Evaluation of changes in the propagation of electrohysterographic signals of uterine records for predicting preterm birth

Letno se prezgodaj rodi veliko dojenčkov pred dopolnjenim 37. tednom nosečnosti. Analiza EHG signalov je že pokazala obetajoče rezultate pri napovedi prezgodnjega poroda dovolj zgodaj v nosečnosti, da bi lahko prezgodnji porod preprečili. V tem magistrskem delu smo razlike med prezgodnjimi in terminskimi materničnimi posnetki iskali v spremembah intenzitete in smeri propagacije (razširjanja) EHG signalov vzdolž maternice v horizontalni in vertikalni smeri, ki smo jih ocenili s pomočjo kratkočasovne križne korelacije. Na frekvenčnem območju 0,08⠒5,0 Hz smo hitrosti propagacije znotraj praznih intervalov prezgodnjih (terminskih) posnetkov ocenili na 10,56 cm/s (7,27 cm/s) in na 12,66 cm/s (10,84 cm/s) znotraj intervalov s popadki. Ocenjene hitrosti propagacije se nekoliko razlikujejo od tistih iz literature. Z našo metodo smo s klasifikatorjem QDA uspeli pravilno klasificirati (“Prezgodnji porod” ali “Terminski porod”) 83,96 % praznih intervalov. Pomembni rezultati magistrskega dela so ugotovitve, da so intervali izven popadkov (prazni intervali) zelo pomembni pri napovedovanju prezgodnjega poroda, da je količina merjene materine srčne frekvence pomemben dejavnik pri napovedovanju prezgodnjega poroda in da je možno učinkovito napovedati prezgodnji porod že okrog 23. tedna nosečnosti.Yearly there are a lot of preterm births, i.e. births before the 37th week of gestation is completed. Analysis of EHG signals has already shown promising results in predicting preterm birth in early pregnancy, so that preterm birth could be prevented. In this thesis we have searched for the differences between preterm and term uterine records in the changes in intensity and direction of EHG propagation along the uterus in horizontal and vertical direction, which has been estimated with short-time cross-correlation. On the frequency band 0,08⠒5,0 Hz we have estimated propagation velocity inside dummy intervals of preterm (term) records to be equal to 10,56 cm/s (7,27 cm/s) and equal to 12,66 cm/s (10,84 cm/s) inside intervals with contractions. Estimated propagation velocities differ slightly from the ones in the literature. With our method and QDA classifier we have correctly classified (“Preterm birth” or “Term birth”) 83,96 % dummy intervals. Important findings in this thesis are that the intervals outside of contractions (dummy intervals) are very important when predicting preterm birth, that the amount of measured frequency of maternal heart is shown to play an important role in the prediction of preterm birth and that it is possible to effectively predict preterm birth around the 23th week of gestation

Cycling Infrastructure

Biciklizam je kretanje kopnom korištenjem bicikla. To je prijevozno sredstvo na ljudski pogon. Prema današnjim vaţećim prometnim pravilima u većini drţava bicikl se smatra prometnim sredstvom. Zbog toga je biciklist ravnopravan sudionik u prometu. Postoji zakonska regulativa koja propisuje minimalnu potrebnu starosti vozača, pravila kretanja po javnim prometnicama, tehničke zahtjeve na biciklu itd. Biciklistički promet je, u usporedbi s drugim uobičajenim prijevoznim sredstvima (primjerice automobilima), daleko manje opasan po onečišćenje okoliša, a ujedno vrlo pozitivnog učinka na zdravlje ljudi koji voze bicikle. Brojni gradovi osiguravaju za bicikliste različitu infrastrukturu, koja biciklistima olakšava i osigurava voţnju. Postojeća prometna mreţa u Hrvatskoj projektirana je i izvoĎena tako da daje primarnu ulogu motornim vozilima, naročito osobnom automobilu, te javnom gradskom prijevozu. Udio biciklista u gradskom prometu nije zanemariv, pogotovo u ruralnim sredinama gdje biciklizam ima dugu tradiciju. Ulaganjem u izgradnju biciklističke infrastrukture sa povećanjem svijesti graĎana o mogućnostima korištenja energetski, ekološki i financijski prihvatljivijih oblika prijevoza, biciklizam kontinuirano biljeţi pozitivan razvojni trend.Cycling is a form of land transportation with the use of a bicycle which is a vehicle powered by human force. Most countries worldwide nowadays have traffic regulations which classify bicycles as transportation medium or a vehicle making a cyclist an equal traffic participant. There are legal regulations which provide the necessary age of the driver (cyclist), rules of driving on public roadways, the technical demands of the bicycle, etc. Trafficking of bicycles is, compared to other forms of transportation (e.g. automobiles), far less dangerous for the environment, with the bonus fact that it has a positive effect on the health of the people driving bicycles. Many cities ensure that cyclist have a special infrastructure, making the trafficking of bicycles safer and easier.The existing traffic network in Croatia is designed and performed in a way that motor vehicles have the primary role - especially automobiles and public transportation. The portion of cyclists in public city transportation is substantial, and especially in rural areas where it holds a long tradition. With investments in construction of cycling infrastructure and working on educating citizens about the possibilities of using more acceptable forms of transportation (considering energy, ecology and finances), cycling is continually showing a positive growth trend

