Μέθοδοι Ανάλυσης Βιοσημάτων και Μοντελοποίησης για την Διερεύνηση της Επίδρασης Μεταλλοϊόντων στο Σύνθετο Δυναμικό Δράσης Νευρικού Ιστού
Creators: name: Καβακιώτης, Ιωάννης Απόστολου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Εξόρυξη γνώσης
Σύνθετο δυναμικό δράσης
Ανάλυση βιοσημάτων
Data mining
Compound action potential
Biosignal analysis

description: Είναι γνωστό ότι τόσο το κεντρικό (CNS) όσο και τα περιφερικό νευρικό συστήματα (PNS) εκτίθενται σε πολλούς παράγοντες στρες. Μεταξύ αυτών, μεταλλικά ιόντα μπορεί να εμφανίζουν τοξικές επιδράσεις όταν διατάρασσεται η ισορροπία / ομοιοστασία τους, όπως για παράδειγμα ο χαλκός ο οποίος εμπλέκεται άμεσα ή έμμεσα στην παθογένεση πολυάριθμων νευρολογικών ασθενειών, όπως η νόσος του Αλτσχάιμερ, η αμυοτροφική πλευρική σκλήρυνση, η ασθένεια Huntington. Η έκθεση σε μεταλλο-ιόντα, όπως ο χαλκός, μπορεί να συμβεί με πολλούς τρόπους για παράδειγμα μέσω της εισπνοής ή της κατάποσης. Όπως σε όλες τις περιπτώσεις έκθεσης σε τοξικό παράγοντα, η τοξικότητα εξαρτάται από διάφορους παράγοντες που περιλαμβάνουν τη διαδρομή, τη δόση, το χρόνο, το ρυθμό, τον ιστό και τη μορφή του μεταλλικού ιόντος (συσσώρευση, υδατοδιαλυτότητα, βιοδιαθεσιμότητα) όταν πρόκειται για μεταλλοτοξίνες. Η αξιολόγηση της επίδρασης αυτών των παραγόντων μπορεί να γίνει με βάση την καταγραφή της νευρικής δραστηριότητας που δημιουργείται από την ηλεκτρική διέγερση. Εν προκειμένω, η καταγραφή και μελέτη της δραστηριότητας περιφερικών νεύρων μπορεί να αποτελέσει τη βάση της αξιολόγησης και μπορεί να μελετηθεί από το Σύνθετο Δυναμικό Δράσης (CAP- Compound Action Potential). Στην παρούσα διπλωματική εργασία αναπτύχθηκε το αυτοματοποιημένο σύστημα εξόρυξης και ανάλυσης βιοσημάτων «CAPAK-i: CAP Analysis frameworK». Το CAPAK-i είναι ένα αρθρωτό σύστημα αποτελούμενο από μονάδες (modules), οι οποίες έχουν σαν βασικό συστατικό τους τα στοιχεία (components) και που αναπτύχθηκε με την μορφή της υπολογιστικής ροής (computational pipeline). Οι υπολογιστικές μονάδες (modules) του συστήματος είναι τρείς. Η μονάδα προ-επεξεργασίας «Pre-process Module» που έχει σαν στόχο την αρχική συλλογή των δεδομένων και τον καθαρισμό τους. Η δεύτερη κατά σειρά είναι η μονάδα Εξαγωγής Χαρακτηριστικών «Feature Extraction Module», που ασχολείται με την εξαγωγή χαρακτηριστικών από τα προ-επεξεργασμένα σήματα και την οπτικοποίηση αυτών. Τελευταία είναι η μονάδα Μηχανικής Μάθησης «Machine Learning Module» κατά την οποία γίνεται ομαδοποίηση και επιλογή χαρακτηριστικών στο σύνολο των δεδομένων. Το σύστημα παράγει μια πληθώρα δεδομένων και γραφημάτων για την αξιολόγηση διαφόρων παραγόντων στο ΣΔΔ. Για την αξιολόγηση του συστήματος έγινε μια πλήρης ανάλυση της περίπτωσης του χαλκού.
description: Ιt is known that both the central (CNS) and peripheral nervous systems (PNS) are exposed to many stressing factors. Among them, metal ions can have toxic effects when their balance / homeostasis is disturbed, such as copper, which is directly or indirectly involved in the pathogenesis of numerous neurological diseases, such as Alzheimer's disease, amyotrophic lateral sclerosis. Exposure to ions, such as copper, can occur in many ways, for example through inhalation or ingestion. As in all cases of exposure to a toxic agent, toxicity depends on several factors including the route, dose, time, rate, tissue and shape of the metal ion (accumulation, water solubility, bioavailability) in the case of metallotoxins. The evaluation of the effect of these factors can be done on the basis of recording the neural activity generated by electrical stimulation. In this case, the recording and study of peripheral nerve activity can be the basis of the assessment through the study of Compound Action Potential (CAP). In this work the automated data mining and biosignal analysis system "CAPAK-i: CAP Analysis frameworK" was developed. CAPAK-i is a modular system consisting of three different modules. Those modules consist of several components. The system was developed in the form of computational pipeline. The first module is the "Pre-process Module" that aims at the initial collection of data and their cleaning. The second, the "Feature Extraction Module", deals with the feature extraction from the pre-processed signals and their visualization. The last is the “Machine Learning Module”, in which machine learning algorithms are applied to extract valuable knowledge from the data. The system generates a wealth of data and graphs for evaluating various factors in CAP signals. Finally, a complete analysis of the copper case was performed for system evaluation and validation.