Published June 2, 2015
| Version v1
Publication
Open
Multiscale entropy analysis of biological signals: a fundamental bi-scaling law
Creators
- 1. Guangxi University
- 2. University of Chinese Academy of Sciences
Description
Since introduced in early 2000, multiscale entropy (MSE) has found many applications in biosignal analysis, and been extended to multivariate MSE. So far, however, no analytic results for MSE or multivariate MSE have been reported. This has severely limited our basic understanding of MSE. For example, it has not been studied whether MSE estimated using default parameter values and short data set is meaningful or not. Nor is it known whether MSE has any relation with other complexity measures, such as the Hurst parameter, which characterizes the correlation structure of the data. To overcome this limitation, and more importantly, to guide more fruitful applications of MSE in various areas of life sciences, we derive a fundamental bi-scaling law for fractal time series, one for the scale in phase space, the other for the block size used for smoothing. We illustrate the usefulness of the approach by examining two types of physiological data. One is heart rate variability (HRV) data, for the purpose of distinguishing healthy subjects from patients with congestive heart failure, a life-threatening condition. The other is electroencephalogram (EEG) data, for the purpose of distinguishing epileptic seizure EEG from normal healthy EEG.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
منذ تقديمها في أوائل عام 2000، وجدت الإنتروبيا متعددة النطاقات (MSE) العديد من التطبيقات في تحليل الإشارات الحيوية، وتم توسيعها لتشمل MSE متعددة المتغيرات. ومع ذلك، لم يتم الإبلاغ حتى الآن عن أي نتائج تحليلية للمشروعات متناهية الصغر والصغيرة والمتوسطة متعددة المتغيرات. وقد حد هذا بشدة من فهمنا الأساسي للمشروعات متناهية الصغر والصغيرة والمتوسطة. على سبيل المثال، لم تتم دراسة ما إذا كانت تقديرات MSE باستخدام قيم المعلمات الافتراضية ومجموعة البيانات القصيرة ذات مغزى أم لا. كما أنه من غير المعروف ما إذا كان للشركات الصغيرة والمتوسطة أي علاقة بمقاييس التعقيد الأخرى، مثل معلمة هيرست، التي تميز هيكل الارتباط للبيانات. للتغلب على هذا القيد، والأهم من ذلك، لتوجيه المزيد من التطبيقات المثمرة للمشروعات متناهية الصغر والصغيرة والمتوسطة في مختلف مجالات علوم الحياة، نستمد قانونًا أساسيًا ثنائي المقياس للسلاسل الزمنية الكسورية، أحدهما للمقياس في مساحة الطور، والآخر لحجم الكتلة المستخدم للتنعيم. نوضح فائدة النهج من خلال فحص نوعين من البيانات الفسيولوجية. أحدهما هو بيانات تقلب معدل ضربات القلب (HRV)، لغرض التمييز بين الأشخاص الأصحاء والمرضى الذين يعانون من قصور القلب الاحتقاني، وهي حالة تهدد الحياة. والآخر هو بيانات مخطط كهربية الدماغ (EEG)، لغرض تمييز مخطط كهربية الدماغ لنوبة الصرع عن مخطط كهربية الدماغ الصحي الطبيعي.Translated Description (French)
Depuis son introduction au début des années 2000, l'entropie multi-échelle (EMS) a trouvé de nombreuses applications dans l'analyse de biosignaux, et a été étendue à l'EMS multivariée. Jusqu'à présent, cependant, aucun résultat analytique pour la MSE ou la MSE multivariée n'a été rapporté. Cela a gravement limité notre compréhension de base de l'EMS. Par exemple, il n'a pas été étudié si le MSE estimé à l'aide de valeurs de paramètres par défaut et d'un ensemble de données court est significatif ou non. On ne sait pas non plus si MSE a une relation avec d'autres mesures de complexité, telles que le paramètre Hurst, qui caractérise la structure de corrélation des données. Pour surmonter cette limitation, et plus important encore, pour guider des applications plus fructueuses de la MSE dans divers domaines des sciences de la vie, nous dérivons une loi fondamentale de bi-échelle pour les séries temporelles fractales, l'une pour l'échelle dans l'espace de phase, l'autre pour la taille de bloc utilisée pour le lissage. Nous illustrons l'utilité de l'approche en examinant deux types de données physiologiques. L'une est la variabilité de la fréquence cardiaque (HRV), dans le but de distinguer les sujets sains des patients atteints d'insuffisance cardiaque congestive, une maladie potentiellement mortelle. L'autre est l'électroencéphalogramme (EEG), dans le but de distinguer l'EEG des crises épileptiques de l'EEG normal sain.Translated Description (Spanish)
Desde su introducción a principios de 2000, la entropía multiescala (MSE) ha encontrado muchas aplicaciones en el análisis de bioseñales y se ha extendido a MSE multivariante. Hasta ahora, sin embargo, no se han informado resultados analíticos para MSE o MSE multivariante. Esto ha limitado severamente nuestra comprensión básica de MSE. Por ejemplo, no se ha estudiado si MSE estimado utilizando valores de parámetros predeterminados y conjuntos de datos cortos es significativo o no. Tampoco se sabe si MSE tiene alguna relación con otras medidas de complejidad, como el parámetro de Hurst, que caracteriza la estructura de correlación de los datos. Para superar esta limitación y, lo que es más importante, para guiar aplicaciones más fructíferas de MSE en diversas áreas de las ciencias de la vida, derivamos una ley fundamental de bi-escalamiento para series temporales fractales, una para la escala en el espacio de fases y la otra para el tamaño de bloque utilizado para el suavizado. Ilustramos la utilidad del enfoque examinando dos tipos de datos fisiológicos. Uno son los datos de variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC), con el fin de distinguir a los sujetos sanos de los pacientes con insuficiencia cardíaca congestiva, una afección potencialmente mortal. El otro son los datos del electroencefalograma (EEG), con el fin de distinguir el EEG de convulsiones epilépticas del EEG normal y saludable.Files
pdf.pdf
Files
(902.6 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:45fe01fbf6a4486a50d070ce6685137a
|
902.6 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تحليل الإنتروبيا متعددة النطاقات للإشارات البيولوجية: قانون أساسي ثنائي المقياس
- Translated title (French)
- Analyse entropique multi-échelle des signaux biologiques : une loi fondamentale de bi-échelle
- Translated title (Spanish)
- Análisis de entropía multiescala de señales biológicas: una ley fundamental de bi-escalamiento
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W1562563704
- DOI
- 10.3389/fncom.2015.00064
References
- https://openalex.org/W1862394037
- https://openalex.org/W1979123451
- https://openalex.org/W1985922897
- https://openalex.org/W1993933805
- https://openalex.org/W1994801474
- https://openalex.org/W2021760137
- https://openalex.org/W2031066127
- https://openalex.org/W2034828191
- https://openalex.org/W2035479505
- https://openalex.org/W2037111028
- https://openalex.org/W2037172776
- https://openalex.org/W2039771276
- https://openalex.org/W2044984635
- https://openalex.org/W2058312364
- https://openalex.org/W2059040925
- https://openalex.org/W2059851411
- https://openalex.org/W2068199737
- https://openalex.org/W2073630396
- https://openalex.org/W2079409030
- https://openalex.org/W2086038013
- https://openalex.org/W2093020097
- https://openalex.org/W2105209028
- https://openalex.org/W2114715837
- https://openalex.org/W2128695434
- https://openalex.org/W2170097079
- https://openalex.org/W2479877058
- https://openalex.org/W2887654604
- https://openalex.org/W3103629061