Archetype-based approach for modelling of electroencephalographic/event-related potentials data ...

170 Pages·2017·6.5 MB·English

by  Ing. Václav Papež

Archetype-based approach for modelling
of electroencephalographic/event-related
potentials data and metadata
Ing. Václav Papež
Doctoral thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for a
degree of
Doctor of Philosophy in specialization Computer Science and Engineering
Supervisor: Ing. Roman Moucˇek, Ph.D.
Department: Department of Computer Science and Engineering
Plzenˇ 2017
Archetypový prˇístup k modelování dat
a metadat z oblasti elektroencefalografie
a evokovaných potenciálu˚
Ing. Václav Papež
Disertacˇní práce k získání akademického titulu
doktor v oboru Výpocˇetní technika
Školitel: Ing. Roman Moucˇek, Ph.D.
Katedra: Katedra informatiky a výpocˇetní techniky
Plzenˇ 2017
IdedicatethisthesistomygrandfatherwhohasalwayswishedtoseemefinishingwhatI
haveoncestarted.
Declaration/Prohlášení
IherebydeclarethatthisdissertationismyownoriginalworkandIhaveacknowledged
allsourcesusedandhavecitedtheseinthereferencesection.
Prohlašuji, že jsem disertacˇní práci vypracoval samostatneˇ, s použitím citovaných pra-
menu˚ uvedenýchvseznamu,jenžjesoucˇástítétopráce.
Ing. VáclavPapež
Friday23rd June,2017,Plzenˇ
Acknowledgements
I would like to acknowledge all members of the neuroinformatics research group at the
Department of Computer Science and Technologies, University of West Bohemia (the
Department),headedbyIng. RomanMoucˇek,Ph.D.,mysupervisorandfriend. Iwouldlike
tothankRomanandhisgroupforgivingmevaluableadvicethroughoutmyPh.D.studies,
and for providing me with wonderful opportunities in exciting neuroinformatics research
community.
IwouldalsoliketothankDrHeatherLeslieandMs. SiljeLjoslandBakke,membersof
theopenEHRcommunity,fortheirconsultationsregardingtheachetypingprocess,andDr
Kenan Direk and Dr Ghazaleh Fatemifar, friends and colleagues, for helping me with the
languagerevision.
I am grateful to doc. Ing. Josef Kohout, Ph.D., head of the bio-informatics division at
the Department, and doc. Ing. Pˇremek Brada, MSc., Ph.D., head of the Department, for
theirencouragement,motivation,andforallowingmetofurthermyacademicskillsthrough
variousinternationalresearchfellowshipsandevents.
I would also like to express gratitude to my alma matter, University of West Bohemia,
forgivingmetheopportunitytogainpricelessknowledge,uncovermyabilitiesandbecame
abettermaninbothprofessionalandpersonallife.
Finally, my deepest gratitude belongs to those who stood by me and supported me all
thetime;tomybelovedparentsandgrandparents,tomydarlingpartnerZuzana,andtomy
dearestfriends.
Abstract
Currently,thereisnocommondatastandardintheexperimentalelectroencephalography/event-
relatedpotential(EEG/ERP)domain. Existingstandardizationeffortsaremainlybasedon
theconventionalapproachesandusegenericdataformatsandcontainers(e.g. HDF5,odML)
popularintheresearchcommunity. Thisworkdrawsonthemedical/healthcharacteristicsof
EEG/ERP data and investigates the feasibility of applying openEHR (an archetype-based
approach for electronic health recordsrepresentation) to modelling data stored in EEGBase,
aportalfor experimental EEG/ERPdatamanagement. Theworkevaluatesre-usageofexist-
ingopenEHRarchetypesandproposesasetofnewarchetypestogetherwiththeopenEHR
templatescoveringthedomain. Themaingoalsoftheworkareto(i)linkexistingEEGBase
data/metadataandopenEHRarchetypestructures;(ii)proposeanewopenEHRarchetype
set describingthe EEG/ERP domainsince this set ofarchetypes currently doesnot exist in
publicrepositories.
Apartfromthat,theworkdescribescommondatamodels(e.g. relational,object-oriented)
and compares their expressive power in order to (i) determine the elements, which these
modelshaveincommon;(ii)buildadatamodelhierarchyaccordingtotheirexpressivepower.
The work uses the proposed archetypes and their reference models as semantic schemata
to derive a specific data model for each level of the hierarchy. Finally, the work describes
a newly proposed personal electronic health records system for research purposes, which
servesasafirstuse-caseofobtainedresults.
Abstrakt
Vsoucˇasnédobeˇ neexistujeobecnýdatovýstandardvoblastiexperimentálníelektroencefalo-
grafieametodyevokovanýchpotenciálu˚ (EEG/ERP).Stávajícísnahyovytvoˇrenítakového
standardujsouzveˇtšinyzaloženynakonvencˇníchpˇrístupechavyužívajígenerickédatové
formáty a kontejnery (napˇr. HDF5, odML) oblíbené ve veˇdecké komuniteˇ. Tato práce
využívá medicínských/zdravotních charakteristik EEG/ERP dat a prozkoumává vhodnost
použití openEHR (zpu˚sob reprezentace elektronických zdravotních záznamu˚ založených
naarchetypech)kmodelovánídatuloženýchvEEGBase,portáluprozprávuexperimentál-
níchEEG/ERPdat. PrácevyhodnocujeopeˇtovnépoužitíexistujícíchopenEHRarchetypu˚
anavrhujesadunovýcharchetypu˚ spolusopenEHRšablonamipokrývajícímidanouoblast.
Hlavními cíli práce jsou (i) propojení existujících EEGBase dat/metadat se strukturami
archetypu˚; (ii) návrh nových archetypu˚ popisujících EEG/ERP doménu, jelikož tyto v
soucˇasnédobeˇ neexistujíveveˇrejnýchrepozitáˇrích.
Krom výše uvedeného, práce popisuje stávající beˇžné datové modely (napˇr. relacˇní,
objektoveˇ orientovaný)aporovnávájejichvyjadˇrovacísíluzaúcˇelem(i)vymezení prvku˚,
které majítyto modelyspolecˇné; (ii)vystaveˇní hierarchiedatových modelu˚ v závislostina
jejich vyjadˇrovací síle. Práce využívá navržených archetypu˚ a jejich referencˇních modelu˚
jakosémantickýchschématkodvozeníspecifickýchdatovýchmodelu˚ projednotlivévrstvy
hierarchie. V záveˇru práce popisuje noveˇ navržený systém osobní zdravotní knížky pro
výzkumnéúcˇely,kterýsloužíjakoprvnípˇrípadužitízískanýchvýsledku˚.
Table of contents
Listoffigures xii
Listoftables xv
Nomenclature xix
I Opening 1
1 Introduction 2
