Nonconvulsive Epileptic Seizure Detection in Scalp EEG Using Multiway Data Analysis

Nonconvulsive status epilepticus is a condition where the patient is exposed to abnormally prolonged epileptic seizures without evident physical symptoms. Since these continuous seizures may cause permanent brain damage, it constitutes a medical emergency. This paper proposes a method to detect nonconvulsive seizures for a further nonconvulsive status epilepticus diagnosis. To differentiate between the normal and seizure electroencephalogram (EEG), a K-Nearest Neighbor, a Radial Basis Support Vector Machine, and a Linear Discriminant Analysis classifier are used. The classifier features are obtained from the Canonical Polyadic Decomposition (CPD) and Block Term Decomposition (BTD) of the EEG data represented as third order tensor. To expand the EEG into a tensor, Wavelet or Hilbert-Huang transform are used. The algorithm is tested on a scalp EEG database of 139 seizures of different duration. The experimental results suggest that a Hilbert-Huang tensor representation and the CPD analysis provide the most suitable framework for nonconvulsive seizure detection. The Radial Basis Support Vector Machine classifier shows the best performance with sensitivity, specificity, and accuracy values over 98%. A rough comparison with other methods proposed in the literature shows the superior performance of the proposed method for nonconvulsive epileptic seizure detection

Estratégia de tomada de decisão para reconhecimento automático de estados de sedação

Introduction: Anesthesiology is the medical specialty concerned with the specific care of patients during surgical and intensive care procedures. This specialty, based on scientific and technological advances, has incorporated the use of electroencephalographic monitoring, facilitating the continuous control in the use of anesthesia for patient´s sedation states during surgeries, with an adequate concentration of drugs. Objective: proposal for a classification strategy for automatic recognition of three sedation states in electroencephalographic signals. Methods: we used, with written informed consent, the electroencephalographic records of 27 patients undergoing abdominal surgery, excluding those with a history of epilepsy, cerebrovascular disease and other neurological conditions. A total of 12 drugs to produce anesthesia and two muscle relaxants with 19 electrodes, mounted according to the International System 10 -20, were applied. Artifacts in the records were eliminated and artificial intelligence techniques were applied to perform automatic recognition of sedation states. Results: a strategy based on the use of support vector machines with a multiclass algorithm One-against-Rest and the Cosine Similarity metric was proposed to perform the automatic recognition of three sedation states: deep, moderate and light, in signals recorded by the frontal channel F4 and the occipital channels O1 and O2. A comparison was carried out between the proposal showed and other classification methods. Conclusions: a balanced accuracy of 92.67% is computed about the recognition of the three states of sedation in the signals recorded by the electroencephalographic channel F4, which helps in a better anesthetic monitoring process.Introducción: la Anestesiología es la especialidad médica dedicada a la atención específica de los pacientes durante procedimientos quirúrgicos y en cuidados intensivos. Esta especialidad basada en los avances científicos y tecnológicos, ha incorporado el uso del monitoreo electroencefalográfico, facilitando el control continuo de estados de sedación anestésica durante las cirugías, con una adecuada concentración de fármacos.Objetivo: proponer una estrategia de clasificación para el reconocimiento automático de tres estados de sedación anestésica en señales electroencefalográficas. Método: se utilizaron con consentimiento informado escrito los registros electroencefalográficos de 27 pacientes sometidos a cirugía abdominal, excluyendo aquellos con antecedentes de epilepsia, enfermedades cerebrovasculares y otras afecciones neurológicas. Se aplicaron en total 12 fármacos anestésicos y dos relajantes musculares con montaje de 19 electrodos según el Sistema Internacional 10-20. Se eliminaron artefactos en los registros y se aplicaron técnicas de Inteligencia artificial para realizar el reconocimiento automático de los estados de sedación.Resultados: se propuso una estrategia basada en el uso de máquinas de soporte vectorial con algoritmo multiclase Uno-Contra-Resto y la métrica Similitud Coseno, para realizar el reconocimiento automático de tres estados de sedación: profundo, moderado y ligero, en señales registradas por el canal frontal F4 y los occipitales O1 y O2. Se realizó una comparación de la propuesta con otros métodos de clasificación. Conclusiones: se computa una exactitud balanceada del 92,67 % en el reconocimiento de los tres estados de sedación en las señales registradas por el canal electroencefalográfico F4, lo cual favorece el desarrollo de la monitorización anestésica.Introdução: a Anestesiologia é a especialidade médica dedicada ao atendimento específico de pacientes durante procedimentos cirúrgicos e em terapia intensiva. Essa especialidade, baseada nos avanços científicos e tecnológicos, incorporou o uso da monitorização eletroencefalográfica, facilitando o controle contínuo dos estados de sedação anestésica durante as cirurgias, com concentração adequada de fármacos. Objetivo: propor uma estratégia de classificação para o reconhecimento automático de três estados de sedação anestésica em sinais eletroencefalográficos. Método: foram utilizados registros eletroencefalográficos de 27 pacientes submetidos à cirurgia abdominal com consentimento informado por escrito, excluindo aqueles com histórico de epilepsia, doenças cerebrovasculares e outras condições neurológicas. Um total de 12 drogas anestésicas e dois relaxantes musculares foram aplicados com um conjunto de 19 eletrodos de acordo com o Sistema Internacional 10-20. Artefatos nos prontuários foram removidos e técnicas de inteligência artificial foram aplicadas para realizar o reconhecimento automático dos estados de sedação. Resultados: foi proposta uma estratégia baseada no uso de máquinas de vetores de suporte com algoritmo One-Against-Rest multiclasse e a métrica Cosine Similarity para realizar o reconhecimento automático de três estados de sedação: profundo, moderado e leve, em sinais registrados pelo canal frontal F4 e os canais occipitais O1 e O2. Foi feita uma comparação da proposta com outros métodos de classificação. Conclusões: uma acurácia equilibrada de 92,67% é computada no reconhecimento dos três estados de sedação nos sinais registrados pelo canal eletroencefalográfico F4, o que favorece o desenvolvimento da monitorização anestésica

