Electroencephalography (EEG) recordings taken during the perception of music tempo contain information that estimates the tempo of a music piece. If information about this tempo stimulus in EEG recordings can be extracted and classified, it can be effectively used to construct a music-based brain-computer interface. This study proposes a novel convolutional recurrent attention model (CRAM) to extract and classify features corresponding to tempo stimuli from EEG recordings of listeners who listened with concentration to the tempo of musics. The proposed CRAM is composed of six modules, namely, network inputs, two-dimensional convolutional bidirectional gated recurrent unit-based sample encoder, sample-level intuitive attention, segment encoder, segment-level intuitive attention, and softmax layer, to effectively model spatiotemporal features and improve the classification accuracy of tempo stimuli. To evaluate the proposed method's performance, we conducted experiments on two benchmark datasets. The proposed method achieves promising results, outperforming recent methods.
Purpose: Electroencephalography (EEG) is frequently ordered for patients with febrile seizures despite its unclear diagnostic value. We evaluated the prevalence of abnormal EEGs, the association between clinical findings and abnormal EEGs, and the predictive value of EEG for the recurrence of febrile seizures Methods: Data were collected on 230 children who were treated for febrile seizures at Kyung Hee University Medical Center from 2005 to 2009. EEGs were recorded after 1-2 days of hospitalization when children became afebrile. EEG patterns were categorized as normal, epileptiform, or nonspecific relative to abnormalities. The patients' medical records were reviewed, and telephone interviews with the families of the children were conducted to inquire about seizure recurrence. The relationships between clinical variables, including seizure recurrence, and EEG abnormalities were evaluated. Results: Of the 131 children included, 103 had simple and 28 had complex febrile seizures. EEG abnormalities were found in 41 children (31%). EEG abnormalities were more common in children with complex than simple febrile seizures (43% vs. 28%), but the difference was not statistically significant. Logistical regression analysis showed that having multiple seizures in a 24-hour period was significantly predictive of abnormal EEG (odds ratio, 2.98; 95% confidence interval, 1.0 to 88; P =0.048). The frequency of recurrence did not differ significantly in the normal (31%) and abnormal (23%) EEG groups. Conclusion: Multiple seizures within 24 hours were predictive of abnormal EEG in children with febrile seizures. Abnormal EEG was not predictive of febrile seizure recurrence.
뇌파검사는 뇌전증을 가장 정확하고 빠르게 진단한다. 또한 뇌의 기능과 발작을 장소의 구애를 받지 않으면서 실시간으로 평가할 수 있는 중요한 검사이다. 뇌전증 분야에서는 뇌파검사지식과 임상경험이 많은 임상병리사가 PA를 하는 것이 적합하다. 전극 부착 방법은 국제 표준 10-20법을 기반으로 한다. 뇌파 판독은 주로 LB몽타주로 판독한다. 하지만 한 가지 몽타주만 이용하여 판독하는 것은 오류를 범할 수 있기 때문에, 상황에 맞게 2개 이상의 몽타주를 병용해서 판독한다. 뇌파에서 전위는 등고선의 형태로 보인다. 뇌파 진단에서 가장 중요한 원리는 과잉 판독이 아닌 과소 판독이다. 뇌파를 반복해서 기록할수록 더욱 민감하게 판독할 수 있다. 좋은 뇌파 판독을 위해서는 양질의 좋은 뇌파가 기록되어야 한다. 그러기 위해선 신경과 의사와 뇌파 기사의 관계가 매우 중요하다. 앞으로는 많은 판독 경험과 임상적 실무지식을 갖춘 임상병리사의 활동영역이 좀 더 확대되길 기대한다.
