Kotelnikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS Русский Sign in Submit a paper
Journal of Radio Electronics Online scientific journal · eISSN 1684-1719
2014, № 11 · BIOMEDICAL RADIO ELECTRONICS

Анализ гиперсинхронизации структур головного мозга во время эпилептических разрядов на основе специальных конических представлений ЭЭГ сигнала

V.E. Antsiperov1, I.V. Obukhov1, G.D. Kuznetsova2, V.V. Gnezditskii3

1 Kotelnikov IRE RAS, Moscow, Russia
2 Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Russia
3 Научный центр неврологии РАН, Russia
Full text UDC 004.93''11 EDN TMZXJV

Abstract

In this article, we develop the previously proposed approach to the problem of cortical rhythms detection. For the analysis of epileptic discharges, which are the focus of the work previously proposed one-parameter (frequency) representation is extended to the two-parameter (scale-frequency). This was done on the basis of reasoned model of epileptic discharges as a class broadband pulse signals with variable rhythm and repetition, perhaps changing the pulse shape. Bilateral interpretation of developed distribution - spectral, based on analytical spectra and time based on multi-scale assessment of the ACF is under discussion. At the end of the article we present the results of the analysis of real containing a fragment of an epileptic discharge EEG record.

  • Time-frequency EEG analysis
  • epileptic discharge
  • multiscale correlational analysis
  • analytic spectra
Аннотация (на русском)

Анализ гиперсинхронизации структур головного мозга во время эпилептических разрядов на основе специальных конических представлений ЭЭГ сигнала

В данной работе развивается ранее предложенный подход к задачам оценки ритмов головного мозга. Для анализа эпилептических разрядов, находящихся в центре внимания работы, предложенное ранее однопараметрическое (частотное) представление расширено до двухпараметрического (масштабно-частотного). Сделано это на основе аргументированной модели эпилептических разрядов как класса широкополосных импульсных сигналов с переменным ритмом следования и, возможно, изменяющейся формой импульсов. Проведена двусторонняя интерпретация распределения - спектральная, на основе аналитических спектров, и временная на основе многомасштабной оценки АКФ. Приведены полученные на основе предложенного подхода результаты анализа реальной, содержащей фрагмент эпилептического разряда ЭЭГ записи.

For citation

Antsiperov V.E., Obukhov I.V., Kuznetsova G.D., Gnezditskii V.V. Анализ гиперсинхронизации структур головного мозга во время эпилептических разрядов на основе специальных конических представлений ЭЭГ сигнала // Journal of Radio Electronics. – 2014. – No. 11.

References

  1. European Declaration on Epilepsy. 25 October 1998. [электронный ресурс]. URL: http://www.who.int/mental_health/media/en/82.pdf.
  2. S. Sanei, J. Chambers. EEG signal processing. // John Wiley & Sons, Inc., 2007.
  3. Обухов Ю.В., Анциперов В.Е. и др. Частотно-временной анализ электрической активности мозга при болезни Паркинсона // Нейродегенеративные заболевания. Фундаментальные и прикладные аспекты. Под ред. акад. М.В.Угрюмова. М: Наука, 2010, стр 112-129.
  4. Анциперов В.Е. Многомасштабный корреляционный анализ нестационарных, содержащих квазипериодические участки сигналов. // "Радиотехника и электроника", 2008 г., т. 53, № 1, стр.73-85.
  5. Анциперов В.Е. Новый метод оценки корреляционных функций в задачах обнаружения и обработки радиолокационных и связных сигналов // Доклады III Всероссийской конференции "Радиолокация и радиосвязь", Москва, 26-30 октября 2009 г, стр. 887-881.
  6. Анциперов В.Е. Обнаружение ритмов головного мозга человека на основе корреляции аналитических спектров ЭЭГ в основных диапазонах частот. // Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2014. №5. Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/may14/13/text.pdf.
  7. Анциперов В.Е. Использование аналитических спектров локального прошлого и будущего сигнала для формирования и анализа билинейных частотно-временных представлений // Доклады 16-й Международной Конференции " Цифровая обработка сигналов и ее применение DSPA-2014", т.1, ISSBN 978-5-905278-01-3, Москва, 2014, стр. 113-117
  8. M. Bazhenov, I. Timofeev et al. Cellular and network mechanisms of electrographic seizures. // Drug Discov Today: Disease Models, Vol. 5, No. 1, 2008, pp. 45-57.
  9. Xiao-Jing Wang. Neurophysiological and Computational Principles of Cortical Rhythms in Cognition. // Physiol. Rev. Vol. 90, No.3, 2010, pp. 1195-1268.
  10. Жадин М.Н. Биофизические механизмы формирования электро-энцефалограммы. // М.: Наука, 1984.
  11. D. Y Ko. Epileptiform Discharges. // Medscape Reference, WebMD, LLC, Apr 2, 2014, [электронный ресурс]. URL: http://emedicine.medscape.com/article/1138880-overview#showall
  12. F. Hlawatsch, T. Manickam, R. Urbanke and B. Jones. Smoothed pseudo-Wigner distribution, Choi-Williams distribution, and cone-kernel representation: Ambiguity-domain analysis and experimental comparison. // Signal Processing, vol. 43, p. 149-168, 1995
  13. Zhao Y., Atlas L. E., and Marks R. J. The use of cone-shape kernels for generalized time-frequency representations of nonstationary signals. // IEEE Trans. Acoustics, Speech, Signal Processing, V. 38, N 7, 1990, pp. 1084-1091.
  14. Time-frequency analysis: concepts and methods. Edited by F. Hlawatsch and F. Auger. // GB and US: ISTE Ltd and John Wiley & Sons, Inc., 2008.
  15. W.J.Williams. Reduced Interference Distributions: Biological Applications and Interpretations/// Proceedings of the IEEE, Vol. 84, No. 9, 1996, pp. 1264-1280.