Detección automática de espigas epilépticas basada en la estimación y promediación de energías de las bandas del EEG

En este trabajo se presenta un detector de espigas epilépticas. El algoritmo estima el espectro de potencia de la señal y calcula la energía relativa de diferentes bandas del EEG. Cada banda de energía es posteriormente promediada para estimar la posición temporal de las crisis epilépticas. El detector fue probado en 21 registros EEG invasivos adquiridos por el Epilepsy Center of the University Hospital of Freiburg. En 196 segmentos analizados (87 con espigas epilépticas) se obtuvo una sensibilidad del 85.39%. El método propuesto es apropiado para detectar crisis epilépticas en registro de larga duración, como los adquiridos en estudios prequirúrgicos, dada su simplicidad en el cálculo del algoritmo. El mismo permite reducir el tiempo empleado por médicos especialistas en la inspección visual de los registros EEG de muchas horas de duración.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Quaternion Neural Network with Temporal Feedback Calculation: Application to Cardiac Vector Velocity during Myocardial Infarction

Quaternion neural networks have been shownto be useful in image and signal processing applications.Herein, we propose a novel architecture of a neural unit model characterized by its ability of encoding 3-dimensional past information and that facilitates the learning of velocity patterns. We evaluate the implementation of the networkin a study of the cardiac vector velocity and its usefulness in early detection of patients with anterior myocardial infarction. Experimental results show an improvement of the performance in terms of convergence speed and precision when comparing with traditional methods. Furthermore, the network shows successful results in measuring the velocity reduction that is usually observed in vectorcardiogram signals in the presence of myocardial damage. Through a linear discriminant analysis, a pair of 100% / 98% of sensitivity/specificity is met with only two velocity parameters. We conclude that this method is a very promising developmentfor future computational tools devoted to early diagnosis ofheart diseases.Fil: Cruces, Pablo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaFil: Correa Prado, Raul Oscar. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Laciar Leber, Eric. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Arini, Pedro David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Biomédica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaXXI Congreso Argentino de BioingenieríaCórdobaArgentinaSociedad Argentina de BioingenieríaUniversidad Nacional de Córdob

Playing with your mind

A Brain-Computer Interface (BCI) is a communication system between the brainand a machine like a computer. Some BCI systems have been used to help people withdisabilities and sometimes, with entertainment purposes. In this paper, a BCI-game system is developed. It allows controlling the altitude of a ball inside of a glass pipe according to mental concentration level, which is measured on EEG signals of the user. The system is automatically adjusted to each user, hence, it is not needed any calibration step. Ten subjects participated in the experiments. They achieved effective control of the ball in a few minutes, demonstratingthe feasibility of the BCI-game system.Fil: Rodriguez, Mauro. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; ArgentinaFil: Gimenez, Ramiro. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; ArgentinaFil: Diez, Pablo Federico. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Avila Perona, Enrique Mario. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Laciar Leber, Eric. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Orosco, Lorena Liliana. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Garces, Agustina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentin

Quantification of Ventricular Repolarization Dispersion Using Digital Processing of the Surface ECG

Digital processing of electrocardiographic records was one of the first applications of signal processing on medicine. There are many ways to analyze and study electrical cardiac activity using the surface electrocardiogram (ECG) and nowadays a good clinical diagnostic and prevention of cardiac risk are the principal goal to be achieved. One aim of digital processing of ECG signals has been quantification of ventricular repolarization dispersion (VRD), phenomenon which mainly is determined by heterogeneity of action potential durations (APD) in different myocardial regions. The APD differs not only between myocytes of apex and the base of both ventricles, but those of endocardial and epicardial surfaces (transmural dispersion) and between both ventricles. Also, it was demonstrated that several electrophysiologically and functionally different myocardial cells, like epicardial, endocardial and mid-myocardial M cells. The APD inequalities develop global and/or local voltage gradients that play an important role in the inscription of ECG T-wave morphology. In this way, we can assume that T-wave is a direct expression of ventricular repolarization inhomogeneities on surface ECG. Experimental and clinical studies have demonstrated a relationship between VRD and severe ventricular arrhythmias. In addition, patients having increased VRD values have a higher risk of developing reentrant arrhythmias. Frequently the heart answer to several pathological states produced an increase of VRD; this phenomenon may develop into malignant ventricular arrhythmia (MVA) and/or sudden cardiac death (SCD). Moreover, it has been showed that the underlying mechanisms in MVA and/or SCD are cardiac re-entry, increased automation, influence of autonomic nervous system and arrhythmogenic substrates linked with cardiac pathologies. These cardiac alterations could presented ischemia, hypothermia, electrolyte imbalance, long QT syndrome, autonomic system effects and others. Digital processing of ECG has been proved to be useful for cardiac risk assessment, with additional advantages like of being non invasive treatments and applicable to the general population. With the aim to identify high cardiac risk patients, the researchers have been tried to quantify the VRD with different parameters obtained by mathematic-computational processing of the surface ECG. These parameters are based in detecting changes of T-wave intervals and T-wave morphology during cardiac pathologies, linking these changes with VRD. In this chapter, we have presented a review of VRD indexes based on digital processing of ECG signals to quantify cardiac risk. The chapter is organized as follows: Section 2 explains ECG preprocessing and delineation of fiducial points. In Section 3, indexes of VRD quantification, such as: QT interval dispersion, QT interval variability and T-wave duration, are described. In Section 4, different repolarization indexes describing T-wave morphology and energy are examined, including complexity of repolarization, T-wave residuum, angle between the depolarization and repolarization dominant vectors, micro T-wave alternans, T-wave area and amplitude and T-wave spectral variability. Finally, in Section 5 conclusions are presented.Fil: Vinzio Maggio, Ana Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaFil: Bonomini, Maria Paula. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Biomédica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Laciar Leber, Eric. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Arini, Pedro David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Biomédica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentin

Quaternion neural networkwith temporal feedback calculation: Application to cardiac vector velocity during myocardial infarction

Quaternion neural networks have been shown to be useful in image and signal processing applications. Herein, we propose a novel architecture of a neural unit model characterized by its ability of encoding 3-dimensional past information and that facilitates the learning of velocity patterns. We evaluate the implementation of the network in a study of the cardiac vector velocity and its usefulness in early detection of patients with anterior myocardialinfarction. Experimental results show an improvement of the performance in terms of convergence speed and precision when comparing with traditional methods. Furthermore, the network shows successful results in measuring the velocity reduction that is usually observed in vectorcardiogram signals in the presence of myocardial damage. Through a linear discriminant analysis, a pair of 100% / 98% of sensitivity / specificity is met with only two velocity parameters. We conclude that this method is a very promising development for future computational tools devoted to early diagnosis of heart diseases.Las redes neuronales cuaterniónicas han mostrado ser de gran utilidad en aplicaciones de procesamiento de señales e imágenes. En este trabajo, proponemos una arquitectura novedosa para el modelo de una unidad neuronal caracterizada por su capacidad de codificar información tridimensional temporal que facilita el aprendizaje de patrones de velocidad. Evaluamos la implementación de la red en un estudio de la velocidad del vector cardíaco y su utilidad en la detección temprana de pacientes con infarto anterior de miocardio. Los resultados experimentales muestran una mejora del rendimiento en términos de precisión y velocidad de convergencia cuando se compara con redes tradicionales. Adicionalmente, la red muestra resultados exitosos en la medición de la ralentización del vector que se observa habitualmente en las señales vectorcardiográficas en presencia de daños miocárdicos. Mediante un análisis discriminante lineal, se alcanza un par de sensibilidad / especificidad del 100% / 98% con solo dos parámetros de velocidad. Concluimos que este método es un desarrollo prometedor para futuras herramientas computacionales dedicadas al diagnóstico temprano de enfermedades cardíacas.Fil: Cruces, Pablo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Correa Prado, Raul Oscar. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Laciar Leber, Eric. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Arini, Pedro David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentin

Asynchronous BCI control using high-frequency SSVEP

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Steady-State Visual Evoked Potential (SSVEP) is a visual cortical response evoked by repetitive stimuli with a light source flickering at frequencies above 4 Hz and could be classified into three ranges: low (up to 12 Hz), medium (12-30) and high frequency (> 30 Hz). SSVEP-based Brain-Computer Interfaces (BCI) are principally focused on the low and medium range of frequencies whereas there are only a few projects in the high-frequency range. However, they only evaluate the performance of different methods to extract SSVEP.</p> <p>Methods</p> <p>This research proposed a high-frequency SSVEP-based asynchronous BCI in order to control the navigation of a mobile object on the screen through a scenario and to reach its final destination. This could help impaired people to navigate a robotic wheelchair. There were three different scenarios with different difficulty levels (easy, medium and difficult). The signal processing method is based on Fourier transform and three EEG measurement channels.</p> <p>Results</p> <p>The research obtained accuracies ranging in classification from 65% to 100% with Information Transfer Rate varying from 9.4 to 45 bits/min.</p> <p>Conclusions</p> <p>Our proposed method allows all subjects participating in the study to control the mobile object and to reach a final target without prior training.</p

