser la vraisemblance ainsi calculée

A new strategy for model order identification and its application to transfer entropy for EEG signals analysis.

International audienceThe background objective of this study is to analyze electrenocephalographic (EEG) signals recorded with depth electrodes during seizures in patients with drug-resistant epilepsy. Usually, different phases are observed during the seizure evolution, including a fast onset activity. We aim to ascertain how cerebral structures get involved during this phase, in particular whether some structures "drive" other ones. Regarding a recent theoretical information measure, namely the transfer entropy (TE), we propose two criteria, the first one is based on Akaike's information criterion, the second on the Bayesian information criterion, to derive models' orders that constitute crucial parameters in the TE estimation. A normalized index, named partial transfer entropy (PTE), allows for quantifying the contribution or the influence of a signal to the global information flow between a pair of signals. Experiments are first conducted on linear autoregressive models, then on a physiology-based model, and finally on real intracerebral EEG epileptic signals to detect and identify directions of causal interdependence. Results support the relevance of the new measures for characterizing the information flow propagation whatever unidirectional or bidirectional interactions

Détection et analyse statistique des distributions spatiales de signaux EEG multicapteurs transitoires en épilepsie

- L'activité cérébrale des patients épileptiques est caractérisée, en dehors des crises (période intercritique), par de fréquents événements transitoires impliquant quasi-simultanément des structures cérébrales distantes. Dans des signaux multivoies (acquis par des systèmes muiticapteurs), la distribution spatiale est estimée par analyse des co-occurrences d'instants d'apparition de signaux transitoires monovoie. Dans la méthode proposée, la formation des instants d'apparitions multivoies est assurée par des méthodes de détection et l'analyse des co-occurrences est réalisée par un algorithme de fouille de données contrôlé statistiquement. La méthode d'analyse doit être particulièrement robuste aux fausses-alarmes et aux non-détections. Des résultats sur simulations et sur signaux réels sont également présentés

Estimateurs de relations inter-canaux : Précision et intérêt clinique en épilepsie

- Nous considérons dans cet article les problèmes posés, dans le cadre de l'analyse de signaux stéréoélectroencéphalographiques de profondeur en épilepsie, par l'évaluation au cours du temps (très importante pour l'interprétation des crises) du « couplage » statistique entre les signaux recueillis pour une paire arbitraire de capteurs. D'une part le caractère non stationnaire de ce couplage mène à procéder à des estimations sur des fenêtres temporelles relativement courtes et d'autre part durant les crises d'épilepsie les signaux enregistrés présentent un caractère non linéaire affirmé. Ces deux points appauvrissent clairement l'arsenal des méthodes à priori disponibles pour évaluer la précision des estimateurs pouvant être calculés dans ce contexte. Pour surmonter cette difficulté nous proposons d'utiliser des méthodes de rééchantillonnage (Bootstrap) puisque ces demières présentent l'avantage de minimiser les informations probabilistes a priori nécessaires. L'absence de valeur de référence pour les statistiques de couplage mesurées sur les signaux réels et le volume disponible limité pour ces derniers rend difficile la validation expérimentale des méthodes de Bootstrap. Nous répondons ici à cette difficulté en introduisant un modèle non linéaire fondé physiologiquement. Des résultats préliminaires sont présentés et discutés

Three distinct sarcomeric patterns of skeletal muscle revealed by SHG and TPEF microscopy.

International audienceWe have extensively characterized the sarcomeric SHG signal as a function of animal species (rat versus xenopus), age (adult versus larval) and tissue preparation (fixed or fresh) and we found that the main feature of this signal is a single peak per mature sarcomere (about 85% of all sarcomeres). The remaining (15%) was found to be either double peak per mature sarcomere or mini sarcomeres (half of a sarcomere) using alpha-actinin immuno detection of the Z-band. The mini sarcomeres are often found in region of pitchfork-like SHG pattern. We suggest that double peak SHG pattern could indicate regions of sarcomeric proteolysis whereas pitchfork-like SHG pattern could reveal sarcomeric assembly

Joint Shape and Motion Estimation using Markovian Fields : Application to Multislice Computed Tomography Cardiac Imaging

