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Qu'est-ce que le bispectre ?

Qu'est-ce que le bispectre ?

Je travaille sur un projet qui utilise les signaux EEG du cerveau pour identifier les états émotionnels. En parcourant la littérature, je suis tombé sur plusieurs références où les « caractéristiques dérivées du bispectre » sont utilisées comme caractéristiques dans le but de classer les signaux moteurs et émotionnels.

Bien que j'aie une liste de ces « caractéristiques dérivées » à ma disposition, j'aimerais avoir une intuition quant à laquelle de ces caractéristiques je devrais utiliser et pourquoi envisager un bispectre en premier lieu. J'apprécierais grandement que la signification physique du bispectre puisse être expliquée par rapport aux signaux EEG.

Qu'est-ce que le bispectre EEG ?


4. Conclusion

Nous avons dérivé une nouvelle mesure de la connectivité cérébrale constituée de la partie totalement antisymétrique des bispectres croisés, les moments statistiques généraux du troisième ordre dans le domaine fréquentiel. Il a la propriété de disparaître en dehors des fluctuations statistiques pour tout mélange d'interactions indépendantes et par paires. Il s'agit donc d'une mesure d'interaction entre au moins trois sources. Cette propriété le distingue de toutes les autres mesures connues de connectivité cérébrale robustes aux artefacts de conduction volumique qui sont des mesures bivariées et en général ne disparaissent pas pour les interactions par paires. Cela peut donner une fenêtre pour étudier des phénomènes plus complexes d'interactions cérébrales sans risquer que les propriétés multivariées estimées de l'interaction cérébrale soient à nouveau un artefact de la conduction volumique.

Il s'agit principalement d'un article conceptuel présentant la méthode elle-même et montrant que l'on peut observer un couplage non nul significatif au niveau du canal. Pour être applicable, il nécessite des caractéristiques très particulières des données, à savoir l'existence d'un couplage entre trois fréquences différentes comme observable dans les données EEG pour le rythme alpha avec deux harmoniques supérieures. À notre connaissance, pour les données d'état de repos, le rythme alpha est le seul candidat pour cela, et là aussi, le deuxième harmonique supérieur est généralement beaucoup plus faible que le premier harmonique supérieur.

Pour l'analyse statistique, nous avons développé une nouvelle approche, à notre connaissance, exploitant le fait que les bispectres croisés sont des moyennes sur un grand nombre de segments et donc distribués approximativement gaussiennes dans le domaine complexe. En conséquence, sa valeur absolue est approximativement distribuée par Rayleigh sous l'hypothèse nulle et il n'a qu'un seul paramètre libre qui peut être estimé à partir de données de substitution. Cela s'écarte considérablement des approches alternatives où la valeur absolue est un score z. Nous avons montré dans des simulations que cette dernière approche peut fortement sous-estimer p-valeurs et peut conduire à trop de faux positifs. Nous soulignons que cette approche est applicable à tous les cas d'un couplage complexe des mesures qui sont calculées comme une moyenne sur un grand nombre d'essais. En particulier, elle s'applique aussi au spectre croisé mais pas à la cohérence puisque celle-ci est construite à partir de moyennes (spectres croisés et puissance) mais n'est pas une moyenne elle-même. Bien que cela semble limiter l'applicabilité de cette approche, nous notons que, par exemple, la cohérence est différente de zéro si et seulement si le spectre croisé, le numérateur de cohérence, est différent de zéro. Il suffit donc d'étudier le numérateur n'ayant qu'une simple distribution gaussienne dans le domaine complexe.

Nous avons appliqué les méthodes aux données EEG de témoins sains et de patients atteints de schizophrénie et avons trouvé un couplage significatif principalement pour les sujets sains pour les aires motrices gauche et droite, mais nous n'avons pas pu trouver de différences significatives, ce qui, selon nous, est dû au fait que ce type de couplage est plutôt faible. Bien que nous ne puissions pas prétendre que ce couplage soit utile en tant que biomarqueur, il est concevable qu'il améliore les diagnostics lorsqu'il est combiné avec d'autres biomarqueurs. Une question ouverte, qui sera abordée dans le futur, est l'estimation du couplage dans l'espace source. Il est nécessaire de développer des techniques spéciales pour cela au-delà de la portée de cet article, car une approche directe pour estimer le couplage entre tous les triples de voxels est beaucoup trop coûteuse en termes de calcul.


