Wavelet denoising and segmentation for non-stationary signals: a reinterpretation of an iterative algorithm and application to phonoenterography

This communication deals with wavelet-based denoising techniques of non-stationary signals, in order to extract informative events. The practical application concerns physiological bowel sounds processing, with a view to medical diagnosis and monitoring. This work continues and develops a recent publication placed in the same framework [14]. The method for separating the stationary part from the non-stationary part of a signal presented by Hadjileontiadis et al. [15, 14] stems from a denoising algorithm introduced by Coifman and Wickerhauser [6, 7]. This method involves two user-tuned parameters. We propose a novel version of this algorithm, based on a fixed-point interpretation. This modification allows to eliminate one of the parameters and to determine an inferior limit for the second, depending on the probability distribution of the wavelet coefficients. This revisited version also improves significantly the computational efficiency. We present the results and compare them with other denoising algorithms, both on simulated signals and on real bowel sounds.Ce travail traite du débruitage par ondelettes de signaux non-stationnaires, afin d'extraire les événements informatifs. Le cadre applicatif retenu est le traitement de sons physiologiques abdominaux, dans un but de surveillance et de diagnostic. Ce travail reprend une étude récente située dans le même cadre [14]. La méthode itérative de séparation des parties stationnaire et non-stationnaire (transitoire) d'un signal présentée par Hadjileontiadis et al. [15,14] est une adaptation au traitement des sons physiologiques de l'algorithme de débruitage initialement décrit par Coifman et Wickerhauser [6, 7]. Cette méthode exige le réglage de deux paramètres. Nous proposons une nouvelle version de l'algorithme de Hadjileontiadis et al., basée sur une interprétation de type point fixe. Cette modification nous permet de supprimer un des paramètres de réglage et de fournir une borne inférieure du second en fonction de la distribution de probabilité des coefficients d'ondelette. Cette version revisitée de l'algorithme permet également une réduction très nette du temps de calcul. Nous présentons et comparons avec d'autres algorithmes de débruitage, les résultats du traitement de signaux simulés mais également de signaux réels qui nous intéressent plus particulièrement, à savoir les sons physiologiques abdominaux

Subsequent and simultaneous electrophysiological investigation of the retina and the visual cortex in neurodegenerative and psychiatric diseases: what are the forecasts for the medicine of tomorrow?

Visual electrophysiological deficits have been reported in neurodegenerative disorders as well as in mental disorders. Such alterations have been mentioned in both the retina and the cortex, notably affecting the photoreceptors, retinal ganglion cells (RGCs) and the primary visual cortex. Interestingly, such impairments emphasize the functional role of the visual system. For this purpose, the present study reviews the existing literature with the aim of identifying key alterations in electroretinograms (ERGs) and visual evoked potentials electroencephalograms (VEP-EEGs) of subjects with neurodegenerative and psychiatric disorders. We focused on psychiatric and neurodegenerative diseases due to similarities in their neuropathophysiological mechanisms. Our research focuses on decoupled and coupled ERG/VEP-EEG results obtained with black-and-white checkerboards or low-level visual stimuli. A decoupled approach means recording first the ERG, then the VEP-EEG in the same subject with the same visual stimuli. The second method means recording both ERG and VEP-EEG simultaneously in the same participant with the same visual stimuli. Both coupled and decoupled results were found, indicating deficits mainly in the N95 ERG wave and the P100 VEP-EEG wave in Parkinson’s, Alzheimer’s, and major depressive disorder. Such results reinforce the link between the retina and the visual cortex for the diagnosis of psychiatric and neurodegenerative diseases. With that in mind, medical devices using coupled ERG/VEP-EEG measurements are being developed in order to further investigate the relationship between the retina and the visual cortex. These new techniques outline future challenges in mental health and the use of machine learning for the diagnosis of mental disorders, which would be a crucial step toward precision psychiatry

Contribution au traitement et à l'analyse de signaux issus de processus physiologiques

Les travaux présentés dans ce mémoire concernent le traitement et l'analyse des signaux issus de processus physiologiques. La difficulté de traiter ces signaux réside dans la connaissance du processus lui même. En effet, ces systèmes sont souvent modélisés sous l'aspect fonctionnel. Or, il s'avère que les processus vivants requièrent une représentation organisationnelle, structurale, fonctionnelle, mais aussi géométrique et topologique. L'étape de modélisation est d'un enjeu majeur pour définir la méthodologie de traitement des signaux recueillis. Etant donné les nombreuses interactions que présentent ces systèmes, les étapes de prétraitement et de mises en relations multidimensionnelles des signaux disponibles sont généralement incontournables. Les principales contributions présentées visent la détection précoce du glaucome, la phonotentérographie dans le cadre de l'analyse fonctionnelle digestive et enfin l'épilepsie via la caractérisation des crises au travers des signaux EEG. Les perspectives de ce travail se situent dans la continuité des travaux menés en neurophysiologie. De ce contexte, deux axes principaux sont dégagés : l'étude des mécanismes physiopathologiques qui sous-tendent les crises d'épilepsie portant sur l'identification des réseaux épileptiques et leurs relations avec les réseaux cognitifs normaux et l'identification des réseaux neuronaux qui sont mis en jeu au cours des processus mnésiques physiologiques (encodage, stockage, restitution)

