haku: @keyword wavelet analysis / yhteensä: 5
hakutulos-lista
viite: 4 / 5
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Virkkala, Ville
Työn nimi:Development of an Epileptiform Spike Detector
Epileptiformisen piikkidetektorin kehittäminen
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2009
Sivut:60      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Lääketieteellisen tekniikan ja laskennallisen tieteen laitos
Oppiaine:Lääketieteellinen tekniikka   (Tfy-99)
Valvoja:Meriläinen, Pekka
Ohjaaja:Särkelä, Mika
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark T80     | Arkisto
Avainsanat:EEG
epilepsy
seizure
spike detector
wavelet analysis
ROC curve
EEG
epilepsia
epileptinen kohtaus
piikkidetektori
wavelet-analyysi
ROC-käyrä
Tiivistelmä (fin): Potilaan kannalta tärkeimpien sydämen ja keuhkojen tilaa kuvaavien parametrien monitorointi on jo täysin automatisoitu nykyaikaisessa tehohoitoympäristössä.
Moni tehohoidossa oleva potilas kärsii kuitenkin myös neurologisista komplikaatioista, jotka ovat yhteydessä kohonneeseen kuolleisuuteen ja pidempiin hoitojaksoihin tehohoidossa ja sairaalassa.
Aivosähkökäyrä (EEG) on laajalti käytetty menetelmä näiden komplikaatioiden havaitsemiseen, mutta se on viimeisiä rutiinitoimenpiteitä, joita ei ole täysin automatisoitu modernissa tehohoidossa.

Epilepsiaksi kutsutaan aivojen sairautta.
Sille ovat ominaisia epileptiset kohtaukset, jotka ovat toistuvia ja ennustamattomia normaalin aivotoiminnan häiriöitä.
Epileptisen kohtauksen ennustaminen ja aikainen havaitseminen ovat tärkeimpiä tutkimuskohteita automaattisen EEG-monitoroinnin kehittämisessä.
Tyypillisiä piirteitä EEG:ssä epileptisen kohtauksen aikana ovat piikit, terävät aallot ja piikin ja sitä seuraavan aallon purskeet.
Näiden piikkien ja terävien aaltojen havaitseminen on yksi keino epileptisen kohtauksen havaitsemiseksi.

Tämän työn tarkoituksena on kehittää automatisoitu yksikanavainen piikkidetektori.
Helppo mittausjärjestely on vaatimus jokaiselle monitorointijärjestelmälle tehohoidossa, joka rajoittaa käytössä olevien EEG kanavien määrää.
Tässä työssä esitellään uudenlainen menetelmä epileptisten piikkien havaitsemiseksi.
Menetelmä käyttää sekä wavelet-analyysiä että sekventiaalista analyysiä piikeille tyypillisten piirteiden havaitsemiseksi.
Menetelmällä saavutettiin 88.4 % sensitiivisyys ja 90.4 % selektiivisyys testidatalle.
Menetelmän kliinistä soveltuvuutta evaluoitiin kahdella eri data ryhmällä, jotka koostuivat yhteensä 152 potilaasta.
Tiivistelmä (eng): Monitoring of the most crucial parameters describing the status of patients heart and lungs are already fully automated in modern intensive care unit (ICU) patient monitoring.
However, many of the ICU patients also suffer from neurological complications, which are associated with increasing mortality rates and longer medical ICU and hospital lengths of stay.
Electroencephalogram (EEG) is widely used method to monitor these complications, but it is one of the last routine clinical procedures to be fully automated.

Epilepsy is the name of a brain disorder.
It is characterized by epileptic seizures, which are recurrent and unpredictable interruptions of normal brain function.
Seizure prediction and early recognition are primary research priorities in development of an automated EEG monitoring.
Typical features in the EEG activity that are characteristic to epilepsy are spikes, sharp waves and bursts of spike and wave.
That is why detecting these spikes and sharp waves is one way trying to observe EEG seizure.

The aim of this master's thesis is to develop an automated single channel epileptiform spike detector.
Easy measurement setup, which restricts the number of measuring electrodes, is a demand for any monitoring system to be accepted in routine use in the ICU.
In this work a new spike detection method is introduced.
This method uses both wavelet and sequential analysis to identify features characteristic for epileptiform spikes.
Obtained results were 88.4% sensitivity and 90.4% positive predictive value in the case of test data.
Clinical applicability of the developed spike detector was evaluated using two different data sets containing 152 patients in total.
ED:2009-11-24
INSSI tietueen numero: 38606
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI