Remoção de balistocardiograma em EEG-fMRI baseada numa abordagem de alinhamento temporal não linear

Abstract

A análise multimodal do cérebro tem sido um importante tema de estudos recentes. A observação deste recorrendo a técnicas como a ressonância magnética funcional (RMF) permitem avanços significativos na análise, devido à sua resolução espacial, faltando no entanto a desejada revolução temporal. A observação simultânea recorrendo a RMF e outras técnicas como Electroencefalografia (EEG), devido à sua complementaridade na resolução espacial e temporal, tornam-se numa importante ferramenta para a comunidade médica. No entanto, devido aos fortes campos magnéticos encontrados dentro do scanner, a aquisição simultânea induz artefactos no EEG, ocultando o sinal fisiológico. Dois artefactos principais podem ser identificados: O artefacto de gradiente, devido aos campos magnéticos de alta frequência, e o Balistocardiograma, devido à actividade cardíaca do sujeito e ao forte campo magnético estático. Esta dissertação apresenta uma introdução à RMF, EEG e as vantagens da sua combinação, explorando as diferentes técnicas e limitações destas para a remoção dos artefactos. As técnicas mais frequentemente utilizadas para este fim, apesar da sua simplicidade, assumem sinais biomédicos como determinísticos, e desta forma nem sempre conseguindo remover o artefacto da forma mais eficiente. Um algoritmo capaz de se adaptar às variações naturais do artefacto é apresentado e a sua eficiência é estudada tanto em contexto de simulação como em sinais reais.

ABSTRACT: Multimodal brain analysis has been the scope of many recent studies. Functional magnetic resonance imaging show remarkable advances in the study of the brain, because of its good spatial resolution, lacking however the desired time resolution. By simultaneously imaging the brain with gold standard techniques for the observation of the brain dynamics, such as Electroencephalography, the complementary advantages become a valuable tool for the medical community. Because of the strong static and varying magnetic fields found in the scanner, this simultaneous acquisition induces artifacts in the EEG, obscuring the underlying physiological signal. Two main artifacts can be identified: The Gradient artifact, caused by the fast changing magnetic fields and the Ballistocardiogram artifact, due to the cardiac activity and the strong static magnetic field. This dissertation presents an overview of both EEG and fMRI, showing the added value of combining them together, and explores different techniques of overcoming the induced artifacts. The most frequently used techniques, although simple, assure biomedical signals as deterministic and end up distorting the underlying physiological signal to a certain degree. An algorithm capable of adapting to the artifacts variations is presented and analyzed with simulated and real signals.