Eicosapentaenoic acid in serum lipids could be inversely correlated with severity of clinical symptomatology in Croatian war veterans with posttraumatic stress disorder

Aim To explore the association between plasma fatty acids composition and the severity of clinical symptoms in Croatian war veterans with posttraumatic stress disorder (PTSD). Methods This cross-sectional study included 62 men diagnosed with PTSD caused by combat activities during the War in Croatia 1991-1995. Clinician-Administered PTSD Scale (CAPS), Hamilton Anxiety Rating Scale (HAM-A), and Hamilton Depression Rating Scale (HAM-D-17) were used. Plasma fatty acids composition was determined by gas chromatography. Data about life-style habits were collected by a structured interview. To evaluate the association between plasma fatty acid levels and PTSD severity scales, multivariate general linear models (GLM) were applied while controlling for different confounders. Results Significant negative correlations were found between plasma eicosapentaenoic acid (EPA, 20:5n-3) level and the scores on psychological scales (τ = -0.326, P < 0.001 for CAPS; τ-0.304, P = 0.001 for HAM-A; and τ = -0.345, P < 0.001 for HAM-D-17). GLM confirmed that PTSD severity was affected by EPA (Wilks’Λ = 0.763-0.805, P = 0.006-0.018, ηp 0.195-0.237), arachidonic acid (AA)/EPA (Wilks’Λ = 0.699- 0.757, P = 0.004, ηp 0.243-0.301), and dairy products consumption (Wilks’Λ = 0.760-0.791, P = 0.045-0.088, ηp 0.128- 0.111). No other fatty acid or dietary/lifestyle variable was significant ( P = 0.362-0.633). Conclusion The study suggests that lower EPA levels are associated with the severity of clinical symptoms in PTSD

Ensemble Learning Using Individual Neonatal Data for Seizure Detection

Objective: Sharing medical data between institutions is difficult in practice due to data protection laws and official procedures within institutions. Therefore, most existing algorithms are trained on relatively small electroencephalogram (EEG) data sets which is likely to be detrimental to prediction accuracy. In this work, we simulate a case when the data can not be shared by splitting the publicly available data set into disjoint sets representing data in individual institutions. Methods and procedures: We propose to train a (local) detector in each institution and aggregate their individual predictions into one final prediction. Four aggregation schemes are compared, namely, the majority vote, the mean, the weighted mean and the Dawid-Skene method. The method was validated on an independent data set using only a subset of EEG channels. Results: The ensemble reaches accuracy comparable to a single detector trained on all the data when sufficient amount of data is available in each institution. Conclusion: The weighted mean aggregation scheme showed best performance, it was only marginally outperformed by the Dawid-Skene method when local detectors approach performance of a single detector trained on all available data. Clinical impact: Ensemble learning allows training of reliable algorithms for neonatal EEG analysis without a need to share the potentially sensitive EEG data between institutions.Peer reviewe

