Analysis of connections between simultaneous EEG and fMRI data

Elektroencefalografie a funkční magnetická rezonance jsou dvě rozdílné metody měření neurální aktivity mozku. EEG signály disponují výborným časovým rozlišením, fMRI snímky pořizují záznamy mozkové aktivity ve výborném prostorovém rozlišení. Předpokládá se, že společnou analýzou je možné využít výhody obou metod současně. K automatické analýze fMRI dat pomocí obecného lineárního modelu slouží volně dostupný software Statistical Parametric Mapping (SPM8), který ale neumožňuje automatizovanou EEG–fMRI analýzu. Proto byl během diplomové práce vytvořen software EEG Regressor Builder, který předzpracuje EEG signály do podoby EEG regresorů, které je možné načíst programem SPM8, kde se spolu s fMRI daty spočítá obecný lineární model. EEG regresory jsou tvořeny vektory časových změn absolutních nebo relativních hodnot výkonu EEG signálu v zadaných frekvenčních pásmech z vybraných elektrod vzhledem k dobám pořízení jednotlivých fMRI snímků. Software je testován na simultánních EEG–fMRI datech vizuálního oddball experimentu. EEG regresory se počítají pro časové změny absolutního i relativního výkonu EEG signálu ve třech frekvenčních pásem zájmu ( 8-12Hz, 12-20Hz a 20-30Hz) z okcipitálních elektrod (O1, O2 a Oz). Celkem jsou provedeny tři druhy testovacích analýz. V první se zkoumají data od tří jednotlivců. Hodnotí se přesnosti výsledků vzhledem k možnostem nastavení metody výpočtu regresoru. V druhé se provedla skupinová analýza dat od dvaceti dvou zdravých pacientů. Ve třetí se realizuje skupinová analýza EEG regresorů pomocí korelační matice vzhledem k zadanému druhu výkonu a frekvenčnímu pásmu mimo obecný lineární model.Electroencephalography and functional magnetic resonance are two different methods for measuring of neural activity. EEG signals have excellent time resolution, fMRI scans capture records of brain activity in excellent spatial resolution. It is assumed that the joint analysis can take advantage of both methods simultaneously. Statistical Parametric Mapping (SPM8) is freely available software which serves to automatic analysis of fMRI data estimated with general linear model. It is not possible to estimate automatic EEG–fMRI analysis with it. Therefore software EEG Regressor Builder was created during master thesis. It preprocesses EEG signals into EEG regressors which are loaded with program SPM8 where joint EEG–fMRI analysis is estimated in general linear model. EEG regressors consist of vectors of temporal changes in absolute or relative power values of EEG signal in the specified frequency bands from selected electrodes due to periods of fMRI acquisition of individual images. The software is tested on the simultaneous EEG-fMRI data of a visual oddball experiment. EEG regressors are calculated for temporal changes in absolute and relative EEG power values in three frequency bands of interest ( 8-12Hz, 12-20Hz a 20-30Hz) from the occipital electrodes (O1, O2 and Oz). Three types of test analyzes is performed. Data from three individuals is examined in the first. Accuracy of results is evaluated due to the possibilities of setting of calculation method of regressor. Group analysis of data from twenty-two healthy patients is performed in the second. Group EEG regressors analysis is realized in the third through the correlation matrix due to the specified type of power and frequency band outside of the general linear model.

Comparison of mitochondrial DNA for species identification

Práce se zabývá metodou rozeznávání živočišných druhů na základě analýzy úseku mitochondriální DNA. K této analýze a zařazení se využívá úsek genu CO1 v literaturách nazýván jako čárový kód života. V úvodu práce je rozebrána teorie mitochondriální dědičnosti a podmínek tvorby čárového kódu. Z této teorie nadálé vychází její praktické využití při tvorbě knihovny vytvořených čárových kódů jednotlivých živočišných druhů. Data pro tvorbu knihovny jsou čerpány z veřejných databází NCBI a BOLD Systems. Další část práce se zabývá metodami porovnávání jednotlivých čárových kódů mezi sebou a hlavně s čárovým kódem člověka. K těmto analýzám byly použity tři hlavní výpočetní postupy. Byly to Needleman-Wunschův algoritmus, Smith-Watermanův algoritmus a porovnávání podobností pomocí distanční matice. S metodou porovnávání pomocí distanční matice je úzce spjat převod sekvencí molekuly DNA ze znakové podoby do numerických formátů, kterým se tato práce také zabývá. K usnadnění práce s daty byly vytvořeny vyhledávací algoritmy čárových kódu podle zadaného názvu druhu a naopak.The work deals with the method of recognizing species on the analysis of mitochondrial DNA segment. This analysis and classification using segment gene called CO1 in literatures such as barcode of life. In the beginning of work is analyzed the mitochondrial theory of heredity and conditions of formation of barcode. Practical use is based on this theory in creating database of barcodes generated to different animal species. Data used for creating the library are drawn from public databases NCBI and BOLD Systems. The next part of this work concerns about methods of comparison of the individual barcodes to the others and especially to the barcode of human. Three main computing methods were used tore these analyses: Needleman-Wunsch algorithm, Smith- Waterman algorithm and comparison of similarities using distance matrix. This work also concerns about transformation of DNA molecule sequences from symbols to numeric formats, which is required for the distance matrix comparison method. Algorithms for searching for a barcode of a species and vice versa were created to ease the work with data.

