Original title: Sdružená EEG-fMRI analýza na základě heuristického modelu
Translated title: Joint EEG-fMRI analysis based on heuristic model
Authors: Janeček, David ; Kremláček, Jan (referee) ; Labounek, René (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2015
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Diplomová 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). The 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).
Keywords: BOLD signal; EEG; electroencephalogram; fMRI; Functional magnetic resonance; general linear model; hemodynamic response; heuristic model joined analysis; ICA.; independent component analyses; neuronal activity; PCA; principle component analyses; analýza hlavních komponent; analýza nezávislých komponent; BOLD signál; EEG; elektroencefalogram; fMRI; Funkční magnetická rezonance; hemodynamická odezva; heuristický model; ICA.; neuronální aktivita; obecný lineární model; PCA

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/38953

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-221334


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses