"IZ1804"
Dotaz
Zobrazit nápovědu
Závěrečná zpráva o řešení grantu Interní grantové agentury MZ ČR
Přeruš. str. : il. ; 32 cm
Cílem projektu je výzkum, vytvoření a implementace nové metologie pro automatizovanou analýzu dlouhodobých EEG záznamů v oblasti epileptologie a při analýze spánku.Zefektivnění procesu diagnostického rozhodování,zkvalitnění lék. péče o pacienta.
- MeSH
- elektroencefalografie MeSH
- epilepsie diagnóza MeSH
- počítačové zpracování signálu MeSH
- poruchy spánku a bdění diagnóza MeSH
- Konspekt
- Lékařské vědy. Lékařství
- NLK Obory
- neurologie
- lékařská informatika
- NLK Publikační typ
- závěrečné zprávy o řešení grantu IGA MZ ČR
Kódování přenosu informace v centrálním nervovém systému není závislé pouze na změnách frekvence pálení neuronů, ale také na načasování akčních potenciálů souvisejících populací, vytvářejících prostorové vzorce. Tento typ kódování nemusí být provázen změnami průměrné frekvence pálení neuronů. Těsnou časovou vazbu pálení neuronů lze sledovat pomocí koherence. Extrémním projevem synchronizace pálení neuronů je v EEG paroxysmální synchronizace či vznik specifických epileptických grafoelementů. Porovnáním lokálních a globáhiích koherencí v pásmech od 1 do 20 Hz u 375 jednosekundových úseků interiktálního EEG 43 epileptiků s primárně generaUzovanými záchvaty byl zjisten nejen extrémní nárůst koherence úseků paroxysmální hypersynchronizace v porovnání s ostatními úseky, ale také signifikantní nárůst průměrné koherence v poslední sekundě záznamu před vznikem paroxysmální synchronizace, kde vizuálním hodnocením ještě nelze zjistit žádné signifikantní změny EEG. Maximální nárůst koherence je patrný pro 9 a 19 Hz. Změny koherence interiktálního EEG mohou sloužit jako varovný příznak rozvoje epileptického paroxysmu.
Coding of the transmission of information in the central nervous system does not depend only on changes in the frequency of impulses from neurons but also on the timing of action potentials of associated populations forming spatial patterns. This type of coding is not necessarily associated with changes of the mean frequency of neuronal impulses. The close chronological link of neuronal impidses can be followed by means of coherence. The extreme manifestation of synchronized function of neurons in EEG is paroxysmal synchronization or the development of specific epileptic graphoelements. By comparison of local and global coherences in zones from 1 to 20 Hz in 375 one-second intervals of the interictal EEG of 43 epileptics with primarily generahzed attacks the authors found not only an extreme increase of coherence of sections of paroxysmal hypersynchronization, as compared with other sections but also a significant increase of the mean coherence during the last second of the record before the development of paroxysmal synchronization, where by visual evaluation no significant changes in the EEG can yet be detected. The maximal increase of coherence is apparent for 9 and 19 Hz. Changes of coherence of the interictal EEG can serve as a warning symptom of the development of an epileptic paroxysm.
Sledovali jsme interelektrodové a lokální koherence u 74 pacientů s ložiskovými lézemi mozku ověřenými CT nebo NMR. Norma interhemisferálních diferencí koherencí byla vytvořena na souboru 47 zdravých pacientu, specifita metody byla ověřena na souboru 46 pacientů. Nalezli jsme senzitivitu 36% při specifitě 98 %. Za cenný přinos této metody, která je součástí kvantitativního EEG, považujeme hodnocení veličiny vizuálním hodnocením neodhadnutelné. Tato metodika je pozitivní í v případě normálního EEG záznamu při vizuálním hodnocení.
The authors investigated the interelectrode and local coherence in 74 patients with focal brain lesions verified by CT or NMR. A standard of interhemispheric differences of coherence was estabUshed in a group of 47 healthy patients, the specificity of the method was tested in a group of 46 patients. The authors found a sensitivity of 36 %, the specificity being 98 %. In the authors opinion this method which is part of quantitative EEG, is valuable because it assesses values which cannot be assessed by visual evaluation. This method is positive even when on visual evaluation the EEG tracing is normal.
