Ανάλυση ΗΕΓ και εφαρμογή μεθόδων μηχανικής μάθησης για το χαρακτηρισμό της νοητικής έκπτωσης
Creators: name: Λελιοπούλου, Ειρήνη Χρυσοβαλάντου Ηλία
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ηλεκτροεγκεφαλογράφημα
Νόσος Αλτσχάιμερ
Χρηματοοικονομική ικανότητα
Electroencephalography
Alzheimer’s Disease
Financial ability

description: Με την αύξηση της γήρανσης του πληθυσμού ο επιπολασμός ασθενειών αυξάνεται σημαντικά στους ηλικιωμένους ενήλικες. Συγκεκριμένα, η άνοια χαρακτηρίζεται ως μια από τις πιο συχνές ασθένειες σε αυτές τις ηλικίες, με αυξανόμενο αριθμό περιστατικών. Η πορεία της άνοιας είναι προοδευτική και στους περισσότερους ασθενείς παρατηρείται πως τα συμπτώματα εκδηλώνονται μετά από κάποια χρόνια. Εξαιτίας της ποικιλομορφίας των κλινικών εκδηλώσεων και της πολυπλοκότητας της νευροπαθολογίας της νόσου, η ταξινόμηση της άνοιας παραμένει αμφιλεγόμενη. Το ηλεκτροεγκεφαλογράφημα (ΗΕΓ) αποτυπώνει τα δυναμικά του εγκεφάλου και χρησιμοποιείται ως εργαλείο διάγνωσης σε πλήθος νευρολογικών παθήσεων. Μέσω αυτής της μεθόδου καταγράφονται ηλεκτρικά σήματα από την επιφάνεια της κεφαλής, παρουσιάζοντας την εγκεφαλική δραστηριότητα. Στο πλαίσιο της Ήπιας Γνωστικής Εξασθένησης (MCI – Mild Cognitive Impairment) και της νόσου του Αλτσχάιμερ (AD- Alzheimer disease), το ΗΕΓ μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη μελέτη της λειτουργίας του εγκεφάλου. Η επεξεργασία του σήματος ΗΕΓ περιλαμβάνει την απομάκρυνση θορύβου, την εξαγωγή χαρακτηριστικών και την ταξινόμηση. Η μελέτη του ΗΕΓ παρέχει τη δυνατότητα ανίχνευσης αλλαγών στην εγκεφαλική δραστηριότητα οι οποίες μπορεί να υποδηλώνουν την έναρξη ή την εξέλιξη αυτών των καταστάσεων. Η παρούσα εργασία στοχεύει στην ανάπτυξη μεθοδολογιών ανάλυσης ΗΕΓ που θα επιτρέψουν α) την ποσοτικοποίηση της σχέσης ανάμεσα σε χαρακτηριστικά του ΗΕΓ και την λειτουργική ικανότητα σε ασθενείς με νοητική έκπτωση, καθώς και τη δυνατότητα πρόβλεψης της από το ΗΕΓ μέσω μοντέλων μηχανικής μάθησης, β) τον χαρακτηρισμό και την ποσοτικοποίηση της μεταβολής των προτύπων ΗΕΓ με την πάροδο του χρόνου (σε μήνες) έναντι της μεταβολής της λειτουργικής ικανότητας, σε ασθενείς με νοητική έκπτωση.
description: As the elderly population continues to grow, the occurrence of diseases becomes notably more prevalent among older adults. Among these conditions, dementia stands out as a highly prevalent ailment within this demographic, with an increasing number of cases observed. The advancement of dementia usually occurs gradually, and its symptoms tend to emerge after several yearw. Given the diverse range of clinical manifestations and the intricate nature of the underlying neuropathology, there exists ongoing debate and uncertainty surrounding the classification of dementia. Electroencephalography (EEG) captures the brain’s electrical activity and serves as a diagnostic tool for various neurological conditions. By recording electrical signals from the surface of the scalp, EEG provides insights into brain functioning. In the context of Mild Cognitive Impairment (MCI) and Alzheimer’s disease (AD), EEG can be used to study brain activity. The processing of the EEG signals involves noise removal, feature extraction, and classification. EEG research enables the detection of changes in brain activity that may indicate the onset or progression of these conditions. This study aims to develop EEG analysis methodologies that allow for: quantify the relationship between the EEG characteristics and functional ability using machine learning models based on EEG data, and b) characterizing and quantifying the changes in EEG patterns over time (in months) in relations to changes in functional ability among patients with cognitive impairment.