EEG segmentation method based on analysis of traveling waves
-
Upload
igor-kolodkin -
Category
Science
-
view
80 -
download
3
Transcript of EEG segmentation method based on analysis of traveling waves
![Page 1: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/1.jpg)
А.Г. Трофимов, И.В. Колодкин, В.Л. Ушаков*, Б.М. Величковский*
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
*Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
AGLOMERATIVE METHOD OF EXTRACTION
EEG-MICROSTATES BASED ON THE
ANALYSIS OF TRAVELING WAVES
АГЛОМЕРАТИВНЫЙ МЕТОД ВЫДЕЛЕНИЯ
МИКРОСОСТОЯНИЙ ЭЭГ, СВЯЗАННЫХ С
ХАРАКТЕРИСТИКАМИ БЕГУЩИХ ВОЛН
Игорь Колодкин
![Page 2: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/2.jpg)
СЕГМЕНТАЦИЯ ЭЭГ
Pascual-Marqui R. D., Michel C. M., Lehmann D. Segmentation of brain electrical activity into microstates: model
estimation and validation //Biomedical Engineering, IEEE Transactions on. – 1995.
Musso F. et al. Spontaneous brain activity and EEG microstates. A novel EEG/fMRI analysis approach to explore
resting-state networks //Neuroimage. – 2010.
эталонные
представтели
микросостояний
Задача описания сигнала ЭЭГ как последовательности сменяющих друг
друга квазистационарных участков, обладающих схожими характеристикам.
сигнал ЭЭГ
2
смена
микросостояний
Микросостояние — непересекающиеся области в некотором пространстве
признаков характерных признаков ЭЭГ. В каждый момент времени сигнал ЭЭГ
находится в одном из микросостояний.
![Page 3: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/3.jpg)
БЕГУЩАЯ ВОЛНА
3
Это волновое движение, при котором поверхность равных фаз
перемещается с конечнои скоростью, постоянной в случае
однородных сред.
![Page 4: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/4.jpg)
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
ИССЛЕДОВАНИЯ
4
Дано:
сигнал ЭЭГ
где
— количество электродов
![Page 5: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/5.jpg)
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ ШАГОВ
5
1. Предобработка исходных сигналов ЭЭГ.
2. Построение признаков выраженности бегущих волн.
3. Поиск сегментов и их эталонных представителей в
выделенном пространстве.
![Page 6: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/6.jpg)
ВЫРАЖЕННОСТЬ БЕГУЩЕЙ ВОЛНЫ
ВДОЛЬ ЦЕПОЧКИ
6
Пусть — степень синхронности
сигналов соседних электродов
Тогда выраженность волны вдоль
цепочки определим как:
или
![Page 7: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/7.jpg)
ВЫРАЖЕННОСТЬ БЕГУЩЕЙ ВОЛНЫ
В ОБЛАСТИ
7
Множество всех пар соседних
электродов
Разделение скальпа на
областиПодсчет показателей
синхронности внутри области
Подсчет выраженности волны
1.
2.
3.
4.
![Page 8: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/8.jpg)
Тогда когерентность между и на частоте будет:
Пусть и — результат оконного преобразования
Фурье двух сигналов и в момент времени
КОГЕРЕНТНОСТЬ
8
![Page 9: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/9.jpg)
ФАЗОВАЯ СИНХРОННОСТЬ
(PHASE-LOCKING VALUE)
9
![Page 10: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/10.jpg)
УСТРАНЕНИЕ ЭФФЕКТА
ОБЪЕМНОЙ ПРОВОДИМОСТИ
Lagged coherence(“zero- lag removed” coherence)
Lagged phase synchronization
(“zero- lag removed” phase synchronization)
Pascual-Marqui R. D. Coherence and phase synchronization: generalization to pairs of multivariate time series,
and removal of zero-lag contributions //arXiv preprint arXiv:0706.1776. – 2007.10
Imaginary part of coherence
Cohij* =
Im Sij( )
Sii ´ S jj - Re Sij( )éë
ùû
2
Im(Coh)ij =Im Sij( )Sii ´ S jj
Phase Lag Index PLI *
ij =1
t2 - t1 +1sign Im Fi (w ,t)´ Fj
*(w ,t)( )éë
ùû
t=t1
t2
å
![Page 11: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/11.jpg)
ВЫЧИСЛЕНИЕ ПРИЗНАКОВ
1. Вдоль цепочки или в области?
2. Какой длинной?
3. Какую выбрать частоту?
4. Какой выбрать показатель синхронности?
5. Какая длина окна для вычисления?
6. Произведение или усреднение показателей?
1. 6 вертикальных цепочек
2. 5 электродов длинной
3. = 10 Гц
4. показатель когерентности
5. t2 - t1 = 0.1 сек
6. произведение показателей
Пример:
![Page 12: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/12.jpg)
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ ШАГОВ
12
1. Предобработка исходных сигналов ЭЭГ.
2. Построение признаков выраженности бегущих волн.
3. Поиск сегментов и их эталонных представителей в
выделенном пространстве.
