Analisi comparativa tra metodi tempo frequenza per la valutazione della potenza nelle bande EEG durante attività motoria

INTRODUCTION AND AIM OF THE WORK The study of synchronization and desynchronization of neural activity due to voluntary movements is a method of investigation widely used in various studies in the literature. Motor execution induces event-related phenomena, which are changes in EEG activity at specific frequencies. They consist in a decrease (desynchronization - ERD) or increase (synchronization - ERS) of power at given frequency band caused by a decrease or an increase in the synchrony of neuronal populations. Desynchronization is recorded in Alpha Band (i.e. frequencies between 8 and 12 Hz), before the start of a movement and is associated with the unconscious preparation of voluntary movements. On the contrary, synchronization is recorded in Beta Band (i.e. frequencies between 12 and 30 Hz), after the end of movement and is considered an indicator of a de-activation of motor cortex as the result of an inhibitory control of cortical areas during the execution of a movement. As event-related phenomena refer to specific bands of frequency and to time instants preceding or following movement execution, they can be highlighted only through time-frequency methods. The best known method for the study of these phenomena is the ERD/ERS analysis proposed by Pfurtscheller [Pfurtscheller G. et al., 1999], which allows the separation of band frequencies by a bank of Band Pass Filters and calculates the power per sample in percentage compared to the power of a period of rest from motor execution called baseline. The aim of this work is to compare three methods for the calculation of time course of EEG power on the basis of results obtained from the analysis of event-related desynchronization and synchronization induced by repetitive movements of the right hand (handgrip). MATERIALS AND METHODS Methods chosen for comparison were initially tested on a simulated signal that reproduces the typical power course induced by movement in Alpha and Beta Bands, and they were then applied to real signals acquired in healthly subjects and in subjects affected by the Syndrome of Unverricht-Lundborg, a degenerative myoclonic disease. For each subject it was analyzed the power time course recorded in the motor area contralateral to the execution of movement. One of the methods implemented in this work is that proposed by [Pfurtscheller et al.,1999], which was applied in this thesis according to two variants for power calculation, defined as Classical Method and Intertrial Variance Method, and according to two different types of bank of filter for the separation of frequency band, Butterworth Filters and Chebyshev Filters. The second method involves the generation of an Adaptative Autoregressive Model (AAR) from the signal followed by spectral decomposition by the method of residues proposed by [Baselli et al.,1987] for the separation of the spectrum in frequency bands. Finally, the last analysis method was implemented using a Continuous Wavelet Transform of Morlet for splitting signals into frequency bands and the calculation of power was carried out by squaring Wavelet coefficients. For each method and for each subject power calculation was performed over several windows of signal, each relating to a movement, subsequently mediated between them in order to obtain a time course of average power in frequency bands of interest. Each method used in the ERD/ERS analysis was also used for the calculation of regressors necessary to correlation EEG-BOLD in order to locate the cortical regions activated during handgrip of right hand. BOLD (Blood Oxygenation Level Dependent) is a fMRI technique that provides an endogenous contrast agent, in fact it exploits the local variations of hemoglobin concentration. Any sensory, motor or cognitive stimulus produces a localized increase of neuronal activity: it induces a local vasodilatation which in turn generates a rapid increase in blood flow in correspondence of activated regions; the final result is then a positive change of flow with a consequent increase in the concentration of oxyhemoglobin. In parallel with this excess of oxygenated hemoglobin sent to activated regions, there is a reduction of the amount of deoxyhemoglobin within the area of brain tissue involved. BOLD signal increases in intensity as a result