COMBINING METHODS OF FREQUENCY FILTERING AND NONLINEAR ANALYSIS FOR SOMNOLOGICAL STUDY OF EEG SIGNALS


Cite item

Full Text

Abstract

Aim - combined use of frequency and nonlinear analysis methods for obtaining hypnograms by analyzing electroencephalographic (EEG) signals during somnological studies. Methods. Frequency filtering methods were used for preliminary treatment of EEG signals before the following nonlinear analysis. As non-linear methods of analysis we used fractal methods of deterministic chaos, such as Hurst’s method of the normalized amplitude, approximate entropy method, calculation of the correlation integral by Grassberger and Procaccia’s method. For the possibility of applying the last two methods we used quasi phase space recovery method according to the Taken’s theorem. As a result of non-linear analysis we obtained hypnograms reflecting the transition between the stages of sleep in patients undergoing somnological examination. To assess the reliability of the results, they were compared to the hypnograms obtained by the classical method based on the rules of Rehchaffen and Keyls. Also the problems associated with the occurrence of various types of interference were considered and methods for reducing their influence on the final results were suggested. Results. We can conclude that using these methods with appropriate selection of the parameters, employing the necessary normalization of raw data, and averaging the results allow us to obtain hypnogram having a full match of defined phases of sleep for about half of the periods recorded by EEG. To obtain these results it is sufficient to use only one channel of EEG recording.

About the authors

O I Antipov

Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics

Email: oleg1307@mail.ru
PhD, professor, acting Head of the Chair of the basics of designing and technology of radio systems of the Volga State University of Telecommunications and Informatics. ap. 93, 53 Fadeev st., Samara, Russia 443081

A V Zakharov

Samara State Medical University

Email: zakharov1977@mail.ru
PhD, associate professor of Neurology and Neurosurgery Department of Samara State Medical University.

References

  1. Левин Я.И. Сомнология: сон, его структура и функции; инсомния. Российский медицинский журнал. 2007, 15(15):11-30
  2. Неврология. Национальное руководство. Гусев Е.И., Коновалов А.Н., Скворцова В.И., Гехт А.Б., М.: ГЭОТАРМедиа, 2009 г
  3. Захаров А.В., Антипов О.И., Хивинцева Е.В. Полисомнографические характеристики сна у пациентов с фибромиалгией. Российский журнал боли. 2014. № 1 (42):58-59
  4. Захаров А.В., Афросина Е.Ю., Хивинцева Е.В., Антипов О.И. Качество ночного сна у пациентов с рассеянным склерозом. Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова. 2016. Т. 116(2-2):41-43
  5. Захаров А.В., Власов Я.В., Повереннова И.Е., Хивинцева Е.В., Антипов О.И. Особенности постуральных нарушений у больных рассеянным склерозом. Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова. 2014. Т. 114(2-2):55-58
  6. Хакен Г. Принципы работы головного мозга: Синергетический подход к активности мозга, поведению и когнитивности деятельности. М.: ПЕР СЭ, 2001
  7. Антипов О.И., Неганов В.А. Исследование динамического хаоса в импульсном стабилизаторе напряжения инвертирующего типа с учетом влияния активных потерь с помощью мер фрактального исчисления. Нелинейный мир. Москва, 2008.Т. 6(7)364-377
  8. Антипов О.И., Неганов В.А. Детерминированный хаос в импульсном стабилизаторе напряжения повышающего типа. Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2004.Т. 7(3):53-61
  9. Антипов О.И., Неганов В.А., Панфёрова Т.А. Нелинейная динамика и хаотические явления в нематическом жидком кристалле. Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2006.Т. 9(4):76-87
  10. Антипов О.И., Неганов В.А. Влияние учета активных потерь на детерминированный хаос в импульсном стабилизаторе напряжения инвертирующего типа. Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2007.Т. 10(4):48-55
  11. Антипов О.И., Захаров А.В., Неганов В.А., Пятин В.Ф. Исследование частотных диапазонов для пейсмейкеров иррадиационных явлений при световых воздействиях на сетчатку глаза человека путем анализа результатов применения фрактальных мер к ЭЭГ-сигналам. Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2014.Т. 17(3):90-95
  12. Антипов О.И., Захаров А.В., Пятин В.Ф. Сравнение возможностей фрактальных методов обработки ЭЭГ для обнаружения изменения в активности головного мозга человека при разной внешней освещенности. Инфокоммуникационные технологии. 2014.№2 (12):57-63
  13. Антипов О.И., Неганов В.А. Анализ и предсказание поведения временных рядов самоорганизованных экономических и биологических систем с помощью фрактальных мер. Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2011.Т. 14(3):78-89
  14. Волобуев А.Н., Антипова Т.А. Нелинейная генетика, инбридинг и генетический груз. Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2013. Т. 16(4):70-74
  15. Волобуев А.Н., Антипова Т.А. Анализ аннигиляции позитрона и электрона и дополнительные возможности позитронно-эмиссионной томографии. Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2014. Т. 17(4):75-80
  16. Федер Е. Фракталы. М.: Мир, 1991
  17. Takens F. Detecting Strange Attractors in Turbulence. Dynamical Systems and Turbulence. Lecture Notes in Mathematics. Berlin., 1981(V. 898):366-381
  18. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б., Подлазов А.В. Нелинейная динамика: Подходы, результаты, надежды. Изд. 2-е. М., 2009
  19. Naoto Burioka, Masanori Miyata, Germaine Cornelissen, Franz Halberg, Takao Takeshima, Daniel T. Kaplan, Hisashi Suyama, Masanori Endo, Yoshihiro Maegaki, Takashi Nomura, Yutaka Tomita, Kenji Nakashima, Eiji Shimizu. Approximate Entropy in the Electroencephalogram During Wake and Sleep. Journal of Clinical EEG & Neuroscience, January 2005.36(1):21-24
  20. Srinath Vukkadala , Vijayalakshmi S, Vijayapriya S. Automated Detection Of Epileptic EEG Using Approximate Entropy In Elman Networks. International Journal of Recent Trends in Engineering, May 2009 Vol 1(1): 307-312
  21. Пятин В.Ф., Колсанов А.В., Сергеева М.С., Захаров А.В., Антипов О.И., Коровина Е.С., Тюрин Н.Л., Глазкова Е.Н. Информационные возможности использования мю- и бета-ритмов ЭЭГ доминантного полушария в конструировании нейрокомпьютерного интерфейса. Фундаментальные исследования. 2015(2-5):975-978
  22. Зенков Л.Р. Клиническая электроэнцефалография с элементами эпилептологии. М.: МЕДпресс-информ, 2004
  23. Kobayashi T, Madokoro S, Ota T, Ihara H, Umezawa Y, Murayama J, Kosaka H, Misaki K, Nakagawa H. Analysis of the human sleep electroencephalogram by the correlation dimension. Psychiatry Clin Neurosci. 2000 Jun;54(3):278-279
  24. Roschke J, Aldenhoff J. The dimensionality of human's electroencephalogram during sleep. Biol Cybern. 1991;64(4):307-313
  25. Acharya U R, Faust O, Kannathal N, Chua T, Laxminarayan S. Non-linear analysis of EEG signals at various sleep stages. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2005 Oct;80(1):37-45
  26. Белов А.М. Анализ процесса сна при полисомнографии. М.: ТГТПС, 2000

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2016 Antipov O.I., Zakharov A.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».