ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA ELEKTROTECHNICKÁ KATEDRA KYBERNETIKY



Podobné dokumenty
Bipolární afektivní porucha - BAP (Maniodepresivní psychóza)

Afektivní poruchy. MUDr. Helena Reguli

Aktigrafie: pohybová aktivita jako odraz stavu pacienta. Eduard Bakštein (NÚDZ / FEL ČVUT)

Posuzování pracovní schopnosti. U duševně nemocných

Afektivní poruchy. MUDr. Jana Hořínková Psychiatrická klinika FN Brno a LF MU

Žádost o umožnění dotazníkové akce. Dotazník pro organizace služeb komunitní péče

F30 F39 AFEKTIVNÍ PORUCHY F30 - MANICKÁ EPIZODA

Moravské gymnázium Brno s.r.o. Kateřina Proroková. Psychopatologie duševní poruchy Ročník 1. Datum tvorby Anotace

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P10. Aplikace UNS v biomedicíně

Ing. Petr Hájek, Ph.D. Podpora přednášky kurzu Aplikace umělé inteligence

Klasifikace předmětů a jevů

KONFERENCE Aktuální trendy v péči o lidi s duševním onemocněním dubna 2016

Popis využití: Výukový materiál s úkoly pro žáky s využitím dataprojektoru,

Trénování sítě pomocí učení s učitelem

EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření. Jan Krystek

3. Výdaje zdravotních pojišťoven

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

Až dvěma pětinám lidí s depresí nezabírají antidepresiva, u dalších sice léky pomohou některé příznaky nemoci zmírnit, ale například potíže se

Úloha 1. Napište matici pro případ lineárního regresního spline vyjádřeného přes useknuté

2 Vymezení normy Shrnutí... 27

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

Proč je potřeba změna? Odborná společnost vypracovala podněty k úpravám systému DRG v oblasti psychiatrie, který byl předán PS DRG.

Informace ze zdravotnictví Jihomoravského kraje

SCHIZOFRENIE. Tomáš Volf, Anna Svobodová

Závěrečná zpráva projektu. Péče o schizofrenní pacienty v ordinaci praktického lékaře

MUDr. Milena Bretšnajdrová, Ph.D. Prim. MUDr. Zdeněk Záboj. Odd. geriatrie Fakultní nemocnice Olomouc

Délka nočního spánku a jeho kvalita se výrazně podílí na zdravotním stavu obyvatel i kvalitě jejich života.

Informace ze zdravotnictví Kraje Vysočina

Možnosti terapie psychických onemocnění

OBSEDANTNĚ - KOMPULZIVNÍ PORUCHA

Internalizované poruchy chování

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek

Emoce a jejich poruchy. Rozšiřující materiál k tématu emoce.

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

Činnost oboru diabetologie, péče o diabetiky v roce Activity of the branch of diabetology, care for diabetics in 2006

Seminář o duševním zdraví pro střední zdravotnické školy 2015

Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Reed-Mullerovy kódy

Úvod do zpracování signálů

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Schizoafektivní porucha

Obr. 1 Vzorec adrenalinu

KLIMA ŠKOLY. Zpráva z evaluačního nástroje Klima školy. Škola Testovací škola - vyzkoušení EN, Praha. Termín

Spokojenost se životem

Neuronové časové řady (ANN-TS)

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

Lokální analýza dat Národního registru CMP. Komplexní cerebrovaskulární centrum Fakultní nemocnice Ostrava

OCHRANA VEŘEJNÉHO ZDRAVÍ. Mgr. Aleš Peřina, Ph. D. Ústav ochrany a podpory zdraví LF MU

Rozpoznávání izolovaných slov (malý slovník, např. číslovky, povely).

Popisná statistika kvantitativní veličiny

Geriatrická deprese MUDr.Tomáš Turek

Činnost oboru diabetologie, péče o diabetiky v roce Activity of the branch of diabetology, care for diabetics in 2007

Spánek v prostředí intenzivní péče. Přednášející: Michal Pospíšil Spoluautor: Adriana Polanská

Základy genetiky populací

1. Statistická analýza dat Jak vznikají informace Rozložení dat

PŘEKLADY DO PSYCHIATRICKÉ LÉČEBNY DOBŘANY

ERGODIAGNOSTIKA PRIM. MUDR. PAVEL MARŠÁLEK, REHABILITAČNÍ ODDĚLENÍ KRAJSKÁ ZDRAVOTNÍ A.S, MASARYKOVA NEMOCNICE V ÚSTÍ NAD LABEM O.Z.

Matematické modelování dopravního proudu

Prof. MUDr. Karel Šonka, DrSc.

Zdravotní péče ošetřovatelská péče

Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Základní charakteristiky zdraví

Nadváha a obezita a možnosti nefarmakologického ovlivnění

Obsah přednášky Jaká asi bude chyba modelu na nových datech?

Dědičnost vázaná na X chromosom

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1

Compliance a adherence pacientů s diabetem mellitem

Posouzení přesnosti měření

ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH MUŽŮ V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY

1 Modelování systémů 2. řádu

SYMPTOMATOLOGIE A DIAGNOSTIKA

Rozdělování dat do trénovacích a testovacích množin

CZEch Mental health Study (CZEMS)

= = 2368

Projekční algoritmus. Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění. Jan Klíma

Ošetřovatelský proces

Regresní analýza 1. Regresní analýza

AFEKTIVN Í PORUCHY. J.Hüttlová Psychiatrická klinika, FN Brno

Statistická teorie učení

Světový den spánku a poruchy biologických rytmů

ADA Semestrální práce. Harmonické modelování signálů

1. Pojetí speciálně pedagogické diagnostiky

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel

Příloha I: Schématické znázornění regulace krevního tlaku baroreflexem

Technická kybernetika. Obsah. Principy zobrazení, sběru a uchování dat. Měřicí řetězec. Principy zobrazení, sběru a uchování dat

Klinické ošetřovatelství

Psychické problémy a psychiatrické diagnózy jako příčiny (ženského) bezdomovectví. MUDr. Martin Hollý, MBA

Psychiatrická komorbidita pacientů léčených v souvislosti s užíváním návykových látek

Dostupné a důstojné bydlení pro všechny II

Huntingtonova choroba

Kalkulace závažnosti komorbidit a komplikací pro CZ-DRG

Model. zdraví a nemoci

23. Matematická statistika

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D.

PARKINSONOVA NEMOC Z POHLEDU PSYCHIATRA. MUDr.Tereza Uhrová Psychiatrická klinika I.LF UK a VFN Praha

Vyhodnocení studie SPACE

Vyhodnocení 2D rychlostního pole metodou PIV programem Matlab (zpracoval Jan Kolínský, dle programu ing. Jana Novotného)

Stavový model a Kalmanův filtr

Úloha - rozpoznávání číslic

Aplikace teoretických postupů pro ocenění rizika při upisování pojistných smluv v oblasti velkých rizik

Transkript:

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA ELEKTROTECHNICKÁ KATEDRA KYBERNETIKY Diplomová práce ANALÝZA BIPOLÁRNÍCH PACIENTŮ Kateřina Sedláčková Vedoucí diplomové práce: Ing. Daniel Novák, Ph.D. PRAHA 2008

2

Prohlášení Prohlašuji, že jsem svou diplomovou práci vypracovala samostatně a použila jsem pouze podklady (literaturu, projekty, SW atd.) uvedené v přiloženém seznamu. V Praze dne.. Podpis 3

Poděkování Ráda bych tímto poděkovala vedoucímu diplomové práce Ing. Danielu Novákovi, Ph.D. za odborné vedení diplomové práce a za mnoho cenných rad a podnětných připomínek, kterými přispěl ke vzniku této práce. Na projektu analýzy bipolárních pacientů se významně podíleli i další dva kolegové, Radek Jedlička a Jan Poupě, proto bych i jim ráda na tomto místě poděkovala za příjemnou a přínosnou spolupráci. V Praze dne.. Podpis 4

Abstrakt Bipolární afektivní porucha je psychické onemocnění charakteristické střídáním depresivních a manických episod. Zejména depresivní období může být pro pacienta nebezpečné, neboť je prokázán zvýšený výskyt sebevražedných pokusů během tohoto období. Pokud by bylo možné tuto episodu, popřípadě i manickou fázi, predikovat, dalo by se předejít nejen sebevražedným pokusům, ale i nutnosti pacienta hospitalizovat. Za tímto účelem vznikl nápad snímat pohybovou aktivitu vybraných pacientů diagnostikovaných pro bipolární poruchu pomocí zápěstního aktigrafu. Doposud se této studie účastnilo sedm takových dobrovolníků, ale relevantní data máme zatím jen od tří. Výstupní aktigrafická data těchto pacientů analyzujeme a to zejména se zaměřením na získání vhodných příznaků pro klasifikaci a následnou predikci. Takovým příznakem je např. délka spánku, celková pohybová aktivita za sledované období, počet segmentů bez pohybu, nebo také aproximativní entropie či Dentrended Fluctuation Analysis. K těmto zjištěným příznakům je důležité získat od pacientů, nebo jejich ošetřujícího lékaře, navíc ještě záznamy o výskytu deprese či mánie. Teprve na základě těchto informací lze sestavit trénovací a testovací množinu pro klasifikaci. V tomto případě je jako klasifikační metoda používán Dynamic Time Warping. Bohužel nemáme v tuto chvíli zatím žádné uspokojivé výsledky vedoucí ke kvalitní predikce relapsu bipolární poruchy. Abstract Bipolar affective disorder is one of the mental diseases, which is typical of changing depressive and manic episodes. Especially depressive period can be dangerous for a patient, because in many studies have been documented that in this period patients suffer from increasing count of suicide risk. If it is possible to predict depressive or manic period, it should be feasible to prevent parasuicide, but also necessity of patient admission to hospital. The methodology and analysis of recording the motion activity of bipolar patients is described in the thesis. The activity is recorded using wrist actigraphs. Up to now seven volunteers have participated in the study, but data from three patients only are relevant for the futher processing. Output data from actigraph are analyzed, the set of features parameters are calculated for classification and resulting prediction of depressive or manic episodes. Those parameters are the length of sleep, the total activity score, and number of phases without moving, or also Approximate Entropy and Dentrended Fluctuation Analysis. Moreover undergoing depressive and manic episodes obtainded from patients or their attending physician are taken onto account. Dynamic Time Warping is used as a relapse predictor. But since this moment we haven t any good predictions of relapse of bipolar disorder. 5

Obsah Kapitola 1 Program ITAREPS...13 1.1 Program ITAREPS a pacienti s bipolární poruchou...14 1.1.1 Bipolární porucha...14 1.1.2 Účastníci programu pro prevenci příznaků bipolární poruchy...16 1.1.3 Úprava programu pro bipolární poruchu...17 1.1.4 Aktigrafie...18 Kapitola 2 Detekce spánkových oblastí a extrakce příznaků...21 2.1 Metoda detekce spánkových oblastí...21 2.1.1 Předzpracování...22 2.1.2 Princip automatické detekce...24 2.1.3 Manuální editace...26 2.2 Extrakce příznaků...32 2.3 Aproximativní entropie...37 2.3.1 Výpočet ApEn...38 2.3.2 Vlastnosti ApEn...38 2.4 Dentrended Fluctuation Analysis (DFA)...39 Kapitola 3 Dynamic Time Warping...41 3.1 Klasický algoritmus DTW...44 3.1.1 Optimalizace algoritmu DTW...46 Kapitola 4 Selekce příznaků a klasifikace...48 4.1 Selekce příznaků...48 4.2 Klasifikace...54 4.2.1 Grafický výstup klasifikátoru DTW...55 4.2.2 Automatická analýza...57 Kapitola 5 Shrnutí...59 Přílohy...61 6

Seznam obrázků Obr. 1 Schéma programu ITAREPS...14 Obr. 2 Časový průběh otázky č. 4 s vyznačenými událostmi, jako je deprese, zhoršení nálady, prodloužení spánku a hospitalizace pro Pacienta č. 4...18 Obr. 3 Naměřený vstupní aktigram (výsek) Pacient č. 1, vzorkovací frekvence 2 minuty...19 Obr. 4 Naměřený vstupní aktigram (výsek) Pacient č. 4, vzorkovací frekvence 30 vteřin...19 Obr. 5 Naměřený vstupní aktigram (výsek) Pacient č. 6, vzorkovací frekvence 30 vteřin...20 Obr. 6 Předzpracovaný vstupní aktigram z obr. 3 (výsek) Pacient č. 1...23 Obr. 7 Předzpracovaný vstupní aktigram z obr. 4 (výsek) Pacient č. 4...23 Obr. 8 Předzpracovaný vstupní aktigram z obr. 5 (výsek) Pacient č. 6...24 Obr. 9 Vykreslení nalezených spánkových oblastí do naměřeného vstupního aktigramu s vyznačenou značkou půlnoci a datem (výsek) Pacient č. 1, vzorkovací frekvence 2 minuty...25 Obr. 10 Vykreslení nalezených spánkových oblastí do naměřeného vstupního aktigramu s vyznačenou značkou půlnoci a datem (výsek) Pacient č. 4, vzorkovací frekvence 30 vteřin...26 Obr. 11 Vykreslení nalezených spánkových oblastí do naměřeného vstupního aktigramu s vyznačenou značkou půlnoci a datem (výsek) Pacient č. 6, vzorkovací frekvence 30 vteřin...26 Obr. 12 Vykreslení nalezených a manuálně dohledaných spánkových oblastí do naměřeného vstupního aktigramu s vyznačenou značkou půlnoci a datem (výsek) Pacient č. 6, vzorkovací frekvence 30 vteřin...27 Obr. 13 Detail nepřesně detekovaného začátku spánkové oblasti...28 Obr. 14 Detail opravené polohy téhož začátku spánkové oblasti po manuální editaci...28 Obr. 15 Celkový přehled sledovaného období pro Pacienta č. 6...32 Obr. 16 Sinusový signál (ApEn)...39 Obr. 17 Sinusový signál superponovaný bílým šumem (ApEn)...39 Obr. 18 Sinusový signál (DFA)...40 Obr. 19 Sinusový signál superponovaný bílým...40 Obr. 20 Skrytý Markovský model pro tři stavy...42 Obr. 21 Struktura rekurentní neuronové sítě...42 Obr. 22 A) Dvě časové řady reprezentující pohyb ruky píšící perem. B) Uspořádání dvou sekvencí pomocí DTW...43 Obr. 23 Princip deformace časové dimenze...43 Obr. 24 Grafická reprezentace matice M s vyznačenou deformační cestou W...45 Obr. 25 Sakoe-Chubův pás (vlevo), Itakurův rovnoběžník (vpravo)...46 Obr. 26 Princip lokální optimalizace DTW...47 Obr. 27 Vykreslená kombinace příznaků: Časy usnutí (Sleep begin), Časy probuzení (Sleep end)...49 Obr. 28 Vykreslená kombinace příznaků: Délka spánkové oblasti (Assumed sleep), Součet vzorků bez pohybu (Number of minutes immobile), Suma doby spánku (Actual sleep time), Počet minut s pohybem (Number of minutes moving)...50 Obr. 29 Vykreslená kombinace příznaků: Počet segmentů klasifikovaných jako bdění (Number of wake bouts), Počet segmentů klasifikovaných jako spánek (Number of sleep bouts), Počet segmentů klasifikovaných jako klid (Number of immobile phases), Počet 7

segmentů klasifikovaných jako klid, které trvají 1 minutu a méně (Number of immobile phases of 1 min)...50 Obr. 30 Vykreslená kombinace příznaků: Efektivita spánku (Sleep efficiency), Počet minut bez pohybu (Number of minutes immobile)...50 Obr. 31 Vykreslená kombinace příznaků: Součet aktivity v dané oblasti (Total activity score), Průměrná aktivita v dané oblasti (Mean activity score), Průměrná aktivita na počet aktivních vzorků (Mean score in active period)...51 Obr. 32 Vykreslená kombinace příznaků: Poměr segmentů klasifikovaných jako klid, které trvají 1 minutu (Immobility of 1 minute), Fragmentace spánku (Fragmentation index)...51 Obr. 33 Vykreslená kombinace příznaků: DFA Fast pro oblasti klasifikované jako spánek, DFA Slow pro oblasti klasifikované jako spánek...51 Obr. 34 Vykreslená kombinace příznaků: ApEn pro oblasti klasifikované jako spánek, ApEn pro oblasti klasifikované jako bdění, ApEn pro celý den...52 Obr. 35 Vykreslená kombinace příznaků: Časy usnutí (Sleep begin), Časy probuzení (Sleep end)...52 Obr. 36 Vykreslená kombinace příznaků: Efektivita spánku (Sleep efficiency), Počet minut bez pohybu (Number of minutes immobile)...53 Obr. 37 Vykreslená kombinace příznaků: DFA Fast pro oblasti klasifikované jako spánek, DFA Slow pro oblasti klasifikované jako spánek...53 Obr. 38 Vykreslená kombinace příznaků: ApEn pro oblasti klasifikované jako spánek, ApEn pro oblasti klasifikované jako bdění, ApEn pro celý den...53 Obr. 39 Použití EPOCH_LENGTH a PREDICTION_LENGTH při tvorbě matice Train...54 Obr. 40 Výsledná klasifikace pro šablonu tvořenou v pořadí druhou depresí, proložení polynomem devátého stupně...55 Obr. 41 Výsledná klasifikace pro šablonu tvořenou aritmetickým součtem třetí a čtvrté deprese, proložení polynomem šestého stupně...56 Obr. 42 Výsledná klasifikace pro šablonu tvořenou aritmetickým součtem všech šesti zaznamenaných depresí, proložení polynomem šestého stupně...56 Obr. 43 Výsledná klasifikace pro šablonu tvořenou v pořadí první depresí, proložení polynomem čtvrtého stupně...57 Obr. 44 Výsledek automatické analýzy...58 Obr. 45 Výsledek automatické analýzy detail...58 Obr. 46A Otázka 1 Pacient č. 1...i Obr. 47A Otázka 1 Pacient č. 4...i Obr. 48A Otázka 1 Pacient č. 6...i Obr. 49A Otázka 2 Pacient č. 1...ii Obr. 50A Otázka 2 Pacient č. 4...ii Obr. 51A Otázka 2 Pacient č. 6...ii Obr. 52A Otázka 3 Pacient č. 1...ii Obr. 53A Otázka 3 Pacient č. 4...iii Obr. 54A Otázka 3 Pacient č. 6...iii Obr. 55A Otázka 4 Pacient č. 4...iii Obr. 56A Otázka 4 Pacient č. 6...iii Obr. 57A Otázka 5 Pacient č. 1...iv Obr. 58A Otázka 5 Pacient č. 4...iv Obr. 59A Otázka 5 Pacient č. 6...iv Obr. 60A Otázka 6 Pacient č. 1...iv Obr. 61A Otázka 6 Pacient č. 4...v Obr. 62A Otázka 6 Pacient č. 6...v Obr. 63A Otázka 7 Pacient č. 1...v 8