![Page 13: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/13.jpg)
АГЛОМЕРАТИВНАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯИтеративное построение системы вложенных разбиений.
Критерий агломерации — правило слияния кластеров.
Дендрограмма — изображение кластерной структуры данных.
Оценка правдивости дендрограммы — кофенетический коэффициент
корреляции
13
ККК1 > ККК2
![Page 14: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/14.jpg)
ХАРАКТЕРИСТИКИ
МИКРОСОСТОЯНИЙПоказатели качества кластеризации:
1. Кофенетический коэффициент корреляции
2. Коэффициент детерминации
3. Индекс Дэвиса-Болдина
Характеристики микросостояний:
1. Средняя продолжительность
2. Среднеквадратическое отклонение
продолжительности
14
Dt1 Dt2 DtN
Dt =1
NDti
i=1
N
å
... s k- с.к.о продолжительности
k-го микросостояния
nk - число сегментов k-го
микросостояния
![Page 15: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/15.jpg)
ПОСТАНОВКА ЭКСПЕРИМЕНТА
Время, с
Ам
пл
иту
да
,
мВ
Сигнал
ЭЭГ
15
Данные записаны в НБИКС-центре НИЦ «Курчатовский институт».
64-канальный ЭЭГ BrainProducts; cхема расположения «10-20»;
частота опроса 5000 Гц; удаление артефактов — BrainAnalyzer.
Испытуемый находился в состоянии покоя.
![Page 16: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/16.jpg)
СЕТИ ПОКОЯ (RSN)
16
1. Jann K. et al. Topographic electrophysiological signatures of fMRI resting state networks //PLoS One. – 2010.
2. Yuan H. et al. Exploring EEG Microstates as Electrophysiological Signatures of BOLD Resting State Networks // Proc.
Intl. Soc. Mag. Reson. Med. 20 (2010)
1. Проявляют себя в одном или нескольких участках коры
головного мозга. Все элементы сети синхронно изменяют
свою активность.
2. «… each EEG microstate was associated with one, two, or a
combination of several RSNs (Fig. 1)» (Yuan H. et al., 2010).
![Page 17: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/17.jpg)
ПОКАЗАТЕЛИ СИНХРОННОСТИ
• Classic coherence
• Phase-Locking value
• Lagged coherence(“zero- lag removed” coherence)
• Lagged phase synchronization
(“zero- lag removed” phase synchronization)
• Imaginary part of coherence
• Phase Lag Index
Pascual-Marqui R. D. Coherence and phase synchronization: generalization to pairs of multivariate time series,
and removal of zero-lag contributions //arXiv preprint arXiv:0706.1776. – 2007.17
![Page 18: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/18.jpg)
СРАВНЕНИЕ КЛАССИЧЕСКИХ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ СИНХРОННОСТИФазовая
синхронность
Phase-Locking Value
18
Когерентность
Classic Coherence
Ном
ер п
ар
ы
сосе
дни
х э
лект
род
ов
Время, с Время, с
![Page 19: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/19.jpg)
МИКРОСОСТОЯНИЯ, 5 ГЦ
LAGGED COHERENCE
19
![Page 20: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/20.jpg)
МИКРОСОСТОЯНИЯ, 13 ГЦ
IMAGINARY PART OF
COHERENCE
20
![Page 21: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/21.jpg)
МИКРОСОСТОЯНИЯ ВДОЛЬ ЦЕПОЧЕК
IMAGINARY PART OF COHERENCE
21
• 6 горизонтальных цепочек;
• длиной в 5 электродов;
• показатель перемножаются
вдоль цепочки
Характеристики микросостояний
![Page 22: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/22.jpg)
22
МИКРОСОСТОЯНИЯ ВДОЛЬ ЦЕПОЧЕК
IMAGINARY PART OF COHERENCE, 17 ГЦ
![Page 23: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/23.jpg)
23
• 9 областей;
• показатель усредняется
внутри области.
МИКРОСОСТОЯНИЯ В ОБЛАСТЯХ
LAGGED COHERENCE
Характеристики микросостояний
![Page 24: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/24.jpg)
24
МИКРОСОСТОЯНИЯ В
ОБЛАСТЯХ
LAGGED COHERENCE, 9 ГЦ
![Page 25: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/25.jpg)
СЕГМЕНТАЦИОННАЯ
СТРУКТУРА
25
![Page 26: EEG segmentation method based on analysis of traveling waves](https://reader030.fdocuments.in/reader030/viewer/2022020208/55af62541a28abd5618b480f/html5/thumbnails/26.jpg)
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Наибольших интерес привлекают показатели:
• Imaginary part of coherence
• Lagged coherence (“zero- lag removed” coherence)
• Lagged phase synchronization
(“zero- lag removed” phase synchronization)
• лучшая сегментация наблюдается при построении большого
числа цепочек длинной 4 электрода;
• значительных отличий выраженности бегущей волны от
анализируемой частоты не наблюдается (от 5 до 30 Гц);
• временные характеристики микросостояний позволяют
проводить совместный анализ данных ЭЭГ и фМРТ.
26