Decoding Electrophysiological Correlates of Selective Attention by Means of Circular Data

Sustaining our attention to a relevant sensory input in a complex listening environment, is of great importance for a successful auditory communication. To avoid the overload of the auditory system, the importance of the stimuli is estimated in the higher levels of the auditory system. Based on these information, the attention is drifted away from the irrelevant and unimportant stimuli. Long-term habituation, a gradual process independent from sensory adaptation, plays a major role in drifting away our attention from irrelevant stimuli. A better understanding of attention-modulated neural activity is important for shedding light on the encoding process of auditory streams. For instance, these information can have a direct impact on developing smarter hearing aid devices in which more accurate objective measures can be used to re ect the hearing capabilities of patients with hearing pathologies. As an example, an objective measures of long-term habituation with respect to di erent level of sound stimuli can be used more accurately for adjustment of hearing aid devices in comparison to verbal reports. The main goal of this thesis is to analyze the neural decoding signatures of long-term habituation and neural modulations of selective attention by exploiting circular regularities in electrophysiological (EEG) data, in which we can objectively measure the level of attentional-binding to di erent stimuli. We study, in particular, the modulations of the instantaneous phase (IP) in event related potentials (ERPs) over trials for di erent experimental settings. This is in contrast to the common approach where the ERP component of interest is computed through averaging a su ciently large number of ERP trials. It is hypothesized that a high attentional binding to a stimulus is related to a high level of IP cluster. As the attention binding reduces, IP is spread more uniformly on a unit circle. This work is divided into three main parts. In the initial part, we investigate the dynamics of long-term habituation with di erent acoustical stimuli (soft vs. loud) over ERP trials. The underlying temporal dynamics in IP and the level of phase cluster of the ERPs are assessed by tting circular probability functions (pdf) over data segments. To increase the temporal resolution of detecting times at which a signi cant change in IP occurs, an abrupt change point model at di erent pure-tone stimulations is used. In a second study, we improve upon the results and methodology by relaxing some of the constrains in order to integrate the gradual process of long-term habituation into the model. For this means, a Bayesian state-space model is proposed. In all of the aforementioned studies, we successfully classi ed between di erent stimulation levels, using solely the IP of ERPs over trials. In the second part of the thesis, the experimental setting is expanded to contain longer and more complex auditory stimuli as in real-world scenarios. Thereby, we study the neural-correlates of attention in spontaneous modulations of EEG (ongoing activity) which uses the complete temporal resolution of the signal. We show a mapping between the ERP results and the ongoing EEG activity based on IP. A Markov-based model is developed for removing spurious variations that can occur in ongoing signals. We believe the proposed method can be incorporated as an important preprocessing step for a more reliable estimation of objective measures of the level of selective attention. The proposed model is used to pre-process and classify between attending and un-attending states in a seminal dichotic tone detection experiment. In the last part of this thesis, we investigate the possibility of measuring a mapping between the neural activities of the cortical laminae with the auditory evoked potentials (AEP) in vitro. We show a strong correlation between the IP of AEPs and the neural activities at the granular layer, using mutual information.Die Aufmerksamkeit auf ein relevantes auditorisches Signal in einer komplexen H orumgebung zu lenken ist von gro er Bedeutung f ur eine erfolgreiche akustische Kommunikation. Um eine Uberlastung des H orsystems zu vermeiden, wird die Bedeutung der Reize in den h oheren Ebenen des auditorischen Systems bewertet. Basierend auf diesen Informationen wird die Aufmerksamkeit von den irrelevanten und unwichtigen Reizen abgelenkt. Dabei spielt die sog. Langzeit- Habituation, die einen graduellen Prozess darstellt der unabh angig von der sensorischen Adaptierung ist, eine wichtige Rolle. Ein besseres Verst andnis der aufmerksamkeits-modulierten neuronalen Aktivit at ist wichtig, um den Kodierungsprozess von sog. auditory streams zu beleuchten. Zum Beispiel k onnen diese Informationen einen direkten Ein uss auf die Entwicklung intelligenter H orsysteme haben bei denen genauere, objektive Messungen verwendet werden k onnen, um die H orf ahigkeiten von Patienten mit H orpathologien widerzuspiegeln. So kann