The current challenge in neurophysiological studies is to find a pre-processing pipeline as much standard as possible in order to maximize the reproducibility of results. The main goal of this Thesis was to verify if the choice of a pre-processing methods rather than others would affect the quality of data and to find the best pipeline for our datasets. Different pre-processing pipelines were considered, comparing their performances through the computation of evaluation indices. The second aim of this work was to assess EEG rhythms modulation in Action Observation (AO) and Motor Imagery (MI) protocol. Therefore, Event Related Spectral Perturbation (ERSP) maps were computed in order to analyse the power changes during the task with respect to a baseline. The applied pre-processing steps were: filtering, down-sampling, bad-channel rejection, data segmentation (epoched, not-epoched, epoched-baseline-removed), Independent Component Analysis (Ex-Infomax and SOBI), components classification (ICLabel), bad-channels interpolation (Spherical and RESIT), re-referencing (CAR, rCAR, REST). We demonstrated the need to be careful in the choice of methods during pre-processing section and we also suggested that semi-automatic pre-processing pipelines should be developed with a set of quantitative performance indices, in order to test the best method at each step.

La sfida attuale negli studi neurofisiologici è trovare una sequenza (pipeline) di metodi di pre-elaborazione (pre-processing) quanto più standard possibile al fine di massimizzare la riproducibilità dei risultati. L'obiettivo principale di questa tesi è stato verificare se la scelta di un metodo di pre-processing piuttosto che un altro influisca sulla qualità dei dati e trovare la migliore pipeline per i nostri set di dati (datasets). Sono state considerate diverse pipeline di pre-processing, confrontandone le prestazioni attraverso il calcolo di indici di valutazione. Il secondo obiettivo di questo lavoro è stato valutare la modulazione dei ritmi EEG nel protocollo di Action Observation (AO) e Motor Imagery (MI). Pertanto, sono state calcolate mappe di perturbazione spettrale correlata agli eventi (ERSP) per analizzare le variazioni di potenza durante l'attività rispetto ad un intervallo temporale di riferimento (baseline). Le fasi di pre-elaborazione applicate sono state: filtraggio, sotto-campionamento, eliminazione dei canali rumorosi, segmentazione dei dati (epocati, non epocati, epocati con rimozione della media), analisi delle componenti indipendenti (Ex-Infomax e SOBI), classificazione dei componenti (ICLabel ), interpolazione dei canali rumorosi (Spherical e RESIT), cambio del riferimento (CAR, rCAR, REST). Abbiamo dimostrato la necessità di porre attenzione nella scelta dei metodi durante la fase di pre-elaborazione e abbiamo inoltre suggerito di sviluppare pipeline di pre-processing semi-automatiche con i relativi indici quantitativi di prestazione, al fine di testare il metodo migliore in ogni step.

A comparative evaluation of EEG pre-processing steps for the event-related analysis in action observation and motor imagery protocols

Cassani, Chiara Maria
2021/2022

Abstract

The current challenge in neurophysiological studies is to find a pre-processing pipeline as much standard as possible in order to maximize the reproducibility of results. The main goal of this Thesis was to verify if the choice of a pre-processing methods rather than others would affect the quality of data and to find the best pipeline for our datasets. Different pre-processing pipelines were considered, comparing their performances through the computation of evaluation indices. The second aim of this work was to assess EEG rhythms modulation in Action Observation (AO) and Motor Imagery (MI) protocol. Therefore, Event Related Spectral Perturbation (ERSP) maps were computed in order to analyse the power changes during the task with respect to a baseline. The applied pre-processing steps were: filtering, down-sampling, bad-channel rejection, data segmentation (epoched, not-epoched, epoched-baseline-removed), Independent Component Analysis (Ex-Infomax and SOBI), components classification (ICLabel), bad-channels interpolation (Spherical and RESIT), re-referencing (CAR, rCAR, REST). We demonstrated the need to be careful in the choice of methods during pre-processing section and we also suggested that semi-automatic pre-processing pipelines should be developed with a set of quantitative performance indices, in order to test the best method at each step.
CALCAGNO, ALESSANDRA
COELLI, STEFANIA
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
28-apr-2022
2021/2022
La sfida attuale negli studi neurofisiologici è trovare una sequenza (pipeline) di metodi di pre-elaborazione (pre-processing) quanto più standard possibile al fine di massimizzare la riproducibilità dei risultati. L'obiettivo principale di questa tesi è stato verificare se la scelta di un metodo di pre-processing piuttosto che un altro influisca sulla qualità dei dati e trovare la migliore pipeline per i nostri set di dati (datasets). Sono state considerate diverse pipeline di pre-processing, confrontandone le prestazioni attraverso il calcolo di indici di valutazione. Il secondo obiettivo di questo lavoro è stato valutare la modulazione dei ritmi EEG nel protocollo di Action Observation (AO) e Motor Imagery (MI). Pertanto, sono state calcolate mappe di perturbazione spettrale correlata agli eventi (ERSP) per analizzare le variazioni di potenza durante l'attività rispetto ad un intervallo temporale di riferimento (baseline). Le fasi di pre-elaborazione applicate sono state: filtraggio, sotto-campionamento, eliminazione dei canali rumorosi, segmentazione dei dati (epocati, non epocati, epocati con rimozione della media), analisi delle componenti indipendenti (Ex-Infomax e SOBI), classificazione dei componenti (ICLabel ), interpolazione dei canali rumorosi (Spherical e RESIT), cambio del riferimento (CAR, rCAR, REST). Abbiamo dimostrato la necessità di porre attenzione nella scelta dei metodi durante la fase di pre-elaborazione e abbiamo inoltre suggerito di sviluppare pipeline di pre-processing semi-automatiche con i relativi indici quantitativi di prestazione, al fine di testare il metodo migliore in ogni step.
File allegati
File Dimensione Formato  
2022_04_Cassani.pdf

non accessibile

Descrizione: testo tesi
Dimensione 4.88 MB
Formato Adobe PDF
4.88 MB Adobe PDF   Visualizza/Apri
Executive_Summary_Cassani.pdf

non accessibile

Descrizione: sommario esteso
Dimensione 1.06 MB
Formato Adobe PDF
1.06 MB Adobe PDF   Visualizza/Apri

I documenti in POLITesi sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/186328