Διάκριση δυναμικών καταστάσεων από χαρακτηριστικά χρονοσειρών:
Creators: name: Κουτλής, Χρήστος Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2014
Subjects: διάκριση καταστάσεων
χαρακτηριστικά χρονοσειρών
ηλεκτροεγκεφαλογράφημα
classification
time series features
electroencephalogram

description: Η δυνατότητα χαρακτηριστικών από χρονοσειρές να διακρίνουν καταστάσεις είναι το αντικείμενο μελέτης της παρούσας εργασίας.Δηλαδή όταν έχουμε μία νέα χρονοσειρά να μπορούμε να την κατατάξουμε σε κατηγορία σύμφωνα με την τιμή ενός μέτρου που υπολογίζεται σε αυτήν.Συγκεκριμένα χρησιμοποιήσαμε 540 μέτρα που μπορούν να εφαρμοστούν σε στάσιμες χρονοσειρές και τα επιλέξαμε από τη βιβλιογραφία σε σχετικά θέματα.Τα ελέγξαμε ως προς αυτή τους την ικανότητα με τον δείκτη AUROC.Αυτός ο δείκτης σε κάποιες περιπτώσεις δημιουργεί προβλήματα και εμφανίζει ως καλούς διαχωριστές μέτρα που δεν είναι, γεγονός που αποφύγαμε εφαρμόζοντας προηγουμένως t-test.Η υπολογιστική μελέτη μας έγινε σε δύο σκέλη, πρώτα με προσομοιωτικά δεδομένα του συστήματος Mackey - Glass και ύστερα με πραγματικά δεδομένα από ηλεκτροεγκεφαλογραφήματα.Η μελέτη των προσομοιωτικών δεδομένων έγινε για τις καταστάσεις που προκύπτουν από την τιμή της παραμέτρου Δ που μπορεί να είναι 30, 100, 200, 250 ή 300 και η οποία καθώς αυξάνει, αυξάνει και η πολυπλοκότητα των χρονοσειρών που παράγονται από το σύστημα.Σε αρκετές από τις περιπτώσεις διάκρισης δύο εξ αυτών των καταστάσεων παρατηρήθηκαν τέλειοι διαχωριστές δηλαδή μέτρα που διέκριναν για όλες τις χρονοσειρές από ποια τιμή τις παραμέτρου Δ προερχόταν.Η πιο δύσκολη περίπτωση φάνηκε πως είναι ο διαχωρισμός των καταστάσεων που προκύπτουν από τις τιμές 200 και 250, που και πάλι όμως οι τιμές του AUROC για τα καλύτερα μέτρα κυμαινόταν πολύ κοντά στο 1.Τέλος παρουσιάσαμε τα 20 καλύτερα μέτρα με βάση το μέσο AUROC για όλους τους διαχωρισμούς.Πολλά από τα μέτρα που εμφανίζονταν στα πρώτα 10 στα διαφορετικά σενάρια εμφανίζονταν και στην συνολική προσέγγιση (400 χρονοσειρές ανά κλάση) σε όλες τις περιπτώσεις διαχωρισμού, και φυσικά και στα 20 κατά μέσο όρο καλύτερα, πράγμα που σημαίνει πως είναι συνεπή.Ύστερα ασχοληθήκαμε με την δυνατότητα διάγνωσης της επιληψίας από την ίδια διαδικασία με δεδομένο το σήμα από ένα ηλεκτροεγκεφαλογράφημα (EEG) και κατηγορίες προς διάκριση, υγιής και ασθενής.Έτσι πήραμε σήματα EEG από υγιείς και ασθενείς στους οποίους εφαρμόστηκε διακρανιακός μαγνητικός ερεθισμός αρκετές διαδοχικές φορές.Η διάκριση έγινε για τρεις διαφορετικούς τύπους αναφοράς των EEG(Raw, Common Average, REST) και για τον κάθε ένα από αυτούς υπολογίστηκαν οι καλύτεροι διαχωριστές από τα μέτρα των χρονοσειρών μετά τον ερεθισμό, από τις διαφορές των μέτρων πριν και μετά τον ερεθισμό και από τις σχετικές διαφορές αυτών.Τέλος τα αποτελέσματα έδειξαν πως το κάθε μέτρο από μόνο του στις περισσότερες περιπτώσεις αποτυγχάνει να διακρίνει τον ασθενή από τον υγιή με ευοίωνη εξαίρεση την περίπτωση των PostTMS χρονοσειρών στα δεδομένα Raw.Στις δύο ξεχωριστές αναλύσεις που κάναμε για τα προσομοιωτικά και για τα πραγματικά δεδομένα υπήρξαν κοινά μέτρα που διέκριναν τις διαφορετικές καταστάσεις, μέτρα δηλαδή που έχουν αυτή την ικανότητα γενικώς στις χρονοσειρές με μικρό μήκος. Αυτά τα μέτρα έχουν σχέση με την μεταθετική εντροπία, με τις γραμμικές συσχετίσεις ( Pearson, Spearman) για σχετικά μικρό τ=5 ή 10 καθώς και με τις συσχετίσεις μακράς εμβέλειας.
description: The ability of characteristics of time series to distinguish dynamical regimes is the subject of the thesis. That is when we have a new time series to classify it in a category according to the value of a measure calculated for it. Specifically we used 540 measures that can be applied to stationary time series that we chose from the literature on related topics. We checked their ability with index AUROC. This index in some cases generates problems and shows as good classifiers measures that are not, which we avoided by previously applying t-test. The computational study was performed in two parts, first with simulated data by the Mackey - Glass equation and then with real data from electroencephalogram. The study of simulated data was for conditions resulting from the parameter Δ which takes the values 30, 100, 200, 250 or 300 and as Δ increases, the complexity of time series produced by the system increases as well. In several of the cases of discrimination of two of these situations we observed perfect classifiers, that is features that distinguished from which value of the parameter Δ each time series was produced, for all time series. The most difficult case seemed to be the separation of conditions resulting from the values 200 and 250, but again the values of AUROC on the best features ranged close to 1. Finally we presented the top 20 features according to the mean AUROC for all classifications. Many of the features appearing in the top 10 in different scenarios appeared also in the aggregate approach (400 time series per class) in all cases of separation, and of course in top 20 on average AUROC basis, which means that they are consistent. Consequently we investigated the possibility of diagnosis of epilepsy by the same procedure given the signal from an electroencephalogram (EEG) with categories to be distinguished, healthy and patient. So we took EEG signals from healthy patients who received transcranial magnetic stimulation several times in succession. The distinction was made for three different types of EEG reference (Raw, Common Average, REST) and for each of them we presented the best features calculated for the time series after TMS, the best differences of the features before and after stimulation and these relative differences. Finally, the results showed that each measure by itself in most cases fails to distinguish the patient from the healthy with the exception of an auspicious event of PostTMS time series Raw data. In two separate analyses we did on the simulated data and on the real data we observed common features that distinguished the different dynamical regimes, ie features that have this capability generally for time series with short length. These features are related to the permutation entropy, the linear correlation coefficients (Pearson, Spearman) for relatively small τ= 5 or 10 and with the long-range dependences.