Obr. 64A Otázka 7 Pacient č. 4...v Obr. 65A Otázka 7 Pacient č. 6...vi Obr. 66A Otázka 8 Pacient č. 1...vi Obr. 67A Otázka 8 Pacient č. 4...vi Obr. 68A Otázka 8 Pacient č. 6...vi Obr. 69A Otázka 9 Pacient č. 1...vii Obr. 70A Otázka 9 Pacient č. 4...vii Obr. 71A Otázka 9 Pacient č. 6...vii Obr. 72A Otázka 10 Pacient č. 1...vii Obr. 73A Otázka 10 Pacient č. 4...viii Obr. 74A Otázka 10 Pacient č. 6...viii Obr. 75A Otázka 11 Pacient č. 1...viii Obr. 76A Otázka 11 Pacient č. 4...viii Obr. 77A Otázka 11 Pacient č. 6...ix Obr. 78A Otázka 12 Pacient č. 1...ix Obr. 79A Otázka 12 Pacient č. 4...ix Obr. 80A Otázka 12 Pacient č. 6...ix Obr. 81A Otázka 13 Pacient č. 1...x Obr. 82A Otázka 13 Pacient č. 4...x Obr. 83A Otázka 13 Pacient č. 6...x Obr. 84A Otázka 14 Pacient č. 1...x Obr. 85A Otázka 14 Pacient č. 4...xi Obr. 86A Otázka 14 Pacient č. 6...xi Obr. 87A Otázka 15 Pacient č 1...xi Obr. 88A Otázka 15 Pacient č. 4...xi Obr. 89A Otázka 15 Pacient č. 6...xii Obr. 90A Otázka 16 Pacient č. 1...xii Obr. 91A Otázka 16 Pacient č. 4...xii Obr. 92A Otázka 16 Pacient č. 6...xii Obr. 93A Otázka 17 Pacient č. 1...xiii Obr. 94A Otázka 17 Pacient č. 4...xiii Obr. 95A Otázka 17 Pacient č. 6...xiii Obr. 96A Otázka 18 Pacient č. 1...xiii Obr. 97A Otázka 18 Pacient č. 4...xiv Obr. 98A Otázka 18 Pacient č. 6...xiv Obr. 99C GUI pro manuální editaci výběr detekovaného záznamu...xvii Obr. 100C GUI pro manuální editaci výběr manuální editace...xvii Obr. 101C Zobrazený detekovaný aktigrafický záznam a prostředí umožňující jeho manuální editaci...xviii Obr. 102D Celkový přehled sledovaného období pro Pacienta č. 1...xxvi Obr. 103D Celkový přehled sledovaného období pro Pacienta č. 4...xxx Obr. 104E Vykreslení aktigramu pomocí programu Sleep Analysis Pacient č. 1...xl Obr. 105E Vykreslení aktigramu pomocí programu Sleep Analysis Pacient č. 4...xlv Obr. 106E Vykreslení aktigramu pomocí programu Sleep Analysis Pacient č. 6...l Obr. 107F Vykreslená kombinace příznaků: Délka spánkové oblasti (Assumed sleep), Součet vzorků bez pohybu (Number of minutes immobile), Suma doby spánku (Actual sleep time)..li Obr. 108F Vykreslená kombinace příznaků: Průměrná délka segmentů klasifikovaných jako bdění (Mean length of wake bouts), Průměrná délka segmentů klasifikovaných jako spánek (Mean length of sleep bouts), Průměrná délka segmentů klasifikovaných jako klid (Mean length of immobility)...li 9

