Kompression von EEG-Daten mittels räumlich harmonischer Zerlegung

Younan, Paul

Paul Younan: Kompression von EEG-Daten mittels räumlich harmonischer Zerlegung The present work deals with the compression of the data generated during an investigation electroencephalography (EEG) using spatial harmonic decomposition. In an EEG-recording with large number of electrodes (256 to 512) and high sampling rates (up to 20 KHz) very large amounts of data could be recorded. To use less storage space and bandwidth for storing or transferring these data, an efficient compression tool is required, that is not allowed to distort the medical diagnosis. A spatially harmonic decomposition method based on the eigenanalysis of the Laplace-Beltrami operator on the triangulated surface of the electrode positions could enable an efficient compression of the recorded EEG data. This approach involves two steps. Firstly, basis functions will be determined from the information which is obtained from the electrodes position for the subsequent data decomposition. Secondly, during a multichannel EEG examination the recorded data are decomposed using of these basic functions in coefficients. This work is dedicated to the study of the efficiency of the compression method for the storage and transmission of EEG data. This work gives an overview on the relevant quality criteria of compression rate and quality of the compressed data as well as the art of EEG data compression. Then the influence of standard and tracked electrodes position with same number is analyzed. Further strategies of data compression are designed and analyzed. These strategies are applied and compared to different EEG records with same and different number of the electrodes (256 and 64). At the end of this work is the effect of the strongly noised EEG data on the compression investigated.

Zusammenfassung: Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Kompression der Daten, die während einer Elektroenzephalographie-Untersuchung (EEG-) entstehen, mittels räumlich harmonischer Zerlegung. Bei einer EEG-Aufzeichnung mit einer sehr großen Elektrodenanzahl (256 bis 512) und sehr hohen Abtastraten (bis zu 20 KHz) entstehen sehr große Datenmengen. Ein begrenzter Speicherplatz und Bandbreite für die Speicherung bzw. Übertragung dieser Daten verlangt eine effiziente Datenkompression, die möglichst die ärztliche Diagnose nicht verfälschen sollte. Ein räumlich harmonisches Zerlegungsverfahren basierend auf der Eigenanalyse des Laplace-Beltrami-Operators auf der triangulierten Oberfläche der Elektrodenpositionen könnte eine effiziente Kompression der aufgezeichneten EEG-Daten ermöglichen. Dieses Konzept erfolgt in zwei Schritten. Zuerst werden aus durch die Elektrodenanordnung und -position gewonnenen Informationen Basisfunktion für die spätere Datenzerlegung bestimmt. Dann werden die während einer EEG-Untersuchung aufgezeichneten vielkanaligen Daten mit Hilfe dieser Basisfunktionen in Koeffizienten zerlegt. Diese Arbeit widmet sich der Untersuchung der Effizienz dieses Kompressionsverfahren für die Speicherung und Übertragung von EEG-Daten. Dafür wird zuerst eine Übersicht über die relevanten Qualitätskriterien hinsichtlich Kompressionsrate und Qualität der komprimierten Daten sowie über Stand der Technik von EEG-Datenkompression gegeben. Dann wird der Einfluss von Standard- und getrackten Elektrodenposition gleicher Anzahl untersucht. Weiterhin werden Strategien zur Datenkompression entworfen und analysiert. Diese Strategien werden auf verschiedene EEG-Datensätze gleicher sowie unterschiedlicher Elektrodenanzahl (256 & 64) appliziert und miteinander verglichen. Am Ende wird der Einfluss von stark gestörten EEG-Daten auf die Kompression untersucht.

Ilmenau, Techn. Univ., Masterarbeit, 2012

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Younan, Paul: Kompression von EEG-Daten mittels räumlich harmonischer Zerlegung. 2013.

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