Lee, Seo-Young;Kim, Won-Joo;Kim, Jae Moon;Kim, Juhan;Park, Soochul;Korean Society of Clinical Neurophysiology Education Committee
Annals of Clinical Neurophysiology
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제19권2호
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pp.118-124
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2017
Electroencephalography (EEG) is frequently used to assist the diagnosis of brain death. However, to date there have been no guidelines in terms of EEG criteria for determining brain death in Korea, despite EEG being mandatory. The purpose of this review is to provide an update on the evidence and controversies with regarding to the utilization of EEG for determining brain death and to serve as a cornerstone for the development of future guidelines. To determine brain death, electrocerebral inactivity (ECI) should be demonstrated on EEG at a sensitivity of $2{\mu}V/mm$ using double-distance electrodes spaced 10 centimeters or more apart from each other for at least 30 minutes, with intense somatosensory or audiovisual stimuli. ECI should be also verified by checking the integrity of the system. Additional monitoring is needed if extracerebral potentials cannot be eliminated. Interpreting EEG at high sensitivities, which is required for the diagnosis of brain death, can pose a diagnostic challenge. Furthermore, EEG is affected by physiologic variables and drugs. However, no consensus exists as to the minimal requirements for blood pressure, oxygen saturation, and body temperature during the EEG recording itself, the minimal time for observation after the brain injury or rewarming from hypothermia, and how to determine brain death when the findings of ECI is equivocal. Therefore, there is a strong need to establish detailed guidelines for performing EEG to determine brain death.
지금까지 뇌파(Electroencephalography - EEG)는 뇌전증 진단 및 치료를 위한 가장 중요하고 편리한 방법이었다. 그러나 뇌전증 뇌파 신호의 파형 특성은 매우 약하고 비 정지 상태이며 배경 노이즈가 강하기 때문에 식별하기가 어렵다. 이 논문에서는 간질 뇌파의 특징 선택을 통한 차원 감소를 통한 분류 방법의 효과를 분석한다. 우리는 차원 감소를 위해 주 요소 분석, 커널 요소 분석, 선형 판별 분석 방법을 사용하였다. 차원 감소방법의 성능 분석을 위해 Support Vector Machine: SVM), Logistic Regression(: LR), K-Nearestneighbor(: K-NN), Decision Tree(: DR), Random Forest(: RF) 분류 방법들을 사용해 평가하였다. 실험 결과에 따르면, PCA는 SVM, LR 및 K-NN에서 75% 정확도를 나타냈다. KPCA는 SVM과 K-KNN에서 85%의 성능을 보였으며 LDA는 K-NN를 이용했을 때 100 %의 정확도 보여주었다. 따라서 LDA를 이용한 차원 감소가 뇌전증 EEG 신호에 대한 최고의 분류 결과 보여주었다.
A continuous electroencephalography (cEEG) can be helpful in detecting vasospasm and delayed cerebral ischemia in aneurysmal subarachnoid hemorrhage (SAH). We describe a patient with an aneurysmal SAH whose symptomatic vasospasm was detected promptly by using a real-time cEEG. Patient was immediately treated by intraarterial vasodilator therapy. A 50-year-old woman without any significant medical history presented with a severe bifrontal headache due to acute SAH with a ruptured aneurysm on the anterior communicating artery (Fisher grade 3). On bleed day 6, she developed a sudden onset of global aphasia and left hemiparesis preceded by cEEG changes consistent with vasospasm. A stat chemical dilator therapy was performed and she recovered without significant neurological deficits. A real-time and protocol-based cEEG can be utilized in order to avoid any delay in detection of vasospasm in aneurysmal SAH and thereby improve clinical outcomes.
본 연구에서는 감성 변화가 빈번하게 일어나는 오라인 포커 게임을 대상으로 EEG를 이용하여 게임 중 발생 할 수 있는 감성 변화를 알아내고자 하는 연구를 수행하였다. 포커 게임에서 나타날 수 있는 사용자의 감성과 행동을 Task Analysis를 이용하여 구분하였고 전두엽 표면 뇌파를 측정하여 Neural Network 및 통계적 처리를 이용하여 분석하였다. 이후 분석될 뇌파에서 인간의 감성상태를 구분할 수 있는 Index를 찾아내었다. 향후 ECG를 추가적으로 연구하여 감성상태를 더 정확하게 파악하는 연구가 진행될 것이다.