Obr. 109F Vykreslená kombinace příznaků: DFA Fast pro oblasti klasifikované jako bdění, DFA Slow pro oblasti klasifikované jako bdění...lii Obr. 110F Vykreslená kombinace příznaků: DFA Fast pro celý den, DFA Slow pro celý denlii Obr. 111F Vykreslená kombinace příznaků: Entropie pro oblasti klasifikované jako spánek, Entropie pro oblasti klasifikované jako bdění, Entropie pro celý den...lii Obr. 112F Vykreslená kombinace příznaků: Časy usnutí (Sleep begin), Časy probuzení (Sleep end)... liii Obr. 113F Vykreslená kombinace příznaků: Délka spánkové oblasti (Assumed sleep), Součet vzorků bez pohybu (Number of minutes immobile), Suma doby spánku (Actual sleep time)liii Obr. 114F Vykreslená kombinace příznaků: Délka spánkové oblasti (Assumed sleep), Součet vzorků bez pohybu (Number of minutes immobile), Suma doby spánku (Actual sleep time), Počet minut s pohybem (Number of minutes moving)... liii Obr. 115F Vykreslená kombinace příznaků: Počet segmentů klasifikovaných jako bdění (Number of wake bouts), Počet segmentů klasifikovaných jako spánek (Number of sleep bouts), Počet segmentů klasifikovaných jako klid (Number of immobile phases), Počet segmentů klasifikovaných jako klid, které trvají 1 minutu a méně (Number of immobile phases of 1 min)...liv Obr. 116F Vykreslená kombinace příznaků: Efektivita spánku (Sleep efficiency), Počet minut bez pohybu (Number of minutes immobile)...liv Obr. 117F Vykreslená kombinace příznaků: Součet aktivity v dané oblasti (Total activity score), Průměrná aktivita v dané oblasti (Mean activity score), Průměrná aktivita na počet aktivních vzorků (Mean score in active period)...liv Obr. 118F Vykreslená kombinace příznaků: Průměrná délka segmentů klasifikovaných jako bdění (Mean length of wake bouts), Průměrná délka segmentů klasifikovaných jako spánek (Mean length of sleep bouts), Průměrná délka segmentů klasifikovaných jako klid (Mean length of immobility)...lv Obr. 119F Vykreslená kombinace příznaků: Poměr segmentů klasifikovaných jako klid, které trvají 1 minutu (Immobility of 1 minute), Fragmentace spánku (Fragmentation index)...lv Obr. 120F Vykreslená kombinace příznaků: Délka spánkové oblasti (Assumed sleep), Součet vzorků bez pohybu (Number of minutes immobile), Suma doby spánku (Actual sleep time).lv Obr. 121F Vykreslená kombinace příznaků: Délka spánkové oblasti (Assumed sleep), Součet vzorků bez pohybu (Number of minutes immobile), Suma doby spánku (Actual sleep time), Počet minut s pohybem (Number of minutes moving)...lvi Obr. 122F Vykreslená kombinace příznaků: Počet segmentů klasifikovaných jako bdění (Number of wake bouts), Počet segmentů klasifikovaných jako spánek (Number of sleep bouts), Počet segmentů klasifikovaných jako klid (Number of immobile phases), Počet segmentů klasifikovaných jako klid, které trvají 1 minutu a méně (Number of immobile phases of 1 min)...lvi Obr. 123F Vykreslená kombinace příznaků: Součet aktivity v dané oblasti (Total activity score), Průměrná aktivita v dané oblasti (Mean activity score), Průměrná aktivita na počet aktivních vzorků (Mean score in active period)...lvi Obr. 124F Vykreslená kombinace příznaků: Průměrná délka segmentů klasifikovaných jako bdění (Mean length of wake bouts), Průměrná délka segmentů klasifikovaných jako spánek (Mean length of sleep bouts), Průměrná délka segmentů klasifikovaných jako klid (Mean length of immobility)...lvii Obr. 125F Vykreslená kombinace příznaků: Poměr segmentů klasifikovaných jako klid, které trvají 1 minutu (Immobility of 1 minute), Fragmentace spánku (Fragmentation index)...lvii Obr. 126F Vykreslená kombinace příznaků: DFA Fast pro oblasti klasifikované jako bdění, DFA Slow pro oblasti klasifikované jako bdění...lvii 10

Obr. 127F Vykreslená kombinace příznaků: DFA Fast pro celý den, DFA Slow pro celý den...lviii Obr. 128F Vykreslená kombinace příznaků: Entropie pro oblasti klasifikované jako spánek, Entropie pro oblasti klasifikované jako bdění, Entropie pro celý den...lviii 11

Seznam tabulek Tab. 1 Přehled pacientů účastnících se projektu pro prevenci BAP...16 Tab. 2 Otázky subjektivního dotazníku...17 Tab. 3 Přehled použitých filtrů pro předzpracování...23 Tab. 4 Přehled použitých oken pro detekci...25 Tab. 5 Vstupní parametry získané analýzou programu Cambridge Neurotechnology...33 12

Kapitola 1 Program ITAREPS Tým z Psychiatrického centra Praha ve spolupráci se společností Academia Medica Pragensis s.r.o. a za podpory firmy Eli Lilly Česká republika vytvořil ve světě prozatím ojedinělý projekt s názvem ITAREPS (Information Technology Aided Relaps Prevention in Schizophrenia). Program je zaměřen na rychlé a cílené rozpoznání časných varovných příznaků relapsu 1 psychotického onemocnění s využitím moderních komunikačních a informačních technologií. Včasné odhalení varovných příznaků a následná cílená farmakologická intervence umožní odvrátit hrozbu opětovného vzplanutí onemocnění. Princip programu ITAREPS je jednoduchý. Každý týden ve stejný den vyplní pacient a jeho rodinný příslušník desetibodový dotazník časných varovných příznaků. ITAREPS se v tuto dobu účastníkům programu přihlásí na mobilní telefon v podobě SMS výzvy. Odpovědi na jednotlivé otázky dotazníku mapují, zda se jednotlivé časné varovné příznaky od posledního vyplnění minulý týden buďto nově objevily, nebo zhoršily. Výsledkem je celkem deset čísel, které v podobě SMS zprávy účastníci odešlou ze svých mobilních telefonů zpět ITA- REPSu. Vyplnění a odeslání dotazníku vyžaduje přibližně pět minut. Pokud se u pacienta objeví časné varovné příznaky, zašle o této události ITAREPS automaticky varovnou zprávu na e-mailovou adresu ošetřujícího ambulantního lékaře. Klíčovým aspektem programu je včasná intervence. Podmínkou je tedy rychlé jednání po obdržení zprávy: telefonický kontakt s pacientem, posouzení situace a následně dočasné zvýšení medikace. Ostatně nejvhodnější postup systém nabídne sám už v samém varovném e-mailu. Lékař má po krátké registraci přístup i na svou individuální internetovou stránku umístěnou na adrese www.itareps.com. Na této doméně najde své zadané pacienty pod kódovými čísly. Systém je tímto a dalšími způsoby na několika úrovních chráněn proti zneužití osobních dat. V kterékoli chvíli má lékař možnost snadno zkontrolovat současný stav pacienta, což ITAREPS umožňuje graficky i slovně. A tak je možné se přesně dozvědět, kdy se například v posledním měsíci objevily u svěřeného nemocného problémy se spánkem, soustředěním či prepsychotickými příznaky, a jak se obtíže dlouhodobě vyvíjejí [1]. 1 Relaps opětovné objevení se příznaků nemoci, která byla v klidovém období. 13

