Time–Frequency Phase Analysis of Ictal EEG Recordings With the S-Transform
Notice bibliographique
Résumé
The calculation and visualization of temporal and phase information in the brain, such as during cognitive processes and epileptiform activity, is an important tool in EEG-based studies of physiological brain activation. To this end, we present a technique that estimates the phase and time offsets between different channels in EEG recordings of seizure activity. The offset information is visually combined with amplitude information to emphasize the most significant signal features. The estimates of phase and time offset are derived from the S-transform, a time-frequency representation that is similar to a windowed Fourier transform, but with a wavelet-like, scalable window. The phase offsets are obtained from the differences between phase spectra of S-transforms of different traces, and the time offsets are then obtained from the frequency-domain gradients of the phase offsets. This is analogous to the link between frequency "phase ramping" and time translation in ordinary Fourier analysis. In this paper, we present a synthetic example to help describe the method, and then show ictal EEG recordings from two human subjects. The differences between the recording times of spike-wave discharges at different electrodes exhibit behavior that is strongly dependent on time and frequency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».