Investigation of Phase Shifts Using AUC Diagrams: Application to Differential Diagnosis of Parkinson’s Disease and Essential Tremor

Abstract

This study was motivated by the well-known problem of the differential diagnosis of Parkinson’s disease and essential tremor using the phase shift between the tremor signals in the antagonist muscles of patients. Different phase shifts are typical for different diseases; however, it remains unclear how this parameter can be used for clinical diagnosis. Neurophysiological papers have reported different estimations of the accuracy of this parameter, which varies from insufficient to 100%. To address this issue, we developed special types of area under the ROC curve (AUC) diagrams and used them to analyze the phase shift. Different phase estimations, including the Hilbert instantaneous phase and the cross-wavelet spectrum mean phase, were applied. The results of the investigation of the clinical data revealed several regularities with opposite directions in the phase shift of the electromyographic signals in patients with Parkinson’s disease and essential tremor. The detected regularities provide insights into the contradictory results reported in the literature. Moreover, the developed AUC diagrams show the potential for the investigation of neurodegenerative diseases related to the hyperkinetic movements of the extremities and the creation of high-accuracy methods of clinical diagnosis.

Investigation and development of methods for automatic search for AUC-diagram-based features of Parkinson's disease and essential tremor

“…После этого методами математической статистики выявляются обобщённые свойства всплесков (например, диапазоны перечисленных параметров всплесков), характерные для исследуемой выборки сигналов или отличающие одну выборку сигналов от другой. Эффективность предложенного метода была продемонстрирована при решении задач ранней (доклинической) и дифференциальной диагностики нейродегенеративных заболеваний "болезнь Паркинсона" (БП) и "эссенциальный тремор" (ЭТ) [1][2][3]16,17], а также распознавания так называемых незрелых эпилептических разрядов у лабораторных животных [15,18]. Все примеры, рассмотренные в этой статье, основаны на анализе особой разновидности всплескообразной электрической активности -так называемых кросс-всплесков [3], которые являются локальными максимумами на кроссспектрах огибающих электромиографических (ЭМГ) сигналов на парных мышцах-антагонистах рук пациентов с ЭТ и пациентов c первой стадией БП.…”

“…Основным рабочим инструментом метода анализа всплескообразной электрической активности являются AUC-диаграммы [1][2][3]. AUC-диаграмма -это способ визуализации статистических закономерностей, отличающих две выборки сигналов.…”

“…AUC-диаграмма -это способ визуализации статистических закономерностей, отличающих две выборки сигналов. Для анализа разных параметров всплесков применяются разные виды AUC-диаграмм [2,3]…”