Obr. 1 Schéma programu ITAREPS (Obrázek převzat z: ITAREPS: Technologie ve službách prevence relapsu psychózy [1].) 1.1 Program ITAREPS a pacienti s bipolární poruchou Jak je vidět z plného názvu programu ITAREPS (Information Technology Aided Relaps Prevention in Schizophrenia) byl tento program primárně určený pro pacienty se schizofrenií. Výsledky provedené studie ukázaly, že u pacientů zapojených do tohoto programu došlo k výraznému poklesu počtu hospitalizací nebo dokonce k úplnému vymizení potřeby pacienta hospitalizovat [2]. Včasné zvýšení medikace tedy dokázalo zamezit vzniku relapsu. Tento nepopiratelný úspěch vedl k myšlence využít tohoto principu i u pacientů s bipolární poruchou. 1.1.1 Bipolární porucha Bipolární porucha patří mezi těžká duševní onemocnění. U pacientů trpících touto nemocí dochází k velkým, pro ně samé i jejich okolí někdy těžce zvladatelným, výkyvům nálady. Periodicky se střídají období velké euforie doprovázené nadměrně dobrou náladou s obdobími absolutní skepse a trudomyslnosti. Mezi tato duševně náročná období jsou vklíněna i období normální nálady. Při bipolární poruše se objevují tři různé druhy epizod, které pojmenováváme podle typu a intenzity doprovázejících příznaků. Mluvíme pak o epizodách hypomanických, manických a depresivních. Pro pochopení této závažné nemoci je důležité vědět, co se s nemocným během těchto epizod děje. Následující řádky by měly průběh jednotlivých epizod přiblížit [3]. Hypománie je charakteristická trvale nadnesenou náladou, nadměrnou energií a zvýšenou aktivitou, subjektivním pocitem dobré pohody a dobré celkové kondice. Člověk v hypománii bývá velmi hovorný, snadno navazuje kontakt s ostatními lidmi, je nenucený, komunikuje bez 14

zábran, hýří nápady. Zvýšení aktivity se projevuje často i v sexuální oblasti, nezřídka dochází k lehkomyslnému navazování známostí a střídání partnerů (i u jedinců, kteří jsou obvykle zdrženliví). Potřeba spánku je snížená, po pár hodinách se člověk cítí odpočinutý, čilý a další setrvávání v posteli je pro něj marněním času. Začátek bývá obvykle náhlý. Tyto stavy jsou většinou jedincem snášeny dobře a někteří dokonce v tomto stádiu přestanou navštěvovat lékaře a užívat léky. Mánií rozumíme nepřiměřeně zvýšenou náladu provázenou nárůstem aktivity. Všechno se stává nadmíru snadným, nic není neřešitelné, nápady se přímo řítí jeden za druhým. Okolí obvykle nestačí myšlenky sledovat a často pro ně také nejeví pochopení. Ve snaze přesvědčit ostatní o své pravdě se stává pacient stále naléhavějším, mluví překotně, někdy až nesrozumitelně. Zhoršená souvislost projevu je spojená též se sníženou schopností udržet pozornost, což se navenek projeví zřetelnou roztržitostí. Se zvýšeným přísunem nápadů (kdy se před dokončením jedné úvahy již rodí další myšlenka) a s narůstajícím tempem a aktivitou přestává být čas na "zdržování se" společenskými konvencemi, takový člověk se nechce nechat v projevu přerušit a rychle roste jeho podrážděnost. Stačí mu drobný podnět, náznak nesouhlasu a může se začít projevovat nepříjemně. Někdy dojde k nekontrolovatelnému vzrušení nebo až k zuřivosti a agresivitě. Jindy převažuje naopak žoviálnost, jedinec vypráví obhroublé vtipy, často se sexuálním podtextem, používá vulgarismy ve společensky nevhodných situacích. Snížený společenský odstup je podložen také vlastním nadměrným sebevědomím. Typické jsou velikášské myšlenky, zahrnující přehnané přesvědčení o vlastních schopnostech, znalostech, majetku a významu. Ztráta normálních sociálních zábran se projevuje rovněž nedbalým, nezodpovědným, nevhodným či riskantním chováním, které neodpovídá okolnostem ani charakteru jedince. Své nápady neuváženě okamžitě realizuje, aniž by byl schopen reálně posoudit možné důsledky finanční, společenské či osobní. Velmi typickým příkladem je nadměrné utrácení. K němu dochází buď při nákupech nepotřebných věcí, nebo v rámci "podnikání", kdy buď pacient sám vymyslí "geniální obchod" nebo je náchylný uvěřit pro ostatní průhlednému podvodu. Skutečným právním problémem se pak stává uzavírání smluv, obvykle nevýhodných. Velmi vážnou formu představuje mánie s tzv. psychotickými příznaky, kdy se kromě výše uvedených příznaků typických pro mánii vyskytují navíc tzv. psychotické příznaky, zejména bludy a halucinace. U mánie se nejčastěji vyskytují bludy velikášské, chorobné přesvědčení o vlastní důležitosti, velikosti nebo dokonalosti (např. bludy o mesiášském poslání). Megalomanické neboli vyvýšené bludy se mohou týkat tělesné stránky, pacient si o sobě např. myslí, že je největší silák, nikdy neonemocní, je nesmrtelný, nebo se vztahují k duševním schopnostem, např. uvádí, že vystudoval všechny vysoké školy, umí všechny řeči světa apod. Mezi psychotické příznaky řadíme též tzv. paranoiditu. Pod tímto pojmem rozumíme buď ovládavé chorobné myšlenky nebo nadměrnou vztahovačnost či podezíravost. Deprese je protipólem mánie, stojí na druhém konci změn nálady. Projevuje se skleslou náladou, snížením energie a aktivity. Zhoršuje se schopnost prožívat radost, zážitky se stávají méně příjemnými, neutrálními nebo dokonce vedou k prožitkům negativním. Dochází k poklesu zájmů a klesá schopnost soustředění. Nemocného unaví i drobná práce či námaha. Dochází k poklesu sebevědomí a sebedůvěry, cokoli se nepodaří, přičítá pacient vlastní neschopnosti, selhání. Dostavují se pocity viny, bezcennosti nebo neodůvodněné výčitky svědomí. Často se vyskytují myšlenky na sebepoškození až sebevraždu. Depresi doprovází též tzv. tělesné příznaky, mezi které počítáme poruchy spánku, sníženou chuť k jídlu, váhový úbytek, ztrátu sexuálního prožívání. Okolí depresivního nemocného pozná podle smutného, unaveného a ztrápeného výrazu obličeje, chudé mimiky a gestikulace. Současně ve výrazu očí a v celém držení těla bývá patrná únava, skleslost, nejistota, ustrašenost nebo úzkostlivost. Depresivní jsou málomluvní, své myšlenky skrývají. Pocity nedostatečnosti vedou k vyhýbání se lidem. Chybí aktivita, ztratila se iniciativa a přichází rezignace. Každé, byť i malé, rozhodnutí 15

je nemožné, dříve zvládané úkoly jsou nezdolatelné překážky. Velmi časté bývá odkládání činnosti pod jakoukoliv záminkou následované sebevýčitkami. Střídání nálady od normální po radostnou, či naopak po zcela skleslou mají za následek charakteristické změny chemických procesů v mozku, které jsou ovlivněny zejména vyplavováním a distribucí dvou hormonů: noradrenalinu a serotoninu. 2 Přesná etiologie a patogeneze bipolární poruchy není dosud známa. Na jejím vzniku se podílí vždy několik faktorů, které se začnou vzájemně ovlivňovat. Tyto vyvolávající faktory můžeme rozdělit do dvou skupin, na faktory dědičné (genetické) a psychosociální. Ač toto onemocnění patří do skupiny psychických poruch, které jsou vázány na genetickou výbavu jedince, dědí se pouze vloha k tomuto onemocnění, ne nemoc samotná. Vyvolávající příčinou vzniku bipolární poruchy je tedy kombinace tohoto zděděného (genetického) předpokladu a faktorů prostředí, v kterém se daný jedinec nachází. Tato skutečnost byla ukázána na studii jednovaječných dvojčat, která mají identickou genetickou výbavu, což je dáno tím, že se oplodněné vajíčko rozdělí na dvě a v mateřské děloze se tak vyvíjejí dva stejní jedinci. Pro účely studie byla vybrána dvojčata s genetickým předpokladem pro vznik bipolární poruchy. Každé z nich bylo vždy umístěno ve zcela rozdílném prostředí. Bipolární poruchou onemocněli jen někteří jedinci. Kombinace dědičných vloh a faktorů vnějšího prostředí je tedy zjevná, ale v jaké míře jsou jednotlivé vlivy zastoupeny, se stále diskutuje [4]. 1.1.2 Účastníci programu pro prevenci příznaků bipolární poruchy Zapojení pacientů do programu pro prevenci relapsu bipolární poruchy je zcela dobrovolné. Tito dobrovolníci se rekrutují z řad pacientů s bipolární poruchou, jejichž ošetřujícím lékařem je MUDr. Filip Španiel, Ph.D. z Psychiatrického centra Praha v Bohnicích, více o tomto institutu na http://www.pcp.lf3.cuni.cz/pcpout/default.htm. Stejně jako v případě projektu týkajícího se schizofrenních pacientů je i v tomto případě pan doktor nejen ošetřujícím lékařem ale zároveň i koordinátorem celého projektu. Na začátku projektu nebyla vytvořena jednotná skupina dobrovolníků, ale pacienti jsou do tohoto projektu přibíráni postupně. Z tohoto důvodů je pro každého pacienta zcela identickým údajem datum, kdy vstoupil do programu, a aktuální délka monitorování v rámci tohoto projektu. Do této doby se projektu účastnilo sedm pacientů, jak je vidět v následujícím přehledu v Tab. 1, kde zkratka BAP znamená Bipolární afektivní porucha. Pro zachování utajení osobních údajů a lékařského tajemství jsou pacientům přidělována čísla, pod kterými v projektu vystupují. Tab. 1 Přehled pacientů účastnících se projektu pro prevenci BAP číslo pacienta diagnóza věk pohlaví vzdělání doba účasti ve studii medikován/a 1 BAP 31 žena SŠ 19. 10. 2006 ano 2 BAP 42 muž vyučený 25. 1. 2007 ne 3 BAP 32 žena SŠ 23. 1. 2007 ano 4 BAP 34 muž VŠ 24. 1. 2007 ano 5 BAP 36 muž vyučený 18. 1. 2007 ano 6 BAP 37 žena SŠ 31. 5. 2007 ano 7 BAP 31 žena VŠ 26. 11. 2007 ano 2 Noradrenalin je hormon tvořený dření nadledvin a patří mezi neurotransmitery, což jsou látky přenášející vzruch v mozku a v sympatickém nervovém systému. Serotonin je biologicky aktivní látka obsažená mimo jiné v centrálním nervovém systému, kde se účastní především procesů, které se podílejí na vzniku nálad. Jeho nedostatek způsobuje celkovou depresi, poruchy spánku, podrážděnost až agresivitu. 16

