Seizure detection using EEG and ECG signals for computer-based monitoring, analysis and management of epileptic patients

This is the accepted manuscript version of the following article: Iosif Mporas, “Seizure detection using EEG and ECG signals for computer-based monitoring, analysis and management of epileptic patients”, Expert Systems with Applications, Vol. 42(6), December 2014. The final published version is available at: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417414007763?via%3Dihub © 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved.In this paper a seizure detector using EEG and ECG signals, as a module of a healthcare system, is presented. Specifically, the module is based on short-time analysis with time-domain and frequency-domain features and classification using support vector machines. The seizure detection module was evaluated on three subjects with diagnosed idiopathic generalized epilepsy manifested with absences. The achieved seizure detection accuracy was approximately 90% for all evaluated subjects. Feature ranking investigation and evaluation of the seizure detection module using subsets of features showed that the feature vector composed of approximately the 65%-best ranked parameters provides a good trade-off between computational demands and accuracy. This configurable architecture allows the seizure detection module to operate as part of a healthcare system in offline mode as well as in online mode, where real-time performance is needed.Peer reviewe

Improving classification of epileptic and non-epileptic EEG events by feature selection

This is the Accepted Manuscript version of the following article: E. Pippa, et al, “Improving classification of epileptic and non-epileptic EEG events by feature selection”, Neurocomputing, Vol. 171: 576-585, July 2015. The final published version is available at: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231215009509?via%3Dihub Copyright © 2015 Elsevier B.V.Correctly diagnosing generalized epileptic from non-epileptic episodes, such as psychogenic non epileptic seizures (PNES) and vasovagal or vasodepressor syncope (VVS), despite its importance for the administration of appropriate treatment, life improvement of the patient, and cost reduction for patient and healthcare system, is rarely tackled in the literature. Usually clinicians differentiate between generalized epileptic seizures and PNES based on clinical features and video-EEG. In this work, we investigate the use of machine learning techniques for automatic classification of generalized epileptic and non-epileptic events based only on multi-channel EEG data. For this purpose, we extract the signal patterns in the time domain and in the frequency domain and then combine all features across channels to characterize the spatio-temporal manifestation of seizures. Several classification algorithms are explored and evaluated on EEG epochs from 11 subjects in an inter-subject cross-validation setting. Due to large number of features feature ranking and selection is performed prior to classification using the ReliefF ranking algorithm within two different voting strategies. The classification models using feature subsets, achieved higher accuracy compared to the models using all features reaching 95% (Bayesian Network), 89% (Random Committee) and 87% (Random Forest) for binary classification (epileptic versus non-epileptic). The results demonstrate the competitiveness of this approach as opposed to previous methods.Peer reviewe

Neurophysiological study of neuropsychological procedures related to episodic memory