Automatic lateralization of temporal lobe epilepsy based on scalp EEG

International audienceObjective: The objective of this work is the determination of the lateralization of the epileptic seizure onset zone using the scalp EEG signal processing. Methods: A comprehensive method based on the evaluation of the evolution of the correlation coefficients computed between bipolar channels (longitudinal montage) was applied to 43 patients (87 seizures). The correlation coefficients are estimated by a nonlinear regression analysis. The methodology that leads to the lateralization is based on several processing steps: segmentation, seizure onset determination and then lateralization. Results: Results show that the mean level of the nonlinear correlation values computed between EEG channels at the seizure onset time is significantly higher on the side of the beginning of a seizure. Conclusions: The side of the seizure onset was determined for about 80–90% of the seizures studied with a satisfactory high reproducibility level. Significance: Comparison of nonlinear correlation coefficients between both sides of the brain leads to the determination of the side of seizure onset

A Bayesian approach for simultaneous spike extraction and sorting

International audienceThe information processing in the brain is governed by large neural ensembles organized in networks. The firing of the neuronal cells in each neural population bring insight on the role of this structure for a given task or on its involvement in a pathology. Such investigations require the detection and sorting of neuronal spikes from the recordings. This is known as a challenging task due to the high level of surrounding local field potential (LFP) and to the strong similarities between the patterns to classify. In this article we present a new method for spike classification leaning on the separation between the spike waveform and the background LFP. The approach is rooted in a Bayesian framework integrating prior on the LFP spectral density and considering mixture of Gaussian for the classification. The algorithm provides both the posterior mean of the spike waveforms for each cluster as well as the posterior mean of each singular spike waveforms

Contribution à la détection et à l'analyse des signaux EEG épileptiques (débruitage et séparation de sources)

L'objectif principal de cette thèse est le pré-traitement des signaux d'électroencéphalographie (EEG). En particulier, elle vise à développer une méthodologie pour obtenir un EEG dit "propre" à travers l'identification et l'élimination des artéfacts extra-cérébraux (mouvements oculaires, clignements, activité cardiaque et musculaire) et du bruit. Après identification, les artéfacts et le bruit doivent être éliminés avec une perte minimale d'information, car dans le cas d'EEG, il est de grande importance de ne pas perdre d'information potentiellement utile à l'analyse (visuelle ou automatique) et donc au diagnostic médical. Plusieurs étapes sont nécessaires pour atteindre cet objectif : séparation et identification des sources d'artéfacts, élimination du bruit de mesure et reconstruction de l'EEG "propre". A travers une approche de type séparation aveugle de sources (SAS), la première partie vise donc à séparer les signaux EEG dans des sources informatives cérébrales et des sources d'artéfacts extra-cérébraux à éliminer. Une deuxième partie vise à classifier et éliminer les sources d'artéfacts et elle consiste en une étape de classification supervisée. Le bruit de mesure, quant à lui, il est éliminé par une approche de type débruitage par ondelettes. La mise en place d'une méthodologie intégrant d'une manière optimale ces trois techniques (séparation de sources, classification supervisée et débruitage par ondelettes) constitue l'apport principal de cette thèse. La méthodologie développée, ainsi que les résultats obtenus sur une base de signaux d'EEG réels (critiques et inter-critiques) importante, sont soumis à une expertise médicale approfondie, qui valide l'approche proposéeThe goal of this research is the electroencephalographic (EEG) signals preprocessing. More precisely, we aim to develop a methodology to obtain a "clean" EEG through the extra- cerebral artefacts (ocular movements, eye blinks, high frequency and cardiac activity) and noise identification and elimination. After identification, the artefacts and noise must be eliminated with a minimal loss of cerebral activity information, as this information is potentially useful to the analysis (visual or automatic) and therefore to the medial diagnosis. To accomplish this objective, several pre-processing steps are needed: separation and identification of the artefact sources, noise elimination and "clean" EEG reconstruction. Through a blind source separation (BSS) approach, the first step aims to separate the EEG signals into informative and artefact sources. Once the sources are separated, the second step is to classify and to eliminate the identified artefacts sources. This step implies a supervised classification. The EEG is reconstructed only from informative sources. The noise is finally eliminated using a wavelet denoising approach. A methodology ensuring an optimal interaction of these three techniques (BSS, classification and wavelet denoising) is the main contribution of this thesis. The methodology developed here, as well the obtained results from an important real EEG data base (ictal and inter-ictal) is subjected to a detailed analysis by medical expertise, which validates the proposed approachNANCY-INPL-Bib. électronique (545479901) / SudocSudocFranceF

Extracellular recordings simulation: a time-efficient method to model action potentials signatures of neuronal populations

Présentation PosterInternational audienc