Методы анализа ЭЭГ для прогнозирования эпилептических приступов
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
В работе рассмотрена проблематика прогнозирования эпилептических приступов на основе
анализа сигналов электроэнцефалограм. Рассмотрены основные методы анализа сигналов, ко-
торые применяются при прогнозировании и описаны результаты использования этих методов.
Основное внимание уделено методам анализа сигналов во временной области (энергия сигнала
и длина кривой), методам, в которых анализируют результаты преобразования (спектрально-
временной и вейвлет-анализ), нелинейным методам (энтропийный анализ и анализ синхрониза-
ции). Определено, что основными проблемами, которые возникают при прогнозировании эпи-
лептических приступов являются низкая помехоустойчивость методов и невозможность их
использования для сигналов ЭЭГ, измеренных неинвазивно. Приведены рекомендации по направ-
лениям дальнейших исследований в сфере прогнозирования эпилептических приступов. Библ.
23, рис. 1.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:- Авторы сохраняют за собой права на авторство своей работы и предоставляют журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылокой на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы сохраняют право заключать отдельные договора на неэксклюзивное распространение работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном архиве учреждения или публиковать в составе монографии), с условием сохраниения ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале.
- Политика журнала разрешает и поощряет размещение авторами в сети Интернет (например в институтском хранилище или на персональном сайте) рукописи работы как до ее подачи в редакцию, так и во время ее редакционной обработки, так как это способствует продуктивной научной дискуссии и положительно сказывается на оперативности и динамике цитирования статьи (см. The Effect of Open Access).
Библиографические ссылки
Bandarabadi, M., Teixeira, C.A., Sales, F., Dourado, A. (2011) “Wepilet, optimal orthogonal wavelets for epileptic seizure prediction with one single surface channel“. 2011 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society,EMBC. , P. 7059–7062.
Bandt, C., Pompe, B. (2002) "Permutation Entropy: A Natural Complexity Measure for Time Series". Phys. Rev. Lett. 2002. Vol. 88. № 17. P. 174102.
Carney, P.R., Myers, S., Geyer, J.D. (2011) "Seizure prediction: methods". Epilepsy Behav. EB. 2011. Vol. 22 Suppl 1. P. S94–101.
Cortes, C., Vapnik, V. (1995) "Support-Vector Networks". Mach. Learn. 1995. Vol. 20. № 3. P. 273–297.
D’Alessandro, M., Esteller, R., Vachtsevanos, G., Hinson, A., Echauz, J., Litt, B. (2003) "Epileptic seizure prediction using hybrid feature selection over multiple intracranial EEG electrode contacts: a report of four patients". IEEE Trans. Biomed. Eng. 2003. Vol. 50. № 5. P. 603–615.
Engel, J.J. (2012) "Seizures and Epilepsy". New York: Oxford University Press 2 edition, 2012. - 736 p.
Esteller, R., Echauz, J., D’Alessandro, M., Worrell, G., Cranstoun, S., Vachtsevanos, G., Litt, B. (2005) "Continuous energy variation during the seizure cycle: towards an on-line accumulated energy". Clin. Neurophysiol. Off. J. Int. Fed. Clin. Neurophysiol. 2005. Vol. 116. № 3. P. 517–526.
Fisher, R.S., Krauss, G.L., Ramsay, E., Laxer, K., Gates, J. (1997) "Assessment of vagus nerve stimulation for epilepsy: report of the Therapeutics and Technology Assessment Subcommittee of the American Academy of Neurology". Neurology. 1997. Vol. 49. № 1. P. 293–297.
Iasemidis, L.D. (2003) "Epileptic seizure prediction and control". IEEE Trans. Biomed. Eng. 2003. Vol. 50. № 5. P. 549–558.
LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., Haffner, P. (1998) "Gradient-based learning applied to document recognition". Proc. IEEE. 1998. Vol. 86. № 11. P. 2278–2324.
Litt, B., Esteller, R., Echauz, J., D’Alessandro, M., Shor, R., Henry, T., Pennell, P., Epstein, C., Bakay, R., Dichter, M., Vachtsevanos, G. (2001) "Epileptic seizures may begin hours in advance of clinical onset: a report of five patients". Neuron. 2001. Vol. 30. № 1. P. 51–64.
Mammone, N., Lay-Ekuakille, A., Morabito, F.C., Massaro, A., Casciaro, S., Trabacca, A. (2011) Analysis of absence seizure EEG via Permutation Entropy spatio-temporal clustering / N. Mammone, A. Lay-Ekuakille, F.C. Morabito, A. Massaro, S. Casciaro, A. Trabacca // 2011 IEEE International Workshop on Medical Measurements and Applications Proceedings (MeMeA). 2011. С. 532–535.
Mirowski, P.W., LeCun, Y., Madhavan, D., Kuzniecky, R. (2008) Comparing SVM and convolutional networks for epileptic seizure prediction from intracranial EEG / P.W. Mirowski, Y. LeCun, D. Madhavan, R. Kuzniecky // IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing, 2008. MLSP 2008. , 2008. С. 244–249.
Mormann, F., Andrzejak, R.G., Elger, C.E., Lehnertz, K. (2007) "Seizure prediction: the long and winding road". Brain. 2007. Vol. 130. № 2. P. 314–333.
Mormann, F., Andrzejak, R.G., Kreuz, T., Rieke, C., David, P., Elger, C.E., Lehnertz, K. (2003) "Automated detection of a preseizure state based on a decrease in synchronization in intracranial electroencephalogram recordings from epilepsy patients". Phys. Rev. E Stat. Nonlin. Soft Matter Phys. 2003. Vol. 67. № 2 Pt 1. P. 021912.
Park, Y., Luo, L., Parhi, K.K., Netoff, T. (2011) "Seizure prediction with spectral power of EEG using cost-sensitive support vector machines". Epilepsia. 2011. Vol. 52. № 10. P. 1761–1770.
Penfield, W. (1933) "The evidence for a cerebral vascular mechanism in epilepsy". Ann. Intern. Med. 1933. Vol. 7. № 3. P. 303–310.
Quiroga, R.Q. (1998) "Quantitative analysis of EEG signals: Time-Frequency methods and Chaos Theory". 1998.
Rasekhi, J., Mollaei, M.R.K., Bandarabadi, M., Teixeira, C.A., Dourado, A. (2013) "Preprocessing effects of 22 linear univariate features on the performance of seizure prediction methods". J. Neurosci. Methods. 2013. Vol. 217. № 1-2. P. 9–16.
Rogowski, Z., Gath, I., Bental, E. (1981) "On the prediction of epileptic seizures". Biol. Cybern. 1981. Vol. 42. № 1. P. 9–15.
Saab, M.E., Gotman, J. (2005) "A system to detect the onset of epileptic seizures in scalp EEG". Clin. Neurophysiol. 2005. Vol. 116. № 2. P. 427–442.
Wang, S., Chaovalitwongse, W.A., Wong, S. (2013) "Online Seizure Prediction Using an Adaptive Learning Approach". IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2013. Vol. 25. № 12. P. 2854–2866.
Zenkov L. R. (1996), “Clinical Electroencephalography (with elements of epilepsy)”. Taganrog TSURE Publishing. Р. 358. (Rus)
