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Tesi etd-10052005-123341


Thesis type
Tesi di laurea specialistica
Author
Duggento, Andrea
email address
andrea.duggento@lillinet.org
URN
etd-10052005-123341
Title
Characterization of epileptic EEG's via statistical mechanics tools
Struttura
SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE E NATURALI
Corso di studi
SCIENZE FISICHE
Commissione
relatore Dott. Mannella, Riccardo
Parole chiave
  • epilepsy
  • EEG
Data inizio appello
21/10/2005;
Consultabilità
completa
Riassunto analitico
Si stima che oltre l’1% della popolazione sia affetta da una qualche forma di epilessia. Si tratta di un disturbo che affligge una porzione dell’encefalo che, in determinate circostanze, scarica in maniera incontrollata energia sotto forma di attività di spiking ai danni del resto della massa cerebrale.<br>Questa patologia è particolarmente preoccupante in età infantile; infatti, se nei casi più lievi, sia pure sotto programmi farmacologici, si può convivere con il disturbo, spesso manifestazioni precoci causano danni irreparabili al sistema nervoso con gravissime conseguenze per l’apprendimento e lo sviluppo. <br>Il fenomeno è ben noto dal punto di vista della manifestazione funzionale e si può spesso individuare la zona epilettogena in vista di una mirato intervento chirurgico. Tuttavia la singola crisi epilettica non è prevedibile e difficilmente caratterizzabile. <br>Se esistessero dei sistemi automatici che allertino il personale medico in prossimità di una crisi in pazienti sotto controllo, si avrebbe modo di intervenire tempestivamente con il farmaco. Non esiste un modello funzionale in grado di descrivere il fenomeno né sappiamo se il segnale EEG sia guidato da un qualche sistema dinamico che regola l’attivazione dei network cerebrali. <br>In questo lavoro si vuole (tentare di) costruire uno o più strumenti di lettura che indichino la presenza di una qualche forma di attività riconducibile ad una dinamica nota o quantomeno caratterizzabile. Lo scopo ultimo che fa da traino a ciascun tentativo è la previsione della crisi epilettica. Nel dettaglio ci si è mossi su tre fronti:<br> ? È stata tentata un’ansatz di dinamica conduttrice dell’attività elettrica i cui coefficienti sono stati dedotti tramite un metodo di inferenza Bayesiana; ciò nel tentativo di estrarre dal moto dei coefficenti segni premonitori di un cambio della dinamica.<br> ? Sono state elaborate diverse tecniche per estrarre (dai signali prima, e dalla loro interazione poi) processi di diffusione stocastica. Da tali processi si è tentato di verificare se, con la lettura di variazioni della loro legge di scala, fosse estraibile una informazione sul processo generatore.<br> ? È stata vagliata la possibilià che il calcolo della mutua informazione media tra segnali potesse essere utile come ulteriore indicatore.<br>Sono state illustrate le calibrazioni fra le diverse tecniche e le relazioni tra esse, nonché la caratterizzazione degli EEG (patologici e no) sulla base di tutti gli strumenti fin qui utilizzati.
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