[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
اصول اخلاقی::
ثبت نام و اشتراک::
تسهیلات پایگاه::
تماس با ما::
::
::
نمایه شده در
     
..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Copyright Policies

AWT IMAGE

..
Open Access Policy

نحوه دسترسی به تمام مقالات مجله بصورت زیر است:

Creative Commons License
..
ثبت شده در

AWT IMAGE

AWT IMAGE

..
:: مقالات در حال انتشار ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
توصیف پیشرفته اتصال مؤثر در صرع لوب گیجگاهی: رویکرد علیت گرنجر با استفاده از دینامیک فضای فاز الکتروانسفالوگرام
صالح لشکری ، سروش پدرام ، محمد راوری ، عماد اموری سرابی ، سید علی زنده باد ، الیاس مزروعی راد*
گروه مهندسی پزشکی، موسسه آموزش عالی خاوران، مشهد، ایران ، elias_mazrooei@yahoo.com
چکیده:   (17 مشاهده)
مقدمه: صرع لوب گیجگاهی، به‌ویژه زمانی که نسبت به دارو مقاوم باشد، به‌طور شدیدی افرادی را که به این بیماری مبتلا هستند محدود می‌کند. حملات می‌توانند به‌صورت کانونی آگاه، کانونی با اختلال آگاهی، ثانویه سراسری، یا ترکیبی بروز کنند. این تنوع، امکان برآورد اتصال مؤثر درون سیگنال‌های EEG را فراهم می‌کند و ازاین‌رو، الگوهای فعالیت نواحی مغزی را نشان می‌دهد. نگاشت سیگنال‌های EEG به فضای فاز، اطلاعات معنی‌داری درباره دینامیک و رفتار مغز فراهم می‌آورد. از این رو، مطالعه حاضر با هدف کمی‌سازی اتصال مؤثر در سیگنال‌های EEG از طریق تحلیل بردارهای فضای فاز و قطع پوانکاره انجام شد. مواد و روش‌ها: سیگنال‌های EEG از بیماران دارای صرع لوب گیجگاهی مزیال مقاوم به دارو، در دو وضعیت قبل حمله و حین حمله ثبت شدند. تأخیر زمانی با روش میانگین اطلاعات متقابل (AMI) برآورد شد و بازسازی فضای فاز در دو و سه بعد انجام گرفت. سپس، یک قطع پوانکاره در فضای فاز دوبعدی و سه بعدی اعمال شد. کانال P8–O2 به‌عنوان کانال مرجع انتخاب شد و اتصال مؤثر آن با پنج کانال گیجگاهی (T7–P9 ، F8–T8، T8–P8، T7–FT9 و F7–T7) با استفاده از شاخص‌های علیت گرنجر (GC) که از طریق چهار رویکرد تحلیلی متفاوت محاسبه شده بودند، مورد بررسی قرار گرفت: علیت گرنجر حوزه  فرکانس، علیت گرنجر فضای فاز دوبعدی، علیت گرنجر فضای فاز سه‌بعدی وعلیت گرنجر قطع پوانکاره. یافته‌ها: شاخص علیت از حالت قبل حمله به حالت حین حمله به‌طور معنی‌داری افزایش یافت، همان‌گونه که در مطالعات پیشین انتظار می‌رفت. مقایسه نتایج حوزه فرکانس با روش‌های جدید فضای فاز نشان داد که تحلیل‌های مبتنی بر فضای فاز، برآورد دقیق‌تری از افزایش‌های علیت گرنجر ارائه می‌دهند. در میان روش‌های مقایسه‌شده، رویکرد فضای فاز سه‌بعدی بیشترین افزایش در میانگین علیت گرنجر را داشت و بهترین عملکرد را نشان داد. جفت‌کانال T8–P8 به‌نظر می‌رسید که بارزترین تغییرات را بین دو حالت حمله و پیش‌حمله نشان می‌دهد و بنابراین ممکن است محل اصلی بیومارکر برای شروع حمله باشد. نتیجه‌گیری: روش‌های تحلیل غیرخطی، به‌ویژه ترکیب بازسازی فضای فاز و علیت گرنجر، رویکردی بسیار قدرتمند برای مطالعه اتصال مؤثر در سیگنال‌های EEG به‌شمار می‌روند. این تکنیک‌ها می‌توانند جفت‌شدگی‌های دینامیکی پیچیده و جریان‌های اطلاعاتی جهت‌دار را میان نواحی مختلف مغز ثبت کنند و دقت بالایی در محلی‌سازی شبکه‌های مولّد صرع فراهم آورند. روش‌های غیرخطی پیشنهادی حساسیت و ویژگی بالاتری در شناسایی صرع لوب گیجگاهی مزیال و سایر اختلالات تشنجی، در مقایسه با روش‌های خطی استاندارد ارائه می‌دهند.
 
واژه‌های کلیدی: بیماری‌های سیستم عصبی، تشنج، روش‌ها
     
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: تحقیقات پایه در علوم اعصاب
فهرست منابع
1. Cai Z, Huang P, Zhou R, Xu C, Wang C. Psychosis of epilepsy: an update on clinical classification and pathophysiological mechanisms. Biomolecules. 2025; 15(1): 56. [DOI:10.3390/biom15010056]
2. Hope OA, Harris KM. Management of epilepsy during pregnancy and lactation. British medical journal (BMJ). 2023; 382: e073335. [DOI:10.1136/bmj-2022-074630]
3. Reiss Y, Bauer S, David B, Devraj K, Fidan E, Hattingen E, et al. The neurovasculature as a target in temporal lobe epilepsy. Brain Pathology. 2023; 33(2): e13147. [DOI:10.1111/bpa.13147]
4. Rabinovitch A, Avolio JJ, Cook MJ, et al. Ephaptic conduction in tonic-clonic seizures. Frontiers in Neurology. 2024; 15: 1477174. [DOI:10.3389/fneur.2024.1477174]
5. Giovagnoli AR, Avanzini G. Quality of life and memory performance in patients with temporal lobe epilepsy. Acta Neurologica Scandinavica. 2000; 101(5): 295-300. [DOI:10.1034/j.1600-0404.2000.90257a.x]
6. Memarian N, Kim S, Dewar S, Engel J Jr, Staba RJ. Multimodal data and machine learning for surgery outcome prediction in complicated cases of mesial temporal lobe epilepsy. Computers in biology and medicine. 2015; 64: 67-78. [DOI:10.1016/j.compbiomed.2015.06.008]
7. Hejazi M, Motie Nasrabadi A. Prediction of epilepsy seizure from multi-channel electroencephalogram by effective connectivity analysis using Granger causality and directed transfer function methods. Cognitive neurodynamics.2019; 13(5): 461-73. [DOI:10.1007/s11571-019-09534-z]
8. Sun L, Chen F, En Z, Zhang H, Zhu J, Li Y, et al. High-performance prediction of epilepsy surgical outcomes based on the genetic neural networks and hybrid iEEG marker. Scientific Reports. 2024; 14: 6198. [DOI:10.1038/s41598-024-56827-3]
9. Mohammadkhani Ghiasvand N, Ghaderi F. Epileptic seizure prediction from spectral, temporal, and spatial features of EEG signals using deep learning algorithms. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2020; 9(1): 110-9. [DOI:10.52547/shefa.9.1.110]
10. Mohammadpoor M, Alizadeh A. Using support vector machines as an intelligent algorithm for detecting seizures from EEG signals. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2021; 9(2): 1-9. [DOI:10.52547/shefa.9.2.1]
11. Rezvani M. O15: Lateralizing and localizing findings in focal epilepsies. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2018; 6(S2): 15-15.
12. Dutta AK, Raparthi M, Alsaadi M, Bhatt MW, Dodda SB, Sandhu M, et al. Deep learning-based multi-head self-attention model for human epilepsy identification from EEG signal for biomedical traits. Multimedia Tools and Applications. 2024; 82(27): 42021-51. [DOI:10.1007/s11042-024-18918-1]
13. Samifar F, Samifar S. Decrypting epilepsy: the deciphering role of electroencephalography. Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2024; 12(S1): 9-9. [DOI:10.61186/shefa.12.4.S1.9]
14. Fang C, Li X, Na M, Jiang W, He Y, Wei A, et al. Epilepsy lesion localization method based on brain function network. Frontiers in Human Neuroscience. 2024; 18: 1431153. [DOI:10.3389/fnhum.2024.1431153]
15. Lashkari S, Azarnoosh M. Optimal feature space selection in detecting epileptic seizure based on recurrent quantification analysis and genetic algorithm. Smart methods in the electrical industry. 2016; 7(26): 35-44.
16. Kobayashi K, Li LM, Cervenka MC, Pexman JHW, et al. Effective connectivity relates seizure outcome to electrode network propagation patterns. Brain communications. 2024; 6(1): fcad087. [DOI:10.1093/braincomms/fcae035]
17. Lashkari S, Sheikhani A, Golpayegani SMR, Moghimi A, Kobravi HR. Topological feature extraction of nonlinear signals and trajectories and its application in EEG signal classification. Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences. 2018; 26(3): 1329-40. [DOI:10.3906/elk-1708-59]
18. Khaleghi N, Hashemi S, Peivandi M, Ardabili SZ, Behjati M, Sheykhivand S, et al. EEG-based functional connectivity analysis of brain abnormalities: a review study. Informatics in Medicine Unlocked. 2024; 45: 101476. [DOI:10.1016/j.imu.2024.101476]
19. Konvalinka I, Roepstorff A. The two-brain approach: how can mutually interacting brains teach us something about social interaction? Frontiers in human neuroscience. 2012; 6: 215. [DOI:10.3389/fnhum.2012.00215]
20. Varsehi H, Firoozabadi SMP. An EEG channel selection method for motor imagery-based brain-computer interface and neurofeedback using Granger causality. Neural Networks. 2021; 133: 193-206. [DOI:10.1016/j.neunet.2020.11.002]
21. Ding M, Chen Y, Bressler SL. Granger causality: basic theory and application to neuroscience. Handbook of Time Series Analysis. 2006: 437-60. [DOI:10.1002/9783527609970.ch17]
22. Bastos AM, Schoffelen JM. A tutorial review of functional connectivity analysis methods including Granger causality. Frontiers in systems neuroscience. 2016; 9: 175. [DOI:10.3389/fnsys.2015.00175]
23. Handa P, Gupta E, Muskan S, Goel N. A review on software and hardware developments in automatic epilepsy diagnosis using EEG datasets. Expert Systems. 2023; 40(9): e13374. [DOI:10.1111/exsy.13374]
24. Zhou X, Ling BW-K, Zhou Y, Law NF. Phase space reconstruction, geometric filtering-based Fisher discriminant analysis and minimum distance to the Riemannian means algorithm for epileptic seizure classification. Expert Systems and application. 2023; 219: 119613. [DOI:10.1016/j.eswa.2023.119613]
25. Nazarimehr F, Jafari S, Hashemi Golpayegani SMR, Sprott JC. Can Lyapunov exponent predict critical transitions in biological systems? Nonlinear Dynamics. 2017; 88(2): 1493-500. [DOI:10.1007/s11071-016-3325-9]
26. Behbahani S, Jafarnia Dabanloo N, Nasrabadi AM, Dourado A. Epileptic seizure prediction based on features extracted from lagged Poincaré plots. International Journal of Neuroscience. 2024; 134(4): 381-97. [DOI:10.1080/00207454.2022.2106435]
27. van der Heyden MJ, Velis DN, Hoekstra BP, Pijn JP, van Emde Boas W, van Veelen CW, et al. Non-linear analysis of intracranial human EEG in temporal lobe epilepsy. Clinical neurophysiology. 1999; 110(10): 1726-40. [DOI:10.1016/S1388-2457(99)00124-8]
28. Aghtar M, Cheraghzadeh M, Doroudi A, Nasrabadi AM. A Lyapunov spectrum-based hybrid static and dynamic approach for contingency ranking. IET Generation, Transmission & Distribution. 2023; 17(16): 3706-17. [DOI:10.1049/gtd2.12927]
29. Pereda E, Quiroga RQ, Bhattacharya J. Nonlinear multivariate analysis of neurophysiological signals. Progress in neurobiology. 2005; 77(1-2): 1-37. [DOI:10.1016/j.pneurobio.2005.10.003]
30. Lashkari S, Khalilzadeh MA, Hashemi Golpayegani SMR. Determination of the degree of three-dimensional Poincaré section in epileptic seizure detection by EEG. Iranian Journal of Biomedical Engineering. 2015; 9(1): 59-69.
31. Goldberger AL, Amaral LA, Glass L, Hausdorff JM, Ivanov PC, Mark RG, et al. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: components of a new research resource for complex physiologic signals. Circulation. 2000; 101(23): e215-20. [DOI:10.1161/01.CIR.101.23.e215]
