Spike and wave identification algorithm for the detection of epileptic seizures
| Autor: | Segalés Verdaguer, Clàudia |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial, Politecnico di Torino, Benítez Iglesias, Raúl, Mesin, Luca |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: |
Signal processing
Trastorn per dèficit d'atenció amb hiperactivitat Epilepsy Enginyeria biomèdica [Àrees temàtiques de la UPC] epilèpsia TDAH Electroencephalography Attention-deficit hiperactivity disorder EEG Electroencefalografia senyals electroencefalogràfiques Tractament del senyal Processat de senyals |
| Popis: | Els senyals electroencefalogràfics (EEG) son comunament utilitzats per investigar les funcions corticals. Una aplicació clínica rellevant és l'estudi de l'epilèpsia, una patologia del sistema nerviós central causada pel mal funcionament de neurones a l'escorça cerebral. Una senyal indicativa d'epilèpsia és la forma d’ona denominada com “spike-and-wave”. És un patró visible a l’EEG, l’anàlisi del qual permet obtenir una eina capaç de detectar convulsions de manera eficient, donant com a resultat un mètode de diagnòstic d’epilèpsia. Per tant, l'objectiu de l'estudi és obtenir un algorisme òptim i automatitzat per tal d'identificar els “spike-and-waves” a l'EEG de pacients epilèptics. S’estudia des d’una millora d'un model anterior implementat a Matlab, amb una selecció més precisa de prototips i nombroses proves basades en una àmplia base de dades. Els resultats s'han comparat amb un grup control i amb pacients amb trastorn per dèficit d'atenció i hiperactivitat (TDAH) per tal d'entendre com aquestes formes d’ona són característiques dels pacients epilèptics, però també poden aparèixer en subjectes amb TDAH, amb menys freqüència. A més, s'ha estudiat un mètode de prevenció; intentant trobar un llindar per alarmar el metge per tal de prevenir la crisi epilèptica, en funció del nombre i la freqüència de patrons detectats. L'estudi consta d'una breu introducció als conceptes bàsics, una descripció de la base de dades i del mètode utilitzat i dels resultats aconseguits, així com una discussió i conclusions posteriors de l'anàlisi realitzat. Una señal electroencefalográfica (EEG) se utiliza para investigar las funciones corticales. Una aplicación clínica relevante es el estudio de la epilepsia, una patología del sistema nervioso central causada por el mal funcionamiento de las neuronas de la corteza cerebral. Un evento patológico indicativo de epilepsia es el pico y onda, denominado como “spike-and-wave”. Se trata de patrones visibles en el EEG, que pueden ser analizados para obtener una herramienta capaz de detectarlos de manera eficiente, dando como resultado un método de diagnóstico de epilepsia y detección de convulsiones. Por tanto, el objetivo del estudio es obtener un algoritmo óptimo y automatizado para identificar picos y ondas en el EEG de pacientes epilépticos. El enfoque es a través de una mejora de un modelo anterior implementado en Matlab, con una selección más precisa de prototipos y numerosas pruebas basadas en una grande base de datos. Los resultados se han comparado con un grupo de control y con pacientes con trastorno por déficit de atención y hiperactividad (TDAH) para comprender cómo los picos y ondas son característicos de los pacientes epilépticos pero también pueden aparecer en sujetos con TDAH, con menos frecuencia. Además, se ha estudiado un método de prevención; tratando de encontrar un umbral para avisar al médico con el fin de prevenir una crisis epiléptica, en función del número y la frecuencia de los patrones detectados. El estudio consta de una breve introducción a los conceptos básicos, una descripción de la base de datos y el método utilizado y los resultados obtenidos, así como una discusión y conclusiones del análisis realizado. An electroencephalographic signal (EEG) is used in order to investigate cortical functions. A relevant clinical application is the study of epilepsy, a pathology in the central nervous system caused by the cerebral cortex neuron’s malfunction. A pathological event indicative of epilepsy is the spike-and-wave. These are visible patterns seen in the EEG which can be analyzed in order to obtain a tool capable of efficiently detecting them, resulting in a method of diagnosis of epilepsy and detection of seizures. Therefore, the objective of the study is to obtain an optimal and automated algorithm in order to identify spike-and-waves in the EEG of epileptic patients. The approach is through an improvement of a previous model implemented in Matlab, with a more precise selection of spike-and-wave prototypes and numerous tests based on a large dataset. The results have been compared to a control group and to recordings of attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) patients in order to understand how spike-and-waves are characteristic of epileptic patients but can also appear in ADHD subjects, with less frequency. Moreover, a prevention method has been studied; attempting to find a threshold to alarm the doctor in order to prevent epileptic crisis, based on the number and frequency of firings. The study consists of a brief introduction to the basic concepts, a description of the dataset and the method used and the results achieved, as well as further discussion and conclusions to the analysis made throughout the study. Outgoing |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|