Ανάλυση Ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος για την εξαγωγή συναισθηματικής πληροφορίας μέσω οσφρητικών διεγέρσεων χρησιμοποιώντας λειτουργική συνδεσιμότητα
Creators: name: Παπανικολάου, Παρασκευάς-Αλέξανδρος Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: Ηλεκτροεγκεφαλογράφημα
Λειτουργική Συνδεσιμότητα-Όσφρηση
Electroencephalogram
Functional Connectivity-Olfaction

description: Η παρούσα εργασία στοχεύει στην ανάλυση δεδομένων Ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος, παραγόμενων κατά την διάρκεια οσφρητικού πειράματος, μέσω μελέτης της Φλοιϊκής Λειτουργικής Συνδεσιμότητας(ΛΣ), η οποία προσομοιώνει τη ροή πληροφοριών στο φλοιό του εγκεφάλου. Στην πειραματική διαδικασία επιλέχθηκε η οσμή του πορτοκαλιού για τη διέγερση θετικών συναισθηματικών αντιδράσεων, η οσμή του κοτόπουλου που βρίσκεται στη διαδικασία της σήψης για τη διέγερση αρνητικών συναισθηματικών αντιδράσεων και αέρας για τη διέγερση ουδέτερων συναισθηματικών αντιδράσεων. Οι οσμές παρουσιάστηκαν στο δεξί και το αριστερό ρουθούνι ξεχωριστά αλλά και στα δύο μαζί. Η ανάλυση με υπολογισμό της ΛΣ στοχεύει στην αναγνώριση της πολικότητας του συναισθήματος (Θετικό, Αρνητικό) και του τρόπου εισπνοής (Δεξιό, Αριστερό, Και τα δύο ρουθούνια) κατά την διάρκεια της πειραματικής διαδικασίας. Για την επεξεργασία των δεδομένων και τον υπολογισμό της ΛΣ χρησιμοποιήθηκε το λογισμικό eConnectome 2.0 σε περιβάλλον Matlab. Συγκεκριμένα η λύση στο αντίστροφο πρόβλημα προσδιορίστηκε με την μέθοδο Current Cortical Density(CCD) συνδυάζοντας τα προσομοιωτικά μοντέλα για τις πηγές, τον εγκεφαλικό φλοιό και τα πιθανά ηλεκτρικά δίπολα που προσφέρει το λογισμικό. Στην συνέχεια και όπως προτείνεται από τους δημιουργούς του λογισμικού υπολογίστηκαν οι χρονοσειρές ηλεκτρικής δραστηριότητας 18 προκαθορισμένων φλοιϊκών περιοχών ενδιαφέροντος(ROI), οι οποίες συνδέονται άμεσα από τη βιβλιογραφία με την οσφρητική διαδικασία. Στις παραπάνω ROI υπολογίστηκε η φλοιϊκή ΛΣ με τη μέθοδο Directed Transfer Function για κάθε συμμετέχοντα, για κάθε διαφορετική οσφρητική κατάσταση και για όλους τους διαθέσιμους εγκεφαλικούς ρυθμούς μετά την προεπεξεργασία των δεδομένων. Η παραπάνω διαδικασία απέδωσε 272 βεβαρημένους κατευθυνόμενους γράφους στα οποία εξετάστηκαν διάφορα χαρακτηριστικά δικτύου. Με βάση τη Θεωρία Γράφων, υπολογίστηκαν για κάθε δίκτυο δεκαεννιά μέτρα ΛΣ. Επιλέχθηκαν με κριτήριο να αντιπροσωπεύουν τις διαφορετικές λειτουργικές ιδιότητες κάθε δικτύου, όπως ο διαχωρισμός, η ενσωμάτωση, η κεντρικότητα ή τα στοιχεία μικρόκοσμου. Για τα μέτρα έγινε επιπλέον συγκριτική ανάλυση μεταξύ των μέσων τιμών για όλους τους συμμετέχοντες. Στη συνέχεια έγινε στατιστική ανάλυση με χρήση της μεθόδου t-test για εύρεση σημαντικής στατιστικής διαφοράς σε κάθε μέτρο ΛΣ (p&lt;0.05) στον ίδιο εγκεφαλικό ρυθμό μεταξύ των δύο συναισθηματικών καταστάσεων(πορτοκάλι-Positive- vs κοτόπουλο-Negative-) με κοινή μέθοδο εισπνοής και μεταξύ δύο διαφορετικών μεθόδων εισπνοής στο ίδιο άρωμα. Επίσης εξετάστηκε με χρήση της μεθόδου Auroc η δυνατότητα ταξινόμησης κάθε μέτρου ΛΣ στον ίδιο εγκεφαλικό ρυθμό. Τα αποτελέσματα του t-test εμφάνισαν σημαντική στατιστική διαφορά σε 5 από τις 684 εξεταζόμενες συγκρίσεις. Για την μέθοδο ταξινόμησης AUROC εμφανίζονται 19 συγκρίσεις με δείκτη AUROC άνω του 0,75, ενώ μόλις 6 από αυτές έχουν δείκτη μεγαλύτερο του 0,79 που είναι και ενδεικτικός μιας πετυχημένης ταξινόμησης. Υψηλότερη τιμή εμφανίζεται στο μέτρο Eccentricity για την σύγκριση LN vs BN στο ρυθμό δ με δείκτη AUROC 0,82. Συγκριτικά με προηγούμενη εργασία στα ίδια δεδομένα η παρούσα μέθοδος ταξινόμησης φαίνεται να αποδίδει καλύτερα αποτελέσματα στην διάκριση μεθόδου εισπνοής αρώματος παρά στην διάκριση της πολικότητας του συναισθήματος. Ολοκληρώνοντας μπορεί να ειπωθεί πως αν και τα αποτελέσματα ταξινόμησης των μέτρων ΛΣ δεν απέδωσαν συνολικά ιδιαίτερα υψηλά ποσοστά εξεταζόμενα ξεχωριστά, πιθανόν η συνδυαστική χρήση τους σε διαφορετικούς αλγορίθμους ταξινόμησης να ενισχύσει την δυνατότητα διάκρισης
description: Τhe presented study aims to analyse data derived from Electroencephalography during olfactory experiments via studying Cortical Functional Connectivity (FC) which simulates information flow on the cortex. In the experimental process the smell of oranges was used to stimulate positive emotional reactions, the smell of rotting chicken to stimulate negative emotional reactions, and the smell of atmospheric air to stimulate neutral emotional reactions. These smells were presented to the right and to the left nostril separately, as well as to both simultaneously. The objective for the analysis computing functional connectivity is to identify the polarity not only of emotions (Positive, Negative), but also of the way of inhalation during the experimental process (Right, Left or Both Nostrils). The software eConnectome 2.0 on Matlab was used for data processing and the calculation of FC. The inverse problem solution was determined with the method of Current Cortical Density, combing the simulation models for the sources, the cortex, and the possible electric dipoles that the software provides. As recommended by the software’s creators, the electrical activity time series were calculated for 18 default cortical Regions of Interests (ROIs), which are directly related to brain activity during olfactory processes, as presented by the bibliography. In the aforementioned ROIs, the cortical FC was calculated using the Directed Transfer Function (DTF) method for each participant, each different olfactory state, and all available brain rhythms following the data pre-processing. This procedure produced 272 weighted directed graphs (WDGs) on which several network features were examined. The results were analysed based on Graph Theory, calculating for each network 19 measures of FC selected to represent all different types of functional characteristics for each, such as segregation, integration, centrality, features of small-worldness. A further study was conducted for all measures, between the mean values for all participant. A statistical analysis was then conducted using the t-test method to identify possible statistically significant differences on each measure of FC (p&lt;0.05) for the same brain rhythm between two emotional states (orange/negative vs. chicken/negative) under the same way of inhalation and between the two different ways of inhalation for the same smell. Additionally, the method AUROC was used to examine the possibility of classification of each FC measure for the same brain rhythm. The results from the t-test presented significant statistical difference for 5 of the 684 examined comparisons. From the classification method AUROC 19 comparisons present an AUROC index higher than 0.75, while only 6 of them have an index higher than 0.79 which is indicative of a successful classification. The highest value is presented for the Eccentricity measure and for the comparison LN vs BN at delta rhythm, presenting an AUROC index of 0.82. Comparatively with the pervious study on the same data the present classification method present better results for the demarcation of the smell inhalation method than for the distinction of the emotional polarity. Concluding, we can state that, even though the classification results for the FC measures did not overall render particularly high percentages when examined separately, their combines use in different classification algorithms might increase the possibility for distinction