Correlation dimension analysis of EEG data from patients with epilepsy, schizophrenia and alzheimer`s disease

Abstract

EPİLEPSİ, ŞİZOFRENİ VE ALZHEİMER HASTALARINDAN ALINAN EEG VERİLERİNİN İLİNTİ BOYUTU ANALİZİ ÖZET Bu çalışmada, ilinti boyutu (D2) hesaplamasının zihinsel rahatsızlıkları olan hastaların EEG kayıtlarının analizi için yeterli bir yöntem olup olmadığı bulunmaya çalışılmıştır. Bu amaçla bir epilepsi, yedi şizofreni ve beş Alzheimer hastasının kayıtlan analiz edilmiştir. Epilepsi ve şizofreni kayıtlarının kontrol kayıtlan da mevcuttur. Epilepsi ve şizofreni hastalarının kriz sırasında ve krizden sonra alınan kayıtlan kıyaslanmış, ve Alzheimer hastalarının kayıtlan D2 değerlerine göre sıralanmıştır. Analiz her sinyalin bir çok süpürümü ve kanalı için tekrarlanmış, ve sonuçlan yorumlamak için istatistiksel bir çalışma yapılmıştır. Analize başlamadan önce, kayıtlatın doğrusal dışı olduklarım göstermek için yapay veriler testi yapılmıştır. Uygun bir zaman gecikmesi bulmak için özilinti fonksiyonu analizi kullanılmıştır. Yapay veriler testinin sonuçlan mükemmel olmamakla birlikte sinyallerin doğrusal olmadıklarım iddia edebilmek için yeterlidir. Yöntem, epilepsi ve şizofreni hastalarının kriz sırasında ve kriz sonrası alınan kayıtlan gibi iki farklı durumu ayırt etmekte başarılı gözükmektedir, istatistiksel sonuçlar da bir kaç durum dışında bu sinyaller arasındaki ayırımda ısrar etmek için yeterlidir. Fakat aynı istatistiksel basan beş Alzheimer hastasını kıyaslarken görüldüğü gibi ikiden fazla grubu kıyaslarken sağlanamamıştır. D2 değerlerinin ortalamalan hastalığın şiddetine göre doğru şekilde sıralanmalarına rağmen standart sapmalar bu beş hastanın istatistiksel olarak ayırt edilebileceklerini söyleyebilmek için fazla yüksektir. Daha kesin sonuçlar bulunamamasının olası sebepleri kullanılan süpürümlerin kısa olmalan ve kayıt sistemi ile bilgisayarın ayrık yapılarından doğan gürültüdür.

IV CORRELATION DIMENSION ANALYSIS OF EEG DATA FROM PATIENTS WITH EPILEPSY, SCHIZOPHRENIA AND ALZHEIMER'S DISEASE ABSTRACT In this study, it has been tried to find out whether correlation dimension (D2) computation may be a sufficient way of analyzing EEG records of patients with mental disorders. For this purpose, the records of one patient with epilepsy, seven patients with schizophrenia and five patients with Alzheimer's disease are analyzed, each record of epilepsy and schizophrenia including also a control record. The seizure and control records for epilepsy and schizophrenia are compared, and the records of Alzheimer's disease are ordered according to their D2 values. The analysis is repeated for several sweeps and channels of each signal, and a statistical approach is taken to discuss results. Before the analysis, surrogate data testing has been made for each record to detect nonlinearity. For the choice of optimal time delay of the signals, autocorrelation function analysis is used. The results of the surrogate data testing are not perfect, but good enough to insist on the nonlinear structure of the records. The method seems to be successful in distinguishing two different conditions, like the records taken during and after the seizure in epilepsy and schizophrenia. The statistical results are satisfactory enough to insist on the distinction between the signals except for a few cases. However, the same statistical success is not seen in the comparison of more than two groups, as in the case of five patients with Alzheimer's disease. Although the means of the D2 values are correctly ordered according to the degree of the disorder, the standard deviations are too high to say that the five patients can be distinguished statistically. The possible reasons for not being able to find more precise results are the small size of the sweeps used and the noise generated by the discrete structure of the recording system and computer.