Moving Average Eeg

Subtração de molde média móvel para remover artefatos de estimulação em EEGs e LFPs registrados durante a estimulação cerebral profunda Limin Sun a, b Hermann Hinrichs c, d, e, f, g ,. Uma Divisão de Medicina do Recém-Nascido, Boston Childrens Hospital, Faculdade de Medicina de Harvard, 02115 Boston, MA, EUA b Centro Athinoula A. Martinos para Imaging Biomedical, Departamento de Radiologia, Hospital Geral de Massachusetts, Harvard Medical School, 02129 Cambridge, MA, De Neurologia, Universidade Otto-von-Guericke, Leipziger Strae 44, 39120 Magdeburg, Alemanha d Instituto Leibniz de Neurobiologia (LIN), Brenneckestr. 6, 39118 Magdeburg, Germany e Deutsches Zentrum fr Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE), Leipziger Strae 44, 39120 Magdeburg, Alemanha f Forschungscampus STIMULATE, Sandtorstrae 23, 39106 Magdeburg, Alemanha g Centro de Ciências Cérebro Comportamentais (CBBS), Leipziger Strae 44, 39120 Magdeburg, Germany Recebido em 15 de janeiro de 2016. Revisado em 29 de março de 2016. Aceito em 30 de março de 2016. Disponível em linha 31 de março de 2016. Destaques EEGs e LFPs registrados durante a estimulação cerebral profunda são corrompidos por fortes picos de artefato. Subtração de Média Móvel Ponderada para remover artefatos do tipo pico em EEG e LFP. Molde individual para cada artefato a ser removido. Método de reamostragem para reconstruir precisamente a forma do espigão mesmo em baixas taxas de amostragem. Remoção completa de resíduos de artefatos mesmo para além de 100 Hz. Abstract Background Estimulação cerebral profunda (DBS) é uma terapia bem estabelecida para tratar distúrbios do movimento, como a doença de Parkinson. Mais recentemente, também foi discutido como uma terapia para certas doenças psiquiátricas. No entanto, durante o DBS activo, as gravações dos potenciais de campo locais (LFP) e do eletroencefalograma (EEG) podem ser corrompidas por artefactos substanciais do tipo pico que precisam ser removidos antes de qualquer análise. Novo método Aqui, apresentamos um novo método que denominamos Substração de Movimentação Média (MAS) que remove artefatos DBS subtraindo modelos de artefato DBS adaptativos dos dados contaminados por artefatos. Em particular, desenvolvemos uma técnica de reamostragem que é mais eficiente do que o upsampling para uma reconstrução precisa da forma do artefacto sem a necessidade de oversampling EEGs. Resultados Ao aplicar este método, podemos derivar sinais não distorcidos mesmo no caso de frequências de amostragem baixas que são usuais em gravações clínicas. Aplicamos a nova técnica a 12 conjuntos de dados gravados na superfície e em várias estruturas cerebrais do núcleo subtalâmico (STN), núcleo peduncular pontino (PPN), Globus pallidus internus (GPi) com 7 pacientes. Nossos resultados demonstram a supressão de atividade relacionada com artefatos nas freqüências básicas e harmônicas de DBS. Comparação com o (s) método (s) existente (s) A técnica nova supera a técnica de subtracção de modelo não adaptativo para a remoção de resíduos de artefact de alta frequência sem produzir os mergulhos espectrais que ocorrem com as abordagens de filtro de entalhe. Conclusões A nova técnica facilita a análise de bandas de freqüências mais altas (atividade Gamma) em LFPs e EEGs registrados durante o DBS ativo. Palavras-chave DBS artefact remoção Moving Average Subtraction Resampling Tabela 1. Fig. 3. Tabela 2. Fig. 4. A fig. 5. Autor correspondente: Departamento de Neurologia, Universidade Otto-von-Guericke, Leipziger Strae 44, 39120 Magdeburg, Alemanha. Fax: 49 391 67 15233. 2016 Elsevier B. V. Todos os direitos reservados. Citing articles () Departamento de Engenharia Elétrica, Irã Universidade de Ciência e Tecnologia, Teerã, Irã. Email: hmd. azamigmail, mohammadiiust. ac. ir, bbozorgtabarelec. iust. ac. ir Recebido em 9 de outubro. 2011 revisado em 13 de novembro. 