Adaptive Filtering for Epileptic Event Detection in the EEG

Purpose The development of online seizure detection techniques as well as prediction methods are very critical. Patient quality of life could improve signifcantly if the beginning of a seizure could be predicted or detected early. Methods This paper proposes a method to automatically detect epileptic seizures based on adaptive flters and signal averaging. The process was applied to 425 h of epileptic EEG records from CHB-MIT EEG database. The developed algorithm does not require any training since it is simple and involves low processing time. Therefore, it can be implemented in real time as well as ofine. Results Three thresholds were evaluated and calculated as 10, 20 and 30 times the median value of ST(n). The threshold of 20 showed the best relation between SEN and SPE. In this case, these indexes reached average values, across all the patients, of 90.3% and 73.7% respectively. Conclusions The proposed method has several strengths, for example: that no training is required due to the automatic adaptation to the threshold to each new EEG record. The algorithm could be implemented in real time. It is simple owing to its low processing time which makes it suitable for the analysis of long-term records and a large number of channels. The system could be implemented on electronic devices for warning purposes (of the seizure onset). It employs methods to process signals that were not used with epileptic seizure detection in EEG, such as in the case of adaptive predictive flters.Fil: Garces Correa, Maria Agustina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; ArgentinaFil: Orosco, Lorena Liliana. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; ArgentinaFil: Diez, Pablo Federico. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; ArgentinaFil: Laciar Leber, Eric. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentin

Detección de Potenciales Evocados Visuales de Estado Estacionario usando Filtros Adaptivos

En este trabajo se presenta un método de detección y clasificación de Potenciales Evocados Visuales de Estado Estacionario (PEVEE) usando filtros adaptivos. Estos filtros se basan en la teoría de optimización y tienen la capacidad de modificar sus propiedades de acuerdo a las características de la señal analizada. El método fue evaluado en señales electroencefalográficas (EEG) de cinco voluntarios (edad: 31 ± 2 años; 4 m y 1 f) adquiridas a una frecuencia de muestreo de 256 Hz. Las señales EEG fueron captadas con dos canales bipolares (O1-P3 y O2-P4) y seis canales monopolares (O1, O2, P3, P4, T5 y T6) referenciados a FZ. Los voluntarios fueron estimulados con cuatro leds que titilan a 13 Hz, 14 Hz, 15 Hz y 16 Hz. Para detectar y clasificar PEVEE se proponen dos esquemas de filtros adaptivos, el primero utiliza las frecuencias fundamentales de estimulación y el segundo, agrega también sus armónicos. Los resultados de ambos esquemas de filtrado son comparados con los resultados obtenidos mediante un filtro clásico Chebyshev tipo II. Mediante los filtros adaptivos se obtiene una exactitud promedio de clasificación de los PEVEE igual a 53,8% y 59,04% para los esquemas sin y con armónicos, respectivamente. El filtro clásico permite obtener una exactitud promedio general en la clasificación de los PEVEE de 52,76%. El método adaptativo es capaz de detectar correctamente los PEVEE analizados, permitiendo también obtener mejores resultados en la clasificación de los PEVEE que el filtrado clásico. Finalmente, cabe señalar que el algoritmo propuesto es rápido y se puede utilizar en aplicaciones de Interfaz Cerebro Computadora en tiempo real.—In this study it is presented a method for Steady-State Visual Evoked Potential (SSVEP) detection using adaptive filter. Such filter is based in optimization theory and its properties are modified according to analyzed signal features. The proposed method was evaluated on electroencephalographic (EEG) signals. The EEG was recorded on a previous experiment over five volunteers (31 ± 2 y, 4m and 1 f). The sampling frequency was 256 Hz. The EEG was measured with two bipolar channels (O1-P3 y O2-P4) and six monopolar channels (O1, O2, P3, P4, T5 y T6) referenced at FZ. SSVEP were elicited with four flickering stimuli at 13 Hz, 14 Hz, 15 Hz y 16 Hz. Two classification schemes were proposed, the first approach, using stimulation frequencies and the second one using its harmonics as well. The results of both schemes were compared with the results obtained with a standard filter Chebyshev II. Adaptive filter allows obtaining an accuracy of 53.8% and 59.04% for the schemes without and with harmonics, respectively. On the other hand, the standard filter allows to obtain a general average accuracy on classification of 52.76%. The adaptive filter can track the SSVEP and the classification rates were higher than obtained with standard filtering. Finally, the proposed algorithm is fast and could be used in real time application as BrainComputer Interface..Fil: Diez, Pablo Federico. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; ArgentinaFil: Garces Correa, Maria Agustina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; ArgentinaFil: Laciar Leber, Eric. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentin