Görüntüleme
2
Beyin osilasyonlarının nicel analizi, başta epilepsi olmak üzere çeşitli beyin patolojilerinde beyin dinamiklerinin anlaşılmasına katkıda bulunur. Bu çalışmada dalgacık dönüşümü temelli yeni bir nicel yaklaşım kullanılarak beyin osilasyonlarının enerji değişimlerinin saptanması ve haritalanması amaçlanmıştır. Oluşturulan sinyallerin analizinde EEG’yi dört temel alt frekans bandına ayrıştıran ve ardından bu bantların enerji değerlerini nicelleştiren bir yaklaşım önerilmiştir. Ayrıca, bu enerji değerleri kullanılarak kafa yüzeyi enerji haritaları oluşturulmuştur. Önerilen yöntemi test etmek için CHB-MIT Scalp EEG Database veri tabanından alınan epilepsili hastalara ait EEG kayıtları kullanılmıştır. Analiz edilecek sinyaller nöbet anı ortada olmak üzere nöbet süresi uzunluğu kadar öncesi ve sonrasını kapsayacak şekilde tüm kayıttan ayrılarak hazırlanmıştır. Elde edilen sayısal veriler kullanılarak her bir alt bant enerji yüzdesi için nöbet öncesi, nöbet anı ve nöbet sonrası enerji farklılıkları istatistiksel olarak da karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada sunulan yöntemin epilepsi ve diğer beyin patolojileri için kayıtlanan tüm EEG’ler için uygulanarak beyin dinamikleri hakkında bilgi edinilebileceği ve aynı anda çok sayıda montajdan kayıt alınması durumunda beyin patolojilerine yol açan odakların belirlenmesinde diğer beyin görüntüleme yöntemleriyle birlikte kullanılabileceği düşünülmüştür.
Quantitative analysis of brain oscillations contributes to the understanding of brain dynamics in various brain pathologies, primarily epilepsy. This study aimed at identifying and maping energy changes of brain oscillations using a new quantum approach based on wave transformation. The analysis of the generated signals suggested an approach that divides EEG into four basic low-frequency bands and then quantifies the energy values of these bands. In addition, these energy values are created on the head surface energy maps. The EEG records of epilepsy patients obtained from the CHB-MIT Scalp EEG Database were used to test the recommended method. The signs to be analyzed are prepared separately from the entire record so that the time of the attack will cover the time before and after the time of the attack, including the moment of the attack. For each subband energy percentage using the obtained numerical data, the energy differences before, at the moment of the attack and after the attack are also statistically compared. The method presented in this study is believed to be applied to all the EEGs recorded for epilepsy and other brain pathologies to gain information about the brain dynamics and to be used together with other brain imaging methods in the determination of the focuses that lead to brain pathologies if recorded from multiple assemblies at the same time.
The quantitative analysis of brain oscillations has an importance in understanding brain dynamics of several brain pathologies. In this study, it is purposed to determine and map the change in the energy of brain oscillations using a new quantitative approach, based on wavelet transform. An approach, seperating the EEG records to four main sub-band and then quantizing the energy values of them, is suggested. Moreover, energy maps of scalp surface are formed by using these energy values. To test the suggested method, EEG records of epileptic patients which had been obtained from CHB-MIT Scalp EEG database were utilized. The signals which would be analyzed were prepared such that the seizure was in the middle and the signal consists of pre-seizure and post-seizure as long as the seizure time. Then, by using the data obtained, energy differences during pre-seizure, seizure and post-seizure were compared for each sub-band energy percentage. It is thought that the suggested method can be applied to EEGs recorded for epilepsy and other pathologies to be informed about brain dynamics. In addition, in case of getting records simultaneously from several montages, the method can be used for localization of sources causing brain pathologies with other brain imaging techniques.
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