2011 aceito 22 de novembro. Filtragem de Savitzky-Golay A análise de sinais EEG de longo prazo precisa ser segmentada em épocas pseudo-estacionárias. Esse trabalho é feito considerando as características estatísticas de um sinal como amplitude e freqüência. As séries temporais medidas no mundo real são freqüentemente não-estacionárias e para extrair informações importantes das séries temporais medidas é significativo utilizar um filtro ou suavizar como uma etapa de pré-processamento. Na abordagem proposta, o sinal é inicialmente filtrado por média móvel (MA) ou filtro Savitzky-Golay para atenuar suas variações de curto prazo. Em seguida, as alterações da amplitude ou frequência do sinal são calculadas pelo método Varri modificado que é um algoritmo aceitável para segmentar um sinal. Utilizando dados de EEG sintéticos e reais, os métodos propostos são comparados com a abordagem original (Varri modificado simples). Os resultados da simulação indicam a vantagem absoluta dos métodos propostos. Os sinais biomédicos como o eletroencefalograma (EEG) eo eletrocardiograma (ECG) são usualmente conhecidos como sinais não estacionários, ou seja, suas características estatísticas mudam ao longo do tempo 1. O objetivo do sinal de segmentação é dividir um sinal para várias épocas com as mesmas características estatísticas, E a frequência 2, 3. Uma vez que a análise de sinal estacionário é mais fácil do que o sinal não estacionário, a segmentação de sinal é normalmente aplicada como etapa de pré-processamento para análise de sinal não estacionário. Existem dois tipos de segmentação de sinal, a saber, segmentação constante e segmentação adaptativa. Em constante segmentação o sinal é segmentado para épocas fixas 4. Embora a segmentação constante seja simples e fácil no caso de implementação, este método tem pequena confiabilidade. Na medida em que a duração dos segmentos de sinal não é normalmente igual, a segmentação de sinal de hoje é executada automaticamente de forma que é denominada segmentação adaptativa 1. Em 5-11 podem ser vistos métodos diferentes de segmentação adaptativa. No método Varri modificado são utilizadas duas janelas deslizantes. Este método baseia-se na combinação de uma medida de frequência estimada pela soma da diferença de amostras de sinal consecutivas e valores de amplitude do sinal nas janelas relevantes como segue 1: onde l e xk são o comprimento da janela e o k-ésimo ponto de sinal , Respectivamente. Assim, a função de diferença de medida (G) é definida como abaixo: onde m é o número da janela A 1 e F 1 são coeficientes constantes que mudam em várias aplicações. Os máximos locais na função G, acima de um limite definido antes, especificam os limites dos segmentos 1. Os dados reais geralmente contêm ruído. Quando os dados são ruidosos, em muitas aplicações, tais como segmentação de sinal pode não ser completamente analisada corretamente. Portanto, diminuir o ruído em séries temporais experimentais é uma questão importante. Esta questão tornou-se cada vez mais importante em ciências da saúde, sistemas de biologia, nano-ciências, sistemas de informação e ciências físicas 12. Filtros e alisadores não só pode reduzir o ruído destrutivo e curto prazo componentes de um sinal, mas também estes podem aumentar a velocidade Da simulação. Uma vez que a média móvel simples (MA) é o filtro digital mais fácil de entender e usar, é o filtro mais comum na análise de um sinal. Apesar de sua simplicidade, o filtro MA é ideal para uma tarefa comum, como reduzir o ruído aleatório. O filtro de Savitzky-Golay é uma ferramenta eficaz para de-noising e alisar um sinal. As saídas obtidas do filtro Savitzky-Golay demonstram que o sinal filtrado contém menos ruído do que o sinal original e exibe menos distorção do que a técnica de filtragem média móvel da mesma ordem 13-15. Neste trabalho, a fim de aumentar a precisão de modificado Varri, MA e SavitzkyGolay filtro são utilizados. Depois de filtrar o sinal, é usado Varri modificado, que é um método poderoso para segmentar um sinal. Este artigo está organizado da seguinte forma. A próxima seção explica os filtros MA e Savitzky-Golay. Na terceira seção, descreve-se brevemente o método proposto. O desempenho do método sugerido é avaliado por dados sintéticos e sinal EEG real que é representado na Seção 4. Finalmente, a Seção 5 fornece a conclusão. 2. Conhecimentos de base para o método proposto 2.1. Filtro de média móvel Uma das ferramentas mais comuns para suavizar dados é o filtro de MA, muitas vezes usado para tentar capturar tendências importantes em pesquisas estatísticas repetidas. Esta abordagem que é conhecida como um tipo de filtro de Resposta de Impulso Finito (FIR) é aplicada a um conjunto de pontos de dados criando uma média de subconjuntos diferentes do conjunto de dados completo. Neste trabalho MA é definido para amostras da seguinte forma: onde x (n) é o sinal original. 2.2. Filtro de Savitzky-Golay O filtro de Savitzky-Golay é uma ferramenta poderosa para alisar um sinal que fosse proposto por Savitzky e por Golay em 1964. O filtro é definido como uma média móvel ponderada com o peso dado como um polynomial do grau específico 13-15. Os coeficientes de um filtro de Savitzky-Golay, quando aplicados a um sinal, executam um polinômio P do grau k, é ajustado aos pontos do sinal, onde N descreve o tamanho da janela. N r e N l são pontos de sinal nos pontos direito e de sinal à esquerda de um ponto de sinal de corrente, respectivamente 13-15. Uma das melhores vantagens deste filtro é que tende a manter as características da distribuição, tais como relativas com, máximos e mínimos que são frequentemente achatados por outras técnicas de alisamento tais como MA 13-15. 3. Método proposto O método proposto é um procedimento em três estágios que é descrito a seguir: 1) Primeiro, o sinal original é filtrado por MA ou filtro Savitzky-Golay para representar o importante subjacente não adulterado da série temporal, atenuando suas variações de curto prazo . O MA é muito rápido e pode ser implementado de forma simples. A principal vantagem do filtro SavitzkyGolay é que ele tenta preservar os recursos de séries temporais, como seus mínimos e máximos relativos, que é questão muito importante na segmentação de um sinal. Ao contrário de wavelet, esses filtros não têm efeito deslocamento após a filtragem do sinal que é característica muito importante para detectar verdadeiras fronteiras de épocas. Matematicamente, esses filtros descritos na Seção 2.1 e 2.2, respectivamente. 2) Como mencionado anteriormente, duas janelas deslizantes movem-se ao longo do sinal e para cada janela G é determinada para encontrar os limites dos segmentos de sinal. As variações G são calculadas da seguinte forma: onde m é o número da janela A 1 e F 1 são coeficientes constantes que mudam em várias aplicações. 3) Máximos locais na função G, acima de um limiar, o valor médio na distribuição do G definido antes, identificar os limites dos segmentos. 4. Avaliação de Desempenho Os seguintes métodos foram implementados usando o MATLAB R2009a da Math Works. O desempenho ea eficiência destes métodos foram avaliados utilizando 50 dados sintéticos de múltiplos componentes e dados EEG reais. 4.1. Sinal Sintético Para avaliar o desempenho dos métodos sugeridos, estes algoritmos são aplicados num conjunto de sinais sintéticos multicomponentes que cada época é seleccionada como um sinal estacionário. Uma parte destes sinais inclui as seguintes sete épocas: Época 1: 0,5cos (t) 1,5cos (4t) 4cos (5t) Época 2: 0,7cos (t) 2,1cos (4t) 5,6cos (5t) Época 3: 1,5 Cos (2t) 4cos (8t) Época 4: 1,5cos (t) 4cos (4t) Época 5: 0,5cos (t) 1,7cos (2t) 3,7cos (5t) Epoch 6: 2,3cos (3t) 7,8cos ) Época 7: 0,8cos (t) cos (3t) 3cos (5t). As Figuras 1 (a) e (b) mostram 50 segundos de sinal original e o resultado da aplicação de Varri modificado simples, respectivamente. A Figura 1 (b) dedica que este algoritmo não pode detectar um limite de segmento do sinal. Além disso, a saída obtida mostra que este método tem três False Boundaries (FBs). O valor limiar para este método é o valor médio escolhido da saída obtida. Figura 1. Segmentação do sinal em sinal sintético. (A) Sinal original (b) Saída do Varri modificado simples (comprimento de janela 2 s, A 1 7 e F 1 1). O sinal na Figura 1 (a) é também segmentado utilizando Varri modificado com MA como um passo de pré-processamento (Figura 2). Também na Figura 3. O filtro Savitzky-Golay é aplicado como um passo de pré-processamento. Neste trabalho, para dados sintéticos, utilizamos um filtro SavitzkyGolay polinomial de ordem 3 e o tamanho de quadro de 9 amostras. Como pode ser visto nas Figuras 2 (c) e 3 (c), os limites para todos os sete segmentos podem ser detectados com precisão. Para tornar os sinais mais semelhantes aos sinais reais, o ruído gaussiano é adicionado ao sinal original e, em seguida, o desempenho dos métodos propostos são avaliados. Neste trabalho utilizam-se 50 sinais sintéticos multicomponentes. Três parâmetros são utilizados para avaliar o desempenho dos métodos propostos: Relações True Positive (TP) Miss ou False Negative (FN) e False Alarm ou False Positive (FP). Estes parâmetros são mostrados a seguir: onde Nt. N m e N f representam o número de verdadeiros, ausentes e falsamente detectados e N mostra o número real de limites de segmento. Na Tabela 1 são mostrados os resultados da segmentação para 50 dados sintéticos usando os métodos propostos ao lado dos resultados do método Modri ​​Varri simples. Os resultados obtidos indicam quais os métodos propostos utilizando filtros tais como MA e Savitzky-Golay como um passo de pré-processamento podem melhorar as proporções TP, FN e FP. Como pode ser visto na Tabela 1. As relações TP, FN e FP obtidas de Varri Modificado com filtro Savitzky-Golay são melhores do que Varri Modificado com filtro MA. Usando o filtro de Savitzky-Golay nós podemos conseguir relações de TP e FP iguais a 100 e 24 em um jogo de 50 sinais sintéticos sem ruído, respectivamente. Tabela 1. Efeito da aplicação de métodos propostos e métodos existentes no conjunto de dados sintéticos. A electroencefalografia (EEG) é a medição neurofisiológica da atividade elétrica do cérebro usando eletrodos que são colocados no couro cabeludo 4. Conforme descrito anteriormente, a segmentação de sinal é um passo de pré-processamento para sinais EEG. Nesta parte, utilizamos um sinal EEG recém-nascido real que é mostrado na Figura 4 (a). O comprimento deste sinal ea frequência de amostragem são 500 milissegundos e 256 Hz, respectivamente. O resultado da aplicação de Varri modificado simples e Varri modificado com filtro Savitzky-Golay é mostrado nas Figuras 4 (b) e 5 (c), respectivamente. Neste trabalho, para real Figura 2. Segmentação de sinal em sinal sintético. (A) Sinal original (b) Sinal filtrado por MA (c) Saída do Varri Modificado (comprimento da janela 2 s, A 1 7 e F 1 1). Como pode ser todos os sete segmentos podem ser verdadeiramente detectados. Figura 3. Segmentação do sinal em sinal sintético. A) Sinal original b) Sinal filtrado pelo filtro Savitzky-Golay c) Saída do Varri modificado (comprimento da janela 2 s, A 1 7 e F 1 1). Figura 4. Segmentação do sinal em dados EEG reais. (A) Sinal original (b) Saída do Varri modificado simples (comprimento da janela 0,04 s, A 1 7 e F 1 1). Figura 5. Segmentação do sinal em dados EEG reais. (A) Sinal original (b) Sinal filtrado pelo filtro Savitzky-Golay (c) Saída do Varri modificado (comprimento da janela 0,04 s, A 1 7 e F 1 1). Como pode ser todos os cinco segmentos podem ser verdadeiramente detectados. EEG dados, temos utilizado uma ordem 3 polinómio SavitzkyGolay filtro eo tamanho do quadro de 51 amostras. Na Figura 5 (c) pode ser visto que todos os cinco segmentos segmentados com precisão. Deve-se mencionar que Varri Modificado simples não conseguiu detectar um limite de segmento do sinal. Podemos ver a influência deste método em comparação com os resultados alcançados. Um dos métodos existentes para a segmentação de sinal é o Varri modificado. Como os sinais reais normalmente incluem ruídos diferentes, esse método não é confiável para segmentar um sinal. Para superar este problema usamos média móvel e filtros Savitzky-Golay. Estes filtros reduzem o ruído de curto prazo para um sinal que causou que a confiabilidade deste método aumentou consideravelmente. Embora o filtro médio móvel seja mais fácil e simples do que o filtro Savitzky-Golay, o desempenho do uso do filtro Savitzky-Golay