|
|
Hodnocení vlivu mrkání na výsledek fúze simultánních EEG-fMRI dat
Dobiš, Lukáš ; Jakubíček, Roman (oponent) ; Labounek, René (vedoucí práce)
Práce se zabývá základní teorií k simultánní fúzi EEG-fMRI dat. Principy akvizice jednotlivých dat a jejich artefakty s rozsáhlým zaměřením na jejich předzpracování. Konkrétně na potlačení artefaktu mrkání z EEG dat a metodou analýzy nezávislých komponent. Dále se zabývá technikou fúze dat v obecném lineárním modelu a vytvořením aktivačních map statisticky významných korelací. Práce obsahuje popis metodiky potřebné na analýzu výsledků. Jsou popsány parametry použitých dat. Je navržen a aplikován proces předzpracování EEG dat, včetně potlačení artefaktu a fúze s vyhodnocením v prostředí MATLAB. Výsledky vyhodnocení prokázaly větší vliv mrkacího artefaktu na výsledky počítané z relativního výkonu a neúplnost kompletního potlačení artefaktu z dat pro testovanou metodu.
|
|
|
Soubor nástrojů pro práci s neurovědními daty
Malý, Lukáš ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce bylo vytvořit soubor nástrojů pro práci s daty z funkční magnetické rezonance (fMRI) a elektroencefalografie (EEG) v prostředí MATLAB s využitím softwarového balíku SPM. V první části práce je popsán fyziologický původ těchto dat na úrovni neuronů, základy zobrazování pomocí magnetické rezonance, princip fMRI experimentu, předzpracování a zpracování dat z fMRI, jejich interpretace, dále je popsána funkce a princip elektroencefalografie a nakonec je popsáno simultánní snímání EEG-fMRI. Ve druhé části práce jsou popsány funkce a možnosti souboru nástrojů pro práci s neurovědními daty nazvaného Neural Data Toolbox (NDTb).
|
|
|
Simultanneous EEG-FMRI Data Fusion with Generalized Spectral Patterns
Labounek, René ; Havlíček, Martin (oponent) ; Hlinka, Jaroslav (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Lots of different data fusion strategies have been developed during last 15 years of simultaneous EEG-fMRI research. The current doctoral thesis summarizes the actual state of the art in EEG-fMRI data fusion research and puts a goal to improve task-related network visualizations blindly directly from the acquired data. Two different models which should improve it have been proposed within the thesis (i.e. generalized spectral heuristic model and generalized spatiospectral heuristic model). Generalized spectral heuristic model utilizes relative EEG power fluctuations in distinct frequency bands averaged over electrodes of interest and compares the fluctuations with delayed BOLD signal fluctuations via general liner model. The obtained results shows that the model visualizes several different frequency dependent task-related EEG-fMRI networks. The model overcomes the absolute power fluctuation approach and classic heuristic approach too. The absolute power visualized a task-not-related broadband EEG-fMRI component and classic heuristic model was insensitive to visualize the task-related visual network which was observed for the relative -band pattern for visual oddball task data. For the semantic decision task EEG-fMRI data, the frequency dependence was not so evident in final results. Since all the bands visualized only visual network and any areas of speech network, the results were possibly corrupted by not-suppressed eye-blinking artifact in EEG data. Mutual information coefficients between different EEG-fMRI statistical parametric maps showed that the similarities over different frequency bands are similar over different tasks (i.e. visual oddball and semantic decision). More, the coefficients proved that averaging over different electrodes of interest does not bring any new information into the joint analysis, i.e. the signal on one single lead is very smoothed signal from the whole scalp. For that reasons, better incorporation of the channel information into the EEG-fMRI analysis started to be necessary and we have proposed more general spatiospectral heuristic model and designed how to estimate the model with spatiospectral Group Independent Component Analysis of EEG spectra relative power. The obtained results show that spatiospectral heuristic model visualizes the statistically most significant task-related networks (compared to absolute power spatiospectral pattern results and generalized spectral heuristic model results). The spatiospectral heuristic model was the only one, which observed task-related activations in a speech areas for semantic decision data. Beyond the fusion of EEG spatiospectral patterns with fMRI data, we have tested the stability of the spatiospectral pattern estimates over different paradigms (i.e. visual oddball, semantic decision and resting-state) with k-means clustering algorithm. We have got 14 stable patterns for the absolute EEG power and 12 stable patterns for the relative EEG power. Although ten of the patterns appear similar over the power types, the relative power spatiospectral patterns (i.e. spatiospectral heuristic model patterns) have higher evidence to tasks.
|
|
|
Evaluation Of Eye-Blinking Artifact Effect On
Results Of Simultaneous Eeg-Fmri Data Fusion
Dobiš, Lukáš
Purpose of this work is to test performance of eye blink artifact supression in EEG data by method of independent component analysis (ICA), and to describe characteristics of manifestation of mentioned artifact on results of simultaneuos EEG-fMRI data fusion. Results of evaluation have proved ICA usefulness as a tool for eye blink artifact suppression using higher order statistics for stochastic signal preprocessing. And EEG-fMRI results demonstrate that they differ, whether the supression is or is not used.