Heart rate and age modulate retinal pulsatile patterns

Theoretical models of retinal hemodynamics showed the modulation of retinal pulsatile patterns (RPPs) by heart rate (HR), yet in-vivo validation and scientific merit of this biological process is lacking. Such evidence is critical for result interpretation, study design, and (patho-)physiological modeling of human biology spanning applications in various medical specialties. In retinal hemodynamic video-recordings, we characterize the morphology of RPPs and assess the impact of modulation by HR or other variables. Principal component analysis isolated two RPPs, i.e., spontaneous venous pulsation (SVP) and optic cup pulsation (OCP). Heart rate modulated SVP and OCP morphology (pFDR \u3c 0.05); age modulated SVP morphology (pFDR \u3c 0.05). In addition, age and HR demonstrated the effect on between-group differences. This knowledge greatly affects future study designs, analyses of between-group differences in RPPs, and biophysical models investigating relationships between RPPs, intracranial, intraocular pressures, and cardiovascular physiology

HARDI-ZOOMit protocol improves specificity to microstructural changes in presymptomatic myelopathy

ABSTRACT: Diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) proved promising in patients with non-myelopathic degenerative cervical cord compression (NMDCCC), i.e., without clinically manifested myelopathy. Aim of the study is to present a fast multi-shell HARDI-ZOOMit dMRI protocol and validate its usability to detect microstructural myelopathy in NMDCCC patients. In 7 young healthy volunteers, 13 age-comparable healthy controls, 18 patients with mild NMDCCC and 15 patients with severe NMDCCC, the protocol provided higher signal-to-noise ratio, enhanced visualization of white/gray matter structures in microstructural maps, improved dMRI metric reproducibility, preserved sensitivity (SE = 87.88%) and increased specificity (SP = 92.31%) of control-patient group differences when compared to DTI-RESOLVE protocol (SE = 87.88%, SP = 76.92%). Of the 56 tested microstructural parameters, HARDI-ZOOMit yielded significant patient-control differences in 19 parameters, whereas in DTI-RESOLVE data, differences were observed in 10 parameters, with mostly lower robustness. Novel marker the white-gray matter diffusivity gradient demonstrated the highest separation. HARDI-ZOOMit protocol detected larger number of crossing fibers (5–15% of voxels) with physiologically plausible orientations than DTI-RESOLVE protocol (0–8% of voxels). Crossings were detected in areas of dorsal horns and anterior white commissure. HARDI-ZOOMit protocol proved to be a sensitive and practical tool for clinical quantitative spinal cord imaging

Diffusion magnetic resonance imaging reveals tract‐specific microstructural correlates of electrophysiological impairments in non‐myelopathic and myelopathic spinal cord compression

ABSTRACT: Background and purpose: Non- myelopathic degenerative cervical spinal cord compres-sion (NMDC) frequently occurs throughout aging and may progress to potentially irre-versible degenerative cervical myelopathy (DCM). Whereas standard clinical magnetic resonance imaging (MRI) and electrophysiological measures assess compression sever-ity and neurological dysfunction, respectively, underlying microstructural deficits still have to be established in NMDC and DCM patients. The study aims to establish tract- specific diffusion MRI markers of electrophysiological deficits to predict the progression of asymptomatic NMDC to symptomatic DCM. Methods: High-resolution 3 T diffusion MRI was acquired for 103 NMDC and 21 DCM patients compared to 60 healthy controls to reveal diffusion alterations and relation-ships between tract-specific diffusion metrics and corresponding electrophysiological measures and compression severity. Relationship between the degree of DCM disability, assessed by the modified Japanese Orthopaedic Association scale, and tract-specific mi-crostructural changes in DCM patients was also explored. Results: The study identified diffusion-derived abnormalities in the gray matter, dor-sal and lateral tracts congruent with trans-synaptic degeneration and demyelination in chronic degenerative spinal cord compression with more profound alterations in DCM than NMDC. Diffusion metrics were affected in the C3-6 area as well as above the com-pression level at C3 with more profound rostral deficits in DCM than NMDC. Alterations in lateral motor and dorsal sensory tracts correlated with motor and sensory evoked po-tentials, respectively, whereas electromyography outcomes corresponded with gray mat-ter microstructure. DCM disability corresponded with microstructure alteration in lateral columns. Conclusions: Outcomes imply the necessity of high- resolution tract-specific diffusion MRI for monitoring degenerative spinal pathology in longitudinal studies