V Tab. 1 jsou červeně označeni pacienti, s jejichž údaji a výsledky bude na následujících stránkách této práce pracováno. Tito dobrovolníci byli pro tuto práci vybráni proto, že u nich máme k dispozici nejdelší záznamy monitorování a nejvíce subjektivních informací. Co se týče ostatních pacientů zapojených do projektu, tak pacient číslo 3 a 5 museli být ze studie pro závažné zdravotní komplikace vyřazeni a u pacienta 2 a 7 máme příliš krátké záznamy o průběhu monitorování a nedostatečné subjektivní informace. 1.1.3 Úprava programu pro bipolární poruchu U pacientů s bipolární poruchou jde stejně jako u schizofrenních pacientů o prevenci. Tedy o včasné zachycení symptomů upozorňujících na blížící se vznik depresivní nebo manické epizody. Pacienti odpovídají na osmnáct otázek (jak ukazuje Tab. 2). Podle svého momentálního subjektivního pocitu na dané otázky odpovídají pomocí bodového ohodnocení, kde 0 znamená zcela nesouhlasím a 9 znamená naprosto souhlasím. Toto bodové ohodnocení zasílají svému lékaři také pomocí SMS zpráv. Lékař z těchto údajů sestavuje tzv. subjektivní dotazník, do kterého při každé pacientově návštěvě navíc zaznamenává dva parametry: HAMD (Hamilton Depression Rating Scale) a YMRS (Young Mania Rating Scale). Dále jsou do tohoto dotazníku zaznamenávány propady do deprese (popřípadě mánie), hospitalizace a subjektivní pocit zhoršení nálady nebo změny kvality a délky spánku. Tab. 2 Otázky subjektivního dotazníku 1. Cítím se jako schopný člověk 10. Cítím se impulzivní 2. Opravdu se vnitřně cítím skvěle 11. Má nálada je proměnlivá 3. Připadá mi, že se mi nikdy nic nepovede 12. Cítím jako by mě lidé chtěli dostat 4. Cítím se depresivní 13. Cítím jako by svět byl proti mně 5. Cítím se plný energie 14. Cítím se podrážděný 6. Cítím se vnitřně urychlený 15. Cítím se hádavý 7. Mé myšlenky rychle utíkají 16. Snadno se stanu roztržitým 8. Cítím se nadměrně aktivní 17. Nemohu se soustředit 9. Cítím se neklidný 18. Spím dobře Pro ilustraci je na následujícím obrázku (Obr. 2) ukázán časový průběh otázky č. 4 (viz Tab. 2) pro Pacienta č. 1, u kterého máme k dispozici nejdelší záznam o průběhu monitorování a nejpodrobnější údaje ze subjektivního dotazníku. Časovým průběhem rozumíme průběžný záznam bodového ohodnocení dané otázky v čase. Záznam je navíc doplněn údaji, jako je výskyt deprese, zhoršení nálady, subjektivní prodloužení spánku nebo hospitalizace. Časové průběhy ostatních otázek pro Pacienta č. 1 a úplný soubor časových průběhů všech otázek pro Pacienta č. 4 a 6 je možno nalézt v příloze A. Pro Pacienta č. 4 nemáme bohužel k dispozici žádné doplňující údaje, jen bodové ohodnocení otázek ze subjektivního dotazníku. 17

Obr. 2 Časový průběh otázky č. 4 s vyznačenými událostmi, jako je deprese, zhoršení nálady, prodloužení spánku a hospitalizace pro Pacienta č. 4 Oproti pacientům se schizofrenií mají pacienti s bipolární poruchou zapojení do tohoto programu navíc po dobu dvaceti čtyř hodin denně na ruce zařízení pro detekci pohybové aktivity, tzv. aktigraf. Jedná se o malé zařízení velikosti běžných náramkových hodinek, které se stejně jako hodinky nosí na zápěstí. Ve většině případů se pro nošení aktigrafu upřednostňuje nedominantní ruka. Hlavní součástí tohoto elektronického zařízení je piezoelektrický akcelerometr, který měří rozdíl mezi kinematickým a gravitačním zrychlením. Další důležitou součástí je paměť pro uchování naměřených hodnot a rozhraní umožňující aktigraf propojit s počítačem pro přenos dat. Samotná metoda měření je založena na numerickém vyjádření rozdílu zrychlení, které je vzorkováno několikrát za vteřinu a zaznamenáváno. Po zvoleném časovém úseku jsou zaznamenané hodnoty zprůměrovány. Tyto průměrné hodnoty jsou pak ukládány do paměti, z které jsou po připojení k počítači do tohoto počítače načteny [5]. V příloze B je uveden přehled aktigrafů firmy Cambridge Neurotechnology Ltd. použitých v této studii. Metoda využívající záznamy dat získaných pomocí aktigrafů se nazývá aktigrafie. 1.1.4 Aktigrafie Obecně lze aktigrafii charakterizovat jako dlouhodobou metodu záznamu pohybové aktivity. Jedná se o zcela neinvazivní a ekonomicky dostupnou metodu. Hlavním přínosem této metody je, že v záznamu pohybové aktivity je nepřímo uložena informace o době a délce spánku. To je dáno tím, že se v průběhu dne mění četnost a velikost amplitudy pohybové aktivity v závislosti na aktivitě sledovaného subjektu. Během období spánku je četnost i velikost aktivity výrazně nižší než v průběhu bdělého stavu, jak je vidět na naměřeném aktigramu viz Obr. 3, Obr. 4 a Obr. 5. Na těchto třech vstupních aktigrafických záznamech je také vidět, jak jsou vstupní data pro každého pacienta jiná. Vstupní aktigrafické záznamy se liší i vzorkovací frekvencí, která je uvedena u vykreslení každého naměřeného vstupního aktigramu. 18

Obr. 3 Naměřený vstupní aktigram (výsek) Pacient č. 1, vzorkovací frekvence 2 minuty Obr. 4 Naměřený vstupní aktigram (výsek) Pacient č. 4, vzorkovací frekvence 30 vteřin 19

Obr. 5 Naměřený vstupní aktigram (výsek) Pacient č. 6, vzorkovací frekvence 30 vteřin Díky nepřímé informaci o spánku se aktigrafie nejčastěji používá jako doplňková nebo přímá metoda v diagnostice poruch spánku a bdění. Dále je aktigrafie validní metodou pro určování poruch cirkadiánní rytmicity (opakování jedenkrát za 24 hodin) a je to výhodné vyšetření při diferenciální diagnostice hypersomnií (nadměrná spavost) a insomnií (nespavost). Aktigrafie je také užitečný nástroj k dlouhodobému sledování efektu terapie u poruch spánku a u nemocných, u nichž je míra pohybové aktivity úměrná závažnosti onemocnění. V poslední době se začíná tato metoda také uplatňovat v psychiatrii a neurologii. Abnormity spánku jsou velice častým symptomem duševních onemocnění. Dlouhodobé aktigrafické studie umožňují orientační posuzování spánkových poruch sdružených se základním onemocněním a ukazují strukturu denních aktivit těchto nemocných. Motorické projevy patří do současných diagnostických kritérií afektivních poruch a mají prediktivní význam pro další vývoj choroby [6]. Abnormality spánku vyskytující se jako častý symptom duševního onemocnění a dále prediktivní význam motorických projevů u afektivních poruch byly důvodem pro zařazení aktigrafie jako objektivní metody pro sledování doby a charakteru spánku u pacientů s bipolární poruchou zařazených do programu pro výzkum prevence tohoto onemocnění. 20