Event detection in preterm electroencephalography

 |  Login

Show simple item record

dc.contributor Aalto-yliopisto fi
dc.contributor Aalto University en
dc.contributor.advisor Vanhatalo, Sampsa, Docent, University of Helsinki, Finland
dc.contributor.author Palmu, Kirsi
dc.date.accessioned 2015-01-09T10:00:25Z
dc.date.available 2015-01-09T10:00:25Z
dc.date.issued 2014
dc.identifier.isbn 978-952-60-6042-2 (electronic)
dc.identifier.isbn 978-952-60-6041-5 (printed)
dc.identifier.issn 1799-4942 (electronic)
dc.identifier.issn 1799-4934 (printed)
dc.identifier.issn 1799-4934 (ISSN-L)
dc.identifier.uri https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/14889
dc.description.abstract Preterm infants may spend months in neonatal intensive care units (NICU). Progress in neurological care of these infants depends on the ability to adequately monitor brain activity during NICU treatment. Brain monitoring is most commonly performed using electroencephalography (EEG). The preterm EEG signals are qualitatively different from EEG signals of older individuals, their distinguishing characteristics are the intermittently occurring spontaneous activity transients (SAT), which are believed to be crucial to early brain development. Automated detection of SATs might offer new tools for a neuroscientifically reasoned monitoring of infant brain in the NICU.  In this Thesis, a commercially available algorithm was tested for its applicability in detecting SATs. Because the algorithm was found to be suboptimal, an improved algorithm was developed and its parameters were optimized. Optimization and validation were done systematically, using a gold standard composed of unanimous detections by three human raters. The optimized algorithm was then used to calculate event-based measures in two clinical studies, one studying SAT occurrence in sleep stages, and the other comparing brain activity to structural brain growth.  In leave-one-out crossvalidation, the optimized algorithm showed excellent performance (sensitivity 96.6±2.8 %, specificity 95.1±5.6 %). In the clinical studies conducted, the proportion of EEG covered by SATs (SAT%) was shown to differ between sleep states, providing a possibility for developing an EEG-based measure of brain activity cycling in preterm infants. Finally, brain activity indices derived from EEG recordings shortly after birth were shown to correlate with subsequent structural growth of the brain during preterm life. The findings together show that an SAT event detector can be constructed for the brain monitoring in NICU, and that indices based on event detection may offer important insight to brain function in the clinical research. en
dc.description.abstract Keskosten hoito vastasyntyneiden teho-osastolla saattaa kestää kuukausia. Keskosten neurologisen hoidon kehittämisen kannalta on ensiarvoisen tärkeää, että aivojen toimintaa voidaan monitoroida asianmukaisesti hoidon aikana. Yleisin aivojen monitorointiin käytetty menetelmä on elektroenkefalografia (EEG). Keskosten EEG-signaalit eroavat laadullisesti vanhempien yksilöiden signaaleista. Niille tunnusomaisia ovat epäsäännöllisin välein ilmenevät spontaanit aktiviteettipurskeet (spontaneous activity transient, SAT), joiden uskotaan olevan korvaamattomia varhaiselle aivojen kehitykselle. Aktiviteettipurskeiden automaattinen tunnistus saattaisi tarjota uusia neurotieteellisesti perusteltuja välineitä vauvan aivojen monitorointiin vastasyntyneiden teho-osastolla. Tässä väitöskirjatyössä testattiin erään kaupallisesti saatavilla olevan algoritmin soveltuvuutta aktiviteettipurskeiden tunnistukseen. Testeissä havaittiin, että algoritmi ei ollut tarkoitukseen optimaalinen, ja tästä syystä tunnistukseen kehitettiin uusi algoritmi, jonka parametrit optimoitiin. Optimointi ja validointi tehtiin järjestelmällisesti, hyödyntäen vertailuaineistona vain sellaisia EEG-jaksoja, jotka kolme asiantuntijaa olivat luokitelleet samalla tavoin. Optimoitua algoritmia käytettiin sitten tapahtumapohjaisten muuttujien laskemiseen kahdessa kliinisessä tutkimuksessa, joista toisessa tutkittiin aktiviteettipurskeiden esiintymistä eri univaiheissa ja toisessa vertailtiin aivotoiminnan aktiivisuutta aivojen rakenteelliseen kasvuun. Optimoidun algoritmin suorituskyky todettiin