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
2016, № 11 · BIOMEDICAL RADIO ELECTRONICS

Метод автоматизированной сегментации эпилептических разрядов в ЭЭГ крыс

V.E. Antsiperov1, I.V. Obukhov1

1 Kotelnikov IRE RAS, Moscow, Russia
Full text (PDF) UDC 004.93''11 EDN XYERPV

Abstract

The focus of the paper is the problem of developing effective methods for automated segmentation of epileptic seizures in EEG recordings intended for the diagnosis of epilepsy. As a solution to the problem the new method is proposed. This method is based on the analysis of non-stationary, containing quasi-periodic fragments signal, comprising local period estimation procedure followed by identification of period dynamics characteristics in order to segment fragments with repeating oscillations. The method proposed combines two basic ideas of existing approaches - multiscale (wavelet) analysis and synthesis of the quadratic time-frequency representations. The union of these approaches could be carried out in the framework of the previously proposed methodology of multiscale correlation analysis (MCA) and the analytical spectra technique. A hallmark of the main tools of the method - special MCA representations - is that they, in contrast to classical approaches, are focused on the time domain, rather than on frequency domain. The paper discusses in detail the successive steps of synthesis of such representations in the time domain, from MCA estimation of the autocorrelation function to linear procedures such as window weighting and matched filtering with a special sliding window. The fact that the effective realization of the synthesized representations is based on shifted analytical spectra, should be considered nothing more than a convenient technique. All MCA synthesis steps and segmentation procedure characteristics are illustrated by real rat EEG recording marked by a neurophysiologist-expert. Taking into account the results obtained by a real recording, we conclude that the synthesized method will be one of the most promising tools for the automatic segmentation of epileptic seizures.

  • Time-frequency EEG analysis
  • automated epileptic seizure detection methods
  • multiscale correlational analysis
  • analytic spectra
Аннотация (на русском)

Метод автоматизированной сегментации эпилептических разрядов в ЭЭГ крыс

В центре внимания работы - актуальная для диагностики эпилепсии задача поиска эффективных автоматизированных методов сегментации эпилептических разрядов в записях ЭЭГ. В качестве решения задачи предложен основанный на анализе нестационарных, содержащих квазипериодические участки сигналов метод оценивания локального периода с последующей, основанной на характере динамики периода, сегментацией данных. Метод объединяет основные идеи двух историки сложившихся подходов - многомасштабного (вейвлетного) анализа и синтеза квадратичных частотно-временных представлений. Подобное объединение удалось осуществить в рамках предложенной ранее методологии многомасштабного корреляционного анализа (МКА) и техники аналитических спектров. Особенностью анализа и синтеза основных инструментов метода - специализированных МКА представлений является то, что они, в отличие от классических подходов, ориентированы на временные масштабы сигналов, а не на их частотный состав. В работе подробно обсуждаются последовательные шаги синтеза таких представлений во временной области, начиная с МКА оценки автокорреляционной функции до линейных процедур ее оконного взвешивания и согласованной фильтрации со специальным скользящим окном. То обстоятельство, что для эффективной реализации синтезированных представлений целесообразно использовать введенные в работе сдвинутые аналитические спектры, следует расценивать не более, чем технический прием. Все шаги синтеза МКА представлений и основанные на них процедуры сегментации проиллюстрированы в работе на примере размеченной экспертом-нейрофизиологом реальной записи ЭЭГ крысы. Полученные на реальной записи результаты позволяют предположить, что синтезированные в работе инструменты станут одними из наиболее перспективных для автоматической сегментации эпилептических разрядов.

For citation

Antsiperov V.E., Obukhov I.V. Метод автоматизированной сегментации эпилептических разрядов в ЭЭГ крыс // Journal of Radio Electronics. – 2016. – No. 11.

References

  1. Tzallas A.T. et al. Automated Epileptic Seizure Detection Methods: A Review Study. // Epilepsy - Histological, Electroencephalographic and Psychological Aspects, Ed. by Dr. Dejan Stevanovic, InTech, 2012.
  2. Guerrero-Mosquera C., et al. Time-Frequency EEG analysis in epilepsy: What is more suitable? // Proceedings of the 5-th IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology (ISSPIT), Athens, Greece, 2005, pp. 202-207.
  3. Kannathal N., et al. Entropies for detection of epilepsy in EEG. // Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 80, no. 3, 2005, pp. 187-194.
  4. Williams W.J. et al. Time-frequency analysis of electrophysiology signals in epilepsy. // IEEE Eng. Med. Biol., v. 14, no. 2, Mar./Apr. 1995, pp. 133-143.
  5. Adeli H., Ghosh-Dastidar S., Dadmehr, N. A wavelet-chaos methodology for analysis of EEGs and EEG subbands to detect seizure and epilepsy. // IEEE Trans Biomed Eng, V.54, N 2, 2007, pp. 205-211.
  6. Orosco L., Garces A., Laciar E. Review: A Survey of Performance and Techniques for Automatic Epilepsy Detection. // Journal of Medical and Biological Engineering V.33, N 6, 2013, pp. 526-537.
  7. Анциперов В.Е., Обухов Ю.В. Обнаружение и сегментация эпилептических разрядов в записях ЭЭГ на основе многомасштабного корреляционного анализа // "Сборник материалов III-го Евразийского конгресса по медицинской физике и инженерии «Медицинская физика - 2010» ", 21-25 июня 2010 г., т.3, стр.188-190.
  8. Анциперов В.Е. Многомасштабный корреляционный анализ нестационарных, содержащих квазипериодические участки сигналов. // "Радиотехника и электроника", т. 53, № 1, 2008 г. стр.73-85.
  9. Анциперов В.Е. Обнаружение ритмов головного мозга человека на основе корреляции аналитических спектров ЭЭГ в основных диапазонах частот. // ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ, Москва: ИРЭ им. В. А. Котельникова РАН, N 5 - май 2014 г., всего 11 стр (электронный журнал URL: http://jre.cplire.ru/jre/may14/ 13/text.pdf, дата обращения: 11.04.2016).
  10. Анциперов В.Е., Обухов Ю.В., Кузнецова Г.Д., Гнездицкий В.В. Анализ гиперсинхронизации структур головного мозга во время эпилептических разрядов на основе специальных конических представлений ЭЭГ сигнала. // ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ, Москва: ИРЭ им. В. А. Котельникова РАН, N 11 -ноябрь 2014 г., всего 20 стр. (электронный журнал URL: http://jre.cplire.ru/jre/nov14/ 18/text.pdf, дата обращения: 11.04.2016).
  11. Jeong J., Williams W. J. Kernel design for reduced interference distributions. // IEEE Transactions on Signal Processing, V.40, N 2, 1992, pp. 402 - 412.
  12. Sachs J. Handbook of Ultra-Wideband Short-Range Sensing: Theory, Sensors, Applications.// Wiley-VCH, Berlin, 2012.
  13. 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.
  14. Анциперов В.Е. Масштабно-частотные представления сигналов и их вычисление с помощью дискретных аналитических спектров. //Доклады 18-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и её применение - DSPA-2016», Москва, 2016, стр. 135-140.
  15. Анциперов В.Е. Сегментация эпилептических разрядов ЭЭГ крыс. // Труды XII Международной научной конференции «ФИЗИКА И РАДИОЭЛЕКТРОНИКА В МЕДИЦИНЕ И ЭКОЛОГИИ» ФРЭМЭ'2016, Владимир-Суздаль 5-7 июля 2016, Книга 1, стр. 255-258.