|
|
|
Hodnocení vlivu mrkání na výsledek fúze simultánních EEG-fMRI dat
Dobiš, Lukáš ; Jakubíček, Roman (oponent) ; Labounek, René (vedoucí práce)
Práce se zabývá základní teorií k simultánní fúzi EEG-fMRI dat. Principy akvizice jednotlivých dat a jejich artefakty s rozsáhlým zaměřením na jejich předzpracování. Konkrétně na potlačení artefaktu mrkání z EEG dat a metodou analýzy nezávislých komponent. Dále se zabývá technikou fúze dat v obecném lineárním modelu a vytvořením aktivačních map statisticky významných korelací. Práce obsahuje popis metodiky potřebné na analýzu výsledků. Jsou popsány parametry použitých dat. Je navržen a aplikován proces předzpracování EEG dat, včetně potlačení artefaktu a fúze s vyhodnocením v prostředí MATLAB. Výsledky vyhodnocení prokázaly větší vliv mrkacího artefaktu na výsledky počítané z relativního výkonu a neúplnost kompletního potlačení artefaktu z dat pro testovanou metodu.
|
|
|
Simultanneous EEG-FMRI Data Fusion with Generalized Spectral Patterns
Labounek, René ; Havlíček, Martin (oponent) ; Hlinka, Jaroslav (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Lots of different data fusion strategies have been developed during last 15 years of simultaneous EEG-fMRI research. The current doctoral thesis summarizes the actual state of the art in EEG-fMRI data fusion research and puts a goal to improve task-related network visualizations blindly directly from the acquired data. Two different models which should improve it have been proposed within the thesis (i.e. generalized spectral heuristic model and generalized spatiospectral heuristic model). Generalized spectral heuristic model utilizes relative EEG power fluctuations in distinct frequency bands averaged over electrodes of interest and compares the fluctuations with delayed BOLD signal fluctuations via general liner model. The obtained results shows that the model visualizes several different frequency dependent task-related EEG-fMRI networks. The model overcomes the absolute power fluctuation approach and classic heuristic approach too. The absolute power visualized a task-not-related broadband EEG-fMRI component and classic heuristic model was insensitive to visualize the task-related visual network which was observed for the relative -band pattern for visual oddball task data. For the semantic decision task EEG-fMRI data, the frequency dependence was not so evident in final results. Since all the bands visualized only visual network and any areas of speech network, the results were possibly corrupted by not-suppressed eye-blinking artifact in EEG data. Mutual information coefficients between different EEG-fMRI statistical parametric maps showed that the similarities over different frequency bands are similar over different tasks (i.e. visual oddball and semantic decision). More, the coefficients proved that averaging over different electrodes of interest does not bring any new information into the joint analysis, i.e. the signal on one single lead is very smoothed signal from the whole scalp. For that reasons, better incorporation of the channel information into the EEG-fMRI analysis started to be necessary and we have proposed more general spatiospectral heuristic model and designed how to estimate the model with spatiospectral Group Independent Component Analysis of EEG spectra relative power. The obtained results show that spatiospectral heuristic model visualizes the statistically most significant task-related networks (compared to absolute power spatiospectral pattern results and generalized spectral heuristic model results). The spatiospectral heuristic model was the only one, which observed task-related activations in a speech areas for semantic decision data. Beyond the fusion of EEG spatiospectral patterns with fMRI data, we have tested the stability of the spatiospectral pattern estimates over different paradigms (i.e. visual oddball, semantic decision and resting-state) with k-means clustering algorithm. We have got 14 stable patterns for the absolute EEG power and 12 stable patterns for the relative EEG power. Although ten of the patterns appear similar over the power types, the relative power spatiospectral patterns (i.e. spatiospectral heuristic model patterns) have higher evidence to tasks.
|
|
|
Soubor nástrojů pro práci s neurovědními daty
Malý, Lukáš ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce bylo vytvořit soubor nástrojů pro práci s daty z funkční magnetické rezonance (fMRI) a elektroencefalografie (EEG) v prostředí MATLAB s využitím softwarového balíku SPM. V první části práce je popsán fyziologický původ těchto dat na úrovni neuronů, základy zobrazování pomocí magnetické rezonance, princip fMRI experimentu, předzpracování a zpracování dat z fMRI, jejich interpretace, dále je popsána funkce a princip elektroencefalografie a nakonec je popsáno simultánní snímání EEG-fMRI. Ve druhé části práce jsou popsány funkce a možnosti souboru nástrojů pro práci s neurovědními daty nazvaného Neural Data Toolbox (NDTb).
|
|
|
Heuristic model in joint EEG-fMRI analysis
Janeček, D.
This work deals with the joint EEG-fMRI analysis based on the heuristic model. There is described principle of the heuristic model which assumes that the BOLD (blood oxygen level depend) signal measured by fMRI (functional magnetic resonance imaging) is directly proportional to the spectral shift in the EEG signal. The paper describes algorithm of calculations which was implemented and tested on real data from 22 subjects. The study also monitors effect of different EEG information selection from electrodes of interest (averaging or principal component analysis).
|
host ::
RSS.