32. Goldberger AL, Amaral LA, Glass L, Hausdorff JM, Ivanov PC, Mark RG, et al. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: components of a new research resource for complex physiologic signals. Circulation. 2000; 101(23): e215-20. [DOI:10.1161/01.CIR.101.23.e215]
33. Lashkari S, Moghimi A, Kobravi H, Younesi M. A novel spike-wave discharges detection framework based on the morphological characteristics of brain electrical activity phase space in WAG/Rij. International Clinical Neuroscience Journal. 2021; 8(3): 127-35. [DOI:10.34172/icnj.2021.36]
34. Lashkari S, Khalilzadeh M, Zendehbad A, Hashemi Gogpayegani MR, Gorji A. Nonlinear features-based evaluation of EEG signal for epileptic seizures detection in human temporal lobe epilepsy. Future Research on AI and IoT. 2025; 1(1): 28-36.
35. Lashkari S, Hashemi Golpayegani SM, Khalilzadeh MA. Determination of the degree of three-dimensional Poincaré section in epileptic seizure detection by EEG. Iranian Journal of Biomedical Engineering. 2015; 9(1): 59-69.
36. Al Fahoum A. Early detection of neurological abnormalities using a combined phase space reconstruction and deep learning approach. Intelligence-Based Medicine. 2023; 8: 100123. [DOI:10.1016/j.ibmed.2023.100123]
37. Xu X, Drougard N, Roy RN. Topological data analysis as a new tool for EEG processing. Frontiers in Neuroscience. 2021; 15: 761703. [DOI:10.3389/fnins.2021.761703]
38. Ahmad I, Wang X, Zhu M, Wang C, Pi Y, Khan JA, et al. EEG-based epileptic seizure detection via machine/deep learning approaches: a systematic review. Computational Intelligence and Neuroscience. 2022; 2022: 6486570. [DOI:10.1155/2022/6486570]
39. Gao Y, Wang X, Potter T, Zhang J, Zhang Y. Single-trial EEG emotion recognition using Granger causality/transfer entropy analysis. Journal of Neuroscience Methods. 2020; 346: 108904. [DOI:10.1016/j.jneumeth.2020.108904]
40. Zabihi M, Kiranyaz S, Rad AB, Katsaggelos AK, Gabbouj M, Ince T. Analysis of high-dimensional phase space via Poincaré section for patient-specific seizure detection. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2015; 24(3): 386-98. [DOI:10.1109/TNSRE.2015.2505238]
41. Siggiridou E, Kugiumtzis D. Evaluation of Granger causality measures for constructing directed networks from multivariate time series. Entropy (Basel). 2019; 21(11): 1080. [DOI:10.3390/e21111080]
42. Asadolzadeh Shamakhal F, Moghimi A, Kabiri HR, Salehi Fadardi J. Effect of tDCS stimulation on linear and nonlinear features of EEG signal in patients with contamination obsessive-compulsive disorder. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam). 2023; 12(1): 22-33. [DOI:10.61186/shefa.12.1.22]
43. Shin Y, Hwang S, Lee SB, Son H, Chu K, Jung KY, et al. Using spectral and temporal filters with EEG signal to predict the temporal lobe epilepsy outcome after antiseizure medication via machine learning. Scientific Reports. 2023; 13(1): 22532. [DOI:10.1038/s41598-023-49255-2]
44. Mazrooei Rad E, Pazhoumand H, Salmani Bajestani S. Separation of healthy individuals and patients with Alzheimer's disease using the effective communication of brain signals. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2022; 11(1): 1-12. [DOI:10.52547/shefa.11.1.1]
45. Mazrooei E, Azarnoosh M, Ghoshuni M, Khalilzadeh M. Comparison of the function of the Elman neural network and the deep neural network for the diagnosis of mild Alzheimer's disease. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2021; 10(1): 1-11. [DOI:10.52547/shefa.10.1.1]


XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم اعصاب شفای خاتم The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam
Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 49 queries by YEKTAWEB 4722