ristiinvalidoinnissa erinomaiseksi (sensitiivisyys 96,6±2,8%, spesifisyys 95,1±5,6%). Sillä tehdyissä kliinisissä tutkimuksissa osoitettiin, että aktiviteettipurskeiden osuus EEG:stä (SAT%) on erilainen eri univaiheissa. Tulos tarjoaa mahdollisuuden kehittää EEG:hen pohjautuva muuttuja keskosten aivojen aktiivisuuden jaksottaisen vaihtelun tutkimiseen. Lopuksi osoitettiin, että pian syntymän jälkeen tehdyistä EEG-mittauksista lasketut aivojen aktiivisuutta kuvaavat muuttujat korreloivat aivojen rakenteellisen kasvun kanssa keskosaikana. Tulokset osoittavat, että aktiviteettipurskeiden automaattinen tunnistus on mahdollista ja sitä voidaan käyttää aivojen toiminnan monitorointiin vastasyntyneiden teho-osastolla. Tunnistukseen pohjautuvat muuttujat voivat kliinisessä tutkimuksessa antaa tärkeää uutta ymmärrystä aivojen toiminnasta. fi
dc.format.extent 79 + app. 58
dc.format.mimetype application/pdf en
dc.language.iso en en
dc.publisher Aalto University en
dc.publisher Aalto-yliopisto fi
dc.relation.ispartofseries Aalto University publication series DOCTORAL DISSERTATIONS en
dc.relation.ispartofseries 215/2014
dc.relation.haspart [Publication 1]: K. Palmu, S. Wikström, E. Hippeläinen, G. Boylan, L. Hellström-Westas, S.Vanhatalo. Detection of 'EEG bursts' in the early preterm EEG: visual vs. automated detection. Clinical Neurophysiology, 121:1015–1022, 2010. doi:10.1016/j.clinph.2010.02.010.
dc.relation.haspart [Publication 2]: K. Palmu, N. Stevenson, S. Wikström, L. Hellström-Westas, S. Vanhatalo, J. M. Palva. Optimization of an NLEO-based algorithm for automated detection of spontaneous activity transients in early preterm EEG. Physiological Measurement, 31:N85–93, 2010. doi:10.1088/0967-3334/31/11/N02.
dc.relation.haspart [Publication 3]: K. Palmu, T. Kirjavainen, S. Stjerna, T. Salokivi, S. Vanhatalo. Sleep wake cycling in early preterm infants: Comparison of polysomnographic recordings with a novel EEG-based index. Clinical Neurophysiology, 124:1807–1814, 2013. doi:10.1016/j.clinph.2013.03.010.
dc.relation.haspart [Publication 4]: M.J.N.L. Benders, K. Palmu, C. Menache, C. Borradori-Tolsa, F. Lazeyras, S. Sizonenko, J. Dubois, S. Vanhatalo, P.S. Hüppi. Early brain activity relates to subsequent brain growth in premature infants. Cerebral Cortex, 11 pages, E-publication ahead of print, 2014. doi:10.1093/cercor/bhu097.
dc.subject.other Medical sciences en
dc.title Event detection in preterm electroencephalography en
dc.title Tapahtumien tunnistus keskosten aivosähkökäyrästä fi
dc.type G5 Artikkeliväitöskirja fi
dc.contributor.school Perustieteiden korkeakoulu fi
dc.contributor.school School of Science en
dc.contributor.department Lääketieteellisen tekniikan ja laskennallisen tieteen laitos fi
dc.contributor.department Department of Biomedical Engineering and Computational Science en
dc.subject.keyword preterm en
dc.subject.keyword neonate en
dc.subject.keyword prematurity en
dc.subject.keyword electroencephalography en
dc.subject.keyword EEG en
dc.subject.keyword spontaneous activity transient en
dc.subject.keyword burst en
dc.subject.keyword automated detection en
dc.subject.keyword algorithm en
dc.subject.keyword optimization en
dc.subject.keyword validation en
dc.subject.keyword keskonen fi
dc.subject.keyword vastasyntynyt fi
dc.subject.keyword keskosuus fi
dc.subject.keyword aivosähkökäyrä fi
dc.subject.keyword spontaani aktiviteettipurske fi
dc.subject.keyword purske fi
dc.subject.keyword automaattinen tunnistus fi
dc.subject.keyword algoritmi fi
dc.subject.keyword optimointi fi
dc.subject.keyword validointi fi
dc.identifier.urn URN:ISBN:978-952-60-6042-2
dc.type.dcmitype text en
dc.type.ontasot Doctoral dissertation (article-based) en
dc.type.ontasot Väitöskirja (artikkeli) fi
dc.contributor.supervisor Ilmoniemi, Risto, Academy Prof., Aalto University, Department of Neuroscience and Biomedical Engineering, Finland
dc.opn Pääkkönen, Ari, Docent, Kuopio University Hospital, Finland
dc.date.dateaccepted 2014-11-14
dc.rev Van Huffel, Sabine, Prof., KU Leuven, Belgium
dc.rev Julkunen, Petro, Docent, Kuopio University Hospital, Finland
dc.date.defence 2015-01-30


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search archive


Advanced Search

article-iconSubmit a publication

Browse

My Account