Farklı Dalgacık Dönüşümü Türleri Kullanılarak COVID-19’un Olay İlişkili P300 Potansiyeli Üzerindeki Etkisinin İncelenmesi
Öz
COVID-19’un nörolojik ve mikrovasküler sistem üzerinde etkileri bulunmaktadır. Bu bilgiden hareketle bu çalışmada COVID-19 öncesi ve COVID-19 sonrası aynı kişiler ve aynı deney prosedürüyle kaydedilmiş EEG sinyallerinden elde edilen olay ilişkili potansiyeller karşılaştırılmıştır. Farklı dalgacık dönüşümü türleri kullanılarak elde edilen spektrogram görüntüleri Cz, P3, P4, Pz, P7, P8, O1, Oz ve O2 kanalları kullanılarak COVID-19 öncesi ve COVID-19 sonrası durumları karşılaştırılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde, 4 Hz frekans bölgesi ve 100 ile 300 ms zaman bölgesi arasında Oz, P8, P7 ve P4 elektrotlarında bir aktivasyon azalmasının meydana geldiği görülmektedir. Farklılığın daha net ortaya konulabilmesi için, farklı dalgacık türleri kullanılarak elde edilen güç katsayısı değerleri karşılaştırılmıştır. COVID-19 sonrası en büyük azalma oranı %16.10 ile bump dalgacık türünde meydana gelmiştir. Morse ve amor dalgacık türleri içinse sırasıyla %14.22 ve %14.25’lik dalgacık dönüşümü katsayısı güç azalması meydana gelmiştir. Kanallar açısından en büyük farklılık Oz kanalında meydana gelmiştir.
Anahtar Kelimeler
Beyin-bilgisayar arayüzü, COVID-19, Dalgacık dönüşümü, EEG
Destekleyen Kurum
Atatürk Üniversitesi
Proje Numarası
FOA-2018-6524
Teşekkür
Bu çalışma Atatürk Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi tarafından FOA-2018-6524 proje numarası ile desteklenmiştir.
Kaynakça
- Adeli, H., Zhou, Z., & Dadmehr, N. (2003). Analysis of EEG records in an epileptic patient using wavelet transform. Journal of Neuroscience Methods, 123(1), 69-87. doi:10.1016/S0165-0270(02)00340-0
- Ashraf, B. N., & Goodell, J. W. (2022). COVID-19 social distancing measures and economic growth: Distinguishing short-and long-term effects. Finance Research Letters, 47, 102639. doi:10.1016/j.frl.2021.102639
- Azevedo, R. B., Botelho, B. G., Hollanda, J. V. G. d., Ferreira, L. V. L., Junqueira de Andrade, L. Z., Oei, S. S. M. L., & Muxfeldt, E. S. (2021). Covid-19 and the cardiovascular system: A comprehensive review. Journal of Human Hypertension, 35, 4-11. doi:10.1038/s41371-020-0387-4
- Aydemir, O., & Kayikcioglu, T. (2011). Wavelet transform based classification of invasive brain computer interface data. Radioengineering, 20, 31-38.
- Brandeis, D., & Lehmann, D. (1986). Event-related potentials of the brain and cognitive processes: Approaches and applications. Neuropsychologia, 24(1), 151-168. doi:10.1016/0028-3932(86)90049-7
- Brouwer, A. M., & Van Erp, J. B. F. (2010). A tactile P300 brain-computer interface. Frontiers in Neuroscience, 4, 19. doi:10.3389/fnins.2010.00019
- Ciceri, F., Beretta, L., Scandroglio, A. M., Colombo, S., Landoni, G., Ruggeri, A., …, & Zangrillo, A. (2020). Microvascular COVID-19 lung vessels obstructive thromboinflammatory syndrome (MicroCLOTS): an atypical acute respiratory distress syndrome working hypothesis. Critical Care and Resuscitation, 22(2), 95-97.
- Delussi, M., Gentile, E., Coppola, G., Prudenzano, A. M. P., Rainero, I., Sances, G., …, & Tommaso, M. (2020). Investigating the effects of COVID-19 quarantine in migraine: An observational cross-sectional study from the Italian National Headache Registry (RICe). Frontiers in Neurology, 11, 597881. doi:10.3389/fneur.2020.597881
- Farwell, L. A., & Donchin, E. (1988). Talking off the top of your head: Toward a mental prosthesis utilizing event-related brain potentials. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 70(6), 510-523. doi:10.1016/0013-4694(88)90149-6
- Flor, L. S., Friedman, J., Spencer, C. N., Cagney, J., Arrieta, A., Herbert, M. E., …, & Gakidou, E. (2022). Quantifying the effects of the COVID-19 pandemic on gender equality on health, social, and economic indicators: A comprehensive review of data from March, 2020, to September, 2021. The Lancet, 399(10344), 2381-2397. doi:10.1016/S0140-6736(22)00008-3