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UNIVERSITA DEGLI STUDI DI TRIESTEFacoltà di
IngegneriaCorso di Laurea triennale in
Ingegneria Elettronica
Tesi di Laurea inSTRUMENTAZIONE BIOMEDICA
Valutazione dello stato di sofferenza cerebrale
mediante analisi non lineare dellEEG
Relatore Prof. Agostino ACCARDO
Laureando Monica CUSENZA
Correlatore Dott. Fabrizio MONTI
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SOMMARIO

• Introduzione
• Stato dellarte
• Obiettivo della tesi
• Materiale e Metodi
• Risultati e discussione
• Conclusioni
• Sviluppi futuri

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CONTESTO
INTRODUZIONE

• Monitoraggio dei parametri neurofisiologici dei
  pazienti sottoposti ad interventi di
  endoarterectomia carotidea

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ENDOARTERECTOMIA CAROTIDEA
INTRODUZIONE

• Rimozione chirurgica della placca
  arteriosclerotica dalla
• carotide. Usualmente la procedura prevede

drastica RIDUZIONE perfusione cerebrale
CLAMPING arteria
COMPENSAZIONE circolo controlaterale
INSUFFICIENTE
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MONITORAGGIO NEUROFISIOLOGICO DELLA SOFFERENZA
CEREBRALE
INTRODUZIONE

• necessario per esaminare la
• risposta cerebrale del paziente
• allipoperfusione

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STATO DELLARTE
STATO DELLARTE

• La metodica maggiormente utilizzata per il
  monitoraggio neurofisiologico dellendoarterectomi
  a carotidea è lanalisi visiva dellEEG.
• Il Gruppo S.I.N.C. per i Monitoraggi
  Neurofisiologici consiglia il confronto dei
  tracciati EEG del periodo di valutazione
  pre-clamping con quelli del periodo post-clamping.

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INDICAZIONI CLINICHE
STATO DELLARTE

• Le anomalie che possono apparire sui tracciati
  dopo il clamping, legate alla sofferenza
  cerebrale, vengono qualitativamente classificate
  come

ovvero
unilaterale o bilaterale
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RICAVARE EEG QUANTITATIVO
OBIETTIVO DELLA TESI

• Consapevolezza che lanalisi visiva dei
  tracciati
• offre una valutazione qualitativa degli effetti
  dellipoperfusione cerebrale
• richiede molta esperienza e capacità di
  obiettività
• Convinzione che
• unanalisi nel dominio delle frequenze e
  lanalisi non lineare nel tempo possono dare
  informazioni aggiuntive di supporto al
  neurofisiologo
• qEEG STRUMENTO dausilio al monitoraggio
  visivo dellEEG

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METODI APPLICATI
MATERIALE E METODI

• Dominio del tempo
• analisi della variabilità segnale
• conteggio dello zero-crossing
• stima della dimensione frattale
• Dominio della frequenza
• stima della potenza media nelle diverse bande
• calcolo del BSI (Bispectral Simmetry Index)
• calcolo del coefficiente beta

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ANALISI NEL TEMPO
MATERIALE E METODI

• Deviazione standard
• dipende dallampiezza del segnale nel tempo
• in caso di abbassamento del voltaggio dovuto
  alla sofferenza la deviazione standard diminuirà
• Zero-crossing
• conteggio del numero di attraversamenti della
  linea dello zero
• principio della frequenza dominante per segnali
  gaussiani e stazionari il valore ZC dipende dalla
  frequenza dominante
• si ipotizza che in caso di sofferenza si
  verifichi una sua diminuzione

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ANALISI NEL TEMPO
MATERIALE E METODI

• Dimensione frattale
• per un oggetto autosomigliante di dimensione D,
  ciascuna delle N parti in cui esso è diviso
  risulta una sua copia, in scala ridotta, secondo
  il rapporto
• Hp EEG segnale autosomigliante con dimensione
  frattale (DF) compresa tra 1 e 2
• algoritmo di Higuchi basato sul calcolo del
  numero n(e) di segmenti di lunghezza e necessari
  per misurare la lunghezza della curva
• si ipotizza che in caso di sofferenza la DF
  diminuisca

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ANALISI SPETTRALE
MATERIALE E METODI

• Potenza media nelle bande
• tot 0.5-40Hz d 0.5-3.5Hz q 4-8Hz
  a 8-13Hz b1 13-22Hz
• d 0.5-1Hz d 1-3.5Hz HF
  8-15Hz
• LF 0.5-5Hz
• si considera anche il rapporto tra le potenze
  medie nella bande HF e LF che, in base alle
  indicazioni cliniche, dovrebbe mostrare, in caso
  di sofferenza, variazioni marcate

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ANALISI SPETTRALE
MATERIALE E METODI

• Bispectral Simmetry Index
• (van Putten et al., Clinical Neurophysiology,
  2004)

da monitorare (da letteratura) le variazioni
superiori al 6 rispetto al valor medio calcolato
nel periodo pre-clamping
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ANALISI SPETTRALE
MATERIALE E METODI

1. Trend 1/f b

1. 0.5-40Hz

1. 8-40Hz (più lineare)
2. 0.5-18Hz (più sensibile)

