Investigación

 

Order/disorder in brain electrical activity

 

O.A. Rosso* y A. Figliola

 

Instituto de Cálculo, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, Pabellón II, Ciudad Universitaria, 1428 Ciudad de Buenos Aires, Argentina. *rosso@ic.fcen.uba.ar, rosso@ba.net; figliola@ic.fcen.uba.ar, afigliol@ungs.edu.ar.

 

Recibido el 6 de marzo de 03.
Aceptado el 21 de octubre de 03.

 

Abstract

The processing of information by the brain is reflected in dynamical changes of the electrical activity in time, frequency, and space. Therefore, the concomitant studies require methods capable of describing the quantitative variation of the signal in both time and frequency. Here we present a quantitative EEG (qEEG) analysis, based on the Orthogonal Discrete Wavelet Transform (ODWT), of generalized epileptic tonic-clonic EEG signals. Two quantifiers: the Relative Wavelet Energy (RWE) and the Normalized Total Wavelet Entropy (NTWS) have been used. The RWE gives information about the relative energy associated with the different frequency bands present in the EEG and their corresponding degree of importance. The NTWS is a measure of the order/disorder degree in the EEG signal. These two quantifiers were computing in EEG signals as provided by scalp electrodes of epileptic patients. We showed that the epileptic recruitment rhythm observed for generalized epileptic tonic-clonic seizures is accurately described by the RWE quantifier. In addition, a significant decrease in the NTWS was observed in the recruitment epoch, indicating a more rhythmic and ordered behavior in the brain electrical activity.

Keywords: EEG; epileptic seizures; time-frequency signal analysis; wavelet analysis; signal entropy.

 

Resumen

El procesamiento de la información por el cerebro se refleja en los cambios dinámicos de la actividad eléctrica en tiempo, frecuencia, y forma espacial. Por consiguiente, para caracterizar la actividad eléctrica se requieren métodos capaces de describir la variación cuantitativa de estas señales en el tiempo y también en los cambios en sus componentes frecuenciales. En el este trabajo presentamos un análisis EEG cuantitativo (qEEG), basado en la Trasformada Wavelet Discreta Ortogonal (ODWT), para señales EEG correspondientes a crisis epilepticas tonico-clinico generalizadas. Dos cuantificadores son usados: la Energía Wavelet Relativa (RWE) y la Entropía Wavelet Total Normalizada (NTWS). La RWE provee información sobre la energía relativa asociada con las distintas bandas de frecuencia presentes en el EEG y su correspondiente grado de importancia. La NTWS ofrece una medida del orden/desorden en el señal EEG. Estos dos cuantificadores fueron evaluados para señales EEG provistas por electrodos de superficie en pacientes epilépticos. Se muestra que el ritmo de reclutamiento epiléptico observado en crisis epilépticas tonico-clonica generalizadas es descripto con presición mediante el uso del cuantificador RWE. Además de esto, un decrecimiento significativo en los valores del quantificador NTWS es obsevado durante la etapa de reclutamiento epiléptico, poniendo en evidencia un comportamiento mas rítmico y ordenado de la actividad eléctrica cerebral.

Descriptores: EEG; crisis epilépticas, análisis tiempo-frecuencia de señales; análisis wevelets; entroía de una señal.

 

PACS: 87.80.Tq; 05.45.Tp; 05.20.-y

 

DESCARGAR ARTÍCULO EN FORMATO PDF

 

Acknowledgements

This work was partially supported by CONICET (PIP 0029/98), Argentina and the International Office of BMBF (ARG-4-G0A-6A), Germany. The authors thank A. Rabinowicz of the Instituto de Investigaciones Neurológicas Raúl Carrera (FLENI), Argentina, for useful comments and the providing of the EEG recordings used in this work. The continuous support and stimulation of Prof. Dr. G. D. Pacal is gratefully acknowledged.

 

References

*. Corresponding author. Tel.: +54-11-4576 3375; fax: +54-11-4786 8114.

1. E. Niedermeyer and F.H. Lopes da Silva, Electroencephalography, basic principles, clinical applications, and related field (Urban and Schwarzenberg, Baltimore, 1987).         [ Links ]

2. G.E. Powell and I.C. Percival, J. Phys. A: Math. Gen. 12 (1979) 2053.         [ Links ]

3. I. Daubechies, Ten Lectures on Wavelets (SIAM, Philadelphia, 1992).         [ Links ]

4. S. Mallat, A Wavelet Tour of Signal Processing (2nd. Edition, Academic Press, San Diego, 1999).         [ Links ]

5. S. Blanco, A. Figliola, R. Quian Quiroga, O.A. Rosso, and E. Serrano, Phys. Rev. E 57 (1998) 932.         [ Links ]

6. O.A. Rosso et al., J. Neuroscience Method 105 (2001) 65.         [ Links ]

7. H. Gastaut and R. Broughton, Epileptic Seizures (Thomas, Springfield, IL, 1972).         [ Links ]

8. H. Gastaut and M. Fischer-Williams, The physiopathology of epileptic seizures. In Hambook of Physiology, vol. 1, J. Field, H. W. Magoun and V. E. Hall, Williams and Wilkins, Baltimore (1959) p. 329.         [ Links ]

9. J. Gotman, J.R. Ives, and P. Gloor, Electroenceph. Clin. Neurophysiol 52 (1981) 626.         [ Links ]

10. C.E. Shannon, Bell System Technol. J. 27 (1948) 379, 623.         [ Links ]

11. R. Quian Quiroga, S. Blanco, O. A. Rosso, H. Garcia, and A. Rabinowicz, Electroenceph. Clin. Neurophysiol 103 (1997) 434.         [ Links ]

12. O. A. Rosso, S. Blanco, and A. Rabinowicz, Signal Processing 83 (2003) 1275.         [ Links ]

13. T.M. Darcey and P.D. Willamson, Electroenceph. Clin. Neurophysiol 61 (1985) 573.         [ Links ]