Aplicación de la corrección de artefactos en el electroencefalograma para el monitoreo del estado anestésico

OBJECTIVE: To propose a method based on empirical mode decomposition (EMD) algorithm for the correction of eye and cardiac artifacts presents in the electroencephalogram (EEG).METHODS: For the artifact correction partial reconstruction of signal were apply the discarding all those components that may contain artifact information. After the proposed correction method is evaluated using artificially contaminated EEG signals. Similitude and correlation criteria were applied between the method outcomes and the original EEG. Finally correction method was incorporated into an anesthesia monitoring system. To evaluate the system outcomes enhancement, these were compares before and after apply the artifact correction.RESULTS: EEG artifact correction method outcomes preserve overall analyzed records a correlation of 89.7 % and medium similitude value of 0.75 compared the original EEG. The anesthesia monitoring system shows an enhancement of 27.4 % after apply artifact correction. Demonstrating, the superior performance of the anesthetic monitoring proposed methods after artifacts correction.CONCLUSIONS: The EEG has become one of the most used method in the surgical practice for to quantify the anesthetic depth. But the accuracy of diagnosis made from this signal can be compromised by the appearance of artifacts in the EEG record. Ocular and cardiac artifacts are most frequent and problematic.OBJETIVO: Proponer un método basado en el algoritmo de descomposición en modos empíricos para la corrección de los artefactos oculares y cardiacos presentes en el electroencefalograma (EEG).MÉTODOS: Para la corrección de artefactos fue aplicada la reconstrucción parcial dela señal, descartando todos los componentes que pudieran contener información de los artefactos. Luego el método de corrección propuesto es evaluado usando señales de EEG contaminadas artificialmente. Se calcularon los criterios de similitud y corrección entre las salidas del método y el EEG original. Finalmente el método de corrección propuesto fue incorporado a un sistema de monitoreo de anestesia. Para evaluar la mejoría de los resultados del sistema de monitoreo las salidas de este fueron comparadas antes y después de aplicar la corrección de artefactos.RESULTADOS: Las salidas del método de corrección de artefactos en el EEG conservaron una correlación de un 89,7 % entre todas las señales analizadas y un valor medio de similitud de 0,75 comparados con el EEG original. El sistema de monitoreo de anestesia mostró una mejoría de 27,4 % después de aplicar la corrección de los artefactos. Demostrando, el superior desempeño del método de monitoreo de profundidad anestésica propuesto después de realizar la corrección de artefactos.CONCLUSIONES: El EEG se ha convertido en uno de los métodos más usados en la práctica quirúrgica para cuantificar la profundidad anestésica. Pero la exactitud del diagnóstico realizado a partir de esta señal puede verse comprometido por la aparición de artefactos en el registro de EEG. Los artefactos oculares y cardiacos son los más frecuentes y problemáticos