Zdravstvena njega bolesnika - ovisnika o psihoaktivnim tvarima

Izloženost psihoaktivnim tvarima predstavlja veliki javnozdravstveni problem. Psihoaktivne tvari stvaraju psihičku i fizičku ovisnost. Za psihičku ovisnost je karakterističan osjećaj zadovoljstva i želja za ponovnom konzumacijom droge kako bi se izazvala ugoda. Fizička ovisnost je stanje izazvano ponavljajućim uzimanjem droge koje zahtjeva njezino kontinuirano uzimanje kako bi se spriječilo nastajanje neugodnih simptoma apstinencije te kako bi se postiglo djelovanje kakvo je u početku izazivala manja količina psihoaktivne tvari. Postoji i kombinacija psihičke i fizičke ovisnosti. Ovisnost je kronična recidivirajuća bolest, koja zahtijeva specijaliziran tretman, dugotrajnu skrb i praćenje. Prema načinu djelovanja na svijest, razlikujemo: stimulanse, depresante, opioide, halucinogene, nikotin i marihuanu. Najčešće supstance odnosno psihoaktivne tvari koje ovisnik koristi su: opijum, sintetički opijati-amfetamin, heroin, kokain (crack i list koke) te kanabis. Zlouporaba droga prisutna je u svim dobnim skupinama, a najveći postotak prisutan je kod adolescenata. Neki od razloga posezanja mladih za drogom su nedostatak pravih životih vrijednosti, modernizacija društva, zanemarivanje od strane roditelja i bliskih osoba, nedovoljna posvećenost društva, nezrelost, psihička nestabilnost, znatiželja te velika raširenost psihoaktivnih tvari. Ovisnik se neprimjereno ponaša, zanemaruje svoje obaveze, mijenja mu se duštveni život i okruženje, gubi prijatelje, dolazi do napetosti i sukoba u obitelji te raskidanja ili narušavanja bliskih veza. Zadatak zdravstvenih djelatnika je predlaganje i provođenje specifičnih i konkretnih mjera kako bi se zlouporaba sredstava ovisnosti držala u granicama podnošljivosti za zajednicu. Psihoterapija je metoda koja se koristi za liječenje ovisnosti. Lijekovi se primjenjuju kao dodatna terapija. Vrlo su česti recidivi, naročito u drugoj fazi liječenja u kojoj se ovisnika uči i navikava na život bez droge. Za liječenje ovisnosti o psihoaktivnim tvarima važan je veliki trud i svakodnevno zalaganje zdravstvenog tima te podrška u grupnim terapijama i podrška obitelji. Programi prevencija ovisnosti trebali bi se provoditi od najranije dobi, počevši od vrtića i malih školi, a posebno bi trebali biti usmjereni na adolescente koji su najugroženija populacij

Zdravstvena njega bolesnika - ovisnika o psihoaktivnim tvarima

Izloženost psihoaktivnim tvarima predstavlja veliki javnozdravstveni problem. Psihoaktivne tvari stvaraju psihičku i fizičku ovisnost. Za psihičku ovisnost je karakterističan osjećaj zadovoljstva i želja za ponovnom konzumacijom droge kako bi se izazvala ugoda. Fizička ovisnost je stanje izazvano ponavljajućim uzimanjem droge koje zahtjeva njezino kontinuirano uzimanje kako bi se spriječilo nastajanje neugodnih simptoma apstinencije te kako bi se postiglo djelovanje kakvo je u početku izazivala manja količina psihoaktivne tvari. Postoji i kombinacija psihičke i fizičke ovisnosti. Ovisnost je kronična recidivirajuća bolest, koja zahtijeva specijaliziran tretman, dugotrajnu skrb i praćenje. Prema načinu djelovanja na svijest, razlikujemo: stimulanse, depresante, opioide, halucinogene, nikotin i marihuanu. Najčešće supstance odnosno psihoaktivne tvari koje ovisnik koristi su: opijum, sintetički opijati-amfetamin, heroin, kokain (crack i list koke) te kanabis. Zlouporaba droga prisutna je u svim dobnim skupinama, a najveći postotak prisutan je kod adolescenata. Neki od razloga posezanja mladih za drogom su nedostatak pravih životih vrijednosti, modernizacija društva, zanemarivanje od strane roditelja i bliskih osoba, nedovoljna posvećenost društva, nezrelost, psihička nestabilnost, znatiželja te velika raširenost psihoaktivnih tvari. Ovisnik se neprimjereno ponaša, zanemaruje svoje obaveze, mijenja mu se duštveni život i okruženje, gubi prijatelje, dolazi do napetosti i sukoba u obitelji te raskidanja ili narušavanja bliskih veza. Zadatak zdravstvenih djelatnika je predlaganje i provođenje specifičnih i konkretnih mjera kako bi se zlouporaba sredstava ovisnosti držala u granicama podnošljivosti za zajednicu. Psihoterapija je metoda koja se koristi za liječenje ovisnosti. Lijekovi se primjenjuju kao dodatna terapija. Vrlo su česti recidivi, naročito u drugoj fazi liječenja u kojoj se ovisnika uči i navikava na život bez droge. Za liječenje ovisnosti o psihoaktivnim tvarima važan je veliki trud i svakodnevno zalaganje zdravstvenog tima te podrška u grupnim terapijama i podrška obitelji. Programi prevencija ovisnosti trebali bi se provoditi od najranije dobi, počevši od vrtića i malih školi, a posebno bi trebali biti usmjereni na adolescente koji su najugroženija populacij

