Sdružená EEG-fMRI analýza na základě heuristického modelu

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Jiří Jan, CSc. (předseda) Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (místopředseda) doc. RNDr. Martin Kovár, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Ctirad Hofr, Ph.D. (člen) Ing. Denisa Maděránková, Ph.D. (člen)cs
but.defenceIng. Harabiš položil otázku: Jak jste řešil rušení EEG v testovaných datech? Vysvětlete obrázek vzájemné informace v předložené práci. prof. Jiří Jan položil otázku: Definice vetoru posunu spektra. Je řešeno zpoždění signálů EEG a BOLD? doc. Kovár položil otázku: Nahrazení Euklidovské vzdálenosti v analýze. doc. Hofr položil otázku: Jak byla prováděna korekce otočení hlavy? Jaký byl průměrný posun? Student odpověděl na položenou otázku správně a bez pomoci komise. Student obhájil bakalářskou práci. 90b.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorLabounek, Renécs
dc.contributor.authorJaneček, Davidcs
dc.contributor.refereeKremláček, Jancs
dc.date.accessioned2019-05-17T03:30:04Z
dc.date.available2019-05-17T03:30:04Z
dc.date.created2015cs
dc.description.abstractDiplomová práce se zabývá sdruženou EEG-fMRI analýzou na základě heuristického modelu. Heuristický model popisuje vztah mezi změnami v prokrvení aktivních mozkových oblastí a v elektrické aktivitě neuronů. Dále se tato práce zabývá různými metodami extrakce užitečné informace z EEG záznamu a jejich vlivy na konečný výsledek sdružené analýzy. Byly testovány metody průměrování elektrod zájmu, rozklad pomocí analýzy hlavních komponent a rozklad pomocí nezávislých komponent. Metoda průměrování elektrod zájmu a rozklad pomocí PCA dává podobné výsledky, ale není možné z EEG záznamu extrahovat jedinečnou informaci o určitém stimulačním vektoru. Pomocí ICA rozkladu jsme schopni získat informaci vztahující se k určité stimulaci, ale nastává zde problém v konečné interpretaci a výběru správné komponenty při slepém hledání variability spřažené s experimentem. Bylo zjištěno, že ačkoliv komponenty vypočtené z časové posloupnosti EEG záznamu jsou vzájemně nezávislé, jejich posun spektra vzájemně koreluje. Tato spektrální závislost byla eliminována PCA/ICA rozkladem až na vektorech posunu spektra. Zde již každá komponenta přináší novou informaci o mozkové aktivitě. Výsledky z heuristického přístupu byly porovnávány s výsledky sdružené analýzy na základě výpočtu relativního a absolutního výkonu v pásmech zájmu a byly nalezeny souvislosti mezi aktivačními mapami, a to především mezi heuristickým modelem a relativním výkonem v pásmu gamma (20-40 Hz).cs
dc.description.abstractThe master thesis deals with the joint EEG-fMRI analysis based on a heuristic model that describes the relationship between changes in blood flow in active brain areas and in the electrical activity of neurons. This work also discusses various methods of extracting of useful information from the EEG and their influence on the final result of joined analysis. There were tested averaging methods of electrodes interest, decomposition by principal components analysis and decomposition by independent component analysis. Methods of averaging and decomposition by PCA give similar results, but information about a stimulus vector can not be extracted. Using ICA decomposition, we are able to obtain information relating to the certain stimulation, but there is the problem in the final interpretation and selection of the right components in a blind search for variability coupled with the experiment. It was found out that although components calculated from the time sequence EEG are independent for each to other, their spectrum shifts are correlated. This spectral dependence was eliminated by PCA / ICA decomposition from vectors of spectrum shifts. For this method, each component brings new information about brain activity. The results of the heuristic approach were compared with the results of the joined analysis based on the relative and absolute power approach from frequency bands of interest. And the similarity between activation maps was founded, especially for the heuristic model and the relative power from the gamma band (20-40Hz).en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationJANEČEK, D. Sdružená EEG-fMRI analýza na základě heuristického modelu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.cs
dc.identifier.other84420cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/38953
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectFunkční magnetická rezonancecs
dc.subjectfMRIcs
dc.subjectelektroencefalogramcs
dc.subjectEEGcs
dc.subjectBOLD signálcs
dc.subjecthemodynamická odezvacs
dc.subjectobecný lineární modelcs
dc.subjectheuristický modelcs
dc.subjectneuronální aktivitacs
dc.subjectanalýza hlavních komponentcs
dc.subjectanalýza nezávislých komponentcs
dc.subjectPCAcs
dc.subjectICA.cs
dc.subjectFunctional magnetic resonanceen
dc.subjectfMRIen
dc.subjectelectroencephalogramen
dc.subjectEEGen
dc.subjectBOLD signalen
dc.subjecthemodynamic responseen
dc.subjectgeneral linear modelen
dc.subjectheuristic model joined analysisen
dc.subjectneuronal activityen
dc.subjectprinciple component analysesen
dc.subjectindependent component analysesen
dc.subjectPCAen
dc.subjectICA.en
dc.titleSdružená EEG-fMRI analýza na základě heuristického modelucs
dc.title.alternativeJoint EEG-fMRI analysis based on heuristic modelen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2015-06-09cs
dcterms.modified2015-06-15-07:23:04cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid84420en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 23:06:51en
sync.item.modts2021.11.12 22:07:18en
thesis.disciplineBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
6.44 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
4.1 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_84420.html
Size:
5.48 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_84420.html
Download
Collections
2015