Η αξιοποίηση της Ανάλυσης Ανεξαρτήτων Συνιστωσών στην εύρεση εγκεφαλικών πηγών
Creators: name: Γυλού, Σωτηρία Χρήστου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2015
Subjects: ανεξάρτητες συνιστώσες
δίπολα
εγκεφαλικές περιοχές
independent components
dipoles
brain regions

description: Η Ανάλυση Ανεξάρτητων Συνιστωσών είναι μια σχετικά πρόσφατη μέθοδος ανάλυσης δεδομένων που εφαρμόζεται σε δεδομένα τα οποία δεν ακολουθούν κανονική κατανομή, διότι σε διαφορετική περίπτωση η μέθοδος ταυτίζεται με την Ανάλυση σε Κύριες Συνιστώσες. Χρησιμοποιείται για τη δημιουργία ενός αυτοματοποιημένου εργαλείου με σκοπό την αυτόματη αναγνώριση πηγών θορύβου (μάτια, καρδιά, βιομηχανικός θόρυβος), την αυτόματη αναγνώριση «κακών» ηλεκτροδίων που λόγω εσφαλμένης τοποθέτησής τους δεν καταγράφουν εγκεφαλικό σήμα, την αποθορυβοποίηση του σήματος με αφαίρεση των συγκεκριμένων συνιστωσών, την αυτόματη αναγνώριση των συνιστωσών που παράγουν θήτα &amp; άλφα ρυθμό και στην εύρεση διπόλων μέσω του εργαλείου dipfit2. Πιο συγκεκριμένα, ανιχνεύονται μέσω της Ανάλυσης Ανεξαρτήτων Συνιστωσών και την χρήση ισοδύναμων διπόλων, περιοχές του εγκεφάλου που ενεργοποιούνται κατά την παθητική θέαση οπτικοποιημένων λεκτικών ερεθισμάτων σε 21 άτομα νεαρής ηλικίας. Τα ερεθίσματα (λέξεις) κατατάσσονται ανάλογα με τον βαθμό ευχαρίστησης σε ευχάριστα, δυσάρεστα και ουδέτερα. Τόσο τα ευχάριστα, όσο και τα δυσάρεστα χαρακτηρίζονται από υψηλή διέγερση (ένταση συναισθήματος) σε αντίθεση με τα ουδέτερα που χαρακτηρίζονται από χαμηλή. Σε πρώτη φάση η Ανάλυση Ανεξαρτήτων Συνιστωσών εφαρμόζεται για την αποθορυβοποίηση των σημάτων από μυϊκά, οφθαλμολογικά ή άλλου τύπου παράσιτα (artifacts). Στη συνέχεια με την βοήθεια του γραφικού περιβάλλοντος EEGLAB βρίσκονται οι 57 ανεξάρτητες συνιστώσες που αντιστοιχούν στα 57 ηλεκτρόδια που εφαρμόστηκαν σε κάθε συμμετέχοντα. Σε επόμενο βήμα, με την βοήθεια του εργαλείου dipfit2 του EEGLAB της Matlab, βρίσκονται τα δίπολα τα οποία είναι σημειακά φορτία που δημιουργούν την εγκεφαλική δραστηριότητα για κάθε μια από τις 57 ανεξάρτητες συνιστώσες που έχουν βρεθεί προηγουμένως. Σε επόμενο στάδιο με χρήση μιας μετρικής που ονομάζεται «Σχετική Κυματιδιακή Εντροπία», υπολογίζεται ο συγχρονισμός μεταξύ ζευγών εγκεφαλικών περιοχών που επιλέχθηκαν από το προτεινόμενο μοντέλο. Τέλος, εφαρμόζεται το μη-παραμετρικό τέστ Wilcoxon για ζευγαρωτές παρατηρήσεις για κάθε ένα από τα αντίστοιχα ζευγάρια εγκεφαλικών περιοχών του πίνακα βαθμού συγχρονισμού για 18 συμμετέχοντες και ελέγχεται εάν διαφέρει ο βαθμός συγχρονισμού σε 2 συναισθηματικές κατηγορίες, δηλαδή στις ευχάριστες-δυσάρεστες, δυσάρεστες-ουδέτερες και ευχάριστες-ουδέτερες λέξεις.
description: The Independent Component Analysis / ICA is a method of finding components derived from multiple variables. ICA differs from other methodologies since its components are statistically independent and do not follow normal (Gaussian) distribution. The aim of the present study is to find dipole locations corresponding to active brain regions and then to estimate their co-operative activity. The adopted experimental procedure employs passive viewing of affective word stimuli. The study employed 21 healthy volunteers. The stimuli are classified into positive, negative and neutral. Electroencephalographic (EEG) activity was performed and employed event-related potentials, time-locked to the stimulus onset. ICA, was initially used to reject artifactual components (e.g. muscles, blinks, linear trends). Then, the EEGLAB graphic user interface was used to find dipole locations, which correspond to brain regions activated during the experimental procedure. A proposed model based on previous state of the art findings and validated by our data was proposed. The brain regions proposed by this model were identified in each participant and then their synchronization degree was estimated through the notion of the Relative Wavelet Entropy (RWE). Finally, the synchronization values were statistically analyzed through the non-parametric Wilcoxon test. The analysis demonstrated statistically significant synchronization differences due to differences in their valence degree.