Nagypál, Tibor

Sarkadi, Ádám

Végső, László

Vöröss, Mária

Vöröss Mária

Végső László

Sarkadi Ádám

Nagypál Tibor

University of Szeged

- 322 -Számítástechnikai Koordinációs Intézet, Országos Idegsebészeti Tudományos Intézet Osztályba sorolás gyakorisági mátrixok segítségével Vöröss Mária, Végső László, Sarkadi Ádám, Nagypál Tibor Az EEG jelek számitógépes feldolgozásánál az egyik leg elterjedtebb módszer a görbék frekvencia jellemzőinek vizs lata korreláció analízissel, vagy közvetlenül az EEG görbék alapján. Bizonyos esetekben ez már elégséges ahhoz, hogy bi zonyos állapotokban felvett EEG görbéket elkülönítsünk egy-mástól. Egy elterjedt alkalmazási területe ennek a módszer-nek a különböző alvásvizsgálatok. Mind hazai, mind külföldi szerzők munkája alapján ugy tűnik, hogy a frekvenciák osz-tályozásán alapuló műszerek eredményesen használhatók eze-ken a területeken. Az agyi elektromos tevékenység vizsgála-tának egy másik szintén elterjedt módszere az átlagolt ki-váltott potenciálok számitógépes vizsgálata. Az átlagolt kiváltott potenciálok kiértékelésénél a jelalak vizsgálata a legelterjedtebb, bár történtek próbálkozások itt is a frekvencia analízisre. Anélkül, hogy a többi módszereket is vizsgálnánk, általánosan megállapíthatjuk, hogy az al-kalmazott módszerek többnyire azt célozzák, hogy valamilyen módon osztályokba sorolják az elektromos jeleket, bár ez a cél nem jelentkezik mindig explicit módon. Ez világosabb megfogalmazásban azt jelenti, hogy a közvetlenül kutatási célokra kifejlesztett algoritmusok is, az osztályba soro-- 323 -lási módszerek alkalmazásán keresztül, hozzájárulnak a számitógépes EEG diagnosztika kidolgozásához. Az EEG diag-nosztika számitógépes támogatásánál elsődleges feladatként adódik a görbék osztályba sorolása. A továbbiakban olyan módszert fogunk ismertetni, amely EEG görbék osztályba sorolására alkalmas. A kisérletek során hét macska feltételes reflexét vizsgáltuk az Országos Ideg-sebészeti Tudományos Intézetben. Öt elvezetésben regisztráltuk papirra és magnószalagra a kisérletek során az EEG-t. Az alkal-mazott öt elvezetés a következő volt. AUj primér hallókéreg, GM corpus geniculatum mediale, Pu Putamen, AMSA Antero-medial-suprasilvian-area, GP Glóbus paliidus. A táplálkozási feltételes reflexek kialakitása során öt féle hangingert alkalmaztunk: 1. pozitiv: adott frekvenciájú hang 2 ^ -os ritmusban; a 10. másodpercben kapta a megerősítést. 2. távoli negativ: az 1. tipustól különböző frekvenciájú hang 6 ^ -os ritmusban, megerősités nélkül. 3. közeli negativ: 2-vel megegyező frekvenciájú hang 2 — -os s ritmusban, megerősités nélkül. 4. tónus: folyamatos hang, megerősités a 10. másodpercben 5. feltételes gátlás: az 1. és 4. pozitiv ingerek egyide-jű alkalmazása. - 324 -A mintavételezés a kiváltó ingerhez rögzitett adatab-lak segitségével történt. Az adatablakon belül 80 ms minta-vételezéssel állitottuk elő az állitásunk szerint független mintát. Ilyen módon minden EEG görbe 40 szakaszban lett ki-lyukasztva. A 40 szakasz mindegyikére 6 mintavételezés esett tehát az egy társitáshoz tartozó teljes EEG 240 mintavétele-zett pontból állt. Figyelembevéve az EEG görbék frekvencia komponenseit, ez a digitalizálási módszer eleve kizárja a frekvencia vizsgálatot. Ezzel szemben a ritka mintavétele-zés lehetővé teszi, hogy viszonylag nagyszámú görbesorozat kiértékeléséhez viszonylag kevés adatot kelljen a számitó-gépen kezelni. A módszer kidolgozásánál az volt a szempont, hogy csupán az amplitúdók vizsgálatával osztályozzuk a gör-béket. Mivel a már emiitett 40 db 6-os mintavételezési cso-port biológiailag jól elkülöníthető időtartamokat fog át, ezeket a hatos csoportokat a kiértékelés során végig önálló-an kezeltük. Először mind a hét macskánál egységesen 25 osztályt állapítottunk meg a 25 féle társitás és struktura kombináció inak megfelelően. Célunk az volt, hogy sorba véve az EEG gör békét, a 25 osztály valamelyikébe soroljuk őket. Az osztályba sorolást a hatos csoportok legjellemzőbb amplitúdó eloszlása alapján végeztük. Az amplitúdó eloszlást empirikusan határoztuk meg, a következő módon. A hatos csoportokban szereplő hat amplitúdót sorba ren-deztük nagyság szerint és minden hatos csoportnak megfelel-tettünk egy 6 számjegyű kombinációt, amely az első hat ter-mészetes szám valamelyik permutációja. A leképzést legegysze rübb egy konkrét példán szemléltetni : - 325 -pl. a 253614 permutáció azt jelenti, hogy az illető hatos csoportban legnagyobb amplitúdóval szerepelt a második minta, aztán rendre következett az ötödik, harmadik, hatodik, első és végül a.negyedik. Ezt minden hatos csoportra elvégezve, egy EEG felvételhez 40 db permutációt rendeltünk. Ezután minden társitás-struktura osztálynak egy gyakorisági mátrixot feleltettünk meg, amely-nek elemei az illető osztályban előforduló permutációk gyako-riságát tartalmazzák a következő módon. Jelentse aR' ' az 1-ik osztály, n-ik EEG görbéjéhez tar-tozó m-ik permutációjának k-ik elemét, ahol k = 1 , . . . , 6 ; m- l , . . . , 40 ; l = l r . . - , s és n - l , . . . ; r /s jelenti az osztályok számát és r jelenti az egy osztályban mért EEG görbék számát/. Továbbá képezzük a l,m,n wi,k mátrixot. A 1-ik osztály gyakorisági mátrixát a következő egynlőség definiálja. f f w.1""'" v»,k ~ i o - r L i ' ^ k n 4 rrM A gyakorisági mátrixokat képzetük minden osztályra macs-kánként és az összes macskára együtt Is. Ezután megpróbál-tuk az egyes EEG görbéket osztályba sorolni a mátrixok se-I i í . 4 1 ,m,n J 1 ha i = ak 0 egyébként - 326 -gitségével. Amely mátrix a legnagyobb valószínűségi érté-ket adta, abba az osztályba tartozónak tekintettük az ille-tő EEG görbét. A valószínűségi érték megállapítása ugy tör-ténik, hogy ismét képezzük az EEG mintavételezett értékek-ből a 40 db permutációt. Annak a valószínűsége, hogy a b™ permutáció elemek előfordulnak az 1-ik osztály EEG görbéjé-ben , n c, 40 l P - E T " l ( - , k Az EEG görbét abba az osztályba tartozónak tekintjük, amely-re p̂ " maximális. Az első próbálkozás során a véletlen találatarány há-romszorosát kaptuk az 1. sz. macskánál, 2-szeresét a 2. macs-kánál és 3-szorosát a 3. macskánál. A többi macskára nincs eredményünk ebből a kiértékelésből. Itt a véletlen találat-arányon az l/s hányadost értettük, ahol s az összes osztály száma. A továbbiakban 3 lépésben változtatva a mátrixok elő-állítását, lényeges javulást tudtunk elérni a találatarányok-ban: 1. A 25 osztályt 6 és 15 közé csökkentettük le. 1. macska 12 osztály 2. macska 15 " 3. macska 6 " 7. macska 9 " A csökkentést oly módon végeztük, hogy egyrészt minden macskánál elhagytuk a 4 és 5 tipusu társítást és az egyes macskáknál a kevés esetben