Математичне, алгоритмічне та програмне забезпечення комп’ютерної електроенцефалографічної системи для виявлення проявів епілепсії у людини
DOI:
https://doi.org/10.20535/RADAP.2021.84.66-77Ключові слова:
ЕЕГ-сигнал, 24 години, епілепсія , математична модель, алгоритм , обробка , коваріатор, програмне забезпечення, Matlab , комп’ютерні електроенцефалографічні системиАнотація
Розроблено математичне, алгоритмічне та програмне забезпечення у складі комп’ютерної електроенцефалографічної системи, яке базується на обробці ЕЕГ-сигналу впродовж 24 годин як кусково-випадкової послідовності білих шумів та адитивної суміші гармонічних функцій різної частоти для виявлення прихованих часових зон прояву епілепсії. В основі методу виявлення епілепсії у людини лежить процедура коваріаційної обробки за допомогою коваріаторів з базисними гармонічними функціями частот діапазону від f1 до f2 в межах ковзного вікна, яке переміщається по реалізації ЕЕГ-сигналу тривалістю 24 години. На основі математичного забезпечення (математична модель та метод обробки) розроблено алгоритмічне та програмне забезпечення із застосуванням пакету прикладних програм MATLAB для комп’ютерних електроенцефалографічних систем. За результатами обробки експериментальних даних ЕЕГ-сигналу впродовж 24 годин встановлено, що в часові моменти прояву епілепсії спостерігається збільшення показників середньої потужності коваріації по відношенню до часових моментів без прояву епілепсії. Отже, оцінки коваріаторів ЕЕГ-сигналу впродовж 24 годин кількісно реагують на прояви епілепсії.
Для верифікації розробленого математичного, алгоритмічного та програмного забезпечення обробки ЕЕГ-сигналу впродовж 24 годин у складі комп’ютерної електроенцефалографічної системи згенеровано тестовий сигнал у вигляді суми гармонічних компонент на заданих часових зонах, які є характерними для ЕЕГ-сигналу в часові моменти прояву епілепсії, та білого шуму – на часових зонах без прояву епілепсії. Результати обробки згенерованого тестового сигналу підтвердили коректність виявлення зон прояву гармонічних компонент, які індукують прояв епілепсії.
Посилання
Перелік посилань
Бутов И. С. Эпилептический характер полтергейста: исследование энцефалограмм фокальных лиц. РО «БеларусьКосмопоиск», 2009. Аномалия, №1. Часть 1. С. 32-36.
Cerf R., el H. el Ouasdad. Spectral analysis of stereo-electroencephalograms: preictal slowing in partial epilepsies. Biological Cybernetics. Vol. 83. PP. 399-405. (2000). DOI: 10.1007/s004220000178.
Кравцова Е. Ю., Шулакова К. В., Кравцов Ю. И., Кулеш А. А. Результаты спектрального анализа электроэнцефалограммы пациентов с фокальными эпилептическими приступами в межприступном периоде. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова, 2014. Методы исследования и диагностики. №2. С.34-36.
Liang S. F., Wang H. C., Chang W. L. (2010) Combination of EEG complexity and spectral analysis for epilepsy diagnosis and seizure detection. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 853434. DOI: 10.1155/2010/853434.
Tsipouras M. G. (2019). Spectral information of EEG signals with respect to epilepsy classification. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. 10. DOI: 10.1186/s13634-019-0606-8.
Kennedy J. D., Gerard E. E. Continuous EEG Monitoring in the Intensive Care Unit. 2012. Current Neurology and Neuroscience Reports 12(4):419-28. DOI: 10.1007/s11910-012-0289-0.
Hirsch L. J., Kull L. L. Continuous EEG Monitoring in the Intensive Care Unit. 2004. American journal of electroneurodiagnostic technology. 44(3):137-58. DOI: 10.1080/1086508X.2004.11079478.
Бурденко Н. Н., Анохин И. К., Майорчик В. Е. Электрические явления в коре головного мозга при травматической эпилепсии. Вопр. нейрохир. № 3. C. 3-15.
Benbadis S. R., Rielo D. A., Lutsep H. L. (co). EEG Artifacts. eMedicine Neurology, 2019. URL: https://emedicine.medscape.com/article/1140247-overview.
Sucholeiki R., Benbadis S. R. Normal EEG Variants. eMedicine Neurology, 2019. URL: https://emedicine.medscape.com/article/1139291-overview.
Alarcon G., Binnie C. D., Elwes R. D. C., Polkey C. E. Power spectrum and intracranial EEG patterns at seizure onset in partial epilepsy. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. Volume 94, Issue 5, 1995. PP. 326-337. DOI: 10.1016/0013-4694(94)00286-T.
Старых Е. В. Дозированность гипоксических стимуляций у больных эпилепсией. Неврологический вестник. 2002. Т. XXXIV. Вып. 1-2. С.24-27.
Tzallas A. T., Tsipouras M. G., Fotiadis D. I. Automatic seizure detection based on time-frequency analysis and artificial neural networks. Comput Intell Neurosci, 80510 (2007). DOI: 10.1155/2007/80510.
Ocak H. Optimal classification of epileptic seizures in EEG using wavelet analysis and genetic algorithm. Signal Process. 88(7), pp.1858–1867 (2008). DOI: 10.1016/j.sigpro.2008.01.026.
Bhattacharyya A., Pachori R. B., Upadhyay A., Acharya U. R. Tunable-Q wavelet transform based multiscale entropy measure for automated classification of epileptic EEG signals. Appl. Sci. 7, 385 (2017). DOI: 10.3390/app7040385.
Айвазян С. О., Ширяев Ю. С. Видео-ЭЭГ-мониторинг в диагностике эпилепсии у детей. Журн. неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова, 2010. Т. 110. № 3. С. 72–76.