Neonatal seizures are generally not only brief and subtle but also not easily recognized and are usually untreated. In sick neonates, seizures are frequently not manifested clinically but are detected only by electroencephalography (subclinical EEG seizures). This phenomenon of electroclinical dissociation is fairly common in neonates. On the other hand, neonates frequently show clinical behaviors such as stiffening, apnea, or autonomic manifestations that mimic seizures, which is usually associated with underlying encephalopathy and non-epileptic seizures. Therefore, it might be difficult to confirm the diagnosis of neonatal seizures. Early recognition of neonatal seizures is important to minimize poor neurodevelopmental outcomes, including cognitive, behavioral, and learning disabilities, as well as the development of postnatal epilepsy. EEG is a reliable tool in the determination of neonatal seizures. Continuous EEG monitoring is essential for the identification of seizures, evaluation of treatment efficacy, and prediction of the neurodevelopmental outcome. However, there is not yet a wide consensus on the optimal "standard" lead montage for the continuous EEG monitoring.
Accurate electroencephalography (EEG) forward calculation is of importance for the accurate estimation of neuronal electrical sources. Conventional studies concerning the EEG forward problems have investigated various factors influencing the forward solution accuracy, e.g. tissue conductivity values in head compartments, anisotropic conductivity distribution of a head model, tessellation patterns of boundary element models, the number of elements used for boundary/finite element method (BEM/FEM), and so on. In the present paper, we investigated the influence of modeling errors in the boundary element volume conductor models upon the accuracy of the EEG forward solutions. From our simulation results, we could confirm that accurate construction of boundary element models is one of the key factors in obtaining accurate EEG forward solutions from BEM. Among three boundaries (scalp, outer skull, and inner skull boundary), the solution errors originated from the modeling error in the scalp boundary were most significant. We found that the nonuniform error distribution on the scalp surface is closely related to the electrode configuration and the error distributions on the outer and inner skull boundaries have statistically meaningful similarity to the curvature distributions of the boundary surfaces. Our simulation results also demonstrated that the accumulation of small modeling errors could lead to considerable errors in the EEG source localization. It is expected that our finding can be a useful reference in generating boundary element head models.
To demonstrate the clinical usefulness of electroencephalography (EEG) and factors increasing the usefulness of EEG, the authors evaluated each relationship between EEG related factors and clinical variables, and neuroimaging studies (CT and MRI)-related factors, and factors which are related with routine neurological examination for 207 patients who had been evaluated with both of EEG and neuroimaging study(CT or/and MRI). The results were as follows: 1) Abnormality of EEG findings had significant relationships with chief complaints, diagnosis, medication use, seizure attack, pathological reflex, and level of consciousness. However there were no significant correlations between abnormality of EEG findings and neuroimaging studies (CT and MRI)- related factors. 2) Laterality of EEG findings had significant relationships with abnormality, laterality, and focality of CT findings, and also with abnormality of MRI findings. But there were no significant correlations between laterality of EEG findings and clinical variables, and neurological examination-related factors. 3) Anterior-posterior distribution of EEG findings was significantly related with medication use. 4) Focality of EEG findings had significant relationships with sex, sensory dysfunction sign, and cerebellar dysfunction sign. But there were no significant correlations between focality of EEG findings and neuroimaging studies(CT and MRI) related factors. 5) Abnormal EEG pattern had significant correlations with various factors, such as age, chief complaints, duration from onset of symptom to taking MRI, seizure attack, abnormality and nature of lesion in CT findings, cortical atrophy in MRI findings, motor dysfunction sign, sensory dysfunction sign, and pathological reflex. 6) With abnormality on sleep activation, age, age of onset, seizure attack, ventricular enlargement in CT findings, and abnormality of MRI findings were significantly correlated. 7) With abnormality on hyperventilation activation, duration of illness and laterality of MRI findings were significantly correlated. Above results may suggest that abnormality of EEG findings is more closely related with functional change of the brain than structural changes of the brain and laterality of EEG findings is vice versa. And also that medication use has an influence on anterior versus posterior distribution of EEG findings and focality of EEG findings is not related with structural changes of the brain. Activation with sleep may be effective to show age differences and provocation of seizure activity and hyperventilation may be effective to detect the abnormal EEG findings by cerebrovascular insufficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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