Feature Extraction from Distributions of Phase Synchronization Values of EEG Recordings

ABSTRACT Epilepsy is the most common neurological pathology. Despite treatments available to patients, only 58% to 73% will be free of seizures. This uncertainty in treatment outcomes can lead to other psychiatric affectations in cases where treatment success may be in doubt. Seizure prediction models (SPMs) emerged as a measure to help determine when patients may be susceptible to an imminent crisis. These models are based on the continuous monitoring of patient's EEG signals and subsequent continuous analysis to identify features that differentiate ictal from interictal states. This is an ongoing field of research whose aim is to establish a robust set of features to feed the SPM and obtain a high degree of certainty regarding when the next seizure will occur. In this work we propose the analysis of phase differences of EEG as a method to extract features capable of discriminating ictal and preictal states in patients; specifically, the numeric distance between Q1 and Q3 of the distribution of phase differences. We compared this values to other phase synchronization methods and tested our hypothesis getting a p < 0.0009 with our proposed method.

Activación Hemisférica Cerebral en Adultos Jóvenes Mientras Ejecutan Tareas Ortográficas Utilizando fMRI / Hemispheric Brain Activation in Young Adults While Performing Orthographic Tasks Using fMRI

Resumen El dominio del lenguaje escrito se basa en la consolidación de representaciones neurales complejas de los patrones ortográficos de las palabras. En virtud de explorar las características presentes en procesos neurales relacionados con la especialización ortográfica, se estudiaron con métodos de imagen por resonancia magnética funcional los niveles neurales de activación intrahemisférica de 27 jóvenes con alto y bajo rendimiento ortográfico mientras ejecutaban tareas ortográficas. Los resultados sugieren que, en participantes con alto rendimiento ortográfico, la intensidad de activación neural en el hemisferio izquierdo no difiere ante el estímulo de palabras o pseudohomófonos (palabras con error ortográfico); en cambio, difieren cuando se emiten respuestas correctas vs. incorrectas. En participantes con bajo rendimiento ortográfico no se encontró diferencia interhemisférica en ninguna tarea. Se encontró tendencia de que los participantes con bajo rendimiento ortográfico tienen mayor dispersión de la activación neural, respecto a los participantes con alto rendimiento, en el hemisferio derecho e izquierdo, además, en participantes con bajo rendimiento ortográfico se encontró tendencia de que la detección consciente aumenta la variación de la activación neural; sin embargo, no se encontró evidencia estadística concluyente. Este estudio ha abonado a la evidencia de la existencia de la especialización neural orientada a habilidades ortográficas.

Abstract The written language domain is based on the consolidation of complex neural representations of words' orthographic patterns. Here, we studied the characteristics and differences of the neural activation levels that occur in the neural processes related to orthographic specialization, with functional magnetic resonance imaging, in each hemisphere, of 27 young adults with low and high orthographic abilities when they performed orthographic tasks. The results suggest that in high-orthographic-performance participants' left hemispheric neural activation does not vary between words and pseudohomophones; otherwise, their neural activation variates in incorrect vs. correct responses. There were not found interhemispheric differences in low-orthographic-performance participants where they performed any type of task. There were some tendency in the low-orthographic-performance participants to have greater neural activation dispersion, regarding the high-orthographic-performance participants, in both hemispheres, also, there were found tendency in low-orthographic-performance participants to have greater neural activation variation in explicit tasks; nevertheless, there is not enough conclusive statistic evidence. This study increases the evidence of lateralized neural specialization of orthographic abilities.

Análisis estadístico de los espectros de frecuencia de las regiones reguladoras del ENCODE / Statistical analysis of the Fourier Spectra of the ENCODE regulatory regions

RESUMEN En la actualidad, nuevas bases de datos genómicos (secuencias de ADN) son puestas al alcance del dominio público para su análisis. La bioinformática ha desarrollado algoritmos para extraer información y características de dichas secuencias. Sin embargo, estos algoritmos bioinformáticos tienen limitaciones. Una alternativa es utilizar herramientas propias del procesamiento digital de señales (DSP) adaptadas a secuencias genómicas (procesamiento de señales genómicas - GSP). El presente trabajo versa sobre el análisis de los cuatro primeros momentos centrales (media, desviación estándar, asimetría y curtosis) y dos momentos estadísticos (mediana y varianza) de los espectros frecuenciales de las 15 Regiones Reguladoras (RRs) de la base de datos ENCODE con el objetivo de estudiar diferencias estadísticas y frecuencias características. La base de datos seleccionada es "mapeada". Luego, la FFT es calculada a estas señales genómicas y finalmente los momentos estadísticos son implementados. Los resultados mues tran la existencia de 3 grupos de RRs utilizando la media, mediana y curtosis. La desviación estándar y la varianza, parecen no resaltar información importante. Finalmente, la asimetría revela un comportamiento homogéneo ante la presencia de valores atípicos en algunas RRs. Estas observaciones permiten inferir que la periodicidad dentro de la secuencia está relacionada o podría determinar la función biológica que desempeña la misma secuencia.