II Work Context, Materials and Methods 4
2 Electroencephalography/Event-RelatedPotentials 5
2.1 Brainactivity,neurons,synapses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.2 Electroencephalography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.3 Event-RelatedPotentials . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.4 EEG/ERPLaboratory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
3 Neuroinformatics 9
3.1 Aimsofneuroinformatics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3.2 InternationalNeuroinformaticsCoordinatingFacility . . . . . . . . . . . . 10
3.3 Neuroinformaticsdataandmetadata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.3.1 Datavsmetadata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.3.2 Formats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.3.3 Ontologiesandterminologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.3.4 Databases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.3.5 Dataformatfeatures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
Tableofcontents ix
III Data Modelling 26
4 Datamodelsandstorages 27
4.1 (Entity-)Relationalmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.1.1 Elements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.1.2 Relationshipsbetweenrelations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4.1.3 Relationalalgebra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4.1.4 ERmodelconstructionandgraphicalrepresentation . . . . . . . . 29
4.1.5 StructuredQueryLanguage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.2 Object-orientedmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.2.1 Thecore . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.2.2 OOmodelexample . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.2.3 UnifiedModellingLanguage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.2.4 UMLClassdiagramconstruction . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.2.5 Object-relationaldatabases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.2.6 Object-orienteddatabase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.3 eXtensibleMarkupLanguage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.4 XMLwithinrelationaldatabases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.4.1 StructuredXMLType . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.4.2 UnstructuredXMLType . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.4.3 BinaryXMLType . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.5 Ontology-basedmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.5.1 LinkedData . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.5.2 Ontologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.5.3 Semanticweb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4.6 NoSQLdatabases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5 Mappingbetweenthemodelsofvariouslevelsofexpressiveness 57
5.1 SpokenwordtoERmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
5.2 ERmodeltospokenword . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
5.3 ERmodeltoOOmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
5.4 OOmodeltoERmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
5.5 OOmodeltoXSD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
5.6 XSDtoOOmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
5.7 ERmodeltoRDF/OWL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
5.8 OOmodeltoRDF/OWL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
5.9 XMLandXSDtoRDF/XSD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
Tableofcontents x
5.10 RDF/OWLtomodelswithlessexpressiveness . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.11 Semantichierarchy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
IV Electronic Health Records 66
6 ElectroencephalographyrecordingasanElectronicHealthRecord 67
6.1 Computablehealthandmedicalrecords . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
6.2 Overviewofclinical/medicalstandards . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
6.2.1 CEN/ISO13606 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
6.2.2 openEHR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
6.2.3 HealthLevelSeven . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
6.2.4 DASTA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
7 EEG/ERPdomaininopenEHRconcept 75
7.1 ExperimentalEEG/ERPdomaininEHRstandards . . . . . . . . . . . . . 75
7.2 DesignofEEGarchetypesandtemplates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
7.2.1 Conceptsdetermination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
7.2.2 Conceptsaggregationandattributeselimination . . . . . . . . . . . 77
7.2.3 Bindingarchetypeswithexternalterminologies . . . . . . . . . . . 82
7.3 Proposedarchetypes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
7.3.1 EEG/ERPResultarchetype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
7.3.2 Experimentscenarioarchetype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
7.3.3 Problem/Diagnosisarchetype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
7.3.4 Medicationorderarchetype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
7.3.5 openEHRtemplates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
V Results 89
8 Results 90
8.1 Summaryofcreatedarchetypes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
8.2 ExemplaryEEG/ERPexperimentdescribedinanarchetype-drivenway . . 91
8.3 openEHRarchetypesinthesemantichierarchy . . . . . . . . . . . . . . . 91
8.3.1 Dictionary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
8.3.2 Entity-relationalmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
8.3.3 Object-orientedmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
8.3.4 Ontology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96