zpracování, spánkové a novorozenecké EEG, klasifikace, vizualizace

Měření EEG, spánek, hodnocení EEG
záznamů a následná vizualizace
Václav Gerla, Josef Rieger, Lenka Lhotská, Vladimír Krajča
ČVUT, FEL, Katedra kybernetiky, Technická 2, Praha 6
Fakultní nemocnice Na Bulovce, Budínova 2, Praha 8
http://gerstner.felk.cvut.cz
Přístroj pro měření EEG
Princip:
EEG přístroje, příslušenství: http://www.brainscope.cz
Ukázka EEG signálu
19 EEG kanálů, EKG signál (+ artefakt 50 Hz)
Klinicky významné frekvenční pásma
Elektrická aktivita mozku vykazuje rytmickou aktivitu o různé frekvenci:
DELTA
3 Hz a méně
hluboký spánek, v bdělosti patologické
THETA
3.5 - 7.5 Hz
kreativita, usínání
ALPHA
8 - 13 Hz
relaxace, zavřené oči
BETA
14 Hz a více
koncentrace, logicko-analytické myšlení, neklid
Grafoelementy
Ostře časově omezené projevy výrazně se lišící od „pozadí“
- základní frekvence
- K complex
- lambda/POSTS
- small sharp spikes
- MU vlna
- Wicket spikes
Artefakty
Napětí z EEG elektrod ~ jednotky µV
elektronické zesilovače v elektroencefalografu musí být velmi výkonné
=> mnoha nepravých potenciálů, které nazýváme artefakty
• biologické artefakty :
• technické artefakty:
Svalový artefakt
Spánkové fáze, hypnogram
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Wake (bdělost)
REM (Rapid Eye Movements) // sny
NREM1 (usínání)
NREM2 (lehký spánek)
NREM3 (hluboký spánek)
NREM4 (nejhlubší spánek)
Hypnogram:
Měření spánku
Electroencephalogram (EEG) - měření mozkové elektrické aktivity
Electrooculogram (EOG) - měření očních pohybů. Elektrody umístěny blízko očí
zaznamenávají změny napětí způsobené pohybem očí
Electromyogram (EMG) - měření elektrické aktivity svalů. Elektroda umístěna
většinou na bradě
Fáze Wake
Alpha aktivita (při zavřených očích)
Beta aktivita
Fáze NREM1, NREM2
Spánková vřeténka, K complexy
Theta aktivita
Fáze REM
Rychlé pohyby očí (fázově proti sobě)
Theta aktivita
Beta aktivita
Snížená EMG aktivita
Fáze NREM3, NREM4
Velká amplituda signálu
Pomalé delta vlny
Poruchy spánku
Bolesti hlavy
Nespavost
- obtížné usínání
- probouzení během noci
- časté probouzení brzy ráno
- neosvěžující spánek
Nadměrná spavost
- usínání během řízení vozidla
- špatná koncentrace v práci, či ve škole
- problémy s pamětí
Syndrom neklidných nohou
- pocit nepohodlí v nohou během nečinnosti
Narkolepsie
- náhlé upadání do spánku během dne
Spánková apnoe
- výpadky dechu během spánku
Poruchy spojené s REM
Zastoupení REM / NREM během spánku
[%]
40
REM
NREM(3+4)
35
30
25
20
15
10
5
0
3
18
40
70
věk
Úbytek NREM spánku je částečně způsobený úbytkem delta aktivity
(spánek ve stáří již není tak hluboký a nesplňuje kritéria NREM)
Novorozenecké-kojenecké EEG
• wake (problém s pohybovými artefakty)
• aktivní/paradoxní spánek ~ REM
• klidný spánek ~ NREM
Binaurální rázy
Příklad frekvencí:
0.15-0.3 Hz - deprese
4.5-6.5 Hz - snění během dne, představy
4-8 Hz - hluboká meditace, podvědomí
5.0-10.0 Hz - relaxace
5.8 Hz - závratě
7.83 Hz - rezonance země
8.6-9.8 Hz - indukce spánku, pocity brnění
15.0-18.0 Hz - duševní činnost
18 Hz – výrazné zlepšení v pamatování
55 Hz – Tantrická jóga
LEVÉ UCHO – 70Hz
PRAVÉ UCHO – 74Hz
=> BINAURÁLNÍ RÁZY O FREKVENCI 4 Hz
Brain Wave Generator: http://www.BWgen.com
Lucidní snění
Ve snu si uvědomíme, že právě sníme.
Možnost ovládat děj snu.
Lucidní snění lze natrénovat:
1. Naučit se pamatovat si sny
- bezprostředně po probuzení si sen zapíšeme
2. V průběhu dne provádíme ‘test reality’
- 2x po sobě přečteme jedno slovo
- 2x po sobě se podíváme na hodinky
3. Sny jsou obrazem toho, co děláme během dne
- jednou provedeme test reality i ve snu
4.
