EKG-karttojen analysointimenetelmiä

Tässä työssä on kehitetty elektrokardiografisten karttojen (EKG-karttojen) analysointimenetelmiä. EKG-kartoilla tarkoitetaan tässä työssä koko rintakehän ympäriltä mitattujen EKG-signaalien hetkittäisiä amplitudeja tai näistä signaaleista laskettuja johdannaisia. Työn tavoitteena on helpottaa sydänsairauksien, lähinnä iskemian, diagnosointia. EKG-karttoja on käytetty pääasiassa tutkimusmielessä, asiantuntijan tulkitsemina. Tämän työn myötä toivotaan, että kynnys EKG-karttojen soveltamiseen kliinisessä työssä madaltuu. Työssä kehitettyjä automaattisia menetelmiä - tyypillisen kartan etsintää, sydämen keskipistevektoria (SKV), eksentrisyyttä, kartan sirpaleisuutta, bayesilaisella luokittelulla löydettyjä kolmea optimaalista elektrodia tai kanavakohtaisia kynnyksiä voidaan käyttää asiantuntijan tekemän työn helpottamiseen, tehostamiseen ja jopa korvaamiseen. Kirjallisuudessa EKG-karttojen analysointimenetelmiä ei ole esitetty kovin laajasti. Automaattiset menetelmät perustuvat usein tilastollisen tietokannan käyttöön: potilaan karttaa voidaan esimerkiksi korreloida tietokannassa olevien, tunnettuihin oireyhtymiin liittyviin karttoihin. Lisäksi voidaan käyttää esimerkiksi pääkomponenttianalyysia tai itseorganisoituvia karttoja. Deterministisinä menetelminä voidaan soveltaa esimerkiksi käänteisongelman kautta määritettyä dipolia. Deterministiset menetelmät asetettiin tässä työssä etusijalle, vaikka jotkin menetelmistä ovat tilastollisia. Tärkeäksi askeleeksi moniin menetelmiin muodostui gradienttikartan laskenta, kuten SKV:n määrittämisessä. Tulosten valossa yksi parhaista kehitetyistä lopputuotteista on juuri SKV - se pelkistää kartan yhdeksi vektoriksi, jolla on vain kolme vapausastetta. Tyypillisen kartan automaattinen etsintä voi myös olla suureksi avuksi asiantuntijalle, koska sen löytyminen jättää hänelle läpikäytäväksi vain yhden kartan kaikkien mittauksen karttojen sijasta

Menetelmäkehitystä ultramatalien kenttien magneettikuvaukseen ja magnetoenkefalografiaan

Ultra-low-field (ULF) magnetic resonance imaging (MRI) can be combined with magnetoencephalography (MEG) in a hybrid MEG-MRI device using superconducting quantum interference device (SQUID) sensors for measuring both MRI (structural imaging) and MEG (functional imaging) signals. The MEG-MRI device, which has an open structure, is situated in a magnetically shielded room to suppress magnetic field noise. The ULF-MRI device can be operated with relaxed safety considerations compared to conventional MRI because of the absence of very strong magnetic fields. MEG has grown into an important multichannel neuroimaging modality in the past 20 years with research and clinical applications. Low-field (LF) MRI, with field strength between that of ULF and conventional MRI, cannot accommodate MEG today but may grow in importance with the development of giant-magnetoresistive (GMR) mixed sensors. In this dissertation, methods for MRI and MEG have been developed, with an emphasis on ultra-low- and low-field applications. The necessary physical and signal-processing basis is reviewed, accompanied by new methodological improvements. The safety of low magnetic fields is investigated, modelling of the free induction decay (FID) signal underlying MRI is improved and the developed gradient-excitation-encoding method is tested by simulation. A new quantitative method for ULF-MRI device calibration and determination of, for example, sample water content is developed and validated. GMR mixed sensors are applied in LF MRI, resulting in a high signal-to-noise ratio and contrast-to-noise ratio. Eventually, a new method for power correlations between brainwaves is developed and tested on MEG data. The presented methods aim at improvements in the use of the two imaging modalities.Ultramatalien kenttien magneettikuvaus (ultra-low-field magnetic resonance imaging, ULF-MRI) ja magnetoenkefalografia (MEG) voidaan yhdistää MEG-MRI-laitteessa käyttäen ultraherkkiä magneettikenttäantureita (superconducting quantum interference device eli SQUID-antureita), jotka mittaavat sekä MRI- (rakenteellinen kuvantaminen) että MEG-signaalit (funktionaalinen kuvantaminen). Avararakenteinen MEG-MRI-laite sijoitetaan magneettikenttähäiriöiden vaimentamiseksi magneettisesti suojattuun huoneeseen. Koska voimakkaita magneettikenttiä ei käytetä ULF-MRI-laitteessa, huomioon otettavia turvallisuusnäkökohtia on vähemmän. Monikanavainen MEG on kasvanut viimeisen 20 vuoden aikana tärkeäksi aivokuvantamismenetelmäksi, jolla on sovelluksia sekä tutkimuksessa että kliinisesti. MEG:tä ei toistaiseksi voida yhdistää matalan kentän (low-field, LF) MRI:hin, jossa kentänvoimakkuus on ULF-MRI:n ja tavanomaisen MRI:n väliltä, mutta LF-MRI:n merkitys saattaa kasvaa suureen magnetoresistanssiin (giant magnetoresistance, GMR) perustuvien anturien (GMR mixed sensor) kehittyessä. Tässä väitöskirjatyössä on kehitetty menetelmiä MRI:hin ja MEG:hen, painottaen ultramatalan ja matalan kentän sovelluksia. Uusiin menetelmällisiin parannuksiin tutustutaan tarvittavan fysikaalisen perustan ja signaalinkäsittelyn myötä. Työssä on tutkittu matalien magneettikenttien turvallisuutta, parannettu MRI:n perustana olevan vaimenevan sinisignaalin (free induction decay, FID) mallinnusta ja simuloitu uutta kehitettyä gradienttivirityskoodausmenetelmää (gradient-excitation encoding). ULF-MRI-laitteen kalibrointiin ja esimerkiksi näytteen vesimäärän arviointiin on kehitetty uusi kvantitatiivinen menetelmä, jonka toiminta varmistettiin mittauksin. LF-MRI:ssä on sovellettu GMR-antureita, joilla saatiin kuvia voimakkaalla signaalilla ja vahvalla kontrastilla suhteessa kohinaan. Aivoaaltojen välisten tehokorrelaatioiden arviointiin on kehitetty uusi menetelmä ja sitä testattiin MEG-mittauksin. Esitetyt menetelmät tähtäävät parannuksiin MRI- ja MEG-kuvantamismenetelmien käytössä

