Geostatistical and geospatial assessment of soil pollution with heavy metals in Pavlograd city (Ukraine)

This paper presents the result of studies of the geostatistical and geospatial assessment heavy metal pollution in soils caused by various technogenic sources to assess the environmental impact of industrial agglomeration activitiy in the Pavlograd city. The main sources of technogenic pollution in the Pavlograd city and suburban areas are industrial enterprises, coal-fired plants, mine dumps and other. The vast number of analyzed soil samples with weakly acidic pH values from 6.3 to 6.8 is characterized as loam (63 %), the rest are sand (33 %) and clay soils (4 %). The correlation matrix of metals data indicates positive correlation with correlation coefficient r 2 > 0.5 among texture – Ni (0.705) and Pb – Zn (0.695) within the Pavlograd city area. In the case of Cu (2.73) and Cd (4.27), the geoaccumulation index indicated “moderately to strongly” and “strongly to extremely” polluted soils accordingly. Means of pollution index (PI) for heavy metals were between uncontaminated ( PI ≤ 1) and of moderate contaminated soils ( PI ≥ 1).The results of this study show that industrial enterprises’ activities lead to heavy metal contamination in the topsoil of the studied sites and close to the background values. Similar properties were confirmed by principal component analysis (PCA) and cluster analysis. The PCA and cluster analysis results indicate that Cd, Ni, Pb, Cu, Zn and Mn in topsoil were affected by the technogenic activity. The spatial distribution characteristics of Cu, Pb, Cd and Zn in the geochemical maps are also similar. Highlighted are some of the halos in Pavlograd of high density of total soil contamination with heavy metals. The metals come from anthropogenic sources, mainly produced with four industrial enterprises in Pavlograd city. Mostly they are concentrated in the Southeast and West of the city and suburban areas of the Pavlograd district. Therefore, it is necessary arrangements to predict of the development of ecologically dangerous state of environmental pollution within the area of industrial enterprises of city

Выбор оптимального количества бинов для расчета взаимной информации между сигналами ЭЭГ и кардиоритмограммы

В роботі розглянуто метод визначення взаємної інформації для оцінки взаємозв’язку між сигналами ЕЕГ та кардіоритмограми. У розробленому методі кількість бінів вибирається базуючись на значеннях взаємної інформації, які розраховані на проміжку значень бінів. При застосуванні методу до сигналів ЕЕГ та КРГ було знайдено, що метод може бути застосований при аналізі взаємозв’язку між сигналами ЕЕГ в каналах, що розташовані поряд або симетрично, згідно з системою 10-20. Для взаємної інформації між сигналами ЕЕГ та КРГ, що пов’язані у значно меншій мірі, метод не може бути застосований для малого обсягу вибірки.In the present work the problem of optimal bin number selection for equidistant Mutual Information (MI) estimator between electroencephalogram (EEG) and cardiorhythmogram (CRG) is addressed. In the previously developed method the bin number selected based on the finding an optimal bin number on the MI values on the range of bin numbers. With application to the real raw EEG and CRG signals it was found that for closely placed or symmetrical channels of EEG data the method can be applied, and the true value of MI value can be found with proposed method. In application to MI calculation between raw EEG and CRG signals that are not significantly coupled, true MI value cannot be estimated with proposed method for small sample size.В работе рассмотрен метод определения взаимной информации для оценки взаимосвязи между сигналами ЭЭГ и кардиоритмограммы. В разработанном методе количество бинов выбирается на промежутке значений бинов. При применении метода к сигналам ЭЭГ и КРГ было найдено, что метод может быть применим при анализе взаимосвязи между сигналами ЭЭГ в каналах, что расположены рядом или симметрично, в соответствии с системой 10-20. Для взаимной информации между сигналами ЭЭГ и КРГ, что связаны в значительно меньшей мере, метод не может применяться для малого значения выборки

NEXMIF encephalopathy: an X-linked disorder with male and female phenotypic patterns

