Elektroencefalogram (EEG) je citlivý ukazatel zrání a vývojových změn mozku u novorozenců a nedonošenců. Tyto změny se odrážejí ve struktuře spánkových stavů. V tomto příspěvku uvádíme novou metodu pro automatizované modelování a detekci změn spánkových stavů u novorozeneckého EEG. Postup je založen na zpracovávání a analýze strukturálních časových profi - lů, získaných pomocí vícekanálové adaptivní segmentace a následné klasifi kace EEG grafoelementů pomocí shlukové analýzy. Profi ly, funkce členství segmentů v příslušné třídě v průběhu času, odrážejí dynamickou strukturu EEG, mohou být využity pro indikaci změny stavu novorozeneckého spánku. Metoda je dostatečně citlivá i pro velmi obtížnou úlohu: modelování mikrostruktury spánku u nejmenších nedonošených dětí.
The electroencephalogram (EEG) is a sensitive marker of brain maturation and developmental changes in term and preterm newborns. A new method for automatic sleep stages detection in neonatal EEG was developed. Th e procedure is based on processing of time profi les computed by adaptive segmentation and subsequent classifi cation of extracted signal graphoelements. Th e time profi les, functions of the class membership in the course of time, refl ect the dynamic EEG structure and may be used for indication of changes in the neonatal sleep. Th e method is suffi ciently sensitive to detect the sleep stages even in preterm infants EEG.
- MeSH
- algoritmy MeSH
- elektroencefalografie přístrojové vybavení využití MeSH
- financování organizované MeSH
- lidé MeSH
- modely neurologické MeSH
- novorozenec nedonošený MeSH
- novorozenec MeSH
- počítačové zpracování signálu přístrojové vybavení MeSH
- shluková analýza MeSH
- spánek fyziologie MeSH
- stadia spánku fyziologie MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- novorozenec MeSH
