Analiza sygnału EEG za pomocą entropii wieloskalowej

Autor

  • Jacek Kapica Department of Electrical Engineering and Measurement Systems, University of Life Sciences in Lublin, Poland Autor
  • Jolanta Masiak Department of Psychiatry, Medical University of Lublin, Poland Autor
  • Andy R. Eugene Institute for the Study of Child Development, Department of Pediatrics, UMDNJ-Robert Wood Johnson Medical School Autor
  • Katarzyna Ziniuk Department of Psychiatry, Medical University of Lublin, Poland Autor

Słowa kluczowe:

entropia wieloskalowa, EEG, złożoność, diagnostyka

Abstrakt

Artykuł przedstawia nową metodę analizy sygnałów biologicznych, zwaną entropią wieloskalową i jej zastosowanie w psychiatrii. Jako metoda oparta na entropii, mierzy ona stopień złożoności danego sygnału. Cecha wieloskalowości daje możliwość oceny funkcjonowania ludzkiego mózgu w różnych zakresach częstotliwości sygnału EEG. Złożoność czynności bioelektrycznej mózgu może odzwierciedlać zdolność systemu do reakcji na zmiany zachodzące w otoczeniu i dlatego może być markerem choroby.

We wstępie zaprezentowano klasyczną definicję entropii oraz entropię wieloskalową. Następnie przedstawiono trzy przykłady zastosowania entropii wieloskalowej w psychiatrii: zmiany krzywej entropii wraz z wiekiem, w chorobie Alzheimera oraz do wczesnej diagnostyki autyzmu u niemowląt.

Bibliografia

1. Takahashi T. Cho R. Y. , Murata T., Mizuno T., Kikuchi M., Mizukami K., Kosaka H., Takahashi K., Wada Y. Age-related variation in EEG complexity to photic stimulation: A multiscale entropy analysis. Clinical Neurophysiology 120 (2009) 476-483.

2. Costa M., Goldberger A.L., Peng C.-K. Multiscale entropy analysis of biological signals. Phisical Review, 2005.

3. Richman J. S., Moorman J. R. Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy. Am J Physiol Heart Circ Physiol. 278: H2039-H2049, 2000.

4. Costa M., Goldberger A. L., Peng C. K., Multiscale Entropy Analysis of Complex Physiologic Time Series. Physical Review Letters. (89) 2002.

5. Goldberger A.L.,Penga C.K., Lipsitz L.A. What is physiologic complexity and how does it change with aging and disease? Neurobiology of Aging 23 (2002).

6. Mizuno T., Takahashi T., Cho R. Y., Kikuchi M., Murata T., Takahashi K., Wada Y. Assessment of EEG dynamical complexity in Alzheimer’s disease using multiscale entropy. Clinical Neurophysiology 121 (2010).

7. Bosl W., Tierney A., Tager-Flusberg H., Nelson C. EEG complexity as a biomarker for autism spectrum disorder risk. BMC Medicine 2011 9:18.

8. Xie HB, He WX, Liu H: Measuring time series regularity using nonlinear similarity-based sample entropy. Phys Lett A 2008, 372.

Pobrania

Opublikowane

2012-05-15

Numer

Tom 13 Nr 1 (2012): Current Problems of Psychiatry

Dział

Artykuły

Jak cytować

Kapica, J., Masiak, J., Eugene, A. R., & Ziniuk, K. (2012). Analiza sygnału EEG za pomocą entropii wieloskalowej. Current Problems of Psychiatry, 13(1), 31-33. https://czasopisma.umlub.pl/cpp/article/view/2251