of decrease in deoxyhemoglobin concentration. EEG-BOLD correlation was made according to the General Linear Model: this method assumes a model for the description of the hemodynamic response (HRF) corresponding to the waveform that is expected as a result of the presentation of the stimulus. For each voxel, the vector of fMRI data is expressed as a linear combination of the explanatory variables contained in the design matrix by a vector of unknown parameters plus an error term. In this thesis the design matrix was built using as regressors the power time course for five frequency bands obtained by the same methods used in ERD/ERS analysis and convoluted with a canonical hemodynamic response (HRF) and its derivatives respect to time and dispersion. RESULTS Results obtained from the analysis on a simulated signal showed that ERD/ERS estimated by each method improves as the number of movement repetitions available for the averaging increased. In quantitative terms this was demonstrated by the reduction of the error, calculated between the theoretical analysis and the one defined by ERD/ERS, as the repetitions of simulated movement increased. This methods applied to real signals acquired on a group of healthly subjects and on a group of subjects affected by Unverricht-Lundborg disease identified all the expected trends of power reduction in Alpha Band before the beginning of movement and of power increased in Beta Band after the end of the movement. The comparison between methods revealed similarity in results obtained by the of Band-Pass Filter Method and Wavelet Method and a slight difference between them and AAR Method. For each subject power values were identified, computed as percentage of the baseline power, of minimum peaks in ERD analysis and of maximum peaks in ERS analysis as well as of their latencies from the beginning of movement in the first case and from the end of movement in the second case. Values obtained according to different methods for each subject were compared and did not show significant differences except in rare cases. The comparison between healthy and pathological subjects showed a reduced synchronization post-movement in Beta Band of pathological subjects indicating a reduced inhibition post-movement. This observation is in agreement with what reported in the literature. The second part of this thesis is focused on the correlation of EEG and fMRI in order to identify cortical regions activated by repeated handgrip of right hand. For this purpose it was made an analysis from C3 derivation of EEG necessary to the correlation with BOLD signal. Results show the correctness of all the implemented methods in identifying regions activated by right hand movement, in fact they reveal an activation of motor cortex and sensorimotor cortex of the controlateral lobe with respect to the execution of movement. DISCUSSIONS AND CONCLUSIONS Time-frequency methods for calculating EEG power implemented in this thesis provide satisfactory results in the detection of synchronization and desynchronization event-relate and in the correlation of EEG with BOLD-fMRI signal. In both applications there is a minor difference between results obtained by Band-Pass Filtering Method and by Wavelet Method. The AAR method allows to detect ERD/ERS expected and activations of cortical motor and sensorimotor areas but with results that differ in slight extent from those obtained through other methods. Application of the methods on simulated signal leads to an improvement of the results obtained as the number of repetitions of movement increases. In conclusion, it is possible an improvement of the results obtained on real data using a protocol that provides a greater number of movements.

INTRODUZIONE E SCOPO DEL LAVORO Lo studio della sincronizzazione e desincronizzazione dell'attività neuronale dovuta all'esecuzione di movimenti volontari rappresenta una metodologia d'indagine largamente utilizzata in diversi studi presenti in letteratura. L'esecuzione motoria induce dei cambiamenti, indicati come fenomeni evento-relati, nell'attività dell'EEG a frequenze specifiche che consistono, in termini generali, in un decremento (desincronizzazione - ERD) o aumento (sincronizzazione - ERS) della potenza in una data banda di frequenze a causa di un decremento o aumento nella sincronia delle popolazioni neuronali. La desincronizzazione si registra in Banda