Simultanneous EEG-FMRI Data Fusion with Generalized Spectral Patterns

Mnoho rozdílných strategií fúze bylo vyvinuto během posledních 15 let výzkumu simultánního EEG-fMRI. Aktuální dizertační práce shrnuje aktuální současný stav v oblasti výzkumu fúze simultánních EEG-fMRI dat a pokládá si za cíl vylepšit vizualizaci úkolem evokovaných mozkových sítí slepou analýzou přímo z nasnímaných dat. Dva rozdílné modely, které by to měly vylepšit, byly navrhnuty v předložené práci (tj. zobecněný spektrální heuristický model a zobecněný prostorovo-frekvenční heuristický model). Zobecněný frekvenční heuristický model využívá fluktuace relativního EEG výkonu v určitých frekvenčních pásmech zprůměrovaných přes elektrody zájmu a srovnává je se zpožděnými fluktuacemi BOLD signálů pomocí obecného lineárního modelu. Získané výsledky ukazují, že model zobrazuje několik na frekvenci závislých rozdílných úkolem evokovaných EEG-fMRI sítí. Model překonává přístup fluktuací absolutního EEG výkonu i klasický (povodní) heuristický přístup. Absolutní výkon vizualizoval s úkolem nesouvisející širokospektrální EEG-fMRI komponentu a klasický heuristický přístup nebyl senzitivní k vizualizaci s úkolem spřažené vizuální sítě, která byla pozorována pro relativní pásmo pro data vizuálního oddball experimentu. Pro EEG-fMRI data s úkolem sémantického rozhodování, frekvenční závislost nebyla ve finálních výsledcích tak evidentní, neboť všechna pásma zobrazily vizuální síť a nezobrazily aktivace v řečových centrech. Tyto výsledky byly pravděpodobně poškozeny artefaktem mrkání v EEG datech. Koeficienty vzájemné informace mezi rozdílnými EEG-fMRI statistickými parametrickými mapami ukázaly, že podobnosti napříč různými frekvenčními pásmy jsou obdobné napříč různými úkoly (tj. vizuální oddball a sémantické rozhodování). Navíc, koeficienty prokázaly, že průměrování napříč různými elektrodami zájmu nepřináší žádnou novou informaci do společné analýzy, tj. signál na jednom svodu je velmi rozmazaný signál z celého skalpu. Z těchto důvodů začalo být třeba lépe zakomponovat informace ze svodů do EEG-fMRI analýzy, a proto jsme navrhli více obecný prostorovo-frekvenční heuristický model a také jak ho odhadnout za pomoci prostorovo-frekvenční skupinové analýzy nezávislých komponent relativního výkonu EEG spektra. Získané výsledky ukazují, že prostorovo-frekvenční heuristický model vizualizuje statisticky nejvíce signifikantní s úkolem spřažené mozkové sítě (srovnáno s výsledky prostorovo-frekvenčních vzorů absolutního výkonu a s výsledky zobecněného frekvenčního heuristického modelu). Prostorovo-frekvenční heuristický model byl jediný, který zaznamenal s úkolem spřažené aktivace v řečových centrech na datech sémantického rozhodování. Mimo fúzi prostorovo-frekvenčních vzorů s fMRI daty, jsme testovali stabilitu odhadů prostorovo-frekvenčních vzorů napříč různými paradigmaty (tj. vizuální oddball, semantické rozhodování a resting-state) za pomoci k-means shlukovacího algoritmu. Dostali jsme 14 stabilních vzorů pro absolutní EEG výkon a 12 stabilních vzorů pro relativní EEG výkon. Ačkoliv 10 z těchto vzorů vypadají podobně napříč výkonovými typy, prostorovo-frekvenční vzory relativního výkonu (tj. vzory prostorovo-frekvenčního heuristického modelu) mají vyšší evidenci k úkolům.Lots of different data fusion strategies have been developed during last 15 years of simultaneous EEG-fMRI research. The current doctoral thesis summarizes the actual state of the art in EEG-fMRI data fusion research and puts a goal to improve task-related network visualizations blindly directly from the acquired data. Two different models which should improve it have been proposed within the thesis (i.e. generalized spectral heuristic model and generalized spatiospectral heuristic model). Generalized spectral heuristic model utilizes relative EEG power fluctuations in distinct frequency bands averaged over electrodes of interest and compares the fluctuations with delayed BOLD signal fluctuations via general liner model. The obtained results shows that the model visualizes several different frequency dependent task-related EEG-fMRI networks. The model overcomes the absolute power fluctuation approach and classic heuristic approach too. The absolute power visualized a task-not-related broadband EEG-fMRI component and classic heuristic model was insensitive to visualize the task-related visual network which was observed for the relative -band pattern for visual oddball task data. For the semantic decision task EEG-fMRI data, the frequency dependence was not so evident in final results. Since all the bands visualized only visual network and any areas of speech network, the results were possibly corrupted by not-suppressed eye-blinking artifact in EEG data. Mutual information coefficients between different EEG-fMRI statistical parametric maps showed that the similarities over different frequency bands are similar over different tasks (i.e. visual oddball and semantic decision). More, the coefficients proved that averaging over different electrodes of interest does not bring any new information into the joint analysis, i.e. the signal on one single lead is very smoothed signal from the whole scalp. For that reasons, better incorporation of the channel information into the EEG-fMRI analysis started to be necessary and we have proposed more general spatiospectral heuristic model and designed how to estimate the model with spatiospectral Group Independent Component Analysis of EEG spectra relative power. The obtained results show that spatiospectral heuristic model visualizes the statistically most significant task-related networks (compared to absolute power spatiospectral pattern results and generalized spectral heuristic model results). The spatiospectral heuristic model was the only one, which observed task-related activations in a speech areas for semantic decision data. Beyond the fusion of EEG spatiospectral patterns with fMRI data, we have tested the stability of the spatiospectral pattern estimates over different paradigms (i.e. visual oddball, semantic decision and resting-state) with k-means clustering algorithm. We have got 14 stable patterns for the absolute EEG power and 12 stable patterns for the relative EEG power. Although ten of the patterns appear similar over the power types, the relative power spatiospectral patterns (i.e. spatiospectral heuristic model patterns) have higher evidence to tasks.