beispielsweise ein objektives Ma f ur die Langzeit- Habituation an unterschiedliche Schallreize genutzt werden um - im Vergleich zu subjektiven Selbsteinsch atzungen - eine genauere Anpassung der H orsysteme zu erreichen. Das Hauptziel dieser Dissertation ist die Analyse neuronaler Dekodierungssignaturen der Langzeit- Habituation und neuronaler Modulationen der selektiver Aufmerksamkeit durch Nutzung zirkul arer Regularit aten in elektroenzephalogra schen Daten, in denen wir objektiv den Grad der Aufmerksamkeitsbindung an verschiedene Reize messen k onnen. Wir untersuchen insbesondere die Modulation der Momentanphase (engl. Instantaneous phase, IP) in ereigniskorrelierten Potenzialen (EKPs) in verschiedenen experimentellen Settings. Dies steht im Gegensatz zu dem traditionellen Ansatz, bei dem die interessierenden EKP-Komponenten durch Mittelung einer ausreichend gro en Anzahl von Einzelantworten im Zeitbereich ermittelt werden. Es wird vermutet, dass eine hohe Aufmerksamkeitsbindung an einen Stimulus mit einem hohen Grad an IP-Clustern verbunden ist. Nimmt die Aufmerksamkeitsbindung hingegen ab, so ist die Momentanphase uniform auf dem Einheitskreis verteilt. Diese Arbeit gliedert sich in drei Teile. Im ersten Teil untersuchen wir die Dynamik der Langzeit-Habituation mit verschiedenen akustischen Reizen (leise vs. laut) in EKP-Studien. Die zugrundeliegende zeitliche Dynamik der Momentanphase und die Ebene des Phasenclusters der EKPs werden durch die Anpassung von zirkul aren Wahrscheinlichkeitsfunktionen (engl. probability density function, pdf) uber Datensegmente bewertet. Mithilfe eines sog. abrupt change-point Modells wurde die zeitliche Au osung der Daten erh oht, sodass signi kante Anderungen in der Momentanphase bei verschiedenen Reintonstimulationen detektierbar sind. In einer zweiten Studie verbessern wir die Ergebnisse und die Methodik, indem wir einige der Einschr ankungen lockern, um den gradualen Prozess der Langzeit-Habituation in das abrupt changepoint Modell zu integrieren. Dazu wird ein bayes`sches Zustands-Raum-Modell vorgeschlagen. In den zuvor genannten Studien konnte erfolgreich mithilfe der Momentanphase zwischen verschiedenen Stimulationspegeln unterschieden werden. Im zweiten Teil der Arbeit wird der experimentelle Rahmen erweitert, um komplexere auditorische Reize wie in realen H orsituationen untersuchen zu k onnen. Dabei analysieren wir die neuronalen Korrelate der Aufmerksamkeit anhand spontaner Modulationen der kontinuierlichen EEG-Aktivit at, die eine zeitliche Au osung erm oglicht. Wir zeigen eine Abbildung zwischen den EKP-Ergebnissen und der kontinuierlichen EEG-Aktivit at auf Basis der Momentanphase. Ein Markov-basiertes Modell wird entwickelt, um st orende Variationen zu entfernen, die in kontinuierlichen EEG-Signalen auftreten k onnen. Wir glauben, dass die vorgeschlagene Methode als wichtiger Vorverarbeitungsschritt zur soliden objektiven Absch atzung des Aufmerksamkeitsgrades mithilfe von EEG-Daten verwendet werden kann. In einem dichotischen Tonerkennungsexperiment wird das vorgeschlagene Modell zur Vorverarbeitung der EEG-Daten und zur Klassi zierung zwischen gerichteten und ungerichteten Aufmerksamkeitszust anden erfolgreich verwendet. Im letzten Teil dieser Arbeit untersuchen wir den Zusammenhang zwischen den neuronalen Aktivit aten der kortikalen Laminae und auditorisch evozierten Potentialen (AEP) in vitro im Tiermodell. Wir zeigen eine starke Korrelation zwischen der Momentanphase der AEPs und den neuronalen Aktivit aten in der Granularschicht unter Verwendung der Transinformation

Glucagon-like peptide-1 treatment reduces the risk of diabetes-type 2 related amputations:A cohort study in Denmark

Aims: To assess the impact of Glucagon-like peptide-1 (GLP-1) agonists on the risk of lower extremity amputations in patients with type 2 diabetes mellitus (DM2). Methods: We conducted a cohort study on 309,116 patients with DM2 using Danish National Register and Diabetes Database. We tracked the GLP-1 agonists over time along with the medication dose. Time-varying models are used to assess the risk of amputation for patients with/without GLP-1 treatment. Results: Patients on GLP-1 treatment experience a notable reduction in the risk of amputation compared to those without the treatment with a hazard ratio (HR) of 0.5, 95% CI [0.54–0.74], indicating a statistically significant difference (p &lt;.005). This risk reduction was consistent across different age groups, but notably most pronounced among middle income patients. The findings were further validated by using time-varying Cox models, which considered the patient's comorbidity history. Conclusions: Our analysis reveals compelling evidence of a reduced risk of amputation among patients receiving GLP-1 therapy, an effect dominated by liraglutide, compared to those without the treatment, even after adjusting for various socio-economic factors. However, further investigation is required to identify and account for any other potential confounding variables that may impact the outcome.</p