Friedman D., Claassen J., Hirsch L. J. Continuous electroencephalogram monitoring in the intensive care unit. Anesthesia & Analgesia: August 2009. Volume 109, Issue 2, pp. 506-523. DOI: 10.1213/ane.0b013e3181a9d8b5.
Young G. B., Jordan K. G., Doig G. S. An assessment of nonconvulsive seizures in the intensive care unit using continuous EEG monitoring: an investigation of variables associated with mortality. Neurology. 1996; 47(1):83–9.
References
Butov I. S. (2009). Epyleptycheskyy kharakter polterheysta: doslidzhennya entsefalohramm fokal'nykh osib [The epileptic nature of the poltergeist: a study of encephalograms of focal faces]. RO "BelarusKosmopoisk". Anomaly, №1, Part 1, pp. 32-36. [In Russian].
Cerf R., el H. el Ouasdad. (2000). Spectral analysis of stereo-electroencephalograms: preictal slowing in partial epilepsies. Вiological Cybernetics, Vol. 83, pp. 399-405. DOI: 10.1007/s004220000178.
Kravtsova E. Y., Shulakova K. V., Kravtsov Y. I., Kulesh A. A. (2014). Rezul'taty spektral'noho analizu elektroentsefalohrammy patsiyentiv z fokal'nymy epileptychnymy pidkhodamy v mizhpryrodnomu periodi [The results of spectral analysis of the electroencephalogram of patients with focal epileptic seizures in the interictal period]. Journal of Neurology and Psychiatry im. S.S. Korsakova [Zhurnal nevrologii i psihiatrii im. S.S. Korsakova], Vol. 114(2), pp.34-36. [In Russian].
Liang S. F., Wang H. C., Chang W. L. (2010). Combination of EEG Complexity and Spectral Analysis for Epilepsy Diagnosis and Seizure Detection. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Article number: 853434. DOI: 10.1155/2010/853434.
Tsipouras M. G. (2019). Spectral information of EEG signals with respect to epilepsy classification. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Article number: 10. DOI: 10.1186/s13634-019-0606-8.
Kennedy J. D., Gerard E. E. (2012). Continuous EEG Monitoring in the Intensive Care Unit. Current Neurology and Neuroscience Reports, Vol. 12, Iss. 4, pp. 419-428. DOI: 10.1007/s11910-012-0289-0.
Hirsch L. J., Kull L. L. (2004). Continuous EEG Monitoring in the Intensive Care Unit. American Journal of Electroneurodiagnostic Technology, Vol. 44, Iss. 3, pp. 137-58. DOI: 10.1080/1086508X.2004.11079478.
Burdenko N. N., Anokhin I. K., Mayorchik V. E. (1945). Elektrychni yavlennya v korenevomu mozku pry travmatychniy epilepsiyi [Electrical phenomena in the cerebral cortex in traumatic epilepsy]. Vopr. Neurosurgery, pp. 3-15. [In Russian].
Benbadis S. R., Rielo D. A., Lutsep H. L. (2019). EEG Artifacts. Medscape.
Sucholeiki R., Benbadis S. R. (2019). Normal EEG Variants. Medscape.
Alarcon G., Binnie C.D., Elwes R. D. C., Polkey C. E. (1995). Power spectrum and intracranial EEG patterns at seizure onset in partial epilepsy. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, Vol. 94, Iss. 5, pp. 326-337. DOI: 10.1016/0013-4694(94)00286-T.
Starykh E. V. (2002). Dozyrovannost' hipoksychnykh stymulyatsiy u velykykh epilepsiy [Dosage of hypoxic stimulations in patients with epilepsy]. Neurological Bulletin. T. XXXIV, Vyp. 1-2, pp.24-27. [In Russian].
Tzallas A. T., Tsipouras M. G., Fotiadis D. I. (2007). Automatic Seizure Detection Based on Time-Frequency Analysis and Artificial Neural Networks. Computational Intelligence and Neuroscience, Article ID: 80510. DOI: 10.1155/2007/80510.
Ocak H. (2008). Optimal classification of epileptic seizures in EEG using wavelet analysis and genetic algorithm. Signal Processing, Vol. 88, Iss. 7, pp.1858-1867. DOI: 10.1016/j.sigpro.2008.01.026.
Bhattacharyya A., Pachori R. B., Upadhyay A., Acharya U. R. (2017). Tunable-Q Wavelet Transform Based Multiscale Entropy Measure for Automated Classification of Epileptic EEG Signals. Applied Sciences, Vol. 7, Iss. 4, 385. DOI: 10.3390/app7040385.
Ayvazyan S. O., Shyryaev Yu. S. (2010). Vydeo-ÉÉH-monitorynh u diahnostytsi epilepsiyi u ditey [Video-EEG monitoring in the diagnosis of epilepsy in children]. Journal of Neurology and Psychiatry im. S.S. Korsakova [Zhurnal nevrologii i psihiatrii im. S.S. Korsakova], T.110, № 3, pp. 72–76. [In Russian].
Friedman D., Claassen J., Hirsch L. J. (2009). Continuous electroencephalogram monitoring in the intensive care unit. Anesthesia & Analgesia, Vol. 109, Iss. 2, pp. 506-523. DOI: 10.1213/ane.0b013e3181a9d8b5.
Young G. B., Jordan K. G., Doig G. S. (1996). An assessment of nonconvulsive seizures in the intensive care unit using continuous EEG monitoring: an investigation of variables associated with mortality. Neurology, Vol. 47, Iss. 1, pp. 83–9. DOI: 10.1212/wnl.47.1.83.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Микола Хвостівський, Лілія Хвостівська, Роман Бойко
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