Při snění je vše nestabilní => sen lze rozpoznat
Vhodné je vstát ráno o hodinu dříve než obvykle, probrat se a pak se ještě pokusit
usnout.
Úvod do počítačového zpracování
• MOTIVACE - velké objemy EEG dat (celodenní záznamy apod.)
• CÍL - data vhodně předzpracovat, k detailnímu posouzení
předložit pouze “zajímavé” části záznamu – cílem není nahradit
zkušené oko neurologa, ale usnadnit mu práci
• KLASIFIKACE - matematická metoda, kdy vstupní objekty
rozřazujeme do tříd podle podobnosti
• VISUALIZACE - umožňuje nahlížet
na signál diametrálně odlišným způsobem
v porovnání s analýzou v časové oblasti
Klasifikace epileptického EEG
1. krok - segmentace
(rozdělení signálu na úseky konstatní délky)
Klasifikace epileptického EEG
2. krok - výpočet příznaků
(pro každý segment vypočítáme množinu příznaků)
segment
1
příznak 1
0,43
příznak 2
7,51
2
0,84
38,13
segment č. 1 => { 0,43 ; 7,51 }
segment č. 2 => { 0,84 ; 38,13 }
Klasifikace epileptického EEG
3. krok - vytvoření trénovací množiny
(trénovací množina = množina “ukázek” segmentů pro jednotlivé klasifikační třídy)
Pro náš problém pouze 2 třídy:
- normální aktivita – třída 1
- epileptická aktivita – třída 2
Klasifikace epileptického EEG
4. krok - klasifikace (nalézt pro každý segment původního signálu co nejpodobnější
segment trénovací množiny a přiřadit mu tak třídu)
Zobrazení - normální EEG černě, epileptické červeně
Adaptivní segmentace
Požadovaná segmentace:
Metoda dvou oken:
Klasifikace spánkového EEG
EEG signál doplněný EOG a EMG
Cílem je získat hypnogram:
Extrakce příznaků
Hypnogram (vytvořen neurologem)
EEG (Fpz-Cz)
1Hz
Spektrogram
(patrná periodická struktura typická pro lidský spánek)
………………………………………….
EEG (Pz-Oz)
29Hz
Normalizace příznaků
Příznaky obsahují
spoustu ostrých vrcholů
normalizace
Určení NREM4:
Určení Wake:
Rozhodovací pravidla
Hledání vhodných pravidel
- převod všech příznaků všech pacientů do formátu pro Weku
Weka (http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka)
- algoritmy strojového učení
- nástroje pro předzpracování, klasifikaci, regresi,
shlukování a visualizaci dat
Nejvýznamnější nalezená pravidla
EEG 16-30Hz > 20%
WAKE
EEG 0.5-3Hz > 85%
true
false
EEG 0.5-3Hz > 65%
S3
EEG 13-15Hz < 15%
and
EOG 0.15-1.2Hz > 50%
EEG 13-15Hz > 20%
false
S4
REM
true
EEG 13-15Hz > 10%
S2
S1
Markovské modely
VYUŽÍVAJÍ:
- kontextovou informaci v EEG signálu (časová závislost)
- přibližnou znalost pravděpodobnosti přechodu mezi stavy
Klasifikace spánkového EEG
Nahoře hypnogram vytvořený expertem, dole naší metodou
Wake
NREM1
NREM2
NREM3
NREM4
REM
0h
1h
2h
3h
4h
5h
6h
7h
8h
0h
1h
2h
3h
4h
5h
6h
7h
8h
Wake
NREM1
NREM2
NREM3
NREM4
REM
Klasifikace komatického EEG
• signál délky 2 hodin, segmenty po 16 sekund
• trénovací množina – sestavena expertem (10 tříd, 319 segmentů)
• ukázka segmentů trénovací množiny:
segment
třída
1
4
7
10
Klasifikace komatického EEG
• barevné kódování tříd:
třída
barva
1
2 3 4 5 6 7 8 9 10
• hrubý odhad dlouhodobých trendů:
třída 3
0h
třída 4
třída 6+7
2h
Eeg Biofeedback
•
•
•
•
klinický biofeedback
léčení fóbií
omezení stresu
sledování pozornosti
2D mapování
00:00 - 00:09
00:10 - 00:19
00:20 - 00:29
00:30 - 00:39
00:40 - 00:49
00:50 - 00:59
01:00 - 01:09
01:10 - 01:19
01:20 - 01:29
01:30 - 01:38
3D mapování
• výsledek analýzy zobrazíme barevnou modulací na modelu hlavy
• získáme topografickou představu o distribuci mapované veličiny
(např. rozložení celkového výkonu v daném frekvenčním pásmu)
Dotazy