Multivariate linear mixture models for the prediction of febrile seizure risk and recurrence: a prospective case–control study

Abstract Our goal was to identify highly accurate empirical models for the prediction of the risk of febrile seizure (FS) and FS recurrence. In a prospective, three-arm, case–control study, we enrolled 162 children (age 25.8 ± 17.1 months old, 71 females). Participants formed one case group (patients with FS) and two control groups (febrile patients without seizures and healthy controls). The impact of blood iron status, peak body temperature, and participants’ demographics on FS risk and recurrence was investigated with univariate and multivariate statistics. Serum iron concentration, iron saturation, and unsaturated iron-binding capacity differed between the three investigated groups (pFWE < 0.05). These serum analytes were key variables in the design of novel multivariate linear mixture models. The models classified FS risk with higher accuracy than univariate approaches. The designed bi-linear classifier achieved a sensitivity/specificity of 82%/89% and was closest to the gold-standard classifier. A multivariate model assessing FS recurrence provided a difference (pFWE < 0.05) with a separating sensitivity/specificity of 72%/69%. Iron deficiency, height percentile, and age were significant FS risk factors. In addition, height percentile and hemoglobin concentration were linked to FS recurrence. Novel multivariate models utilizing blood iron status and demographic variables predicted FS risk and recurrence among infants and young children with fever

Spinal cord atrophy as a measure of severity of myelopathy in adrenoleukodystrophy

All men and most women with X-linked adrenoleukodystrophy (ALD) develop myelopathy in adulthood. As clinical trials with new potential disease-modifying therapies are emerging, sensitive outcome measures for quantifying myelopathy are needed. This prospective cohort study evaluated spinal cord size (cross-sectional area - CSA) and shape (eccentricity) as potential new quantitative outcome measures for myelopathy in ALD. Seventy-four baseline magnetic resonance imaging (MRI) scans, acquired in 42 male ALD patients and 32 age-matched healthy controls, and 26 follow-up scans of ALD patients were included in the study. We used routine T 1-weighted MRI sequences to measure mean CSA, eccentricity, right-left and anteroposterior diameters in the cervical spinal cord. We compared MRI measurements between groups and correlated CSA with clinical outcome measures of disease severity. Longitudinally, we compared MRI measurements between baseline and 1-year follow-up. CSA was significantly smaller in patients compared to controls on all measured spinal cord levels (P <.001). The difference was completely explained by the effect of the symptomatic subgroup. Furthermore, the spinal cord showed flattening (higher eccentricity and smaller anteroposterior diameters) in patients. CSA correlated strongly with all clinical measures of severity of myelopathy. There was no detectable change in CSA after 1-year follow-up. The cervical spinal cord in symptomatic ALD patients is smaller and flattened compared to controls, possibly due to atrophy of the dorsal columns. CSA is a reliable marker of disease severity and can be a valuable outcome measure in long-term follow-up studies in ALD. Synopsis: A prospective cohort study in 42 adrenoleukodystrophy (ALD) patients and 32 controls demonstrated that the spinal cord cross-sectional area of patients is smaller compared to healthy controls and correlates with severity of myelopathy in patients, hence it could be valuable as a much needed surrogate outcome measure