Spectral analysis of sleep EEG in patients with chronic disorders of consciousness by multitaper discrete Fourier transform

封面

如何引用文章

全文:

详细

Background. In recent years, EEG spectral analysis has become increasingly popular due to the development of computer technologies. Among the methods of spectral analysis, various variants of the window Fourier transform are most often used, taking into account the non-stationary nature of the EEG signal.

Aims: study of the spectral composition of sleep EEG in patients with chronic disorders of consciousness by the method of discrete Fourier transform with windows in the form of spheroidal sequences.

Methods. In this article, the spectral composition of the sleep EEG of 32 patients with impaired consciousness was studied using a discrete Fourier transform with windows in the form of spheroidal sequences. For spectral analysis of EEG sleep, we used polysomnography data obtained overnight. To construct hypnospectrograms, visualize data and research results, we used software written in the Python programming language using the NumPy, scipy, matplotlib, mne, yasa libraries.

Results. The correlations between characteristic changes in the spectral composition of sleep EEG and the level of consciousness and the etiology of the disease were detected.

Conclusions. Consolidation of sleep and normalization of other circadian rhythms is an important component of both the somatic state of patients in intensive care and, possibly, will become a therapeutic target for the restoration of cognition in patients with chronic impairment of consciousness.

作者简介

Mikhail Kanarskii

Federal Scientific and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

编辑信件的主要联系方式.
Email: kanarmm@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7635-1048
SPIN 代码: 1776-1160
俄罗斯联邦, 777, Building 1, Lytkino, Moscow region

Iuliia Nekrasova

Federal Scientific and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology; Moscow Aviation Institute (National Research University)

Email: nekrasova84@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4435-8501
SPIN 代码: 8947-4230

Ph.D.

俄罗斯联邦, 25-2, Petrovka street, Moscow, 107031; 4, Volokolamskoe shosse, Moscow, 125993

Ilya Borisov

Federal Scientific and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: realzel@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5707-118X
俄罗斯联邦, 25-2, Petrovka street, Moscow, 107031

Dmitry Yankevich

Federal Scientific and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: yanson_d@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5143-7366
SPIN 代码: 6506-8058

Ph.D

俄罗斯联邦, 25-2, Petrovka street, Moscow, 107031

Dmitry Kolesov

Federal Scientific and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: kolesov@fnkcrr.ru
ORCID iD: 0000-0002-8450-5211
俄罗斯联邦, 25-2, Petrovka street, Moscow, 107031

Oleg Lukyanets

Federal Scientific and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: lucyanec@fnkcrr.ru
俄罗斯联邦, 25-2, Petrovka street, Moscow, 107031

Kirill Gorshkov

Federal Scientific and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: kolesov@fnkcrr.ru
ORCID iD: 0000-0002-5443-2330
SPIN 代码: 5991-9705
俄罗斯联邦, 25-2, Petrovka street, Moscow, 107031

Nadezhda Shpichko

Federal Scientific and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: shpicko@fnkcrr.ru
ORCID iD: 0000-0003-3289-6107
SPIN 代码: 5092-0536
俄罗斯联邦, 25-2, Petrovka street, Moscow, 107031

Tatyana Krylova

Federal Scientific and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: Krylova@fnkcrr.ru
俄罗斯联邦, 25-2, Petrovka street, Moscow, 107031

Nadezhda Kovaleva

Federal Scientific and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: kovalevanu@fnkcrr.ru
俄罗斯联邦, 25-2, Petrovka street, Moscow, 107031

Oleg Lutkin

Federal Scientific and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: lutkin@fnkcrr.ru
俄罗斯联邦, 25-2, Petrovka street, Moscow, 107031

Vitaly Evstifeev

Federal Scientific and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: evstifeev@fnkcrr.ru
俄罗斯联邦, 25-2, Petrovka street, Moscow, 107031

