<  Retour au portail Polytechnique Montréal

Robust Pre-Clinical Software System for Real Time NIRS and EEG Monitoring

Mahya Dehbozorgi

Mémoire de maîtrise (2014)

[img]
Affichage préliminaire
Télécharger (2MB)
Citer ce document: Dehbozorgi, M. (2014). Robust Pre-Clinical Software System for Real Time NIRS and EEG Monitoring (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1593/
Afficher le résumé Cacher le résumé

Résumé

RÉSUMÉ Ce mémoire présente la conception et l’implémentation d’un logiciel dédié au support d’un système bimodal NIRS et EEG d’imagerie cérébrale en temps réel. En effet, l’accès à l’information en temps réel concernant l’activité cérébrale est un facteur important permettant la détection de tout changement au niveau cortex du cerveau à un stade précoce. Or, les logiciels actuellement disponibles comparables à celui présenté ici n’offrent qu’une possibilité d’ajustement limitée des paramètres en temps réel ainsi que peu de fonctionnalité permettant l’analyse rapide et efficace des données. Le travail présenté dans ce présent mémoire a été réalisé au sein du groupe IMAGINC. Un groupe de recherche multidisciplinaire ayant comme objectif le développement d’un système d’imagerie cérébrale portatif, non invasif et sans-fil permettant d’imager le cortex entier en temps réel. Le module d’acquisition de données de ce système enregistre l’information de 128 canaux NIRS et 32 canaux EEG ainsi que différents accéléromètres et canaux analogiques le tout par l’entremise d’optodes et d’électrodes placées sur un casque d’enregistrement. Ces données sont ensuite envoyées par un lien de communication sans-fil au logiciel qui recueille et affiche l’état hémodynamique du sujet par l’entremise de son interface graphique. Il est ensuite possible de choisir différentes vues des cartes 2D du cerveau sur lesquelles les changements hémodynamiques sont présentés. La surveillance à distance de l’état du sujet est aussi possible puisque ces données peuvent être retransmises vers un autre ordinateur par un lien sans-fil. De plus, de par son interface graphique conviviale et intuitive, l’usager peut facilement ajuster différents paramètres de test tout au long de l’acquisition de données sans même l’interrompre. Dans le but d’optimiser les paramètres pour chaque sujet, une fonction de calibration automatique ajustant l’intensité d’illumination de chacun des émetteurs en quelques secondes a été implémentée. Pour faciliter le processus de test, il est possible de télécharger des fichiers (bipolaire et montage référentielle) contenant des paramètres de configurations préétablies pour le NIRS et l’EEG. Enfin, il est possible de faire une analyse automatique et rapide de l’état de tous les canaux NIRS durant les tests afin d’assurer une bonne connexion ainsi que la validité des données. Le système conçu est en mesure d’enregistrer et de traiter des données en temps réel sur une période de 24 heures. Les résultats obtenus ont été validés en utilisant des logiciels d’analyse de données NIRS similaires durant des tâches de finger tapping induisant un changement hémodynamique chez les sujets.----------ABSTRACT This master’s thesis presents the design and implementation of a real-time software system to support a bimodal NIRS and EEG brain imaging device. Real-time information on brain activity is an important factor in early detection and diagnosis at the top level of the cortex of various brain disorders. Current software systems provide limited real-time parameter adjustment and automated features for quick and easy analysis. The project presented in this master’s thesis is part of the multidisciplinary IMAGINC research group, with the objective of developing a wireless, non-invasive and portable brain imaging system that allows imaging of the whole cortex in real time. The hardware system is capable of recording data from 128 NIRS and 32 EEG channels, as well as additional accelerometer and analog channels through the optodes and electrodes mounted onto the helmet. The software system acquires the real-time data from the hardware module using a wireless connection and displays the hemodynamic variations on the user interface. The change in hemodynamic activity is displayed on a 2D map of the brain, with selection of different views. Remote monitoring is also possible since the data can be transferred wirelessly to another computer. Through the user-friendly and intuitive user interface, the user can control and adjust various test parameters throughout the acquisition without any interruption. In order to achieve maximum illumination setting for individual subjects there is an automatic calibration function that quickly adjusts the illumination intensity for each of the emitters in just a few seconds. Previously defined NIRS and EEG configuration files (bipolar and referential montage) can be uploaded for easy testing. An automated analysis feature quickly analyzes and reports the status of all NIRS channels during the test to ensure good connection and valid results. The designed system can successfully record and process data for a continuous period of up to 24 hours. The results have been validated using similar NIRS data analysis software during figure tapping tasks and the hemodynamic variations were as expected.

Document en libre accès dans PolyPublie
Département: Institut de génie biomédical
Directeur de mémoire/thèse: Mohamad Sawan et Philippe Pouliot
Date du dépôt: 18 mars 2015 15:17
Dernière modification: 24 oct. 2018 16:11
Adresse URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/1593/

Statistiques

Total des téléchargements à partir de PolyPublie

Téléchargements par année

Provenance des téléchargements

Actions réservées au personnel