Nonconvulsive epileptic seizure monitoring with incremental learning

Nonconvulsive epileptic seizures (NCSz) and nonconvulsive status epilepticus (NCSE) are two neurological entities associated with increment in morbidity and mortality in critically ill patients. In a previous work, we introduced a method which accurately detected NCSz in EEG data (referred here as ‘Batch method’). However, this approach was less effective when the EEG features identified at the beginning of the recording changed over time. Such pattern drift is an issue that causes failures of automated seizure detection methods. This paper presents a support vector machine (SVM)-based incremental learning method for NCSz detection that for the first time addresses the seizure evolution in EEG records from patients with epileptic disorders and from ICU having NCSz. To implement the incremental learning SVM, three methodologies are tested. These approaches differ in the way they reduce the set of potentially available support vectors that are used to build the decision function of the classifier. To evaluate the suitability of the three incremental learning approaches proposed here for NCSz detection, first, a comparative study between the three methods is performed. Secondly, the incremental learning approach with the best performance is compared with the Batch method and three other batch methods from the literature. From this comparison, the incremental learning method based on maximum relevance minimum redundancy (MRMR_IL) obtained the best results. MRMR_IL method proved to be an effective tool for NCSz detection in a real-time setting, achieving sensitivity and accuracy values above 99%

Evaluación de la eficacia de los parámetros del electroencefalograma cuantitativo en la medición del nivel de profundidad anestésico

Introducción: los métodos de medición del nivel de profundidad del efecto hipnótico de los fármacos anestésicos, a partir del análisis cuantitativo del electroencefalograma, necesitan ser perfeccionados y optimizados para garantizar su aplicación eficiente en la práctica clínica. Objetivo: evaluar los efectos del nivel de profundidad anestésica y de la derivación del registro en los parámetros del electroencefalograma cuantitativo, para garantizar la selección de los parámetros óptimos en la clasificación del nivel de profundidad anestésica. Métodos: se estudió una muestra de 29 adultos con afecciones abdominales, tratados quirúrgicamente por vía endoscópica, bajo anestesia general. El registro electroencefalográfico se realizó mediante un montaje de 19 canales y el nivel de profundidad anestésica fue cuantificado clínicamente mediante una escala de 8 niveles. Igualmente, los parámetros del electroencefalograma cuantitativo fueron estimados mediante el sistema de análisis del equipo Medicid 5 de Neuronic. Resultados: el nivel de profundidad anestésica presentó un efecto significativo en los parámetros del electroencefalograma cuantitativo, en los modelos espectrales de banda ancha y estrecha. Entre los parámetros con mayor significación figuraron: el poder absoluto delta, theta, el poder relativo theta y la frecuencia media theta, alpha y total; mientras que en los parámetros de banda estrecha se obtuvo un efecto significativo en todas las derivaciones, con una interacción significativa entre la topografía y el nivel de profundidad anestésica. Conclusiones: los parámetros del electroencefalograma cuantitativo pueden ser utilizados de forma eficaz en la predicción del nivel de profundidad anestésica, con una mayor resolución en los niveles de clasificación que los utilizados hasta el presente. Asimismo, se confirmó el efecto selectivo de los agentes hipnóticos en las diferentes áreas corticale

