|
|
Event Fixation Related Potential During Visual Emotion Stimulation
Mičánková, Veronika ; Lamoš, Martin (oponent) ; Potočňák, Tomáš (vedoucí práce)
This diploma thesis is a part of a ongoing research project concerning new joint technique of eye fixations and EEG. The goal of this work is to find and analyze a connection between eye fixation in a face expressing an emotion (static or dynamic). For this study certain software developments need to be done to adjust fixation data in Matlab and connect them to EEG signals with newly created markers. Based on the obtained information on fixations, EEG data are processed in BrainVision Analyzer and segmented to obtain ERPs and EfRPs for each stimuli.
|
|
|
Měření biosignálů systémem Biopac
Rageh, Akram ; Kolářová, Jana (oponent) ; Janoušek, Oto (vedoucí práce)
V práci je popsáno měření elektroencefalografie, elektromyografie, elektrookulografie a elektroencefalografie pomocí systému Biopac. Detailněji je v práci popsán stručný přehled elektrokardiografického vyšetření (EKG) s použitím systému Biopac. V teoretické části práce je popisována křivka EKG, která odráží elektrickou aktivitu srdce. V praktické části je uveden zobecněný návod pro snímání a analýzu EKG křivky ve výukovém a měřícím systému Biopac. V poslední části je sledována srdeční aktivita srdce dobrovolníků a následné statistické vyhodnocení časových intervalů mezi R-R vlnami pro tyto změřené subjekty.
|
|
|
Zpracování EOG signálu pomocí platformy Arduino
Typovský, Viktor ; Králík, Martin (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá snímáním a zpracováním EOG signálu. Zpracováním se rozumí zobrazení signálu EOG a detekce pohybu očí. V teoretické části je nejprve popsán se vznik a vlastnosti EOG signálu. Dále jsou popsány faktory ovlivňující EOG. V praktické části je pak uveden návrh hardwarového řešení pro snímání tohoto signálu a algoritmus jeho zpracování. Snímání EOG signálu je provedeno pomocí přístrojového zesilovače. K jeho filtraci je použita dolní propust Sallen-Key. Bylo rozhodnuto, zachovat při snímání stejnosměrnou složku signálu. Tím ale vznikl problém ohledně elektrodového potenciálu. Tento problém by vyřešen pomocí navrhnutého kompenzačního zapojení. Zpracování výsledného signálu se pak provádí v prostředí Processing s využitím platformy Arduino. Algoritmus zobrazování EOG i detekce pohybu funguje a je uveden.
|
|
|
Snímání pohybu očí pomocí zařízení BIOPAC a eyetrackeru Pupil
Vančurová, Johana ; Mézl, Martin (oponent) ; Svozilová, Veronika (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá stanovením vizuální reakční doby řidiče pomocí snímání pohybů očí. Pohyby očí byly snímány pomocí zařízení Biopac a eyetrackeru Pupil. Hlavním cílem bakalářské práce je srovnat výsledky měření z obou zmíněných metod měření pohybů očí vůči hodnotám referenčním užívaným v dopravní znalecké praxi. Teoretická část se zabývala anatomií, fyziologií oka a popisnými charakteristikami EOG signálu. V praktické části bylo navrženo pokusné měření pro získání praktických znalostí ohledně obou zařízení. Dále bylo vytvořeno experimentální měření, dle kterého byla proměřena skupina probandů. V poslední části byly výsledky z experimentálního měření vyhodnoceny, srovnány a diskutovány s referenčními hodnotami.
|
|
|
Poziční systém počítačového interface řízený elektookulogramem
Lutz, Jan ; Kolářová, Jana (oponent) ; Janoušek, Oto (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá fyziologií oka a dvěma specifickými signály, které můžeme na lidském oku měřit. Jedná se o elektromyogram a elektrookulogram. Čtenáři jsou zde popsány svaly podílející se na pohybu zrakového aparátu, způsoby měření signálu EOG pomocí systému Biopac, a možné zpracování a vyhodnocení možností použití EOG jako jednoduchého počítačového rozhraní. Cílem této práce je vytvořit měřicí protokol pro změření signálu EOG a zjistit rozlišovací schopnosti potenciálního interface. Velmi důležitým bodem práce je návrh filtru, zpracovaný v programovém prostředí Matlab, včetně jednoduchého grafického rozhraní. Aby byla možnost ověřit funkčnost filtru a celé této metody, je použito několik průběhů, naměřených nejprve na mém oku, poté deset průběhů získaných po spolupráci spolužáků, které jsou přiloženy k textu. Na těchto průbězích je demonstrováno řešení problému a data získaná rozborem každého z nich jsou uvedena v závěrečné kapitole.
|
|
| |
|
|
Filtrace signálů EEG
Pohludka, Aleš ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Potočňák, Tomáš (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na základy elektroencefalografie, způsob měření elektroencefalografických signálů, jejich zpracování a především filtrace. Je popsáno základní mezinárodní zapojení pro standardizované měření EEG signálů ze skalpu hlavy. Závěr teoretické části je věnován nejčastějším druhům filtrů pro odstranění nejčastějšího druhu rušení. Praktická část se zabývá otestováním dvou navržených metod založené na adaptivní filtraci referenčních EOG signálů pomocí algoritmu LMS. Dále jsou v práci uvedeny dva testy filtrací a jejich praktické ověření na získaných datech dobrovolníků. Závěrem je provedeno zhodnocení úspěšnosti metod.
|
|
|
Hodnocení únavy pomocí elektrookulografie
Němcová, Andrea ; Vítek, Martin (oponent) ; Janoušek, Oto (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá hodnocením únavy pomocí elektrookulografie (EOG). Teoretická část pojednává o samotné elektrookulografii, únavě i metodách, pomocí kterých se dá únava z EOG detekovat. Praktická část obsahuje návrh optimální metodiky pro hodnocení únavy z EOG. Zde jsou popsány scény, které budou sledovat dobrovolníci při současném záznamu EOG signálů, a dále je navržen způsob zpracování signálů včetně blokových schémat. Součástí práce je laboratorní protokol popisující záznam EOG signálů pomocí akvizičního systému Biopac. Podle protokolu bylo změřeno 10 dobrovolníků a byla vytvořena databáze signálů. V krátkém dotazníku měli dobrovolníci ohodnotit nepříjemnost měření a únavu. Naměřené signály byly zpracovány a získané parametry statisticky vyhodnoceny. Dále byla provedena diskuze parametrů z hlediska jejich schopnosti detekovat únavu. Na základě toho byla vytvořena aplikace detekující únavu ve vybraném signálu. Součástí práce je i podrobný návod k laboratorním cvičením pro studenty.
|
|
|
Artefacts Removal from Brain EEG Signals Using Adaptive Algorithms
Hatala, Juraj ; Jawed, Soyiba (oponent) ; Shakil, Sadia (vedoucí práce)
This thesis covers the problem of artifacts in electroencephalography (EEG) data and the methods used to remove them with a focus on adaptive filtering. Artifacts are an unavoid- able part of the EEG method and they have a negative impact on the analysis of the results by covering the brain signals of interest. Adaptive filtering is a versatile method that can be used for removal of these artifacts if the reference signal correlated with the artifact is pro- vided. The primary goal of this thesis is a proposal and implementation of the framework that can be used to apply methods of adaptive filtering on EEG data. The secondary goal is to examine the effectiveness of a novel Q-LMS algorithm on the task of removal of artifacts from EEG as it was not yet used in this scenario. The work is introducing a library in a Python environment for EEG adaptive filtering and shows and evaluates experiments for EEG artifact removal scenarios with a Q-LMS filter implemented in the proposed library. In this library, a user is able to construct customizable filtering pipelines. The library of- fers a variety of adaptive filters and reference-building methods with a focus on processing neurological data in BIDS format. However, the user is able to share his custom filters with the framework as well as use his own input data and reference signals. The experiments with Q-LMS showed that it is a well-functioning adaptive algorithm yet the filtering results were moderate in contrast to results obtained by other standard adaptive algorithms.
|
|
| |
host ::
RSS.