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ग्लायोब्लास्टोमा ब्रेन कैंसर

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मस्तिष्क का कैंसर

ग्लीओब्लास्टोमा ब्रेन कैंसर, जो कि मस्तिष्क के ट्यूमर का एक बहुत ही कठिन प्रकार है, डॉक्टरों और मरीजों के लिए कुछ गंभीर चुनौतियाँ पेश करता है। यह अपनी आक्रामकता और इलाज में कठिनाई के लिए जाना जाता है, जो अक्सर इलाज के बाद भी दोबारा वापस आ जाता है।

यह लेख इस बात की पड़ताल करता है कि ग्लीओब्लास्टोमा इतना जटिल क्यों है, सेलुलर स्तर पर इसके सक्रिय होने के क्या कारण हैं, और शोधकर्ता इससे लड़ने के लिए किन नए विचारों की खोज कर रहे हैं।

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Emotiv एक न्यूरोटेक्नोलॉजी लीडर है जो सुलभ ईईजी (EEG) और मस्तिष्क डेटा उपकरणों के माध्यम से तंत्रिका विज्ञान (न्यूरोसाइंस) अनुसंधान को आगे बढ़ाने में मदद कर रहा है।

क्रिश्चियन बर्गोस

हमारी ओर से नवीनतम

EEG में पावर स्पेक्ट्रल डेंसिटी (Power Spectral Density)

पावर स्पेक्ट्रल डेंसिटी, या PSD, वह उपकरण है जो EEG संकेतों को अलग करता है और आपको बताता है कि उन गतियों, या आवृत्तियों में से प्रत्येक समग्र रिकॉर्डिंग में कितनी ऊर्जा का योगदान देता है। एक बार जब आप PSD प्लॉट पढ़ना सीख जाते हैं, तो आप मस्तिष्क के लिए एक प्रकार का रिदम स्कोर पढ़ रहे होते हैं, एक ऐसा चार्ट जो दिखाता है कि कौन सी गति हावी है और कौन सी पृष्ठभूमि में गायब हो जाती है।

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डिस्क्रीट कोसाइन ट्रांसफॉर्म

एक इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) लंबी अवधि में दर्जनों चैनलों पर भारी मात्रा में निरंतर डेटा उत्पन्न करता है। यह वॉल्यूम पोर्टेबल हेडसेट की सीमित मेमोरी पर दबाव डालता है, टेलीमेडिसिन नेटवर्क को बाधित करता है, और रीयल-टाइम मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (BCIs) को धीमा कर देता है। नतीजतन, कच्चे EEG डेटा को कुशलतापूर्वक संसाधित करने के लिए इसे कम करने की आवश्यकता होती है।

डिस्रीट कोसाइन ट्रांसफॉर्म (DCT), जो JPEG संपीड़न के लिए गणितीय आधार के रूप में कार्य करता है, इस चुनौती को हल करता है। जिस तरह यह पहचान बनाए रखते हुए छवियों को संकुचित करता है, उसी तरह DCT अपने समग्र आकार को संरक्षित करते हुए EEG सिग्नल के आकार को कम करता है। इसकी कार्यप्रणाली और सीमाओं को पहचानना यह निर्धारित करने में मदद करता है कि DCT कब उपयुक्त है या कब वैकल्पिक ट्रांसफॉर्म बेहतर हैं।

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EEG में नॉच फ़िल्टर

इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम में तंत्रिका संज्ञानात्मक संकेत और पास के तारों से 50 या 60 हर्ट्ज के विद्युत शोर दोनों होते हैं। चूंकि यह हस्तक्षेप तंत्रिका डेटा को विकृत कर सकता है, इसलिए शोधकर्ता अक्सर एक पायदान फिल्टर (नॉच फ़िल्टर)—एक संकीर्ण बैंड-स्टॉप फिल्टर लागू करते हैं जो शेष ईईजी स्पेक्ट्रम को बरकरार रखते हुए इस विशिष्ट आवृत्ति को दबा देता है।

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एम्पिरीकल मोड डीकम्पोजिशन

अनुभवजन्य मोड अपघटन (Empirical mode decomposition - EMD) का विकास EEG प्रसंस्करण उपकरणों और उस डेटा के बीच के बेमेल को दूर करने के लिए किया गया था जिसका उसे विश्लेषण करना होता है। पहले से चुने गए साइन तरंगों (sine waves) या वेवलेट्स (wavelets) के एक निश्चित सेट में किसी सिग्नल को जबरन ढालने के बजाय, EMD डेटा को अपने स्वयं के घटक ब्लॉक (building blocks) परिभाषित करने देता है। इन घटक ब्लॉकों को आंतरिक मोड फ़ंक्शन (intrinsic mode functions - IMFs) कहा जाता है, और इन्हें उत्पन्न करने वाली प्रक्रिया में इस बात की कोई धारणा आवश्यक नहीं होती कि सिग्नल स्थिर (stationary) या रैखिक (linear) है।

यह EMD को EEG के लिए सैद्धांतिक रूप से आकर्षक बनाता है, जहाँ क्षणिक, अनियमित घटनाएँ अक्सर वही सटीक विशेषताएँ होती हैं जिनका एक शोधकर्ता पता लगाना चाहता है। इसी आकर्षण ने मिर्गी के दौरे का पता लगाने (seizure detection), भावना वर्गीकरण (emotion classification), विरूपण हटाने (artifact removal), और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेसिंग (brain-computer interfacing) में व्यावहारिक अनुसंधान के एक बड़े क्षेत्र को प्रेरित किया है।

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