Εφαρμογή αλγοριθμικών τεχνικών ανάλυσης της εγκεφαλικής δραστηριότητας κατά την προετοιμασία σακκαδικών κινήσεων και ανάπτυξη μιας νέας μεθοδολογίας βασισμένης στην εκμάθηση πολλαπλότητας:
Creators: name: Μπόζας, Κωνσταντίνος Αντωνίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2010
Subjects: ΗΕΓ
Εκμάθηση πολλαπλότητας
Ανάλυση δικτύων
EEG
Manifold learning
Network analysis

description: Αντικείμενο της παρούσας εργασίας είναι η εφαρμογή αλγοριθμικών τεχνικών για την ανάλυση της εγκεφαλικής δραστηριότητας κατά την προετοιμασία σακκαδικών κινήσεων, καθώς και η ανάπτυξη μιας νέας μεθοδολογίας επεξεργασίας και απεικόνισης Ηλεκτροεγκεφαλογραφικών (ΗΕΓ) σημάτων βασισμένης στην εκμάθηση πολλαπλότητας. Σακκαδικές ονομάζονται οι γρήγορες κινήσεις των ματιών. Τα δεδομένα προέρχονται από ΗΕΓ σήματα που έχουν καταγραφεί κατά τη διάρκεια μιας πειραματικής διαδικασίας τύπου Go/No-Go από εννέα συμμετέχοντες.Το κύριο πρόβλημα της προεπεξεργασίας των δεδομένων αποτέλεσε ο επιμερισμός των συνεχών ΗΕΓ καταγραφών σε σήματα που αντιστοιχούν σε μεμονωμένες σακκαδικές. Η ανίχνευση έναρξης της σακκαδικής κίνησης από τα αντίστοιχα Ηλεκτροοφθαλογραφικά (ΗΟΓ) σήματα διενεργήθηκε για την επίτευξη της κατάτμησης. Η μέθοδος ανίχνευσης βασίζεται στην εφαρμογή διαδοχικών παραθύρων στη χρονοσειρά της πρώτης παραγώγου του ΗΟΓ σήματος για τον εντοπισμό δειγμάτων που υπερβαίνουν κάποιο κατώφλι και σηματοδοτούν την έναρξη της σακκαδικής. Για την ανάλυση των ΗΕΓ σημάτων αναπτύχθηκε μια νέα υβριδική μεθοδολογία βασισμένη σε τεχνικές εκμάθησης πολλαπλότητας και αλγορίθμους μέτρησης αποδοτικότητας δικτύων. Η τεχνική ενσωματώνει τον πειραματικό έλεγχο μιας μεταβλητής, στην περίπτωση μας την ταχύτητα των σακκαδικών κινήσεων. Η μεταβλητότητα των μεμονωμένων καταγραφών μετατρέπεται σε μια επιπλέον πηγή πληροφορίας που χρησιμοποιούμε για την κατανόηση των εμπλεκόμενων νευρωνικών μηχανισμών. Η μέθοδος βασίζεται σε ένα αυτοοργανούμενο τεχνητό νευρωνικό δίκτυο που μαθαίνει το μοτίβο των ΗΟΓ σημάτων. Σε δεύτερο στάδιο, οι ΗΕΓ καταγραφές οργανώνονται ανάλογα με τις παρατηρούμενες μεταβολές στα ΗΟΓ σήματα. Τέλος, εφαρμόζεται ανάλυση αποδοτικότητας επικοινωνίας στο δίκτυο των ΗΕΓ ηλεκτροδίων για το χαρακτηρισμό της συνδετικότητας των περιοχών του εγκεφάλου, η οποία βρέθηκε να μεταβάλλεται ανάλογα με το μοτίβο της εκτελούμενης σακκαδικής.Η εφαρμογή της προτεινόμενης μεθοδολογίας κατέδειξε την υψηλή επικοινωνία στο βρεγματικό και μετωπιαίο φλοιό όπως και το συσχετισμό της εγκεφαλικής δραστηριότητας με την ταχύτητα εκτέλεσης της σακκαδικής. Όσο γρηγορότερα εκτελείται μια σακκαδική κίνηση τόσο ισχυρότερη αντίπλευρη ανταλλαγή πληροφορίας εμφανίζεται στο βρεγματικό φλοιό και τόσο νωρίτερα ξεκινά η αύξηση της δραστηριότητας. Η προτεινόμενη τεχνική μπορεί να χρησιμοποιηθεί και στην ανάλυση εγκεφαλικής δραστηριότητας που συνάδει με τις κινήσεις των άκρων του σώματος με απώτερο σκοπό τον έλεγχο προσθετικών μελών.
description: The scope of this work is the application of algorithmic techniques for the analysis of brain activity during the saccadic movement preparation, as well as the development of a novel signal analysis methodology, based on manifold learning, for task-related Electroencephalographic (EEG) data. Our data originate from EEG signals which have been recorded during the execution of saccades (i.e. fast movements of eyes) by nine subjects participating in a Go/No-Go experiment.The major challenge during the data preprocessing was the segmentation of continuous EEG recordings to single trials (ST) corresponding to individual saccades. We adopted a saccade onset detection scheme, in order to achieve this partition. The detection method applied a linked double window to the first derivative time series of the Electrooculographic (EOG) signal, so as to locate samples above a threshold which mark the saccade onset. We conducted the EEG signal analysis with a newly developed hybrid methodology based on manifold learning and network metrics algorithms. We introduce a ST analysis tactic that incorporates, in the study of saccades, the experimental control of a behavioral variable within the standard paradigm of a repeated execution of a single task. The ubiquitous ST-variability in brain imaging recordings is turned, here, to an additional informative dimension that can be exploited to gain further understanding of brain’s function mechanisms. Our approach builds over a self-organizing neural network (SON) that can efficiently learn and parameterize the variability in the patterning of EOG signals. In a second stage, the STs of encephalographic activity are organized accordingly and the observed variations in the EOG signals are associated with specific brain activations. Finally, complex network analysis is employed as a means to characterize the ST-variability based on modes of functional connectivity.The results of our method revealed high information exchange rates in the parietal and frontal cortex and the connection between brain activity and saccadic velocity.The faster a saccadic movement is being executed the stronger the contralateral information exchange in the parietal lobe is and the sooner the activity raise appears.The proposed technique can be exploited in the studies of neural activity related to the kinematics of arm movements in order to drive neural prostheses.