Objektivní automatizované hodnocení EEG během monitorování na JIP přispěje k detekci výskytu abnormalit mozkové činnosti ještě v reversibilním stádiu.; The aim of this study is to improve the diagnosis of seizure disorders, coma level depth and other brain disturbances of adult patients and neonates by automatic EEG analysis during long-term monitoring in the ICU.

• MeSH
• algoritmy MeSH
• automatizované zpracování dat MeSH
• diagnostické techniky neurologické využití   MeSH
• elektroencefalografie MeSH
• jednotky intenzivní péče MeSH
• neuronové sítě MeSH

• Konspekt
• Patologie. Klinická medicína
• NLK Obory
• neurologie
• anesteziologie a intenzivní lékařství
• radiologie, nukleární medicína a zobrazovací metody
• NLK Publikační typ
• závěrečné zprávy o řešení grantu IGA MZ ČR

The new method for automatic sleep stages detection in neonatal EEG was developed. The procedure is based on processing of time profiles computed by adaptive segmentation and subsequent classification of signal graphoelements. The time profiles, functions of the class membership in the course of time, reflect the dynamic EEG structure and may be used for indication of changes in the neonatal sleep stages.

• MeSH
• algoritmy MeSH
• automatizované zpracování dat MeSH
• časové faktory MeSH
• elektroencefalografie * MeSH
• lidé MeSH
• mapování mozku metody   MeSH
• novorozenec MeSH
• počítačové zpracování signálu * MeSH
• shluková analýza MeSH
• stadia spánku * MeSH
• výpočetní biologie MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• novorozenec MeSH

• MeSH
• elektroencefalografie metody   přístrojové vybavení   využití   MeSH
• elektrokardiografie využití   MeSH
• elektromyografie využití   MeSH
• elektrookulografie využití   MeSH
• financování organizované MeSH
• lidé MeSH
• novorozenec nedonošený fyziologie   růst a vývoj   MeSH
• novorozenec fyziologie   růst a vývoj   MeSH
• počítačové zpracování signálu MeSH
• stadia spánku MeSH
• statistika jako téma metody   MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• novorozenec fyziologie   růst a vývoj   MeSH

Cílem studie je ukázat, že nově vyvinutá metoda automatické analýzy EEG dokáže rozpoznat abnormální fenomény novorozeneckého EEG a je schopna závažnost odchylky zhodnotit kvantitativně. Analyzovány byly digitální EEG záznamy 36 novorozenců, u nichž bylo EEG vyšetření indikováno z klinických důvodů. Pětiminutové vzorky EEG aktivity ze standardizovaného behaviorálního stavu byly za použití počítačem podporované čtyřstupňové analýzy popsány 312 číselnými položkami, informujícími o amplitudě, výkonu v pěti frekvenčních pásmech, o tvaru signálu a o jeho stálosti či proměnlivosti. Každá z těchto položek byla automaticky porovnána s normativním údajem, získaným vyšetřením 21 zdravých donosených novorozenců, a testována, liší-li se od normy o jednu či o dvě směrodatné odchylky. Počet pacientových položek lišících se od normy byl úměrný závažnosti jeho abnormality. Orientační porovnání výsledků automatické a vizuální analýzy pacientských elektroencefalogramů osvědčilo dobrou shodu. Metoda je příslibem pro klinickou praxi, neboť může významně přispět jak ke zrychlení, tak i k objektivizaci hodnocení novorozeneckého EEG.

The study aims to demonstrate that the newly developed method of automated EEG analysis can detect abnormal phenomena in the neonatal EEG and can quantify the severity of the deviation from the norm. EEG records from 36 neonates with clinically indicated EEG examination were analyzed. Five-minutes samples of EEG activity during a standardized behavioral state were processed using a computer-supported four-stage analysis and described with 312 numerical items, providing the information on amplitude, power in five frequency bands, on signal shape and its stability or variability. Each of these items was automatically compared to normative data acquired from the examination of 21 healthy, full term neonates and tested whether it differs by one or two standard deviations from the norm. The number of patient's items differing from the norm was proportional to the severity of their abnormality. A cursory comparison of the results of automatic and visual analyses of patienť EEG records showed good agreement. The method shows promise for the clinical practice, where it can significantly contribute to both acceleration and greater objectivity of neonatal EEG assessment.

• MeSH
• automatizace MeSH
• dítě MeSH
• elektroencefalografie metody   MeSH
• finanční podpora výzkumu jako téma MeSH
• lidé MeSH
• novorozenec MeSH
• numerická analýza pomocí počítače MeSH
• Check Tag
• dítě MeSH
• lidé MeSH
• novorozenec MeSH

• MeSH
• diagnóza počítačová MeSH
• elektroencefalografie MeSH
• elektrokardiografie MeSH
• elektromyografie MeSH
• elektrookulografie MeSH
• finanční podpora výzkumu jako téma MeSH
• lidé MeSH
• mozek patofyziologie   MeSH
• novorozenec MeSH
• spánek fyziologie   MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• novorozenec MeSH
• Publikační typ
• srovnávací studie MeSH

• MeSH
• elektroencefalografie účinky léků   MeSH
• finanční podpora výzkumu jako téma MeSH
• lidé MeSH
• pracovní expozice statistika a číselné údaje   MeSH
• rtuť farmakologie   MeSH
• světelná stimulace MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• mužské pohlaví MeSH
• Publikační typ
• srovnávací studie MeSH