参考

  1. Kohlschütter EO. Messung der festigkeit des schlafes. Zeitschrift für rationelle Medicin. 1863;3(17): 209–253.
  2. Berger H. Das Elektrenkephalogramm des menschen. Nova Acta Leopoldina. 1929;6(38):173–309.
  3. Loomis AL, Harvey EN, Hobart GA. Cerebral states during sleep, as studied by human brain potentials. J Exp Psychol. 1937;21(2):127–144. doi: 10.1037/h0057431.
  4. Aserinsky E, Kleitman N. Regularly occurring periods of eye motility, and concomitant phenomena, during sleep. Science. 1953;118(3062):273–274. doi: 10.1126/science.118.3062.273.
  5. Rechtschaffen A, Kales A. A manual of standardized terminology, techniques, and scoring systems for sleep stages of human subjects. Washington, DC: Public Health Service; 1968.
  6. Rossi Sebastiano D, Visani E, Panzica F, et al. Sleep patterns associated with the severity of impairment in a large cohort of patients with chronic disorders of consciousness. Clin Neurophysiol. 2018;129(3):687–693. doi: 10.1016/ j.clinph.2017.12.012.
  7. Malinowska U, Chatelle C, Bruno MA, et al. Electroencephalographic profiles for differentiation of disorders of consciousness. Biomed Eng Online. 2013;12:109. doi: 10.1186/1475-925X-12-109.
  8. Pavlov YG, Gais S, Müller F, et al. Night sleep in patients with vegetative state. J Sleep Res. 2017;26(5):629–640. doi: 10.1111/jsr.12524.
  9. Mertel I, Pavlov Y, Barner C, et al. Sleep in severe disorders of consciousness: 24-h behavioral and polysomnographic recording. ResearchGate GmbH; 2020. doi: 10.1101/ 2020.05.21.20106807.
  10. Александров М.В., Иванов Л.Б., Лытаев С.А., и др. Электроэнцефалография: руководство / Под ред. М.В. Александрова. 3-е изд., перераб. и доп. — СПб.: СпецЛит, 2020. — 224 с. [Aleksandrov MV, Ivanov LB, Lytaev SA, et al. Ehlektroehntsefalografiya: rukovodstvo. Ed by M.V. Aleksandrov. 3rd revised and updated. Saint Petersburg: SpetsLit; 2020. 224 р. (In Russ.)]
  11. Slepian D. Prolate spheroidal wave functions, Fourier analysis, and uncertainty-V: the discrete case. Bell Sys Tech J. 1978; 57(5):1371–1430. doi: 10.1002/j.1538-7305.1978.tb02104.x.
  12. Thomson DJ. Spectrum estimation and harmonic analysis. Proc IEEE. 1982;70(9):1055–1096.
  13. Prerau MJ, Brown RE, Bianchi MT, et al. Sleep neurophysiological dynamics through the lens of multitaper spectral analysis. Physiology (Bethesda). 2017;32(1):60–92. doi: 10.1152/physiol.00062.2015
  14. Giacino JT, Kalmar K. CRS-R coma recovery scale-revised: administration and scoring guidelines. 2006. doi: 10.5281/zenodo.3818479
  15. Бакулин И.С., Кремнева Е.И., Кузнецов А.В., и др. Хронические нарушения сознания / Под ред. М.А. Пирадова. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Горячая линия — Телеком, 2020. — 288 с. [Bakulin IS, Kremneva EI, Kuznetsov AV, et al. Khronicheskie narusheniya soznaniya. Ed by M.A. Piradov. Moscow: Goryachaya liniya — Telekom; 2020. 288 p. (In Russ).]
  16. Vallat R, Jajcay N. [Raphael Vallat and Nikola Jajcay] raphaelvallat/yasa: v0.3.0 (Version v0.3.0). Zenodo; 2020. doi: 10.5281/zenodo.3818479
  17. Combrisson E, Vallat R, Baptiste EJ, et al. Sleep: an open-source python software for visualization, analysis, and staging of sleep data. Front Neuroinform. 2017;11:60. doi: 10.3389/fninf.2017.00060
  18. Avantaggiato P, Molteni E, Formica F, et al. Polysomnographic sleep patterns in children and adolescents in unresponsive wakefulness syndrome. J Head Trauma Rehabil. 2015;30(5): 334–346. doi: 10.1097/HTR.0000000000000122.
  19. Nekrasova J, Kanarski M, Yankevich D, et al. Retrospective analysis of sleep patterns in patients with chronic disorders of consciousness. Sleep Medicine: X. 2020;2:100024. doi: 10.1016/j.sleepx.2020.100024

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Kanarskii M.M., Nekrasova I.Y., Borisov I.V., Yankevich D.S., Kolesov D.L., Lukyanets O.B., Gorshkov K.M., Shpichko N.P., Krylova T.N., Kovaleva N.Y., Lutkin O.Y., Evstifeev V.V., 2020

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».