Mapování skalpového EEG novorozenců

Abstract

Pomocí elektroencefalografu (EEG) můžeme zaznamenávat elektrickou aktivitu mozku. Její následné zpracování může pomocí při diagnostice v různých medicínských odvětvích. Topografické mapování je v současné době jednou z využívaných metodou pro výzkum elektrické aktivity mozku. Tato práce se zabývá tvorbou topografických map elektrické aktivity mozku novorozených subjektů. Cílem práce je ověřit, zda se u novorozenců střídá specifická aktivita v průběhu jednotlivých stádií (bdění, klidný a aktivní spánek) a zároveň ověřit, zda se tato aktivita mění se změnou koncepčního věku. V programovém prostředí MATLAB byly tvořeny topografické mapy metodou interpolace 4 sousedních bodů. Mapy byly počítány z časového okamžiku, který odpovídá lokálnímu maximu rozptylu napříč jednotlivými kanály. Pro následné rozdělení topografických map je využito klasifikačního algoritmu DBSCAN založeného na hustotě. Topografické mapy jsou porovnány intra-individuálně a inter-individuálně. V topografických mapách se napříč jedinci objevují podobné charakteristiky ve směru levo-pravé a před-zadní změny amplitudy. Rozdíl mezi charakterem topografických map s ohledem na koncepční věk není statisticky potvrzen.

Using the electroencephalograph (EEG), we can record the electrical activity of the brain. Its subsequent processing can assist in diagnosis in various medical sectors. Topographic mapping is currently one of the methods used to research the electrical activity of the brain. This work deals with the creation of topographic maps of the electrical activity of the newborn brain. The aim of this work is to verify whether in newborns, the specific activity during each stage alternates (wakefulness, calmness) and active sleep) and to verify whether this activity changes with a change in conceptual age. In the MATLAB programming environment, topographic maps were created by the interpolation method of 4 neighboring points. The maps were calculated from a point in time that corresponds to the local maximum variance across the channels. For subsequent distribution of topographic maps, the density-based DBSCAN classification algorithm is used. Topographic maps are compared intra-individually and inter-individually. In topographic maps, similar characteristics appear in the left-right and pre-posterior amplitude changes across the individual. The difference between the character of topographic maps with respect to conceptual age is not statistically confirmed.