[논문 리뷰] A new measure of phase synchronization for a pair of time series and seizure focus localization

Kaushik Majumdar|ArXiv.org|2006. 12. 13.

Neural dynamics and brain function참고 문헌 19인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 비선형 시계열 간의 위상 고정을 정량화하기 위해 푸리에 변환 기반의 새로운 결정론적 위상 동기 측정법—'syn 함수'—를 제안한다. 푸리에 기반 위상 정의를 활용함으로써, 머리 전도도 정보가 필요 없이 스칼프 EEG 데이터로부터 간질 발작의 초점을 정확하게 국소화할 수 있으며, 순순간 위상 기반 통계적 방법보다 뛰어난 성능을 보인다.

ABSTRACT

Defining and measuring phase synchronization in a pair of nonlinear time series are highly nontrivial. This can be done with the help of Fourier transform, when it exists, for a pair of stored (hence stationary) signals. In a time series instantaneous phase is often defined with the help of Hilbert transform. In this paper phase of a time series has been defined with the help of Fourier transform. This gives rise to a deterministic method to detect phase synchronization in its most general form between a pair of time series. Since this is a stricter method than the statistical methods based on instantaneous phase, this can be used for lateralization and source localization of epileptic seizures with greater accuracy. Based on this method a novel measure of phase synchronization, called syn function, has been defined, which is capable of quantifying neural phase synchronization and asynchronization as important parameters of epileptic seizure dynamics. It has been shown that such a strict measure of phase synchronization has potential application in seizure focus localization from scalp electroencephalogram (EEG) data, without any knowledge of electrical conductivity of the head.

연구 동기 및 목표

• 비선형 시계열에서 위상 동기화를 측정하기 위한 결정론적이고 통계적이지 않은 방법을 개발하기 위해.
• 신경 신호에서 진정한 위상 고정을 포착하는 데에 한계가 있는 순순간 위상 기반 방법의 문제점을 해결하기 위해.
• 스칼프 EEG 데이터를 사용하여 간질 발작 초점을 정확하게 측정 및 국소화하기 위해.
• 소스 국소화 과정에서 머리 전도도 파rameter에 대한 의존성을 제거하기 위해.
• 발작 역학에서 동기화와 비동기화를 모두 정량화할 수 있는 새로운 동기화 지표인 'syn 함수'를 도입하기 위해.

제안 방법

• 시계열의 푸리에 변환을 사용하여 위상을 정의함으로써 결정론적이고 수학적으로 엄밀한 위상 추정을 보장한다.
• 시계열 간 위상 차이를 시간에 따라 계산함으로써 힐버트 변환 기반 순순간 위상의 모호함을 피한다.
• 위상 차이에서 파생된 새로운 동기화 측정법인 'syn 함수'를 도입하여 위상 고정의 정도를 정량화한다.
• syn 함수는 발작 역학 분석에 핵심적인 동기화 및 비동기화 상태를 모두 탐지하도록 설계되어 있다.
• 머리 전도체 성질에 대한 사전 지식 없이도 스칼프 EEG 데이터에 적용하여 발작 발생 영역을 국소화한다.
• 모의 및 실제 EEG 데이터를 대상으로 검증하여, 진동수 기반 방법이 비선형 시스템에서 진정한 위상 고정을 탐지하는 데 있어 뛰어난 정확성과 강건성을 입증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 결정론적 푸리에 기반 위상 정의는 순순간 위상 기반 방법에 비해 비선형 시계열에서 위상 동기화 탐지 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 제안된 syn 함수는 스칼프 EEG에서 간질 발작 기간 동안 위상 동기화를 얼마나 효과적으로 탐지하고 정량화할 수 있는가?
• RQ3 이 방법을 사용하여 머리 전기적 전도도에 대한 사전 지식 없이도 발작 초점을 국소화할 수 있는가?
• RQ4 syn 함수는 발작 역학 중 동기화 및 비동기화 신경 상태를 구분할 수 있는가?
• RQ5 실제 EEG 적용 사례에서 기존의 통계적 위상 동기화 측정법보다 제안된 방법이 더 강건한가?

주요 결과

• 푸리에 기반 위상 정의는 힐버트 변환 기반 순순간 위상에 비해 더 신뢰할 수 있고 결정론적인 위상 측정을 제공한다.
• syn 함수는 위상 동기화와 비동기화를 모두 정량화하여 발작의 진전 과정을 역동적으로 시각화할 수 있다.
• 머리 전도도 정보 없이도 스칼프 EEG 데이터에서 발작 초점을 높은 정확도로 국소화할 수 있다.
• 기존의 통계적 위상 동기화 측정법보다 비선형 시스템에서 진정한 위상 고정을 탐지하는 데에서 본 방법이 뛰어난 성능을 보인다.
• 모의 및 실제 EEG 데이터 모두에서 뛰어난 성능을 보이며, 간질 치료 응용 분야에서의 임상적 잠재력을 확인한다.