é melhor do que a média móvel. Os resultados indicam que o método Varri modificado com filtro de média móvel tem melhor desempenho comparado ao varri modificado simples eo Varri modificado com filtro Savitzky-Golay tem melhor precisão comparando com filtro de média móvel. H. Azami, K. Mohammadi e H. Hassanpour Um Método de Segmentação de Sinal Melhorado Utilizando o Algoritmo Genético, International Journal of Computer Applications, Vol. 29, No. 8, 2011, pp. 5-9. H. Hassanpour e M. Shahiri, Segmentação Adaptativa Usando Transformada Wavelet, Conferência Internacional de Engenharia Elétrica, Lahore, 11-12 de abril de 2007, pp. 1-5. 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Um técnico de EEG também pode ser obrigado a auxiliar na determinação da morte cerebral em um paciente que está em coma. Eles devem anexar eletrodos aos pacientes e monitorar as máquinas durante as medições. Muitos pacientes que trabalham com um técnico de EEG estão muito doentes e podem não ser capazes de se movimentar sozinhos. O técnico pode ser obrigado a mover o paciente para anexar eletrodos ou pode ter a assistência de outros no hospital, como uma enfermeira. O técnico também prepara um relatório para ser interpretado por um médico. Um técnico de EEG geralmente trabalha em um ambiente hospitalar. Técnicos EEG são susceptíveis de trabalhar uma semana de trabalho normal, mas pode estar de plantão em todos os momentos do dia e fins de semana em caso de situações de emergência. Trabalhando em um ambiente hospitalar um técnico EEG é susceptível de trabalhar com uma variedade de outros profissionais médicos, incluindo médicos, enfermeiros e outros especialistas. Boas habilidades de comunicação são importantes uma vez que grande parte do seu trabalho consiste em transmitir informações para outros profissionais médicos. Em um dia de trabalho típico um EEG gasta cerca de metade do seu tempo em seus pés e metade do seu tempo sentado e pode ser necessário fazer algum levantamento em pacientes em movimento. O técnico pode ser obrigado a transportar pacientes entre salas, dependendo da instalação em que trabalham. Tarefas do técnico de eletroencefalografia (EEG) Monitorar a respiração do paciente, a atividade cardíaca e cerebral durante o procedimento. Arquivar relatórios, encomendar suprimentos e manter equipamentos. Operar equipamentos para registrar a atividade elétrica das leituras do cérebro. Anexar os eletrodos à cabeça dos pacientes para obter leituras de atividade cerebral. Preparar leituras para interpretação por um médico. (EEG) Técnico Mediano de todas as compensações (incluindo dicas, bônus e horas extras) por anos de experiência. Documentação dfilt. latticemamin O mais importante é a posição do rótulo No diagrama, que identifica onde o formato se aplica. Como um exemplo, veja o rótulo ProductFormat, que segue sempre um elemento de multiplicação de coeficientes no fluxo de sinal. O rótulo indica que os coeficientes deixam o elemento de multiplicação com o comprimento da palavra eo comprimento da fração associados às operações do produto que incluem coeficientes. Ao analisar a tabela, você verá que o ProductFormat se refere às propriedades ProductFracLength. ProductWordLength. E ProductMode que definem completamente o formato de coeficiente após operações de multiplicação (ou produto). Propriedades Nesta tabela você verá as propriedades associadas à fase mínima, a implementação da estrutura de média móvel de objetos dfilt. Observação A tabela lista todas as propriedades que um filtro pode ter. Muitas das propriedades são dinâmicas, significando que elas existem apenas em resposta às configurações de outras propriedades. Você pode não ver todas as propriedades listadas o tempo todo. Para exibir todas as propriedades de um filtro a qualquer momento, use onde hd é um filtro. Para obter mais informações sobre as propriedades deste filtro ou de qualquer objeto dfilt, consulte Propriedades de filtro de ponto fixo. Define o modo usado para responder a condições de estouro em aritmética de ponto fixo. Escolha entre saturar (limitar a saída