We propose a method for joint surface and non-rigid motion estimation from three-dimensional dynamic sequences. Based on a surface-volume matching, it provides, from one first segmented surface, both motion and deformations of the object of interest along the whole sequence. A Markovian model, combined with a simulated annealing process, estimates the correspondences between the nodes of the surface mesh modeling the object of interest at one time and the voxels of the volume representing the object at the following time. The method has been applied to cardiac surface and motion extraction in Multislice Computed Tomography. Tests realized with simulated motion and on real data have provided promising results.Une méthode d'estimation conjointe de forme et de mouvement non rigide à partir de séquences temporelles tridimensionnelles est proposée. Reposant sur une mise en correspondance surface-volume, elle permet, à partir d'une première segmentation de l'objet d'intérêt, d'estimer le mouvement de l'objet et ses déformations sur toute la séquence temporelle d'observation. Une modélisation markovienne combinée à un algorithme de recuit simulé estime les correspondances entre les noeuds du maillage de surface modélisant l'objet à un instant et les voxels du volume représentant l'objet à l'instant suivant. La méthode a été appliquée à l'extraction de formes et de mouvements cardiaques en tomodensitométrie multibarrette. Les tests, réalisés à la fois avec des mouvements simulés et sur des données réelles, ont donné des résultats prometteurs

Couplage d'un modèle vasculaire bi-niveau et d'un modèle d'acquisition d'images : application à la simulation d'IRM dynamique du Carcinome Hépatocellulaire

La modélisation physiologique permet de mieux comprendre les images médicales et de mettre en évidence, dans l'image, des marqueurs de la pathologie. Dans cet article, nous proposons de coupler un modèle de la vascularisation hépatique à un modèle d'acquisition d'Images de - Résonance Magnétique (IRM), et d'appliquer ces modèles à la simulation d'IRM dynamique du Carcinome Hépatocellulaire (CHC). Le modèle vasculaire intègre les propriétés anatomiques et fonctionnelles clos vaisseaux, modifiées au cours du développement tumoral (densité vasculaire, débits, perméabilité, etc). Il permet de simuler la propagation de différents produits de contraste, ou tenant compte de leurs principales propriétés physiques et magnétiques, aux niveaux macro- et micro-vasculaire. Les images simulées à clos temps d'acquisition différents (phase artérielle, phase portale) présentent clos contrastes proches de ceux observés sur clos images réelles

Classification of and risk factors for hematologic complications in a French national cohort of 102 patients with Shwachman-Diamond syndrome.

International audienceBACKGROUND: Patients with the Shwachman-Diamond syndrome often develop hematologic complications. No risk factors for these complications have so far been identified. The aim of this study was to classify the hematologic complications occurring in patients with Shwachman-Diamond syndrome and to investigate the risk factors for these complications. DESIGN AND METHODS: One hundred and two patients with Shwachman-Diamond syndrome, with a median follow-up of 11.6 years, were studied. Major hematologic complications were considered in the case of definitive severe cytopenia (i.e. anemia <7 g/dL or thrombocytopenia <20 × 10(9)/L), classified as malignant (myelodysplasia/leukemia) according to the 2008 World Health Organization classification or as non-malignant. RESULTS: Severe cytopenia was observed in 21 patients and classified as malignant severe cytopenia (n=9), non-malignant severe cytopenia (n=9) and malignant severe cytopenia preceded by non-malignant severe cytopenia (n=3). The 20-year cumulative risk of severe cytopenia was 24.3% (95% confidence interval: 15.3%-38.5%). Young age at first symptoms (<3 months) and low hematologic parameters both at diagnosis of the disease and during the follow-up were associated with severe hematologic complications (P<0.001). Fifteen novel SBDS mutations were identified. Genotype analysis showed no discernible prognostic value. CONCLUSIONS Patients with Shwachman-Diamond syndrome with very early symptoms or cytopenia at diagnosis (even mild anemia or thrombocytopenia) should be considered at a high risk of severe hematologic complications, malignant or non-malignant. Transient severe cytopenia or an indolent cytogenetic clone had no deleterious value