Biodiversity 2016. Status and Trends of Colombian Continental Biodiversity

This third volume of the annual report on biodiversity in Colombia continues the editorial line that begun in 2014. Using novel analytical and graphic proposals, these reports have the goal of communicating the contents to a broad public, making it available for discussion without sacrificing the quality of information. The challenge of communication continues to be a major part of the institutional project, and the new languages with which we are learning to communicate with society and other institutions are an experiment that we expect to be increasingly gratifying. The report for 2017 is already under construction and it counts on new digital technologies so the power of a colombian vital connection may be entirely expressed. The included content evidences that we are still far away from having a systematic follow-up about most of the topics related to the management of biodiversity and ecosystem services, which is the only way to evaluate the effectiveness of policies and investments made by society. In fact, a limitation that is recognized is that of identifying positive or negative changes that affect different levels of organization of life on this planet; therefore, our global navigation route of the Aichi targets is still to be verified. An additional purpose of this process includes the invitation of all Colombians to contribute in constructing and maintaining basic monitoring indicators for management since it is impossible to identify long-term trends of flora and fauna in the country without the support of institutions, researchers, and citizens. This challenge is immense in a megadiverse country such as Colombia. For this reason, the report will continue to open its pages to experts, and even indigenous peoples or local communities, for them to present their perspectives about environmental change and its effects on biodiversity in a systematic and documented manner. This has the objective of stimulating the commitment of everyone in the management of biodiversity and ecosystem services. The only way of overcoming the risk of extinction is through the active process of social learning in which all sectors assume a part of the complex responsibility in protecting the forms of life of the country, a roughly counted tenth of all creatures on Earth. I thank all the people that contributed in this Report, those who have supported us in the phases of production, and all readers and users, who are the ultimate judges of its utility.Bogotá, D. C

Biodiversidad 2016. Estado y Tendencias de la Biodiversidad Continental de Colombia

Esta tercera entrega del reporte anual de la biodiversidad en Colombia profundiza en la línea editorial iniciada el año 2014 mediante nuevas propuestas analíticas y gráficas, con la intención de garantizar que la información llegue a todos los públicos y pueda ser discutida de manera amena sin sacrificio de calidad. La apuesta comunicativa sigue siendo central en el proyecto institucional y los nuevos lenguajes con los que estamos aprendiendo a conversar con la sociedad y las instituciones son un experimento que esperamos sea cada vez más satisfactorio: ya estamos construyendo la versión 2017 con el apoyo de las nuevas tecnologías digitales de manera que la potencia de la conexión vital colombiana se exprese en toda su capacidad. Por los contenidos es evidente que aún distamos mucho de tener una capacidad de seguimiento sistemático para la mayoría de temas relativos a la gestión de la biodiversidad y los servicios ecosistémicos, la única manera de evaluar si las medidas de política y las inversiones que realiza la sociedad están teniendo los efectos deseados. De hecho, parte de las limitaciones reconocidas por robustamente los cambios positivos o negativos que afectan los diferentes niveles de organización de la vida planetaria, por lo cual las mismas metas de Aichi, nuestra carta de navegación global, están pendientes de verificación. Un propósito adicional de este proceso es la invitación a todos los colombianos para contribuir con la construcción y alimentación de los indicadores básicos de seguimiento a la gestión, ya que es imposible identificar las tendencias de largo plazo en que están inmersas la flora y fauna colombianas sin el apoyo de las instituciones, los investigadores y los ciudadanos: en el país de la megadiversidad, el reto es inmenso. Por este motivo, este reporte irá abriendo sus páginas a expertos, incluso indígenas o de comunidades locales, para que presenten de manera sistemática y documentada sus perspectivas del cambio ambiental y sus efectos en la biodiversidad, con el ánimo de promover el compromiso de todos en su gestión. La única manera de superar el riesgo de extinción es mediante un activo proceso de aprendizajes sociales que haga que todos los sectores asuman una parte de la compleja responsabilidad que significa proteger todas las formas de vida del país, una décima parte mal contada de las planetarias. Agradezco a las decenas de personas que contribuyeron con este reporte, a quienes nos han apoyado en todas las etapas de producción y a sus lectores y usuarios, quienes son en último término los jueces de su utilidad.Bogotá, D. C