-b
ci si aspetta un aumento
(casi 1 e 3) una riduzione (caso 2)
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MATERIALE CLINICO
MATERIALE E METODI

• Registrazioni di 140 interventi di
  endoarterectomia
• carotidea eseguiti allOspedale di Cattinara dal
• 2003-2006
• tracciati di almeno 13 canali
• (F3, F4, F7, F8, C3, C4, Cz, P3, P4, T5, T6, O1,
  O2)
• 3 minuti pre-clamping 3 minuti post-clamping
• campionamento 128Hz o 512Hz

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PRE-PROCESSING
MATERIALE E METODI

• eventuale sotto-campionamento a 128Hz
• filtraggio passa banda Butterworth 0.4-40Hz
• suddivisione segnali EEG in sottosequenze di 10s
  con overlap del 50

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IMPLEMENTAZIONE ALGORITMI
MATERIALE E METODI

• routines implementate in MatLab
• algoritmi applicati a ciascuna sottosequenza di
  ogni canale
• per ogni canale aggiornamento parametro ogni 5s
• calcolo dellandamento medio di ogni parametro
  nellemisfero destro e nellemisfero sinistro
• valutazione delle variazioni dei parametri nel
  periodo post-clamping rispetto al valore mediano
  nel pre-clamping per ciascun emisfero

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RISULTATI e DISCUSSIONE
RISULTATI E DISCUSSIONE

• Fase preliminare
• individuazione delle variazioni, nei parametri,
  mediamente superiori al 20 tra il pre- ed il
  post-clamping
• identificazione dei probabili soggetti con
  sofferenza
• Confronto con classificazione clinica
  (positivicon sofferenza, negativinella
  norma)
• Selezione dei parametri maggiormente correlati
  allo stato di sofferenza cerebrale e
  quantificazione in termini percentuali delle
  variazioni post-clamping rispetto al valore
  mediano del pre-clamping

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CRITERI
RISULTATI E DISCUSSIONE

• Criteri proposti

• parametro selezionato
• beta tra 0.5-18Hz
• zero-crossing
• PW 8-15Hz
• PW a

• soglia
• 20
• -20
• -40
• -40

durata minima della variazione per ogni
parametro 25s (5 punti)
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ANALISI STATISTICA
RISULTATI E DISCUSSIONE
Classificazione clinica 22 positivi (shunt)
118 negativi (nella norma) falsi
negativi soggetti positivi non identificati dal
criterio falsi positivi soggetti negativi
segnalati dal criterio come
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ANALISI STATISTICA
RISULTATI E DISCUSSIONE
specificità di soggetti negativi
correttamente individuati accuratezza di
risultati corretti sul totale sensibilità di
soggetti positivi correttamente individuati
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ANALISI STATISTICA
RISULTATI E DISCUSSIONE

• Il criterio che meglio identifica i pazienti a
  rischio di complicazioni ischemiche è PW 8-15Hz
  per variazioni negative superiori o uguali al 40
  della durata di almeno 25 secondi
• La sensibilità, dell82 , è dovuta ai 4 soggetti
  su 22 che non vengono identificati

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FALSI NEGATIVI
RISULTATI E DISCUSSIONE
linea verticale tratteggiata istante del
clamping curva rossa andamento medio di PW HF
nellemisfero destro curva blu andamento medio
di PW HF nellemisfero sinistro marker verde
punti oltre la soglia
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MODIFICA CRITERIO
RISULTATI E DISCUSSIONE

• Si considera sempre il parametro PW HF ma con due
  nuove soglie
• -35 per 25s
• -30 per 25s
• Ci si aspetta che la riduzione della soglia causi
  un aumento della sensibilità (riduzione falsi
  negativi) a scapito della specificità (aumento
  falsi positivi)

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CONCLUSIONI
CONCLUSIONI

• PW 8-15Hz -35
• recuperato dai falsi negativi quello con
  sofferenza più marcata
• i 3 falsi positivi possono fare riflettere sui
  risultati dellanalisi qualitativa
  dellidentificazione clinica (mostrano variazioni
  sensibili)
• PW 8-15Hz -30
• ulteriore recupero dai falsi negativi
• ulteriori 3 falsi positivi nei quali però il
  trend del parametro rimane complessivamente
  invariato (riduzione specificità ingiustificata)

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CONCLUSIONI
CONCLUSIONI

• in base ai risultati dellanalisi statistica per
  gli ultimi 2 criteri testati
• confrontato il peso dei falsi positivi e dei
  falsi negativi
• ricordando che lanalisi visiva dei tracciati
  tende a sovrastimare la sofferenza
• ribadendo che lo strumento verrà proposto come
  AUSILIO e non come SOSTITUZIONE dellanalisi
  visiva dellEEG
• SI PROPONE IL CRITERIO QUANTITATIVO
• PW 8-15Hz, calo minimo del 35, durata minima 25s

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SVILUPPI FUTURI
CONCLUSIONI

• Implementazione real-time degli algoritmi per il
  calcolo del parametro
• Visualizzazione su monitor del parametro
  unitamente ai tracciati nel tempo delle
  derivazioni EEG

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