Original title: Nástroj pro redukci artefaktů v EEG datech nahraných v prostředí magnetické rezonance
Translated title: Tool for artefact suppression in EEG data acquired in a magnetic resonance environment
Authors: Vlčanová, Júlia ; Lamoš, Martin (referee) ; Jordánek, Tomáš (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2026
Language: slo
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [slo] [eng]
Táto bakalárska práca sa zaoberá problematikou predspracovania elektroencefalografických (EEG) signálov snímaných simultánne s funkčnou magnetickou rezonanciou (fMRI) a porovnaním účinnosti dvoch metód analýzy nezávislých komponentov pri redukcii artefaktov. V rámci literárnej rešerše sú popísané princípy simultánneho EEG-fMRI merania, typy artefaktov vznikajúcich v prostredí magnetickej rezonancie (MR) a metódy ich korekcie. Na základe získaných poznatkov bol navrhnutý a realizovaný postup predspracovania dát 22 participantov, zahŕňajúci odstránenie gradientného a pulzného artefaktu, manuálne označenie pohybových artefaktov, frekvenčnú filtráciu a analýzu nezávislých komponentov (ICA). Súčasťou práce je grafické užívateľské rozhranie implementované v prostredí MATLAB App Designer (R2024b), ktoré integruje jednotlivé kroky predspracovania vrátane štandardnej aj spoločnej ICA (joint ICA) do jedného ovládateľného prostredia s podporou dávkového spracovania viacerých subjektov. Porovnanie oboch metód bolo realizované spektrálnou analýzou a kvantitatívnym hodnotením pomocou metrík efektívnej hodnoty (RMS, z angl. root mean square), maximálneho gradientu a pomeru signálu k šumu (SNR, z angl. signal-to-noise ratio), kde EEG dáta nahrané v tienenej miestnosti mimo prostredia MR slúžili ako referenčné voči dátam z MR prostredia. Spoločná ICA dosiahla štatisticky významne lepšie výsledky než štandardná ICA pri dátach z MR prostredia (p This bachelor's thesis addresses the preprocessing of electroencephalographic (EEG) signals recorded simultaneously with functional magnetic resonance imaging (fMRI) and the comparison of two independent component analysis methods for artefact reduction. A literature review covers the principles of simultaneous EEG-fMRI acquisition, the types of artefacts arising in the magnetic resonance (MR) environment, and available correction methods. Based on these findings, a preprocessing pipeline was designed and applied to data from 22 participants, comprising gradient and pulse artefact removal, manual annotation of motion artefacts, frequency filtering, and independent component analysis (ICA). The thesis presents a graphical user interface implemented in MATLAB App Designer, which integrates individual preprocessing steps, including both standard ICA and joint ICA, into a single controllable environment with support for batch processing of multiple subjects. Both methods were evaluated using spectral analysis and quantitative signal quality metrics: RMS (root mean square), maximum gradient, and signal-to-noise ratio (SNR), where EEG data acquired in a shielded cabin outside of the MR environment were used as a reference for data obtained in the MR environment. Joint ICA achieved statistically significantly better results than standard ICA for the data from the MR environment (p
Keywords: artefacts; ballistocardiogram artefact; EEG; EEG signal preprocessing; fMRI; gradient artefact; graphical user interface; ICA; joint ICA; MATLAB; simultaneous EEG-fMRI

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/11012/258402

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-775569


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