Purpose: Pathogenic variants in the X-linked gene NEXMIF (previously KIAA2022) are associated with intellectual disability (ID), autism spectrum disorder, and epilepsy. We aimed to delineate the female and male phenotypic spectrum of NEXMIF encephalopathy. / Methods: Through an international collaboration, we analyzed the phenotypes and genotypes of 87 patients with NEXMIF encephalopathy. / Results: Sixty-three females and 24 males (46 new patients) with NEXMIF encephalopathy were studied, with 30 novel variants. Phenotypic features included developmental delay/ID in 86/87 (99%), seizures in 71/86 (83%) and multiple comorbidities. Generalized seizures predominated including myoclonic seizures and absence seizures (both 46/70, 66%), absence with eyelid myoclonia (17/70, 24%), and atonic seizures (30/70, 43%). Males had more severe developmental impairment; females had epilepsy more frequently, and varied from unaffected to severely affected. All NEXMIF pathogenic variants led to a premature stop codon or were deleterious structural variants. Most arose de novo, although X-linked segregation occurred for both sexes. Somatic mosaicism occurred in two males and a family with suspected parental mosaicism. / Conclusion: NEXMIF encephalopathy is an X-linked, generalized developmental and epileptic encephalopathy characterized by myoclonic–atonic epilepsy overlapping with eyelid myoclonia with absence. Some patients have developmental encephalopathy without epilepsy. Males have more severe developmental impairment. NEXMIF encephalopathy arises due to loss-of-function variants

Вибір оптимального порядку мультиваріативних авторегресійних моделей електроенцефалограм при епілепсії

Introduction. Brain electrical activity signals (or EEG) by their very nature are non-stationary time series. This basically allows applying a set of mathematical-statistical analysis methods to them. One of the most common methods for signal analyzing is the construction of autoregressive mathematical models and analysis of their parameters in order to obtain additional information about the signal itself or causality between signals. In multivariate autoregressive (MVAR) modeling of EEG, the main issue is the optimal choice of model order. In this work, the approach for selecting the optimal order of MVAR models of brain electrical activity signals of subjects diagnosed with epilepsy is proposed. MVAR modeling. The autoregressive model assumes that the current sample of the discrete signal can be linearly predicted as a weighted sum of its previous samples. MVAR model extends this assumption to multiple time series so that the vector of current samples of all signals is modeled as a linear sum of their previous samples. MVAR models of EEG signals essentially are formed by solving systems of linear equations. The Yule-Walker method of linear equations systems solving is used in this paper. The accuracy of EEG modeling depends on the order of model. Each model order influenced by the amount of delay between current samples and last previous samples used to generate the model. To assess the order and quality of models the Schwarz-Bayes information criterion (SBC) is used in this work taking into account the covariance matrix of the residuals. Additionally, the quality is assessed by Pearson's correlation coefficient between the real and simulated data. In this paper, the MVAR modeling and statistical analysis of the models' optimal orders of the input signal periods before, during and after an epileptic seizure is carried out. Experimental results. Two sets of EEG data with generalized and focal epileptic seizures are used. The first group of patients with focal seizures consists of 26 people and more than 100 epileptic seizures. The second group with generalized seizures consists of 11 people and about 50 epileptic seizures. For EEG signals modeling, values of orders in a range from 1 to 22 are used. Consequently, for each investigated period of signal (before, during and after a seizure), 22 different MVAR models are constructed and compared. After modeling, the obtained models for each order value are evaluated using the SBC criterion. Conclusions. According to the results, it is recommended to choose the order of MVAR models of EEG signals in the predefined range of orders from 11 to 13. Since the sampling rate of the signals used in these experiments is 250 Hz, the specified range of order values indicates that MVAR-modelling of one signal includes information that contains all other signals with a delay of 44-52 ms. Therefore, theoretically, it is possible to allocate functional characteristics of brain electrical activity for patients with epilepsy that occur synchronously in different parts of the brain and spread at an average of 50 ms. Moreover, the ways of further research of electrical brain activity and functional connections of brain regions during epileptic activity are indicated.В работе предложен подход к выбору оптимальных порядков мультивариативных авторегрессионных (МВАР) моделей сигналов электрической активности мозга пациентов, которым поставлен диагноз эпилепсии. Проведено МВАР-моделирование и статистический анализ оптимальных порядков моделей участков сигналов до, во время и после эпилептического приступа. Для оценки качества моделей использован информационный критерий Шварца-Байеса с учетом ковариационной матрицы остатков смоделированных данных. Дополнительно качество оценено с помощью коэффициента корреляции Пирсона между реальными и смоделированными данными. В экспериментальной части были использованы записи электроэнцефалографических (ЭЭГ) сигналов с двух наборов данных для генерализованных и фокальных эпилептических приступов. По результатам проведенной работы рекомендуется выбирать значение порядков МВАР моделей ЭЭГ-сигналов для указанных участков в диапазоне 11-13. Указаны пути дальнейших исследований электрической активности мозга и функциональных связей его отделов во время эпилептической активности.В роботі запропонований підхід до вибору оптимальних порядків мультиваріативних авторегресійних (МВАР) моделей сигналів електричної активності мозку пацієнтів, яким поставлений діагноз епілепсії. Проведено МВАР-моделювання та статистичний аналіз оптимальних порядків моделей ділянок сигналів до, під час та після епілептичного нападу. Для оцінки якості моделей використано iнформацiйний критерiй Шварца-Байєса з урахуванням коварiацiйної матрицi залишкiв змодельованих даних. Додатково якість оцінено за допомогою коефiцiєнта кореляцiї Пiрсона мiж реальними та змодельованими даними. В експериментальній частині були використані записи електроенцефалографічних (ЕЕГ) сигналів з двох наборів даних для генералізованих та фокальних епілептичних нападів. За результатами проведеної роботи рекомендується обирати значення порядків МВАР моделей ЕЕГ-сигналів для зазначених ділянок в діапазоні 11-13. Вказані шляхи подальших досліджень електричної активності мозку та функціональних зв'язків його відділів під час епілептичної активності