Alpha, frequenze comprese tra 8 e 12 Hz, negli istanti che precedono l'inizio del movimento, ed è associata alla preparazione inconscia di movimenti volontari. La sincronizzazione invece si registra in Banda Beta, frequenze comprese tra 12 e 30 Hz, negli istanti che seguono la fine del movimento e viene considerata un indicatore di una de-attivazione della corteccia motoria come risultato di un controllo inibitorio delle aree corticali durante l'esecuzione del movimento. I fenomeni evento-relati, riferendosi a specifiche bande frequenziali e ad istanti precedenti o seguenti l'esecuzione del movimento, possono essere evidenziati solo mediante metodologie di analisi tempo-frequenza. Il metodo più conosciuto per lo studio di tali fenomeni è l'analisi ERD/ERS proposta da Pfurtscheller [Pfurtscheller G. et al., 1999], la quale prevede la separazione delle bande frequenziali del segnale di interesse mediante un banco di Filtri Passa-Banda e il calcolo della potenza per campione in valore percentuale rispetto alla potenza di un periodo di riposo dall'esecuzione motoria, detto baseline. In questo lavoro di tesi ci si pone l'obiettivo di confrontare tre principali metodologie per il calcolo dell'andamento temporale della potenza nelle bande caratteristiche dell'EEG sulla base dei risultati ottenuti dall'analisi dei fenomeni evento-relati di desincronizzazione e sincronizzazione indotti dall'esecuzione di movimenti ripetuti della mano destra (handgrip). MATERIALI E METODI I metodi prescelti per il confronto sono stati testati inizialmente su un segnale simulato, generato in maniera tale da riprodurre gli andamenti tipici di potenza nelle Bande Alpha e Beta indotti da movimento, e applicati poi a segnali reali acquisiti su soggetti sani e su soggetti affetti dalla sindrome di Unverricht-Lundborg, una patologia mioclonica degenerativa. Per ogni soggetto è stato analizzato l'andamento temporale della potenza registrato nell'area motoria controlaterale rispetto all'esecuzione del movimento. Uno dei metodi d'analisi implementati è quello proposto da [Pfurtscheller et al., 1999] applicato in questo lavoro di tesi secondo due varianti per il calcolo della potenza, definite come Metodo Classico e Metodo dell'Intertrial Variance, e secondo due diversi tipi di banchi di filtri per la suddivisione delle bande frequenziali dell'EEG, filtri Butterworth e filtri Chebyshev. Il secondo metodo prevede la generazione di un modello AutoRegressivo Adattativo (AAR) a partire dal segnale seguito dalla Decomposizione Spettrale, a partire dal modello AAR generato, mediante il metodo dei Residui proposto da [Baselli et al.,1987] per la suddivisione dello spettro nelle bande frequenziali. Infine l'ultimo metodo d'analisi implementato utilizza la Trasformata Wavelet Continua di Morlet per la suddivisione del segnale nelle bande frequenziali e il calcolo della potenza viene effettuato mediante quadratura dei coefficienti Wavelet. Per ogni metodo e per ogni soggetto il calcolo della potenza è stato effettuato su più finestre di segnale, ognuna relativa ad un movimento, successivamente mediate tra loro al fine di ottenere un andamento temporale medio di potenza nelle bande frequenziali di interesse. Ognuno dei metodi impiegato nell'analisi ERD/ERS è stato utilizzato per il calcolo dei regressori necessari alla correlazione EEG- fMRI al fine di individuare le regioni corticali attivate durante handgrip della mano destra. La tecnica BOLD (Blood Oxygenation Level Dependent) è una tecnica di risonanza magnetica funzionale che prevede un mezzo di contrasto di natura puramente endogena: sfrutta infatti le variazioni locali di concentrazione dell'emoglobina. Un qualsiasi stimolo sensoriale, motorio o cognitivo, produce un aumento localizzato dell’attività neuronale: ciò induce una locale vasodilatazione che genera a sua volta un rapido aumento del flusso sanguigno in corrispondenza delle regioni attivate; il risultato finale è quindi una variazione positiva di flusso con conseguente aumento della concentrazione dell’emoglobina ossigenata. Parallelamente questo eccesso di emoglobina ossigenata inviata alle regioni attivate riduce la quantità di deossiemoglobina all’interno della zona del tessuto cerebrale interessato. Maggiori intensità del segnale BOLD derivano da diminuzioni della concentrazione di deossiemoglobina. La correlazione EEG-BOLD è stata effettuata secondo il General Linear Model: tale metodo assume un modello per la descrizione della risposta emodinamica (HRF - Hemodynamic Response Function) corrispondente alla forma d'onda della risposta BOLD che ci si aspetta a seguito della presentazione dello stimolo. Per ogni voxel il vettore dei dati fMRI viene espresso come una combinazione lineare delle variabili esplicative contenute nella matrice nota, comunemente chiamata design matrix, per mezzo di un vettore dei parametri incogniti più un termine di errore. In questa tesi la design matrix è stata costruita utilizzando come regressori gli andamenti temporali di potenza per le cinque bande di frequenza ottenuti secondo gli stessi metodi utilizzati nell'analisi ERD/ERS e convoluti con una risposta emodinamica canonica (HRF) e con le sue derivate rispetto al tempo ed alla dispersione. RISULTATI I risultati ottenuti dalle analisi su segnale simulato hanno evidenziato come l'andamento ERD/ERS stimato da ogni metodo migliori all'aumentare del numero di ripetizioni di movimento disponibili per la media sincrona. Ciò è stato dimostrato a livello quantitativo dalla riduzione dell'errore percentuale, calcolato tra l'andamento teorico e quello definito dalle analisi ERD/ERS, all'aumentare del numero delle ripetizioni simulate del movimento. I metodi, applicati a segnali reali acquisiti su un gruppo di soggetti sani e su un gruppo di soggetti affetti dalla sindrome di Unverricht-Lundborg, hanno tutti identificato gli andamenti attesi di riduzione della potenza in Banda Alpha prima dell'inizio del movimento e di aumento della potenza in Banda Beta dopo la fine del movimento. Il confronto tra metodi ha rivelato un'analogia nei risultati ottenuti mediante il Metodo del Filtraggio Passa-Banda e il Metodo delle Wavelet e un lieve scostamento tra questi ultimi e il Metodo AAR. Per ogni soggetto sono stati identificati i valori di potenza, calcolati in percentuale rispetto alla potenza della baseline, dei picchi di minimo nell'analisi ERD e dei picchi di massimo nell'analisi ERS nonché le loro latenze rispetto all'inizio del movimento nel primo caso e alla fine del movimento nel secondo. I valori di ogni soggetto ottenuti secondo i diversi metodi sono stati messi a confronto e, eccetto in rari casi, non hanno mostrato discrepanze significative. Il confronto tra soggetti sani e soggetti patologici ha mostrato una ridotta sincronizzazione post-movimento in banda Beta dei soggetti patologici, indice di una ridotta inibizione post-movimento. Tale osservazione è concorde con quanto riferito dalla letteratura. La seconda parte di questa tesi è incentrata sulla correlazione dei segnali EEG e delle immagini fMRI al fine di identificare le regioni corticali attivate da handgrip ripetuti della mano destra. A tale scopo è stata effettuata un'analisi a partire dalle informazioni frequenziali ottenute dalla derivazione C3 dell'EEG necessarie alla correlazione con il segnale BOLD. I risultati ottenuti indicano la correttezza di tutti i metodi implementati nell'individuare le regioni attivate dal movimento della mano destra: mostrano infatti un'attivazione della corteccia motoria e sensorimotoria del lobo controlaterale rispetto all'esecuzione del movimento. Da un confronto tra i risultati non emergono particolari differenze tra i due gruppi di soggetti, sia nella localizzazione che nell'estensione delle regioni attivate. DISCUSSIONE E CONCLUSIONI I metodi tempo-frequenza per il calcolo dell'andamento della potenza dei segnali EEG implementati in questo lavoro di tesi hanno fornito risultati soddisfacenti sia nella rilevazione della sincronizzazione e desincronizzazione evento-relate, sia nella correlazione del segnale EEG con il segnale BOLD-fMRI. In entrambe le applicazioni è stato riscontrato un minor scostamento tra i risultati ottenuti mediante i metodi del Filtraggio Passa-Banda e delle Wavelet. Anche il metodo AAR permette di rilevare gli andamenti ERD/ERS attesi e le attivazioni delle aree corticali motoria e sensorimotoria ma con risultati che si differenziano in lieve misura da quelli ottenuti tramite gli altri metodi. Dall'applicazione dei metodi su segnale simulato si è riscontrato un miglioramento dei risultati ottenuti all'aumentare del numero delle ripetizioni del movimento. In conclusione, è possibile un miglioramento dei risultati ottenuti su dati reali utilizzando un protocollo d'acquisizione che preveda un maggior numero di movimenti.