3D mapování elektrické aktivity mozku

Abstract

Elektroecefalografie (EEG) je metodou funkcního vyšetrení elektrické aktivity mozku. Jedním z odvetví analýzy EEG je farmako-EEG. Farmako-EEG studuje elektrickou aktivitu mozku po podání léciv. Úcinek léciv je nejprve testován prostrednictvím animálních experimentu a až následne na lidských probandech. Cílem této práce je vytvorení metodiky pro translacní prístup pri hodnocení animálních záznamu elektrické aktivity mozku analogicky jako u lidí. Tento cíl práce je rozdelen do dílcích úloh: validace modelu animálního mozku, akvizice a konverze dat, implementace metod topografického mapování, volba promenných vhodných k topografickému mapování, implementace výpoctu korelace mezi parametry záznamu EEG a statistické hodnocení EEG prostrednictvím topografických map. Model mozku potkana kmene Wistar byl verifikován porovnáním prumerného mozku vytvoreného z devíti skenu mozku potkanu s anatomickým atlasem (Brain Atlas Reconstructor, BAR). U skenovaných mozku došlo k jejich zploštení pravdepodobne následkem extrakce z lebky pred jejich skenováním. Byl implementován modul pro nactení modelu mozku ve formátu STL. Modul analýzy dat umožnuje import a export dat ve formátu EASYS2 a ve formátu pro Matlab. Pro 3D mapování elektrické aktivity mozku byly implementovány metody sférické splinové interpolace a 3D splinové interpolace. Vybrané metody byly testovány na simulovaných datech. K vyhodnocení byl využit výpocet strední kvadratické chyby (RMSE). Na základe RMSE vykazuje metoda 3D splinové interpolace lepší výsledky než metoda sférické splinové interpolace. Z parametru vhodných pro topografické mapování elektrické aktivity mozku byly vybrány metody mapování amplitudy a frekvence signálu. Metody sférické splinové interpolace a 3D splinové interpolace byly testovány pro tyto parametry na reálných záznamech animálního EEG. Metoda 3D splinové interpolace mela nižší hodnoty chyby RMSE pri testování na reálných záznamech animálního EEG. Modul vytvorený pro hodnocení korelace a konektivity mezi parametry záznamu EEG obsahuje výpocet koherence, kordance a Grangerovy kauzality. Modul byl testován pri hodnocení koherence reálných záznamu animálního EEG. Byla také vytvorena metodika pro statistické hodnocení vypoctených parametru elektrické aktivity mozku. Metodika umožnuje statistické hodnocení prostrednictvím topografických map elektrické aktivity mozku. Tato metodika byla a nadále je používána pro hodnocení reálných záznamu elektrické aktivity mozku. V programovém prostredí Matlab byl vytvoren toolbox pro nahrávání a analýzu záznamu EEG u zvírat. Výsledky disertacní práce jsou využívány pri hodnocení animálních záznamu. Veškeré nakládání se zvíraty bylo schváleno odbornou komisí pro práci s laboratorními zvíraty pri 3. lékarské fakulte Univerzity Karlovy a Psychiatrickém centru Praha a bylo provedeno v souladu se zákonem 246/1992 Sb. na ochranu zvírat proti týrání a smernicí 86/609/EHS.

Electroencephalography (EEG) is a method of brain electrical activity functional examination. One of the EEG analysis is called pharmaco-EEG. It studies the brain electrical activity after drug administration. The effect of drugs is first tested by animal experiments, and then on human probands. The objective of this thesis is to develop a methodology for a translational approach to the evaluation of animal records of brain electrical activity analogously to humans. The main goal of the study is divided into several sub-tasks: animal brain model validation including electrode positioning, data acquisition and conversion, brainmapping methods, parameters suitable for brainmapping, calculation of correlation and connectivity in EEG, and statistical evaluation of the brainmapping. The brain model of the Wistar rat was verified by comparing an average brain generated from nine rats’ brain scans with the Brain Atlas Reconstructor (BAR). The scanned brains were found to be “flattened”, probably because of an extraction of the brains from skulls before scanning. The module for loading STereoLithography (STL) brain models was implemented. The data analysis module is able to import and export data from the EASYS2 and Matlab formats. 3D spline interpolation and spherical interpolation methods were implemented to the brain electrical activity 3D mapping. Selected methods were tested on simulated data and on real EEG records. The Root Mean Square Error (RMSE) calculation was used for the evaluation. In terms of RMSE, 3D spline interpolation showed better results than spherical spline interpolation. Out of the parameters suitable for the brain electrical activity mapping, am amplitude and frequency mapping methods were selected. The module developed for evaluation of correlation and connectivity between EEG record parameters can calculate also the coherence, cordance, and Granger causality. Statistical analyses of calculated brain electrical activity parameters have been concentrated in a special module that also allows for a statistical evaluation of EEG topographic maps. A toolbox for recording and analyzing animal EEG records was produced. The methodology suggested in this dissertation has been further used in the evaluation of animal records.