نوع مقاله : مقاله کامل پژوهشی
نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی برق، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه رازی، کرمانشاه
2 استادیار، گروه مهندسی برق، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه رازی، کرمانشاه
چکیده
یکی از مهمترین اختلالات سیگنالهای EEG نوزادان، همزمان نبودن کانالها است. مطالعات بالینی نشانداده است که این امر میتواند به نتایج عصبی و جسمی نامطلوبی در بزرگسالی منجر شود. هدف اصلی این مقاله، معرفی روشی جدید برای تشخیص خودکار همزمانی فاز در سیگنالهای EEG چندکانالة نوزادان است. در روش پیشنهادی، ابتدا فاز لحظهای هر کانال از سیگنال EEG نوزاد با استفاده از تبدیل هیلبرت برآوردشده است. بهدلیل چندجزئی بودن سیگنالهای EEG، اجزای سیگنال قبل از استخراج فاز لحظهای با استفاده از مجموعهای از فیلترهای میانگذر روی باندهای فرکانسی EEG، بهدست میآیند. سپس با استفاده از معیاری مبتنیبر اطلاعات متقابل بین فازهای لحظهای مولفههای بهدستآمده، همزمانی کانالهای مختلف در سیگنال بهطور کمّی اندازهگیری میشود. در ادامه، از روش پیشنهادی در این مقاله برای بررسی همزمانی کانالهای سیگنالهای EEG نوزادان در دورههای تشنجی-غیرتشنجی و الگوهای B-S استفاده میشود. از منحنی ROC برای نمایش عملکرد روش پیشنهادی استفادهشده است.همچنین عملکرد روش پیشنهادی با روش مبتنیبر کواینتگریشن مقایسهشده است. نتایج بهدستآمده از تحلیل سیگنالهای EEG پنج نوزاد نشان میدهند که روش پیشنهادی عملکرد بهتری در اندازهگیری همزمانی فاز تعمیمیافته نسبت به روشهای موجود دارد. همچنین با توجه به نتایج، مقدار همزمانی فاز تعمیمیافته در طول هر دو دورة تشنجی و غیرتشنجی بزرگتر از صفر است که این نتیجه نشاندهندة وجود اتصالاتی در نیمکرههای مغز نوزادان در هر دو حالت است. همچنین نتایج نشان میدهند که دورههای تشنجی نسبت به دورههای غیرتشنجی همزمانتر هستند. از بررسی همزمانی فاز در الگوهای B-S مشاهده میشود که دورههای Burst همزمانتر از دورههای Suppression هستند و در هردو حالت، همزمانی فاز وجود دارد.
کلیدواژهها
موضوعات
عنوان مقاله [English]
Phase synchrony detection in multichannel newborn EEG signals using a mutual information based method
نویسندگان [English]
- Sara Mohammadi 1
- Ghasem Azemi 2
1 M.Sc Student, Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran
2 Assistant Professor, Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran
چکیده [English]
One of the most important newborn EEG abnormalities is the synchrony between different channels which, according to the clinical studies, can lead to neurological and neurodevelopmental outcomes in adulthood. This paper introduces a new method for automated detection of phase synchrony in multivariate signals with applications to newborn EEG signals. In this method, first the instantaneous phase of each channel of the signal is estimated using Hilbert transform. In the case of EEG signals, due to their multicomponent nature, single-band signalsof the signal are needed to be extracted using a bank of band-pass filters. The synchronization between different channels of the signal is then quantitatively measured using a criterion based on the mutual information between instantaneous phases of theextracted single-band signals. The proposed method in this paper is then used to analyze, from synchronization point of view, multichannel EEG signals acquired from 5 newborns which include seizure-nonseizure periods and burst-suppression (B-S) patterns.Reciever operating curves (ROCs) are used to illustrate the performance of the method. The performance of the proposed method is also compared with that of the existing one based on the cointegration concept. Experimental results prove that the proposed method outperforms the existing one in measuring the generalized phase synchrony in multichannel newborn EEG signals. Also, results of analyzing seizure and nonseizure segments show that for all segmants there is a phase synchronization among EEG channels which is due to the connections between brain hemispheres in both cases. The results also show that seizure periods are more synchronous than nonseizure periods. The phase synchrony assessment of B-S patterns indicates that burst patterns are more synchronous than suppression patterns and there is a phase synchrony in both cases.
کلیدواژهها [English]
- generalized phase synchronization
- generalized mutual information
- instantaneous phase
- newborn EEG
- multivariate signals