Time-scale based detection of interictal paroxystic events in electroencephalography

The electroencephalographic signals recorded from surface and depth electrodes are, in epilepsy, the basic elements for the spatiotemporal analysis ofparoxystic processes . These signals can be characterized in the interictal periods by fast discharges that must be detected. These non predictable transients are superposed to a background activity which is itself a complex mixture of signals . This paper describes a detector based on Wavelet Transform whose aim is to detect theses events. A two stage structure is proposed : the first level carries out the detection of all the transients (including the artifacts) ; the second level achieves the discrimination between the events of interest and the artifactual waveforms . The decision criteria associated to the stages of the detector are reported and their adaptive fitting is emphasized . The resulting performances are evaluated on simulated and real data and they are compared to another detection scheme which has been recently proposed .Les signaux électro-encéphalographiques observés à partir de capteurs de surface et de profondeur sont, en épilepsie, les éléments fondamentaux de toute analyse spatio-temporelle des processus paroxystiques. Ceux-ci se caractérisent dans les périodes inter-critiques par des décharges rapides qu'il est important de détecter. Ces décharges correspondent à des signaux transitoires non prédictibles qui se superposent à une activité de fond pouvant elle même être un mélange très complexe. Cet article propose un détecteur, basé sur une Transformée en Ondelettes, dont l'objectif est de mettre en évidence ces transitoires. Il comporte deux niveaux : le premier cherche à détecter tous les transitoires (artefacts inclus) ; le second a pour rôle de séparer au mieux les événements utiles des impulsions transitoires parasites. Une large place est laissée à la description du réglage adaptatif des seuils de décision associés à chacun des étages du détecteur. Les performances sont évaluées et comparées, sur signaux synthétiques et réels, à un détecteur proposé récemment dans la littérature

Séparation de mélanges par ondelettes et réseaux de neurones : étude comparée

- Ces travaux se situent dans le cadre d'un projet qui a pour ambition la conception d'un système ambulatoire longue durée multi-varié pour la surveillance de malaises inexpliqués et de troubles du sommeil. Plus précisément, ces objectifs concernent l'étude de la localisation spatiale optimale de nouveaux capteurs et l'extraction, à partir d'enregistrements de sommeil réels, des signaux nécessaires aux diagnostics. D'un point de vue traitement du signal, ce problème de l'extraction des signaux est assimilé à la séparation de mélanges et deux approches sont proposées : une décomposition suivant une base d'ondelettes orthonormées et des réseaux de neurones. Les deux méthodes utilisées fournissent des résultats acceptables avec des performances équivalentes, et meilleures qu'avec un filtrage traditionnel. Le réseau de neurones permet d'extraire la fonction de transfert non linéaire entre deux dérivations d'EEG, mais sa mise en oeuvre est délicate. La méthode basée sur les ondelettes permet d'extraire deux signaux à partir d'une seule dérivation avec une grande simplicité de mise en oeuvre

Annulation du QRS-T pour la détection de l'onde P : une approche par analyse een ondelettes dyadiques

Une nouvelle méthode d'annulation battement à battement du QRS-T dans le but de faciliter la détection de l'onde P est introduite. La phase d'annulation s'appuie sur une approche de pseudo inversion d'une décomposition en ondelettes dyadiques du signal ECG, observé sur deux dérivations, pour fournir un signal résiduel ne devant contenir que le train d'ondes P. Leur détection est par la suite entreprise sur ce signal et est abordée sous forme d'un problème de classification binaire. Des comparaisons, sur signaux simulés et réels, avec d'autres approches sont présentées

Sur les signaux électrophysiologiques : réflexion et quelques perspectives ouvertes

Nous disposons de signaux physiologiques riches en information sur les objets observés. Lorsque leur association est possible, ils peuvent renseigner différentes facettes du fonctionnement d'une entité structurelle, d'un organe ou encore d'un système. L'exploitation des informations qu'ils véhiculent en lien avec les données cliniques à des finalités diagnostiques et thérapeutique, mais aussi pour améliorer l'état des connaissances dans les champs disciplinaires concernés, demande de fédérer des équipes de recherche autour de projet intégrant d'emblée les dimensions méthodologiques, cliniques et technologiques

Suivi de relation en temps et en fréquence dans les signaux SEEG épileptiques. Evaluation de deux estimateurs linéaires

Dans cet article, on s'intéresse au suivi de l'évolution en temps et en fréquence de la relation linéaire entre deux signaux non stationnaires (signaux EEG intracérébraux enregistrés chez des patients épileptiques). Un estimateur est proposé, basé sur la mesure du coefficient de corrélation linéaire entre les signaux de sous-bandes, optimisé pour le retard, et comparé à un estimateur de la fonction de cohérence (classiquement utilisé dans l'analyse du signal EEG). Les résultats obtenus sur signaux simulés montrent que l'estimateur proposé permet de réduire le biais, et la variance d'estimation. Sur signaux réels, ils permettent de mettre en évidence une différence, importante sur le plan de la physiopathologie, sur la corrélation des signaux durant l'activité intercritique (en dehors des crises) et durant l'activité critique (pendant les crises)

Estimation de la pression pulmonaire par analyses spectrale et temps-fréquence du deuxième son cardiaque

Cette étude a pour but d'évaluer différentes méthodes de sélection du deuxième son cardiaque et de ses composantes aortique et pulmonaire et d'estimation de leurs paramètres spectraux pour la mesure de la pression artérielle pulmonaire. Trois méthodes basées sur la transformée rapide de Fourier (FFT) et 5 méthodes basées sur la distribution Wigner-Ville (DWV) ont été testées à l'aide de signaux enregistrés chez 27 patients. La performance de chaque méthode a été évaluée par l'indice de corrélation entre la mesure de la pression artérielle pulmonaire obtenue à partir de quatre paramètres spectraux extraits du deuxième son cardiaque et de ses composantes aortique et pulmonaire et celle mesurée par échocardiographie Doppler. Les résultats démontrent que la meilleure méthode basée sur la transformée rapide de Fourier et celle basée sur la représentation temps-fréquence (RTF) ont des performances similaires. Les deux méthodes nécessitent une séparation préalable des composantes aortique et pulmonaire du deuxième son cardiaque avant d'effectuer l'analyse spectrale ou l'analyse temps-fréquence

Wavelet analysis of epileptic spikes

Interictal spikes and sharp waves in human EEG are characteristic signatures of epilepsy. These potentials originate as a result of synchronous, pathological discharge of many neurons. The reliable detection of such potentials has been the long standing problem in EEG analysis, especially after long-term monitoring became common in investigation of epileptic patients. The traditional definition of a spike is based on its amplitude, duration, sharpness, and emergence from its background. However, spike detection systems built solely around this definition are not reliable due to the presence of numerous transients and artifacts. We use wavelet transform to analyze the properties of EEG manifestations of epilepsy. We demonstrate that the behavior of wavelet transform of epileptic spikes across scales can constitute the foundation of a relatively simple yet effective detection algorithm.Comment: 4 pages, 3 figure

Détection de signatures temps-fréquence sur des crises d'epilepsie

Parmi les méthodes d'investigation en épilepsie, la stéréo-électroencéphalographie (SEEG) fournit des informations capitales sur des interactions entre structures cérébrales. Ce papier présente une application de l'analyse temps-fréquence sur des signaux SEEG dans le but d'étudier la variabilité de signatures temps-fréquence présentes sur différentes voies d'enregistrement et différentes crises d'un patient donné. Ce problème se pose sous la forme d'un problème de détection de signatures ressemblant à une signature de référence. Quatre statistiques basées sur les informations temps-fréquence de la signature de référence et du signal sont présentées et leurs performances comparées. Les résultats montrent que le lissage des représentations temps-fréquence, (surtout celui effectué par la représentation temps-fréquence dépendant du signal), permet de détecter des signatures ressemblantes