- MeSH
- elektroencefalografie metody MeSH
- lidé MeSH
- mapování mozku MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- MeSH
- analýza hlavních komponent metody MeSH
- artefakty MeSH
- elektroencefalografie metody využití MeSH
- epilepsie diagnóza MeSH
- financování organizované MeSH
- laser doppler flowmetrie metody využití MeSH
- lidé MeSH
- neuronové sítě MeSH
- počítačové zpracování signálu MeSH
- statistika jako téma MeSH
- teoretické modely MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
The A* - Algorithm for heuristic search is applied to construct a Neural Network structure (NS) that optimally fits the structure of data to be learned. In this way, the user of Neural Networks (NN) is able to avoid the empirical testing of different structures. The method given here is applied to the recognition of different patterns derived from the EEG of an epileptic patient.
The main goal of this study is to demonstrate the possibility of training the Neural Network (multilayer perceptron) classifier and preprocessing units simultaneously, i.e., that properties of preprocessing are chosen automatically during the training phase. In the first realization step, adaptive recursive estimation of the power within a frequency band was used as a preprocessing unit. To improve the efficiency of special units, the power and momentary frequency estimation was replaced by methods that are based on adaptive Hilbert transformers. The strategy was developed to obtain optimized recognition units that can be efficiently integrated into strategies for monitoring the cerebral status of neonates. Therefore, applications (e.g., in neonatal EEG pattern recognition) will be shown. Additionally, a method of minimizing the error function was used, where this minimization is based on optimizing the network structure. The results of structure optimization in the field of EEG pattern recognition in epileptic patients can be demonstrated.
Epilepsy Expert is a decision support system based on the International Classification of Epilepsies and Epileptic Syndromes (1989). The aim of this study was to evaluate the Epilepsy Expert. First the diagnostic performance was validated. This was done in 3 stages: collection of the patient cases, determination of the 'correct diagnoses' and testing the system. How the users perceived the functionality of the system was studied by using an inquiry. Three physicians, experts of epilepsy, from different hospitals were asked to choose 10 patients. In the patient description was a short history, a detailed description of the seizure, EEG findings and their own diagnosis. Next, each expert made a diagnosis of the cases supplied by other experts by using the International Classification of Epilepsies and Epileptic Syndromes. The 'correct diagnosis' (so-called majority agreement) was the diagnosis given by the majority of the experts. The diagnosis of each expert was compared with the 'correct diagnosis'. The diagnoses obtained by the Epilepsy Expert were then compared with the 'correct diagnoses'. In the evaluation the expert physicians agreed on 37% of cases and all 3 disagreed on 17%. A majority agreed on 25 cases, which were used in the evaluation. In these 25 cases the experts' (A,B,C) diagnoses were correct or partly correct in 100, 64, 80% of cases, respectively. The program's diagnoses were correct or partly correct in 80% (module I) and 76% (modules IV and V) of cases. In the evaluation Epilepsy Expert was found to be only partly successful. The main reason for this was the weakness of the international classification. However, the program seems to be very close to the level of the experts. According to this limited inquiry Epilepsy Expert is not suitable for clinical use, because it is, for example, too simple and does not contain enough information.
- MeSH
- diagnóza počítačová * MeSH
- dospělí MeSH
- elektroencefalografie MeSH
- epilepsie diagnóza etiologie klasifikace MeSH
- expertní systémy * MeSH
- hodnotící studie jako téma MeSH
- lidé středního věku MeSH
- lidé MeSH
- rozhodovací stromy MeSH
- rozhodování pomocí počítače MeSH
- software MeSH
- uživatelské rozhraní počítače MeSH
- validace softwaru MeSH
- Check Tag
- dospělí MeSH
- lidé středního věku MeSH
- lidé MeSH
- ženské pohlaví MeSH
- Publikační typ
- kazuistiky MeSH