előforduló struktúrákat. Vagyis elhagytuk azokat az osztályokat, amelyeknél a mátrix a képzés során kevés számú EEG görbét tartalmazott. - 327 -2. A másik módszer, amivel a találatarányon javitottunk, az volt, hogy a mátrixok képzésénél elhagytuk azokat a méré-si sorozatokat, amelynek regisztrálásánál maga a macska is hibásan ismerte fel az inger jellegét. Erre a magatar-tásából következtethettünk,, amely kódolt formában minden lyukasztott EEG görbéhez mint azonositó tartozott. A vizs-gálat során kiderült, hogy a hét macska közül három lé-nyegében nem tanulta meg a hangingerek jelentését. Ezt a három macskát kihagytuk a további kiértékelésből. 3. Végül változott a macskák viselkedésének stabilitása a különböző kísérleti napokon. Ezt a stabilitást részben a permutációk alapján, részben a magatartás kódok alap-ján határoztuk meg. Ezekután ugyancsak kihagytuk a gya-korisági mátrix képzésénél minden macska olyan kisérleti napján mért EEG görbéket, amikor a stabilitás nem volt megfelelő. A különböző módositott mátrixokkal végzett kiértékelésnél az egyes macskáknál a találatarány változása különböző mérté-kű volt. A macskák EEG görbéinek osztályba sorolhatósága szo-ros kapcsolatot mutat a kisérletek folyamán tanusitott maga-tartásukkal. A kisérletek során a legkevesebbet tévesztett az l-es macska. A kiértékelésnél is az l-es macska EEG görbéi érték el a legmagasabb találatarányt. Az alábbi táblázaton bemutatjuk az egyes macskákhoz tartozó találatarányokat: 1. macska 52 % 2 •i 16,4 % 41,4 % 28,1 % 3 4 ti •I Figyelembevéve azt, hogy egy bonyolult táplálkozási reflex - 338 -különböző osztályaira végeztük az osztályba sorolást, a ka-pott találatarányok mindenképpen arra utalnak, hogy a gyako-risági mátrixok alkalmasak az osztályba sorolás elvégzésére. Különösen jó az eredmény az 1. macskánál, ahol a véletlen találatarány hétszeresét értük el. Ha a macskáknál osztályonként nézzük a találatarányokat, több szembeötlő dolgot tapasztalhattunk: 1. Valamennyi macskára jellemző, hogy általában rosszabb ta-lálati arányt érnek el az olyan osztályokra, amely pozi-tív ingertipusra vonatkozik. Ennek a valószínű oka az, hogy a latencia idők szórása igen nagy. Erősen befolyásol-ja az állat viselkedését a 10-ik másodpercben érkező meg-erősítés. 2. A 2. macskánál azokban az esetekben, amikor a mátrixok rossz osztályba sorolják az EEG görbét, a legtöbb esetben olyan osztályba sorolják, amely távoli negativ ingerti-pusra vonatkozik. Mivel ennél a macskánál viszonylag rit-kán mértük a távoli negativ ingert, ezeknek az osztályoknak a mátrixai kevés mérésre támaszkodnak és ezért gyengébb a statisztikájuk. Kihagyva a kiértékelésnél ezeket az osz-tályokat, valószínűleg jobb találatarányokat kaphatunk. 3. A 7. macskánál a tévesztések az 1,3 osztály /pozitív inger - Putamen/ felé irányulnak. Ennek az osztálynak a kihagyása ismét javithatja a találatarányokat. A továbbiakban a módszert két irányban kell továbbfejleszte-ni. Egyrészt a találatarányok javítása, másrészt az egy osz-tályhoz tartozó EEG görbék időbeni jellemzőinek megállapítása felé. 

Osztályba sorolás gyakorisági mátrixok segítségével

http://acta.bibl.u-szeged.hu/45761/1/szamtech_orvost_koll_004_322-328.pdf

Osztályba sorolás gyakorisági mátrixok segítségével

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

University of Szeged