Analisi statistica dei segnali elettrici cerebrali in pazienti in stato vegetativo e di minima coscienza

This thesis is part of a scientific collaboration between the Biomedical Engineering Unit of the Neurological Institute "Carlo Besta" in Milan and the Laboratory for Modeling and Scientific Computing (MOX) of the Department of Mathematics "F. Brioschi" at Politecnico di Milano, within the "Coma Research Center" project. The analyzed data concerned sleep and waking EEGs of 19 patients in a vegetative state or in a minimally conscious state, recorded from 19 electrodes placed on the scalp according to the International Federation 10-20 system and referred to the ear lobes. A multivariate principal component analysis was performed on the data reconstructed by wavelets and then standardized, in order to investigate the correlation structure of the 19 channels of EEG signal. This has allowed to find, for all the studied EEGs, three-dimensional spaces on which to project the data, identified by components with the same physical meaning, but with important differences as regards the loadings associated with them. The analysis of loadings has also highlighted for some subjects the presence of switched off areas of the brain. These areas (not directly observable by examining the graphs of the signals recorded from 19 channels) may be the key to a proper distinction of patients with regard to their state of consciousness.

Questo lavoro di tesi si inserisce nell'ambito di una collaborazione scientifica tra l'Unità di Ingegneria Biomedica dell'Istituto Neurologico "Carlo Besta" di Milano e il Laboratorio di Modellistica e Calcolo Scientifico (MOX) del Dipartimento di Matematica "F. Brioschi" del Politecnico di Milano, all'interno del progetto di ricerca "Coma Research Center". I dati analizzati hanno riguardato EEG in sonno e in veglia di 19 pazienti in stato vegetativo o di minima coscienza, registrati per mezzo di 19 elettrodi applicati sullo scalpo secondo il Sistema Internazionale 10-20 e riferiti ai lobi auricolari. Un'analisi multivariata delle componenti principali è stata effettuata sui dati ricostruiti via wavelets e standardizzati, al fine di indagare la struttura di correlazione dei 19 canali di acquisizione del segnale EEG. Ciò ha permesso di trovare, per tutti gli EEG in esame, spazi tridimensionali su cui proiettare i dati, individuati da componenti dallo stesso significato fisico, ma con importanti differenze per quanto riguarda i loadings ad esse associati. L'analisi dei loadings ha inoltre messo in evidenza per alcuni soggetti la presenza di aree spente di cervello. Tali zone (non direttamente osservabili esaminando i tracciati dei segnali registrati dai 19 canali) potrebbero essere la chiave per una corretta distinzione dei pazienti in relazione al loro stato di coscienza.