ABSTRACT Nowadays, new genomic databases (DNA sequences) are available to the whole scientist community for its analysis. The bioinformatics has developed algorithms to extract information and features of the sequences. However, the bioinformatics algorithms have restrictions. An alternative is the use of digital signal processing (DSP) tools adapted to genomic sequences (genomic signal processing - GSP). This work analyzes the first four statistics moments (mean, standard deviation, skewness and kurtosis) and other two moments (median and variance) of the frequency spectra of 15 regulatory regions (RRs) in ENCODE database with the main objective of studying the statistics di fferences and frequency features. The selected database is mapped. Then, the FFT is calculated to these genomic signals and finally the statistic moments implemented. The results show a three-group behavior in the RRs with the mean, median and kurtosis. The deviations standard and the variance do not show important behavior. Finally, the skewness shows a homogeneous behavior with the lack of atypical values in some RRs. These observations support the idea of the presence of periodicities in a sequence that may be related or may determine the biological function that a sequence may perform.

Desarrollo de una herramienta computacional para el análisis de conductancia galvánica de la piel, ECG y frecuencia respiratoria por arritmia sinusal respiratoria (SCRATER) / Development of a computational tool for the analysis of galvanic skin conductance, EKG and respiratory rate due to respiratory sinus arrhythmia (SCRATER)

Resumen: La existencia de una correlación entre la frecuencia cardíaca (FC), la frecuencia respiratoria (FR) y las respuestas electrodérmicas de la piel (Skin Conductance Response, SCR) ha sido reportada en la literatura, así como también el uso de estos parámetros como medida del nivel de activación del sistema nervioso autónomo. Objetivo: Este trabajo presenta una herramienta (SCRATER) para el análisis conjunto de SCR, FC y FR, las dos últimas, calculadas a partir del análisis del registro de electrocardiograma (ECG). Metodología: En esta investigación, se realizó una descripción detallada de cada algoritmo desarrollado, asi como una una descripción de la interfaz para utilizarlos. En la validación de los algoritmos empleados, se analizaron 192 registros de ECG y 231 registros de actividad electrodérmica (Electro-Dermal Activity, EDA) de 40 participantes masculinos sanos, de los cuales se calculó el número de complejos QRS y FC en cada registro de ECG y el número de SCRs de cada registro de EDA. Resultados: Los datos obtenidos fueron comparados con otras herramientas que analizan SCR y FC pero de manera independiente, obteniendo resultados equiparables mediante coeficientes de correlación. Limitaciones: El ruido y los artefactos presentes en los registros no permiten una correcta estimación de los parámetros y afectan los resultados de todas las herramientas empleadas en el desarrollo de este trabajo. Valor: SCRATER ofrece tres ventajas principales sobre las otras herramientas: 1) libre acceso, 2) código abierto y no utiliza formatos codificados o exclusivos. Conclusión: Este trabajo proporciona una herramienta computacional gratuita que permite analizar simultáneamente SCRs, FC y FR.

Abstract: The existence of a correlation between heart rate (HR), respiratory rate (RR) and skin conductance response (SCR) has been reported in the literature, as well as the use of these parameters as a measure of the activation level of the autonomous nervous system. Objective: This paper introduces a computational tool (SCRATER) developed with the aim to analyze simultaneous recordings of SCR, and heart and respiratory rates, which were calculated from the electrocardiogram recording (ECG) analysis. Methodology: In this research, a detailed description of each developed algorithm was made, as well as a description of the interface to be used. In the validation of the algorithms used, 192 ECG records and 231 Electro-Dermal Activity (EDA) registers of 40 healthy male participants were analyzed, from which the number of QRS complexes and HR in each ECG record and the number of SCRs of each EDA record are calculated. Results: The data obtained were compared with other tools that analyze SCR and HR separately, obtaining comparable results using correlation coefficients. Limitations: The noise and artifacts present in the records do not allow a correct estimation of the parameters and affect the results of all the tools used in the development of this work. Value: SCRATER offers three main advantages over other tools: 1) free access, 2) open source and 3) does not use coded or exclusive formats. Conclusion: This work provides a free computational tool that allows simultaneous analysis of SCRs, FC and FR.

EEG preprocessing for synchronization estimation and epilepsy lateralization.

The global framework of this paper is the synchronization analysis in EEG recordings. Two main objectives are pursued: the evaluation of the synchronization estimation for lateralization purposes in epileptic EEGs and the evaluation of the effect of the preprocessing (artifact and noise cancelling by blind source separation, wavelet denoising and classification) on the synchronization analysis. We propose a new global synchronization index, based on the classical cross power spectrum, estimated for each cerebral hemisphere. After preprocessing, the proposed index is able to correctly lateralize the epileptic zone in over 90% of the cases.

EEG ocular artefacts and noise removal.

The general framework of this research is the pre-processing of the electroencephalographic (EEG) signals. The goal of this paper is to compare several combinations of wavelet denoising (WD) and independent component analysis (ICA) algorithms for noise and artefacts removal. These methods are tested on simulated EEG, using different evaluation criteria. According to our results, the most effective method consists in source separation by SOBI-RO [1], followed by wavelet denoising by SURE thresholding [2].