ao maior valor representável positivo ou negativo) ou envolver (definir valores de transbordamento para o valor representável mais próximo usando aritmética modular). A escolha que você faz afeta somente o aritmético do acumulador e da saída. Coeficiente e aritmética de entrada sempre satura. Finalmente, os produtos nunca excedem 8212 mantêm a precisão total. Para a saída de uma operação de produto, define o comprimento da fração utilizada para interpretar os dados. Essa propriedade torna-se gravável (você pode alterar o valor) quando você definir ProductMode para SpecifyPrecision. Determina como o filtro lida com a saída das operações do produto. Escolha entre a precisão total (FullPrecision) ou se deseja manter o bit mais significativo (KeepMSB) ou o bit menos significativo (KeepLSB) no resultado quando você precisar encurtar as palavras de dados. Para que você seja capaz de definir a precisão (o comprimento de fração) usado pela saída das multiplicações, defina ProductMode como SpecifyPrecision. Especifica o comprimento da palavra a ser usado para os resultados da operação de multiplicação. Essa propriedade torna-se gravável (você pode alterar o valor) quando você definir ProductMode para SpecifyPrecision. Especifica se é necessário redefinir os estados do filtro ea memória antes de cada operação de filtragem. Permite-lhe decidir se o seu filtro mantém estados de corridas de filtragem anteriores. False é a configuração padrão. Define o modo que o filtro usa para quantificar valores numéricos quando os valores estão entre valores representáveis ​​para o formato de dados (comprimento de palavra e fração). Ceil - Rodada em direção ao infinito positivo. Convergente - Redonda para o inteiro representável mais próximo. Arredonda para o inteiro mais próximo incluso armazenado. Este é o menos preconceituoso dos métodos disponíveis neste software. Fix - Rodada em direção a zero. Chão - Rodada em direção ao infinito negativo. Mais próximo - Rodada para a mais próxima. Os laços rodam em direção ao infinito positivo. Round - Redonda para o mais próximo. Os laços rodam em direção ao infinito negativo para números negativos, e em direção ao infinito positivo para números positivos. A escolha que você faz afeta somente o aritmético do acumulador e da saída. Coeficiente e aritmética de entrada sempre redonda. Finalmente, os produtos nunca excedem 8212 mantêm a precisão total. Especifica se o filtro usa coeficientes de ponto fixo assinados ou não assinados. Apenas os coeficientes refletem essa configuração de propriedade. O objetivo deste estudo foi analisar a atividade de fundo do eletroencefalograma (EEG) na doença de Alzheimer (AD) com o Método de Média Móvel Detrended (DMA), uma nova abordagem para quantificar as propriedades de correlação em sinais não-estacionários com tendências subjacentes. Foram registados EEG dos 19 loci do couro cabeludo do sistema internacional 10-20 em 11 doentes com DA e 11 controlos com a mesma idade. Nossos resultados mostraram duas regiões de escala em todos os canais dos sujeitos, com uma curva clara quando suas inclinações correspondentes (alfa (1) e alfa (2)) eram distintamente diferentes. Com exceção do eletrodo T4, os valores de alfa (1) foram menores nos indivíduos controle do que nos pacientes com DA, com diferenças significativas na TS, P3, P4 e O1 (p lt0.01, teste t de Student). Por outro lado, os valores de alfa (2) foram maiores nos indivíduos controle do que nos pacientes com AD, com diferenças significativas apenas em F4. Além disso, avaliamos a capacidade de alfa (2) para discriminar os pacientes com AD de sujeitos controle nesses eletrodos usando gráficos ROC. Obtivemos uma precisão máxima de 81,82 em O1 com alfa (1) e em F4 com alfa (2). Estes achados sugerem que o comportamento de escala do EEG é sensível à AD e que o método DMA poderia ajudar a aumentar a nossa percepção da disfunção cerebral na DA. Áreas de pesquisa GAMA CORRELAÇÕES TEMPORAIS, EEG, OSCILAÇÕES, ENTROPIA Evento A menos que explicitamente indicado o contrário, todo o material é copyright A Universidade de Edimburgo 2012.