Порівняння результатів прогнозування епілептичних нападів при використанні різних схем відведення ЕЕГ

Introduction. The influence of EEG derivation scheme on performance of epileptic seizure prediction is considered in the paper. Comparison of epileptic seizure prediction performance for different EEG derivation schemes is conducted. Database of EEG recordings from 20 patients (between 1 and 25 years old) suffering epilepsy was used. Correlation coefficients between channels of signal extracted with different combination of window and preictal lengths were used as features. Support vector machine was used to classify EEG data into interictal and preictal classes. Epileptic seizures prediction performance was evaluated using area under the ROC-curve for two types of derivation schemes: monopolar scheme with reference electrode on ipsilateral ear and scheme with averaged reference. Conclusions. It was found that there is a difference in epileptic seizures prediction performance for different schemes and patients. For subgroup of patients (9 of 20) usage of scheme with reference electrode in ipsilateral ear shows higher performance for window length between 2 and 10 seconds and in entire range of preictal lengths. Scheme with averaged reference shows higher performance when window length is in the range between 90 and 300 seconds.Работа посвящена исследованию влияния схемы отведений сигнала электроэнцефалограммы (ЭЭГ) с референтным электродом на ипсилатеральном ухе и с усредненным референтом на эффективность прогнозирования эпилептических приступов при изменении длины окна анализа ЭЭГ и длины преиктального периода. Установлено, что для части пациентов (9 из 20-ти) использование схемы отведений с референтным электродом на ипсилатеральном ухе дает более высокие результаты при использовании длин окна анализа ЭЭГ от 2 до 10 секунд и для всех значений длины преиктального периода. При длительностях от 90 до 300 секунд более эффективной является схема с усредненным референтом.Робота присвячена дослідженню впливу схеми відведення сигналу електроенцефалограми (ЕЕГ) з референтним електродом на іпсілатеральному вусі та з усередненим референтом на ефективність прогнозування епілептичних нападів при зміні довжини вікна аналізу ЕЕГ та довжини преіктального періоду. Визначено, що для частини пацієнтів (9 з 20-ти) використання схеми відведень з референтним електродом на іпсілатеральному вусі дає більш високі результати при використанні довжин вікна аналізу ЕЕГ від 2 до 10 секунд і для всіх значень довжини преіктального періоду. При довжині вікна від 90 до 300 секунд більш ефективною є схема з усередненим референтом

Вибір оптимальної кількості бінів для розрахунку взаємної інформації між сигналами ЕЕГ та кардіоритмограми

