Effective connectivity (EC) is one type of brain connective pattern and it represents the causal influences that a system exerts over another one, providing information about the directionality of flow among different cerebral regions. Granger causality analysis (GCA) based on vector autoregressive (VAR) modeling is an analytical method that estimates directed causal interactions between different cerebral structures by extracting useful information from the temporal dynamics of signals from different brain regions. Traumatic Brain Injury (TBI) is the most significant cause of neurological impairment in children and young adults.TBI patients are believed to have problems with sustained attention, concentration, speech and language, learning and memory. The aim of this study is to investigate, through GCA estimates, the connectivity patterns between the frontal and central lobes of the human brain occurring during an inhibitory attentive test (Conners’ CPT test) in a group of healthy volunteers and in a group of subjects affected by TBI. Sustained attention test was performed while measuring the simultaneous electroencephalographic (EEG) activity from one's scalp. This allowed a good interpretation of the response of the subject to certain stimuli while reacting to these stimuli by a certain movement at the same time. Eight subjects participated in this study (four TBI patients and four controls). The EEG data for each subject have been registered during ten minutes of continuous recording (Conner's Test CPT) and two minutes of baseline recording. EEGLAB Matlab Toolbox was used in order to perform: band-pass filtering in the range 0 - 48 Hz, down sampling at 100 Hz, and the extraction of 10 epochs of 1,2 seconds in each minute. Then Laplace Transform method was used in order to minimize the volume conduction effect at each electrode position. Then, only five electrodes were selected among the 19 electrodes used for EEG recordings. Three of the chosen electrodes are in the frontal lobes (F3, Fz, F4), and two are in the central lobes (C3, C4) of the brain. Then, the L-Transformed epochs were preconditioned and analyzed with a MVAR model using GMAC Matlab Toolbox. Then one Granger Causality index (Partial Directed Coherence, PDC) was estimated for each epoch, representing the strength of connections between the five selected electrodes. Mean PDC values for each group were then calculated. Two subjects (one TBI subject and one control) were selected for validation purposes. The validation procedure was performed through a phase randomization test in order to assess the statistical significance of the GCA results provided by PDC estimations. Two highly active interactive pathways have been identified between the electrodes C4 - F4 and C3 - F3.
La connettività effettiva (CE) è un tipo di connettività cerebrale ed è definita come l'influenza che una regione neuronale esercita, attraverso una relazione causa-effetto, su un'altra regione, fornendo quindi informazioni sulla direzione del flusso di informazioni tra diverse aree cerebrali.. L'analisi di causalità di Granger (GCA) basata sull'utilizzo di un vettore auto-regressivo (VAR) è un metodo analitico per la stima diinterazioni causalidirette tra diverse aree cerebrali mediante l'estrazione di informazioni utili dalle dinamiche temporali dei segnali provenienti da diverse regioni cerebrali. Le lesioni traumatiche cerebrali (TBI) rappresentano la principale causa di danni neurologiciin bambini ed adolescenti. Si ritiene che i pazienti con trauma cranico possano presentare problemi in diversi ambiti: attenzione sostenuta, concentrazione, parola e linguaggio, apprendimento e memoria. Lo scopo del presente studio è quello di indagare i pattern di connettività, attraverso le stime di GCA, tra i lobi frontali e centralidel cervello umano durante l'esecuzione di una prova di attenzione selettiva (Conners’ CPT test) in un gruppo di volontari sani e in un gruppo di soggetti con trauma cranico. Durante l'esecuzione del test di attenzione è stata registrata l'attività cerebrale del soggetto mediante elettroencefalogramma (EEG). Ciò ha permesso una migliore interpretazione delle rispostedel soggetto agli stimoli presentati. Nel presente lavoro si analizzano i dati relativi ad otto soggetti partecipanti allo studio (quattro pazienti con trauma cranico e quattro soggetti sani). I segnali EEG diogni soggetto sono stati registrati durante i dieci minuti del test di attenzione selettiva (Conners’ CPT test) e i due minuti di registrazione a riposo (baseline). Il toolbox EEGLAB di Matlab è stato utilizzato per eseguire: il filtraggio passa banda nel range di frequenze 0-48 Hz, il sottocampionamento a 100 Hz, e l'estrazione di10 epoche di 1,2 secondi per ogni minuto. In seguito si è scelto di utilizzare ilmetodo della Trasformata di Laplace per minimizzare l'effetto conduttivo del volume cerebrali a livello dei diversi elettrodi per la misura del segnale EEG.. Si è infine scelto di considerare per le analisi successive solo 5 elettrodi tra i 19 utilizzati per registrare i segnali EEG. Tre degli elettrodi scelti sono collocati nei lobi frontali(F3, Fz, F4), e due neilobi centrali(C3, C4). Dopo l'applicazione della Trasformata di Laplace le epoche estratte vengono analizzate mediante un modello auto-regressivo multivariato(MVAR) utilizzando il toolbox GMAC di Matlab. Un indice di causalità di Granger,la Coerenza Parziale Diretta, (PDC) è stato stimato per ogni epoca di segnale in modo da ottenere informazioni circa l'intensità delle connessioni tra i cinque elettrodi selezionati. I valori medi di PDC per ogni minuto sono poi stati ulteriormente mediati tra i soggetti appartenenti a ciascuno dei due gruppi (soggetti con trauma cranico e soggetti sani). Infine si è scelto di effettuare la procedura di validazione dei risultati su due soggetti (un soggetto sano e un soggetto con trauma cranico). Il test di validazione utilizza la randomizzazione delle fasi per valutare la significatività statistica dei risultati dell'analisi di causalità di Granger ottenuta mediante la stima della PDC. In seguito a questa analisi, sono state individuate connessioni aventi un'intensità significativamente elevata tra gli elettrodi C4 e F4 e tra gli elettrodi C3 e F3.
A study of brain connectivity during attention task in TBI patients and controls
KADRI, MOHAMAD
2012/2013
Abstract
Effective connectivity (EC) is one type of brain connective pattern and it represents the causal influences that a system exerts over another one, providing information about the directionality of flow among different cerebral regions. Granger causality analysis (GCA) based on vector autoregressive (VAR) modeling is an analytical method that estimates directed causal interactions between different cerebral structures by extracting useful information from the temporal dynamics of signals from different brain regions. Traumatic Brain Injury (TBI) is the most significant cause of neurological impairment in children and young adults.TBI patients are believed to have problems with sustained attention, concentration, speech and language, learning and memory. The aim of this study is to investigate, through GCA estimates, the connectivity patterns between the frontal and central lobes of the human brain occurring during an inhibitory attentive test (Conners’ CPT test) in a group of healthy volunteers and in a group of subjects affected by TBI. Sustained attention test was performed while measuring the simultaneous electroencephalographic (EEG) activity from one's scalp. This allowed a good interpretation of the response of the subject to certain stimuli while reacting to these stimuli by a certain movement at the same time. Eight subjects participated in this study (four TBI patients and four controls). The EEG data for each subject have been registered during ten minutes of continuous recording (Conner's Test CPT) and two minutes of baseline recording. EEGLAB Matlab Toolbox was used in order to perform: band-pass filtering in the range 0 - 48 Hz, down sampling at 100 Hz, and the extraction of 10 epochs of 1,2 seconds in each minute. Then Laplace Transform method was used in order to minimize the volume conduction effect at each electrode position. Then, only five electrodes were selected among the 19 electrodes used for EEG recordings. Three of the chosen electrodes are in the frontal lobes (F3, Fz, F4), and two are in the central lobes (C3, C4) of the brain. Then, the L-Transformed epochs were preconditioned and analyzed with a MVAR model using GMAC Matlab Toolbox. Then one Granger Causality index (Partial Directed Coherence, PDC) was estimated for each epoch, representing the strength of connections between the five selected electrodes. Mean PDC values for each group were then calculated. Two subjects (one TBI subject and one control) were selected for validation purposes. The validation procedure was performed through a phase randomization test in order to assess the statistical significance of the GCA results provided by PDC estimations. Two highly active interactive pathways have been identified between the electrodes C4 - F4 and C3 - F3.File | Dimensione | Formato | |
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