Fond

La prédiction du résultat thérapeutique du traitement par stimulation magnétique transcrânienne répétitive (rTMS) est un objectif important qui élimine les conséquences financières et psychologiques de l'application d'une thérapie inefficace. Pour atteindre cet objectif, nous avons proposé une méthode basée sur l'apprentissage automatique pour classer les répondeurs (R) et les non-répondeurs (NR) au traitement par SMTr pour les patients atteints de troubles dépressifs majeurs (TDM).

Méthodes

L'EEG à l'état de repos de 19 électrodes a été enregistré chez 46 patients MDD avant le traitement. Ensuite, les patients ont subi 7 semaines de SMTr, et 23 d'entre eux ont répondu au traitement. Les caractéristiques extraites de l'EEG incluent la complexité de Lempel-Ziv (LZC), la dimension fractale de Katz (KFD), la dimension de corrélation (CD), la densité spectrale de puissance, les caractéristiques basées sur le bispectre, la cordance frontale et préfrontale et leur combinaison. Les caractéristiques les plus pertinentes ont été sélectionnées par l'algorithme de sélection de caractéristiques minimal-redundancy-maximal-relevance (mRMR). Pour classer deux groupes de R et NR, les k plus proches voisins (KNN) ont été appliqués. Les performances de la méthode proposée ont été évaluées par validation croisée leave-1-out. Pour une étude plus approfondie, la capacité des caractéristiques à différencier R et NR a été étudiée par un test statistique.

Résultats

Des caractéristiques EEG efficaces pour la prédiction de la réponse au traitement par la SMTr ont été trouvées. La puissance bêta de l'EEG, la somme des éléments diagonaux du bispectre dans les bandes delta et bêta et le CD étaient les caractéristiques les plus discriminantes. Puissance de la bêta classée R et NR avec des performances élevées de précision de 91,3 %, de spécificité de 91,3 % et de sensibilité de 91,3 %.

Limites

L'absence d'une grande taille d'échantillon a restreint notre méthode d'utilisation dans des applications cliniques.

Conclusion

Cette précision élevée considérable indique que notre méthode proposée avec la puissance et certaines des caractéristiques non linéaires et bispectrales peut conduire à des résultats prometteurs dans la prédiction des résultats du traitement de la SMTr pour les patients MDD uniquement par un enregistrement EEG prétraitement d'une session.


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Les travaux effectués dans le cadre de deux cours de la troisième année professionnelle du programme de baccalauréat ès sciences en pharmacie ont été évalués. Un cours comportait un devoir de signature qui obligeait les étudiants à réfléchir à l'adhésion des patients, puis à élaborer une présentation de dix minutes pour communiquer une stratégie visant à relever les défis de l'adhésion à un décideur national. Le deuxième cours mettait l'accent sur la défense des intérêts par le biais de jeux de rôle sur les soins aux patients. Une rubrique standardisée a été conçue pour évaluer les éléments de plaidoyer dans les deux cours. Un sondage auprès des étudiants avant et après l'intervention a été réalisé pour saisir les perceptions des étudiants concernant l'importance de la défense des droits dans la pratique de la pharmacie.

Au total, 23 étudiants ont été évalués dans deux cours. Les étudiants ont obtenu une médiane de trois sur une échelle de quatre points pour chacun des quatre domaines d'éléments évalués dans chaque cours. Aucune différence significative n'a été notée pour aucun élément entre les cours (P > 0,05). Les perceptions des étudiants sur la défense des intérêts dans la pratique de la pharmacie étaient positives, et > 50% des étudiants ont convenu qu'ils seraient plus susceptibles de participer à des activités liées à la défense des droits après la fin des travaux.

L'intégration de devoirs et d'évaluations basés sur le plaidoyer dans les programmes existants offre l'occasion de répondre aux besoins du programme en veillant à ce que les étudiants développent des connaissances, des compétences et des attitudes en matière de plaidoyer. Les résultats de cette étude peuvent être appliqués aux programmes de pharmacie du monde entier cherchant à aborder les résultats d'apprentissage du défenseur par le biais de mesures curriculaires.

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Ainsi, l'article que je lis parle d'une analyse à spectre croisé. Je ne sais pas ce que cela signifie, mais je suppose qu'une série temporelle particulière a des fréquences temporelles différentes et que si les énergies associées à ces fréquences temporelles interagissent les unes avec les autres, cela apparaîtra dans une analyse bispectrale, comme expliqué dans l'introduction de cet article - Introduction au bispectre ?

Voici un article (pas de mon domaine) mais de la physique des plasmas qui parle du bispectre croisé.

En prenant des cas d'utilisation simples, quelqu'un peut-il expliquer ce qu'est un bispectre et à partir de cela un bispectre croisé ?