Towards Clinically Useful NSDAs

Seizures are the most common neurological emergency among neonates and if left untreated they can cause permanent brain damage. The current gold standard for neonatal seizure detection is continuous electroencephalogram (EEG) visually interpreted by a human expert. Such expertise is rarely available round-the-clock and reliable automatic seizure detection could fill the gap. The detectors have been in development for about three decades and they are approaching human-level classification performance. In this work, we analyse and improve a detector based on deep learning. First, we study how to utilise the rather small data sets normally available for the development of detectors. In this case, we found that it is important to use the data for which multiple experts agreed on the seizure annotation. The size of the data sets could be increased if data from multiple institutions would be combined. To share the data information safely without breaking data-sharing policies, we propose to use an ensemble of locally developed seizure detectors. Second, we analyse the classification performance of a detector for a reduced number of input EEG signals and results indicate the performance is acceptable even when the number of input signals is small. The detector is further improved by utilizing calibration methods to be able to inform the user about uncertain predictions. Last, we gather user experience with a commercial seizure detector by conducting interviews with nurses. A common finding was that automatic seizure detections need to always be verified, but the nurses still find the detector useful despite many falsely detected seizures.Flog eru tiltölulega algeng meðal nýbura. Mikilvægt er að greina þau snemma því ómeðhöndluð flog geta leitt til varanlegs heilaskaða. Nákvæm greining á flogum byggir á lestri heilarita en það krefst sérfræðiþekkingar. Slík þekking er ekki alltaf til staðar og í þeim tilfellum geta sjálfvirkar greiningaraðferðir komið að góðum notum. Rannsóknir á sjálfvirkum aðferðum til að greina flog spanna rúma þrjá áratugi en á síðustu árum hafa komið fram aðferðir með greiningarnákvæmni sem stendur sérfræðingum ekki langt að baki. Í þessu verkefni var unnið með greiningaraðferð sem byggir á djúpum tauganetum, hún skoðuð ítarlega og síðan endurbætt. Til að hægt sé að þróa aðferðir sem byggja á tauganetum þarf talsvert magn af gögnum sem búið er að greina en í tilfelli nýburafloga eru gögn almennt af skornum skammti. Í verkefninu var skoðað hvernig mætti nýta lítil gagnasöfn sem best. Í ljós kom að mikilvægt er að styðjast við greiningar sem fleiri en einn sérfræðingur sammælast um. Vegna persónuverndarlaga er ekki einfalt að safna gögnum frá mörgum sjúkrastofnunum á einn stað til að mynda eitt stórt gagnasafn. Því var þróuð aðferð sem gerir stofnunum kleift að þjálfa tauganet á eigin gögnum og sameina svo líkönin þannig að persónuupplýsingar séu ekki í hættu. Nákvæmni greiningaraðferðinnar var skoðuð með hliðsjón af því að flest heilarit innihalda tiltölulega fáar rásir. Í ljós kom að ásættanleg nákvæmni fæst í þessum tilvikum. Æskilegt er að sjálfvirkar aðferðir gefi notendum til kynna þegar óvissa er í greiningu og því var unnið að því að bæta kvörðun aðferðarinnar. Að lokum var gerð könnun meðal hjúkrunarfólks á nýburugjörgæslu á notkun á vöktunarbúnaði fyrir flog en þessi búnaður er í almennri noktun á mörgum sjúkrahúsum. Niðurstöður sýndu að þrátt fyrir margar falskar viðvaranir, sé kerfið almennt gagnlegt, að því gefnu að allar viðvaranir séu skoðaðar sérstaklega.University of Iceland (Doctoral teaching assistant grant