The aim of this study was to examine episodic memory performance in patients with mild traumatic brain injury (mTBI) in comparison to matched healthy controls to investigate the role of material specificity in episodic memory and to evaluate simultaneously the global synchronization and network organization of rhythmic activity as they result from EEG recordings. Twenty-six mTBI patients and twenty-six healthy volunteers closely matched on demographic variables and indices of crystallized intelligence were examined through neuropsychological tests to evaluate primary and secondary memory executive functions attention and verbal fluency. They were also evaluated with an episodic memory task using four different types of stimuli (words, pseudowords, pictures, kaleidoscopes) with simultaneous EEG recording. Spectral power density synchronization likelihood and parameters from the application of graph theory for weighted and unweighted graphs (cluster coefficient-C path length-L small world network index-SWN) were the indices that were further statistically analyzed. Patients showed reduced performance on episodic memory measures and on tasks associated with visuospatial processing and executive function and there was significant difference in response bias for the kaleidoscope task. Patients demonstrated sub-optimal network organization as reflected by changes in graph parameters C and SWN in theta and alpha bands during both encoding and recognition of pictorial stimuli. There were no group differences in spectral energy during task performance or on network parameters during rest. Control group showed greater L values during picture recognition than during word and pseudoword recognition and rest. Control group also demonstrated greater power spectrum values in a1 band during encoding of pictorial than verbal stimuli. MTBI patients reduced performance on memory tasks for complex abstract stimuli can be attributed to a dysfunction in the strategic component of memoryprocess. This difference is further supported by the sub-optimal network organization for pictorial than verbal stimuli and it may be concluded that mTBI patients failed to engage memory mechanisms in order to adapt to the special processing requirements of pictorial stimuli whether meaningful or not.Στόχος της μελέτης ήταν η εκτίμηση διαταραχών βιωματικής μνήμης σε ασθενείς με ήπια ΚΕΚ σε σχέση με αυστηρά εξομοιωμένους μάρτυρες η διερεύνηση του ρόλου διαφορετικού τύπου ερεθίσματος στην πιθανή διαταραχή και η ταυτόχρονη συγκριτική μελέτη εγκεφαλικής ενεργοποίησης μέσω της συνολικής φλοιϊκής συνδεσιμότητας και της οργάνωσης των νευρωνικών δικτύων με βάση ΗΕΓ δεδομένα. Μελετήθηκαν 26 ασθενείς σε υποξεία φάση μετά από ήπια ΚΕΚ και 26 αυστηρά εξομοιωμένοι ως προς την ηλικία και την αποκρυσταλλωμένη νοημοσύνη μάρτυρες με νευροψυχολογικές δοκιμασίες ελέγχου λεκτικής και μη λεκτικής μνήμης εκτελεστικών λειτουργιών προσοχής και λεκτικής ροής. Υποβλήθηκαν επίσης σε δοκιμασία μάθησης με 4 είδη ερεθίσματος (λέξεις, ψευδολέξεις, εικόνες, εικόνες καλειδοσκοπίου) με ταυτόχρονη ηλεκτροεγκεφαλογραφική (ΗΕΓ) καταγραφή. Από την ανάλυση ΗΕΓ σήματος προέκυψαν οι δείκτες της φασματικής ισχύος και της πιθανότητας συγχρονισμού (SL) και από τη μελέτη δικτύων με τη θεωρία των γράφων (σταθμισμένοι και μη σταθμισμένοι) μελετήθηκαν οι δείκτες συρροής (C), ελάχιστο μήκος μονοπατιού (L) και δείκτης δικτύου μικρόκοσμου (SWN). Οι ασθενείς παρουσίασαν μειωμένη επίδοση σε δείκτες βιωματικής μνήμης σε δοκιμασίες που συνδέονται με οπτικοχωρική επεξεργασία και εκτελεστικές λειτουργίες και διαφορές στο δείκτη μεροληπτικότητας για την ανάκληση των εικόνων καλειδοσκοπίου. Οι ασθενείς επίσης παρουσίασαν λιγότερο ιδανική οργάνωση δικτύων όπως φάνηκε από διαφορές στους δείκτες C και SWN στις α και θ συχνότητες στη φάση απομνημόνευσης και αναγνώρισης κυρίως εικόνων χωρίς να υπάρχουν διαφορές μεταξύ των ομάδων στη φασματική ισχύ και στις παραμέτρους των γράφων κατά τη διάρκεια της ηρεμίας. Επίσης η ομάδα ελέγχου παρουσίασε υψηλότερες τιμές L κατά την αναγνώριση εικόνων σε σχέση με αναγνώριση λέξεων, ψευδολέξεων και συνθήκη ηρεμίας. Η ομάδα ελέγχου επίσης παρουσίασε υψηλότερη φασματική ισχύ στην α1 συχνότητα κατά την απομνημόνευση οπτικών σε σχέση με την απομνημόνευση λεκτικών ερεθισμάτων. Η μειωμένη απόδοση των ασθενών στη δοκιμασία μνήμης σε σύνθετα αφηρημένα ερεθίσματα μπορεί να αποδοθεί σε δυσλειτουργία στο τμήμα της επιτελικής οργάνωσης της μνήμης. Η μειωμένη απόδοση των ασθενών στα μη λεκτικά ερεθίσματα επιβεβαιώθηκε και από μειονεκτική οργάνωση δικτύων στη δοκιμασία μνήμης εικόνων σε σχέση με αυτή των λέξεων και συμπεραίνεται ότι οι ασθενείς με ήπια ΚΕΚ δεν πετυχαίνουν να επιστρατεύσουν μηχανισμούς μνήμης ιδιαίτερους για το είδος του ερεθίσματος που κάθε φορά επεξεργάζονται

EEG-based Classification of Epileptic and Non-epileptic Events using Multi-array Decomposition

International audienc