Menetelmäkehitystä ultramatalien kenttien magneettikuvaukseen ja magnetoenkefalografiaan

Ultra-low-field (ULF) magnetic resonance imaging (MRI) can be combined with magnetoencephalography (MEG) in a hybrid MEG-MRI device using superconducting quantum interference device (SQUID) sensors for measuring both MRI (structural imaging) and MEG (functional imaging) signals. The MEG-MRI device, which has an open structure, is situated in a magnetically shielded room to suppress magnetic field noise. The ULF-MRI device can be operated with relaxed safety considerations compared to conventional MRI because of the absence of very strong magnetic fields. MEG has grown into an important multichannel neuroimaging modality in the past 20 years with research and clinical applications. Low-field (LF) MRI, with field strength between that of ULF and conventional MRI, cannot accommodate MEG today but may grow in importance with the development of giant-magnetoresistive (GMR) mixed sensors. In this dissertation, methods for MRI and MEG have been developed, with an emphasis on ultra-low- and low-field applications. The necessary physical and signal-processing basis is reviewed, accompanied by new methodological improvements. The safety of low magnetic fields is investigated, modelling of the free induction decay (FID) signal underlying MRI is improved and the developed gradient-excitation-encoding method is tested by simulation. A new quantitative method for ULF-MRI device calibration and determination of, for example, sample water content is developed and validated. GMR mixed sensors are applied in LF MRI, resulting in a high signal-to-noise ratio and contrast-to-noise ratio. Eventually, a new method for power correlations between brainwaves is developed and tested on MEG data. The presented methods aim at improvements in the use of the two imaging modalities.Ultramatalien kenttien magneettikuvaus (ultra-low-field magnetic resonance imaging, ULF-MRI) ja magnetoenkefalografia (MEG) voidaan yhdistää MEG-MRI-laitteessa käyttäen ultraherkkiä magneettikenttäantureita (superconducting quantum interference device eli SQUID-antureita), jotka mittaavat sekä MRI- (rakenteellinen kuvantaminen) että MEG-signaalit (funktionaalinen kuvantaminen). Avararakenteinen MEG-MRI-laite sijoitetaan magneettikenttähäiriöiden vaimentamiseksi magneettisesti suojattuun huoneeseen. Koska voimakkaita magneettikenttiä ei käytetä ULF-MRI-laitteessa, huomioon otettavia turvallisuusnäkökohtia on vähemmän. Monikanavainen MEG on kasvanut viimeisen 20 vuoden aikana tärkeäksi aivokuvantamismenetelmäksi, jolla on sovelluksia sekä tutkimuksessa että kliinisesti. MEG:tä ei toistaiseksi voida yhdistää matalan kentän (low-field, LF) MRI:hin, jossa kentänvoimakkuus on ULF-MRI:n ja tavanomaisen MRI:n väliltä, mutta LF-MRI:n merkitys saattaa kasvaa suureen magnetoresistanssiin (giant magnetoresistance, GMR) perustuvien anturien (GMR mixed sensor) kehittyessä. Tässä väitöskirjatyössä on kehitetty menetelmiä MRI:hin ja MEG:hen, painottaen ultramatalan ja matalan kentän sovelluksia. Uusiin menetelmällisiin parannuksiin tutustutaan tarvittavan fysikaalisen perustan ja signaalinkäsittelyn myötä. Työssä on tutkittu matalien magneettikenttien turvallisuutta, parannettu MRI:n perustana olevan vaimenevan sinisignaalin (free induction decay, FID) mallinnusta ja simuloitu uutta kehitettyä gradienttivirityskoodausmenetelmää (gradient-excitation encoding). ULF-MRI-laitteen kalibrointiin ja esimerkiksi näytteen vesimäärän arviointiin on kehitetty uusi kvantitatiivinen menetelmä, jonka toiminta varmistettiin mittauksin. LF-MRI:ssä on sovellettu GMR-antureita, joilla saatiin kuvia voimakkaalla signaalilla ja vahvalla kontrastilla suhteessa kohinaan. Aivoaaltojen välisten tehokorrelaatioiden arviointiin on kehitetty uusi menetelmä ja sitä testattiin MEG-mittauksin. Esitetyt menetelmät tähtäävät parannuksiin MRI- ja MEG-kuvantamismenetelmien käytössä

Determination of head conductivity frequency response in vivo with optimized EIT-EEG

Electroencephalography (EEG) benefits from accurate head models. Dipole source modelling errors can be reduced from over 1 cm to a few millimetres by replacing generic head geometry and conductivity with tailored ones. When adequate head geometry is available, electrical impedance tomography (EIT) can be used to infer the conductivities of head tissues. In this study, the boundary element method (BEM) is applied with three-compartment (scalp, skull and brain) subject-specific head models.The optimal injection of small currents to the head with a modular EIT current injector, and voltage measurement by an EEG amplifier is first sought by simulations. The measurement with a 64-electrode EEG layout is studied with respect to three noise sources affecting EIT: background EEG, deviations from the fitting assumption of equal scalp and brain conductivities, and smooth model geometry deviations from the true head geometry. The noise source effects were investigated depending on the positioning of the injection and extraction electrode and the number of their combinations used sequentially.The deviation from equal scalp and brain conductivities produces rather deterministic errors in the three conductivities irrespective of the current injection locations. With a realistic measurement of around 2 min and around 8 distant distinct current injection pairs, the error from the other noise sources is reduced to around 10% or less in the skull conductivity. The analysis of subsequent real measurements, however, suggests that there could be subject-specific local thinnings in the skull, which could amplify the conductivity fitting errors. With proper analysis of multiplexed sinusoidal EIT current injections, the measurements on average yielded conductivities of 340 mS/m (scalp and brain) and 6.6 mS/m (skull) at 2 Hz. From 11 to 127 Hz, the conductivities increased by 1.6% (scalp and brain) and 6.7% (skull) on the average. The proper analysis was ensured by using recombination of the current injections into virtual ones, avoiding problems in location-specific skull morphology variations.The observed large intersubject variations support the need for in vivo measurement of skull conductivity, resulting in calibrated subject-specific head models

Suppressing Multi-Channel Ultra-Low-Field MRI Measurement Noise Using Data Consistency and Image Sparsity

Ultra-low-field (ULF) MRI (B0 = 10–100 µT) typically suffers from a low signal-to-noise ratio (SNR). While SNR can be improved by pre-polarization and signal detection using highly sensitive superconducting quantum interference device (SQUID) sensors, we propose to use the inter-dependency of the k-space data from highly parallel detection with up to tens of sensors readily available in the ULF MRI in order to suppress the noise. Furthermore, the prior information that an image can be sparsely represented can be integrated with this data consistency constraint to further improve the SNR. Simulations and experimental data using 47 SQUID sensors demonstrate the effectiveness of this data consistency constraint and sparsity prior in ULF-MRI reconstruction.Peer reviewe

Brain images reconstructed by the regularized SENSE reconstructions with no acceleration (left column).

<p>The data consistency constraint (λ = 0) improves the image by showing a strong signal in the brain parenchyma (middle column). Further, the sparsity prior (λ = 0.1) suppresses the background noise significantly to better delineate the skull and the brain (right column). The pSNR was indicated in each image.</p

The simulated noiseless sum-of-squares (SoS) image from all 47 channels of the ULF-MRI system (left).

<p>At different SNRs compared to the direct SoS reconstruction, SNR can be improved by incorporating the data consistency constraint (λ = 0). Using the sparsity prior (λ = 0.03, 0.1, and 0.5), the residual error can be further reduced with low SNR acquisitions. The residual errors are reported at the lower-right corner of each reconstruction.</p

A brain image with different number of averages reconstructed by the regularized SENSE reconstruction with no acceleration.

<p>The pSNR (cyan) and MSE (green) were reported in each image.</p

A: Our ULF-MRI system, which includes the <i>x</i>-, <i>y</i>-, and <i>z</i>-gradients (orange, red, and blue, respectively) and the magnet to generate the measurement field (green).

<p>The polarizing and excitation coils are not shown in the figure. B: The posterior view of the system shows 47 SQUID sensors covering the posterior parts of the head.</p

A hand sum-of-squares (SoS) image (left).

<p>The data consistency constraint (λ = 0) reduces significantly the noticeable vertical strip artifact (middle). Further, the sparsity prior (λ = 0.1) improves the reconstruction only marginally (right). The pSNR was indicated in each image.</p