Měření EEG, spánek, hodnocení EEG záznamů a následná 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:

Grafoelementy • Ostře časově omezené projevy výrazně se lišící od „pozadí“ • základní frekvence - lambda/POSTS - MU vlna • K complex - small sharp spikes - 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 • 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 Úbytek NREM spánku je částečně způsobený úbytkem delta aktivity (spánek ve stáří již není tak hluboký a nesplňuje kritéria NREM) [%] věk

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 4Hz • Brain Wave Generator:http://www.BWgen.com

Binaurální rázy

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 • 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 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

Segmentace EEG

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 …………………………………………. EEG (Pz-Oz) Spektrogram(patrná periodická struktura typická pro lidský spánek) 29Hz

Normalizace příznaků Příznaky obsahují spoustu ostrých vrcholů normalizace Určení NREM4: Určení Wake:

EEG 16-30Hz > 20% WAKE EEG 0.5-3Hz > 85% S4 EEG 0.5-3Hz > 65% S3 EEG 13-15Hz < 15% and EOG 0.15-1.2Hz > 50% REM EEG 13-15Hz > 20% S2 S1 EEG 13-15Hz > 10% 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 true false true false

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 Wake NREM1 NREM2 NREM3 NREM4 REM 0h 1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h

Klasifikace komatického EEG • signál délky 2 hodin, segmenty po 16 sekund • trénovací množina – sestavena expertem (10 tříd, 319 segmentů) • ukázka segmentů trénovací množiny:

Klasifikace komatického EEG • barevné kódování tříd: • hrubý odhad dlouhodobých trendů: třída 3 třída 4 třída 6+7 0h 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)

Děkuji za pozornost

Měření EEG, spánek, hodnocení EEG záznamů a následná vizualizace