|
|
Analýza EEG během anestezie
Hodulíková, Tereza ; Kolářová, Jana (oponent) ; Sadovský, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá metodou funkčního vyšetření elektrické aktivity mozku. Na začátek je popsán centrální nervový systém, metoda elektroencefalografie a možné zapojení. Dále se práce zabývá signálem EEG, jeho charakteristikou a artefakty v signálu. Zahrnuje zpracování signálu a výčet příznaků, které jsou využity pro analýzu EEG během anestezie. V praktické části je realizován prohlížecí software, který umožňuje mimo jiné i spektrální zpracování signálu. Závěrem je provedena nerovnoměrná segmentace a statistické zpracování.
|
|
|
Prezentace vybraných témat BSIS v prostředí PPT
Havlín, Radomil ; Šebesta, Vladimír (oponent) ; Sigmund, Milan (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá tématy předmětu BSIS, které lze prezentovat pomocí multimediálních a animačních technik v prezentaci. V úvodu jsou uvedena tato témata a jednotlivé metody jejich zpracování. Ve většině případů poskytuje názornou ukázku řešení modulové a argumentové spektrum signálu. V kapitolách jsou popisovány operace s jedním a se dvěma signály v čase, vlastnosti Fourierovy transformace s názornými ukázkami, korelace společně s konvolucí, kvaziperiodické signály a jako poslední kapitolou jsou spektra vybraných signálů.
|
|
|
Klasifikace mikrospánku analýzou EEG
Ronzhina, Marina ; Smital, Lukáš (oponent) ; Čmiel, Vratislav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá detekcí mikrospánku na základě změn energetického spektra EEG signálu. Vstupními hodnotami pro klasifikaci jsou výsledky časově-frekvenční analýzy. Navržená metoda klasifikace využívá aparát fuzzy logiky. Jsou navřeny 4 klasifikátory, jejichž základem jsou fuzzy inferenční systémy lišící se bázi pravidel. Pro návrh funkce příslušnosti premis pravidel jsou použity výsledky fuzzy shlukování. První dva klasifikátory pro detekci mikrospánku využívají pouze alfa pásmo spektrogramu EEG signálu. Tedy umožňují detekci jen stavu relaxace. Třetí klasifikátor je na rozdíl od předcházejících doplněn pravidly pro delta pásmo, co dává možnost rozlišovat v spektru 3 stavy: mentace, relaxace a somnolence. Čtvrtý klasifikátor má rozhodovací mechanismus zahrnující celé pásmo signálu. Uvažovaný přístup ke klasifikaci mikrospánku je realizován a implementován prostřednictvím programového vybavení počítače. Je vytvořen uživatelský program s grafickým rozhraním.
|
|
|
Analýza souvislostí mezi simultánně měřenými EEG a fMRI daty
Labounek, René ; Kremláček,, Jan (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
Elektroencefalografie a funkční magnetická rezonance jsou dvě rozdílné metody měření neurální aktivity mozku. EEG signály disponují výborným časovým rozlišením, fMRI snímky pořizují záznamy mozkové aktivity ve výborném prostorovém rozlišení. Předpokládá se, že společnou analýzou je možné využít výhody obou metod současně. K automatické analýze fMRI dat pomocí obecného lineárního modelu slouží volně dostupný software Statistical Parametric Mapping (SPM8), který ale neumožňuje automatizovanou EEG–fMRI analýzu. Proto byl během diplomové práce vytvořen software EEG Regressor Builder, který předzpracuje EEG signály do podoby EEG regresorů, které je možné načíst programem SPM8, kde se spolu s fMRI daty spočítá obecný lineární model. EEG regresory jsou tvořeny vektory časových změn absolutních nebo relativních hodnot výkonu EEG signálu v zadaných frekvenčních pásmech z vybraných elektrod vzhledem k dobám pořízení jednotlivých fMRI snímků. Software je testován na simultánních EEG–fMRI datech vizuálního oddball experimentu. EEG regresory se počítají pro časové změny absolutního i relativního výkonu EEG signálu ve třech frekvenčních pásem zájmu ( 8-12Hz, 12-20Hz a 20-30Hz) z okcipitálních elektrod (O1, O2 a Oz). Celkem jsou provedeny tři druhy testovacích analýz. V první se zkoumají data od tří jednotlivců. Hodnotí se přesnosti výsledků vzhledem k možnostem nastavení metody výpočtu regresoru. V druhé se provedla skupinová analýza dat od dvaceti dvou zdravých pacientů. Ve třetí se realizuje skupinová analýza EEG regresorů pomocí korelační matice vzhledem k zadanému druhu výkonu a frekvenčnímu pásmu mimo obecný lineární model.
|
|
|
Analýza signálů EEG
Bartošovský, Petr ; Dlouhý, Jiří (oponent) ; Rozman, Jiří (vedoucí práce)
BARTOŠOVSKÝ, P. Analýza signálů EEG. Brno: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2008. 35 s. Vedoucí bakalářské práce doc. Ing. Jiří Rozman, CSc. Práce se zabývá analýzou signálů EEG a metodami jejich digitálního zpracování. Při analýze aktivity mozkové činnosti z naměřených dat se lze setkat s tím, že data mohou být zkreslena různými poruchami tzv. artefakty. Tato data byla podkladem pro ověření algoritmu dvou metod a to metody hlavních komponent a metody nezávislých komponent, které mohou tyto artefakty eliminovat. Dosažené výsledky byly zhodnoceny a obě metody navzájem porovnány.
|
|
|
Posuzování spánkových stádií z Hjorthových parametrů signálů EEG
Kupková, Kristýna ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je zaměřena na rozlišování jednotlivých spánkových stádií ze signálů EEG. V její první části je představena klasická vizuální metoda klasifikace spánkových stádií, v části druhé metoda automatizované klasifikace. Jedná se o metodu využívající tří Hjorthových parametrů k vytvoření vektorového prostoru, ve kterém by na základě podobnosti vzniklých útvarů mohla být rozlišována jednotlivá stádia spánku. Hjorthovy parametry jsou počítány jak z celého pásma signálu EEG, tak i v jeho jednotlivých pásmech. V další části práce je provedena analýza hlavních komponent. Hlavní komponenty jsou analogicky s Hjorthovými parametry umístěny do vektorového prostoru a je u nich sledován charakter vzniklých útvarů.
|
|
|
Topografické mapování elektrické aktivity mozku
Dobeš, Petr ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kupková, Karolína (vedoucí práce)
Jedním z nejvýznamnějších signálů biologického původu je elektrická aktivita lidského mozku. Pro správné pochopení a interpretaci elektroencefalogramu (EEG signálu) je často nezbytné provádět jeho vizualizaci. Tato práce se zabývá EEG signálem a vizualizací pomocí topografického mapování. V práci jsou popsány základy teorie EEG signálu a jeho zpracování. Součástí této práce je také návrh a implementace aplikace umožňující zobrazení topografických map pro zařízení Emotiv Epoc Headset přímo v průběhu snímání EEG signálu. Vizualizovanými veličinami jsou amplituda signálu a frekvenční doména s možností volby frekvenčních pásem. Vytvořená aplikace nabízí alternativu k postupu, kdy je EEG signál nutné nejprve uložit, a teprve poté je možné jej vizualizovat ze záznamu.
|
|
|
Převrácené hodnoty výkonu EEG signálu ve sdružené EEG-fMRI analýze
Sanetrníková, Dominika ; Kolář, Radim (oponent) ; Labounek, René (vedoucí práce)
Úvodní část práce shrnuje základní teorii měření mozkové aktivity pomocí BOLD signálu a skalpového EEG, vliv šumových jevů v naměřených datech, možnosti jejich potlačení, fúze naměřených dat pomocí obecného lineárního modelu a stávající implementaci výpočetních algoritmů v softwarové knihovně EEG Regressor Builder 1.0. V rámci vlastního řešení jsou v práci popsány změny softwarové knihovny na verzi 1.1 podle požadavků zadání bakalářské práce. Byla testována hypotéza, zda časové změny relativního výkonu pásma (20-40Hz) EEG signálu disponují stejnými prostorovými koreláty s BOLD signálem jako převrácené hodnoty výkonu ve frekvenčním pásmu 0-12Hz. Hypotéza byla zamítnuta na základě výpočtu hodnot podobnostních kritérií mezi 3D aktivačními mapami pro různé nastavení parametrů výpočtu společné analýzy, kde se jako vhodné ukázaly korelační koeficient nebo kosínové kritérium, Euklidovská vzdálenost se ukázala jako nevhodné podobnostní kritérium. Zároveň bylo prokázáno, že převrácená hodnota výkonu EEG signálu v daném frekvenčním pásmu pouze přináší do společné EEG-fMRI analýzy anti-korelovaný signál ke standardnímu absolutnímu výkonu ve stejném frekvenčním pásmu. Dále vliv pohybových regresorů snižuje počet nadprahových voxelů.
|
|
|
Studium vlivu akustických podnětů na člověka
Schwanzer, Miroslav ; Kolář, Radim (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá měřením elektroencefalografických signálů (EEG), jejich popisem, metodami kvantitativní analýzy a zpracováním v časově-frekvenčních oblastech potažmo energetických spektrech. Mozková aktivita je sledována v závislosti na vnějších zvukových podmětech vyvolaných reprodukcí hudební ukázky Mozartovy sonáty K448. Byla navržena podrobná metodika měření, na jejímž základě bylo realizováno snímání EEG u vzorku respondentů. Pro potřeby vizualizace a vyhodnocení naměřených dat byla vytvořena aplikace s grafickým rozhraním, umožňující topologické mapování mozkové aktivity a zobrazování v časově-frekvenční oblasti.
|
|
|
Studium vlivu akustických podnětů na člověka
Schwanzer, Miroslav ; Kolář, Radim (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá měřením elektroencefalografických signálů (EEG), jejich popisem, metodami kvantitativní analýzy a zpracováním v časově-frekvenčních oblastech potažmo energetických spektrech. Mozková aktivita je sledována v závislosti na vnějších zvukových podmětech vyvolaných reprodukcí hudební ukázky Mozartovy sonáty K448. Byla navržena podrobná metodika měření, na jejímž základě bylo realizováno snímání EEG u vzorku respondentů. Pro potřeby vizualizace a vyhodnocení naměřených dat byla vytvořena aplikace s grafickým rozhraním, umožňující topologické mapování mozkové aktivity a zobrazování v časově-frekvenční oblasti.
|
host ::
RSS.