EEG測定のためのマルチスケールLempel-ZIVの複雑さ

目的：Lempel-ZIVの複雑さ（LZC）の古典的な計算には、迅速なリズムを持つEEGに適用すると重要な制限があり、この制限を克服するマルチスケールアプローチを提案することを実証します。 方法：LZC計算が迅速なEEGリズムの機能特性を無視するかどうか、シミュレートされたEEGと実際のEEGとの両方で評価しました。さらに、LZCのスペクトルを生成する複数のバイナリゼーションシーケンスを取得する手順を提案し、この計算を使用して複雑さがよりよくキャプチャされるかどうかを調査しました。 結果：シミュレートされた信号では、より振幅の遅い成分が信号に含まれている場合、古典的なLZCは迅速な成分の変調をキャプチャしませんでした。目を閉じて目を開いた健康な参加者の実際のEEGでは、古典的なLZC計算は、これら2つの条件の違いを示すことができませんでした。しかし、マルチスケールLZCは、目が開いている状態よりも目が閉じている方が複雑さが低いことを示しました。 結論：仮説として、私たちの新しい近似は、より遅いリズムによってマスクされた高速コンポーネントを使用して、シリーズの複雑さをキャプチャします。 重要性：導入する方法は、LZC計算を大幅に改善し、EEG信号の複雑さのより良い特性評価を可能にします。

OBJECTIVE: To demonstrate that the classical calculation of Lempel-Ziv complexity (LZC) has an important limitation when applied to EEGs with rapid rhythms, and to propose a multiscale approach that overcomes this limitation. METHODS: We have evaluated, both with simulated and real EEGs, whether LZC calculation neglects functional characteristics of rapid EEG rhythms. In addition, we have proposed a procedure to obtain multiple binarization sequences that yield a spectrum of LZC, and we have explored whether complexity would be better captured using this computation. RESULTS: In our simulated signals, classical LZC did not capture modulations of a rapid component when a slower component of more amplitude was included in the signal. In real EEGs from healthy participants with eyes closed and eyes open, classical LZC calculation failed to show any difference between these two conditions. However, a multiscale LZC showed that complexity was lower for eyes closed than for eyes open conditions. CONCLUSIONS: As hypothesized, our new approximation captures the complexity of series with fast components masked by slower rhythms. SIGNIFICANCE: The method we introduce significantly improves LZC calculation, and it allows a better characterization of complexity of EEG signals.