Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Vztah elektrofyziologické aktivity a dynamické funkční konektivity rozsáhlých mozkových sítí ve fMRI datech
Lamoš, Martin ; Hlinka, Jaroslav (oponent) ; Kremláček, Jan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Funkční mozková konektivita odráží určitý stav mozku. Vrůstající zájem o studium dynamiky funkční konektivity mezi jednotlivými rozsáhlými mozkovými sítěmi je doprovázen snahou nalézt její elektrofyziologické koreláty. Část takové neurální aktivity však může zůstat nerozpoznána, protože se během analýzy EEG dat velmi často používá různých omezení v prostorové a spektrální doméně. Zde představený přístup slepě odhaluje multimodální EEG spektrální vzorce, které se vztahují k dynamice BOLD funkční konektivity sítí. Slepá dekompozice EEG spektrogramu pomocí paralelní faktorové analýzy byla představena jako užitečný nástroj k odhalení vzorů neurální aktivity, kde každý vzor obsahuje tři signatury (prostorovou, časovou a spektrální). Na rozdíl od standardních přístupů, kdy dochází k průměrování signálů z jednotlivých elektrod, vybírají se pouze podskupiny elektrod, či se využívá standardních frekvenčních pásem, tato slepá dekompozice bere v potaz kompletní trilineární strukturu EEG dat. Simultánně měřená BOLD fMRI data jsou odděleně od EEG rozložena pomocí analýzy nezávislých komponent. Na časových průbězích komponent je odhadována dynamická funkční konektivita pomocí výpočtu korelačního koeficientu v plovoucím okně. Funkční konektivita síťových stavů je následně odvozena na základě hodnot těchto korelačních koeficientů. Použitím ANOVA testů jsou na závěr nalezeny tři EEG spektrální vzory vztahující se k dynamice funkční konektivity síťových stavů. Předchozí výzkum odhalil vztah mezi fluktuacemi EEG spektrálních vzorů a hemodynamikou rozsáhlých mozkových sítí. Tato práce ukazuje, že zmíněný vztah lze nalézt také na úrovni dynamiky funkční konektivity mezi jednotlivými rozsáhlými mozkovými sítěmi, kdy nejsou použita žádná standardní prostorová a spektrální omezení ve zpracování EEG dat.
Vztah elektrofyziologické aktivity a dynamické funkční konektivity rozsáhlých mozkových sítí ve fMRI datech
Lamoš, Martin ; Hlinka, Jaroslav (oponent) ; Kremláček, Jan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Funkční mozková konektivita odráží určitý stav mozku. Vrůstající zájem o studium dynamiky funkční konektivity mezi jednotlivými rozsáhlými mozkovými sítěmi je doprovázen snahou nalézt její elektrofyziologické koreláty. Část takové neurální aktivity však může zůstat nerozpoznána, protože se během analýzy EEG dat velmi často používá různých omezení v prostorové a spektrální doméně. Zde představený přístup slepě odhaluje multimodální EEG spektrální vzorce, které se vztahují k dynamice BOLD funkční konektivity sítí. Slepá dekompozice EEG spektrogramu pomocí paralelní faktorové analýzy byla představena jako užitečný nástroj k odhalení vzorů neurální aktivity, kde každý vzor obsahuje tři signatury (prostorovou, časovou a spektrální). Na rozdíl od standardních přístupů, kdy dochází k průměrování signálů z jednotlivých elektrod, vybírají se pouze podskupiny elektrod, či se využívá standardních frekvenčních pásem, tato slepá dekompozice bere v potaz kompletní trilineární strukturu EEG dat. Simultánně měřená BOLD fMRI data jsou odděleně od EEG rozložena pomocí analýzy nezávislých komponent. Na časových průbězích komponent je odhadována dynamická funkční konektivita pomocí výpočtu korelačního koeficientu v plovoucím okně. Funkční konektivita síťových stavů je následně odvozena na základě hodnot těchto korelačních koeficientů. Použitím ANOVA testů jsou na závěr nalezeny tři EEG spektrální vzory vztahující se k dynamice funkční konektivity síťových stavů. Předchozí výzkum odhalil vztah mezi fluktuacemi EEG spektrálních vzorů a hemodynamikou rozsáhlých mozkových sítí. Tato práce ukazuje, že zmíněný vztah lze nalézt také na úrovni dynamiky funkční konektivity mezi jednotlivými rozsáhlými mozkovými sítěmi, kdy nejsou použita žádná standardní prostorová a spektrální omezení ve zpracování EEG dat.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.