In the present work the problem of optimal bin number selection for equidistant Mutual Information (MI) estimator between electroencephalogram (EEG) and cardiorhythmogram (CRG) is addressed. In the previously developed method the bin number selected based on the finding an optimal bin number on the MI values on the range of bin numbers. With application to the real raw EEG and CRG signals it was found that for closely placed or symmetrical channels of EEG data the method can be applied, and the true value of MI value can be found with proposed method. In application to MI calculation between raw EEG and CRG signals that are not significantly coupled, true MI value cannot be estimated with proposed method for small sample size.Reference 12, figures 4.В работе рассмотрен метод определения взаимной информации для оценки взаимосвязи между сигналами ЭЭГ и кардиоритмограммы. В разработанном методе количество бинов выбирается на промежутке значений бинов. При применении метода к сигналам ЭЭГ и КРГ было найдено, что метод может быть применим при анализе взаимосвязи меожу сигналами ЭЭГ в каналах, что расположены рядом или симметрично, в соответствии с системой 10-20. Для взаимной информации между сигналами ЭЭГ и КРГ, что связаны в значительно меньшей мере, метод не может применяться для малого значения выборки.Библ. 12, рис. 4.В роботі розглянуто метод визначення взаємної інформації для оцінки взаємозв’язку між сигналами ЕЕГ та кардіоритмограми. У розробленому методі кількість бінів вибирається базуючись на значеннях взаємної інформації, які розраховані на проміжку значень бінів. При застосуванні методу до сигналів ЕЕГ та КРГ було знайдено, що метод може бути застосований при аналізі взаємозв’язку між сигналами ЕЕГ в каналах, що розташовані поряд або симетрично, згідно з системою 10-20. Для взаємної інформації між сигналами ЕЕГ та КРГ, що пов’язані у значно меншій мірі, метод не може бути застосований для малого обсягу вибірки.Бібл. 12, рис. 4

Выбор оптимального порядка мультивариативних авторегрессионных моделей электроэнцефалограмм при эпилепсии

В роботi запропонований пiдхiд до вибору оптимальних порядкiв мультиварiативних авторегресiйних (МВАР) моделей сигналiв електричної активностi мозку пацiєнтiв, яким поставлений дiагноз епiлепсiї. Проведено МВАР-моделювання та статистичний аналiз оптимальних порядкiв моделей дiлянок сигналiв до, пiд час та пiсля епiлептичного нападу. Для оцiнки якостi моделей використано iнформацiйний критерiй Шварца-Байєса з урахуванням коварiацiйної матрицi залишкiв змодельованих даних. Додатково якiсть оцiнено за допомогою коефiцiєнта кореляцiї Пiрсона мiж реальними та змодельованими даними. В експериментальнiй частинi були використанi записи електроенцефалографiчних (ЕЕГ) сигналiв з двох наборiв даних для генералiзованих та фокальних епiлептичних нападiв. За результатами проведеної роботи рекомендується обирати значення порядкiв МВАР моделей ЕЕГ- сигналiв для зазначених дiлянок в дiапазонi 11-13. Вказанi шляхи подальших дослiджень електричної активностi мозку та функцiональних зв’язкiв його вiддiлiв пiд час епiлептичної активностi.Introduction. Brain electrical activity signals (or EEG) by their very nature are non-stationary time series. This basically allows applying a set of mathematicalstatistical analysis methods to them. One of the most common methods for signal analyzing is the construction of autoregressive mathematical models and analysis of their parameters in order to obtain additional information about the signal itself or causality between signals. In multivariate autoregressive (MVAR) modeling of EEG, the main issue is the optimal choice of model order. In this work, the approach for selecting the optimal order of MVAR models of brain electrical activity signals of subjects diagnosed with epilepsy is proposed. MVAR modeling. The autoregressive model assumes that the current sample of the discrete signal can be linearly predicted as a weighted sum of its previous samples. MVAR model extends this assumption to multiple time series so that the vector of current samples of all signals is modeled as a linear sum of their previous samples. MVAR models of EEG signals essentially are formed by solving systems of linear equations. The Yule-Walker method of linear equations systems solving is used in this paper. The accuracy of EEG modeling depends on the order of model. Each model order influenced by the amount of delay between current samples and last previous samples used to generate the model. To assess the order and quality of models the Schwarz-Bayes information criterion (SBC) is used in this work taking into account the covariance matrix of the residuals. Additionally, the quality is assessed by Pearson’s correlation coefficient between the real and simulated data. In this paper, the MVAR modeling and statistical analysis of the models’ optimal orders of the input signal periods before, during and after an epileptic seizure is carried out. Experimental results. Two sets of EEG data with generalized and focal epileptic seizures are used. The first group of patients with focal seizures consists of 26 people and more than 100 epileptic seizures. The second group with generalized seizures consists of 11 people and about 50 epileptic seizures. For EEG signals modeling, values of orders in a range from 1 to 22 are used. Consequently, for each investigated period of signal (before, during and after a seizure), 22 different MVAR models are constructed and compared. After modeling, the obtained models for each order value are evaluated using the SBC criterion. Conclusions. According to the results, it is recommended to choose the order of MVAR models of EEG signals in the predefined range of orders from 11 to 13. Since the sampling rate of the signals used in these experiments is 250 Hz, the specified range of order values indicates that MVAR-modelling of one signal includes information that contains all other signals with a delay of 44-52 ms. Therefore, theoretically, it is possible to allocate functional characteristics of brain electrical activity for patients with epilepsy that occur synchronously in different parts of the brain and spread at an average of 50 ms. Moreover, the ways of further research of electrical brain activity and functional connections of brain regions during epileptic activity are indicated.В работе предложен подход к выбору оптимальных порядков мультивариативных авторегрессионных (МВАР) моделей сигналов электрической активности мозга пациентов, которым поставлен диагноз эпилепсии. Проведено МВАР-моделирование и статистический анализ оптимальных порядков моделей участков сигналов до, во время и после эпилептического приступа. Для оценки качества моделей использован информационный критерий Шварца-Байеса с учетом ковариационной матрицы остатков смоделированных данных. Дополнительно качество оценено с помощью коэффициента корреляции Пирсона между реальными и смоделированными данными. В экспериментальной части были использованы записи электроэнцефалографических (ЭЭГ) сигналов с двух наборов данных для генерализованных и фокальных эпилептических приступов. По результатам проведенной работы рекомендуется выбирать значение порядков МВАР моделей ЭЭГ- сигналов для указанных участков в диапазоне 11-13. Указаны пути дальнейших исследований электрической активности мозга и функциональных связей его отделов во время эпилептической активности

Сравнение результатов прогнозирования епилептических приступов при использовании различных схем отведения ЭЭГ

Робота присвячена дослідженню впливу схеми відведення сигналу електроенцефалограми (ЕЕГ) з референтним електродом на іпсілатеральному вусі та з усередненим референтом на ефективність прогнозування епілептичних нападів при зміні довжини вікна аналізу ЕЕГ та довжини преіктального періоду. Визначено, що для частини пацієнтів (9 з 20-ти) використання схеми відведень з референтним електродом на іпсілатеральному вусі дає більш високі результати при використанні довжин вікна аналізу ЕЕГ від 2 до 10 секунд і для всіх значень довжини преіктального періоду. При довжині вікна від 90 до 300 секунд більш ефективною є схема з усередненим референтом.Introduction. Paper considers influence of EEG derivation scheme on performance of epileptic seizure prediction. Comparison of epileptic seizure prediction performance for different EEG derivation schemes. Database of EEG recordings from 20 patients (between 1 and 25 years old) suffering epilepsy was used. Correlation coefficients between channels of signal extracted with different combination of window and preictal lengths were used as features. Support vector machine was used to classify EEG data into interictal and preictal classes. Epileptic seizures prediction performance was evaluated using area under the ROC-curve for two types of derivation schemes: monopolar scheme with reference electrode on ipsilateral ear and scheme with averaged reference. Conclusions. It was found that there is a difference in epileptic seizures prediction performance for different schemes and patients. For subgroup of patients (9 of 20) usage of scheme with reference electrode in ipsilateral ear shows higher performance for window length between 2 and 10 seconds and in entire range of preictal lengths. Scheme with averaged reference shows higher performance when window length is in the range between 90 and 300 seconds.Работа посвящена исследованию влияния схемы отведений сигнала электроэнцефалограммы (ЭЭГ) с референтным электродом на ипсилатеральном ухе и с усредненным референтом на эффективность прогнозирования эпилептических приступов при изменении длины окна анализа ЭЭГ и длины преиктального периода. Установлено, что для части пациентов (9 из 20-ти) использование схемы отведений с референтным электродом на ипсилатеральном ухе дает более высокие результаты при использовании длин окна анализа ЭЭГ от 2 до 10 секунд и для всех значений длины преиктального периода. При длительностях от 90 до 300 секунд более эффективной является схема с усредненным референтом

Цивільне законодавство України в умовах адаптації до приватного права ЄС

Цивільне законодавство України в умовах адаптації до приватного права ЄС : навчальний посібник / [авт. кол.] ; за заг. ред. Є. О. Харитонова, К. Г. Некіт. — Одеса : Юрид. л-ра, 2017. — 308 с