National Repository of Grey Literature 4 records found  Search took 0.00 seconds. 
Toolbox for neuronal datasets
Malý, Lukáš ; Harabiš, Vratislav (referee) ; Lamoš, Martin (advisor)
The aim of this bachelor's thesis was to create toolbox for functional magnetic resonance (fMRI) and electroencefalography (EEG) data processing in MATLAB enviroment using SPM software package. The first part describes the physiological origin of these data at neuronal level, basics of magnetic resonance imaging, principles of fMRI experiment, preprocessing and processing of fMRI data, their interpretation, then function and principles of EEG are described and at the end is simultaneous EEG-fMRI described. In the second part of the thesis features of each tool from Neural Data Toolbox (NDTb) are described.
Simultanneous EEG-FMRI Data Fusion with Generalized Spectral Patterns
Labounek, René ; Havlíček, Martin (referee) ; Hlinka, Jaroslav (referee) ; Jan, Jiří (advisor)
Mnoho rozdílných strategií fúze bylo vyvinuto během posledních 15 let výzkumu simultánního EEG-fMRI. Aktuální dizertační práce shrnuje aktuální současný stav v oblasti výzkumu fúze simultánních EEG-fMRI dat a pokládá si za cíl vylepšit vizualizaci úkolem evokovaných mozkových sítí slepou analýzou přímo z nasnímaných dat. Dva rozdílné modely, které by to měly vylepšit, byly navrhnuty v předložené práci (tj. zobecněný spektrální heuristický model a zobecněný prostorovo-frekvenční heuristický model). Zobecněný frekvenční heuristický model využívá fluktuace relativního EEG výkonu v určitých frekvenčních pásmech zprůměrovaných přes elektrody zájmu a srovnává je se zpožděnými fluktuacemi BOLD signálů pomocí obecného lineárního modelu. Získané výsledky ukazují, že model zobrazuje několik na frekvenci závislých rozdílných úkolem evokovaných EEG-fMRI sítí. Model překonává přístup fluktuací absolutního EEG výkonu i klasický (povodní) heuristický přístup. Absolutní výkon vizualizoval s úkolem nesouvisející širokospektrální EEG-fMRI komponentu a klasický heuristický přístup nebyl senzitivní k vizualizaci s úkolem spřažené vizuální sítě, která byla pozorována pro relativní pásmo pro data vizuálního oddball experimentu. Pro EEG-fMRI data s úkolem sémantického rozhodování, frekvenční závislost nebyla ve finálních výsledcích tak evidentní, neboť všechna pásma zobrazily vizuální síť a nezobrazily aktivace v řečových centrech. Tyto výsledky byly pravděpodobně poškozeny artefaktem mrkání v EEG datech. Koeficienty vzájemné informace mezi rozdílnými EEG-fMRI statistickými parametrickými mapami ukázaly, že podobnosti napříč různými frekvenčními pásmy jsou obdobné napříč různými úkoly (tj. vizuální oddball a sémantické rozhodování). Navíc, koeficienty prokázaly, že průměrování napříč různými elektrodami zájmu nepřináší žádnou novou informaci do společné analýzy, tj. signál na jednom svodu je velmi rozmazaný signál z celého skalpu. Z těchto důvodů začalo být třeba lépe zakomponovat informace ze svodů do EEG-fMRI analýzy, a proto jsme navrhli více obecný prostorovo-frekvenční heuristický model a také jak ho odhadnout za pomoci prostorovo-frekvenční skupinové analýzy nezávislých komponent relativního výkonu EEG spektra. Získané výsledky ukazují, že prostorovo-frekvenční heuristický model vizualizuje statisticky nejvíce signifikantní s úkolem spřažené mozkové sítě (srovnáno s výsledky prostorovo-frekvenčních vzorů absolutního výkonu a s výsledky zobecněného frekvenčního heuristického modelu). Prostorovo-frekvenční heuristický model byl jediný, který zaznamenal s úkolem spřažené aktivace v řečových centrech na datech sémantického rozhodování. Mimo fúzi prostorovo-frekvenčních vzorů s fMRI daty, jsme testovali stabilitu odhadů prostorovo-frekvenčních vzorů napříč různými paradigmaty (tj. vizuální oddball, semantické rozhodování a resting-state) za pomoci k-means shlukovacího algoritmu. Dostali jsme 14 stabilních vzorů pro absolutní EEG výkon a 12 stabilních vzorů pro relativní EEG výkon. Ačkoliv 10 z těchto vzorů vypadají podobně napříč výkonovými typy, prostorovo-frekvenční vzory relativního výkonu (tj. vzory prostorovo-frekvenčního heuristického modelu) mají vyšší evidenci k úkolům.
Simultanneous EEG-FMRI Data Fusion with Generalized Spectral Patterns
Labounek, René ; Havlíček, Martin (referee) ; Hlinka, Jaroslav (referee) ; Jan, Jiří (advisor)
Mnoho rozdílných strategií fúze bylo vyvinuto během posledních 15 let výzkumu simultánního EEG-fMRI. Aktuální dizertační práce shrnuje aktuální současný stav v oblasti výzkumu fúze simultánních EEG-fMRI dat a pokládá si za cíl vylepšit vizualizaci úkolem evokovaných mozkových sítí slepou analýzou přímo z nasnímaných dat. Dva rozdílné modely, které by to měly vylepšit, byly navrhnuty v předložené práci (tj. zobecněný spektrální heuristický model a zobecněný prostorovo-frekvenční heuristický model). Zobecněný frekvenční heuristický model využívá fluktuace relativního EEG výkonu v určitých frekvenčních pásmech zprůměrovaných přes elektrody zájmu a srovnává je se zpožděnými fluktuacemi BOLD signálů pomocí obecného lineárního modelu. Získané výsledky ukazují, že model zobrazuje několik na frekvenci závislých rozdílných úkolem evokovaných EEG-fMRI sítí. Model překonává přístup fluktuací absolutního EEG výkonu i klasický (povodní) heuristický přístup. Absolutní výkon vizualizoval s úkolem nesouvisející širokospektrální EEG-fMRI komponentu a klasický heuristický přístup nebyl senzitivní k vizualizaci s úkolem spřažené vizuální sítě, která byla pozorována pro relativní pásmo pro data vizuálního oddball experimentu. Pro EEG-fMRI data s úkolem sémantického rozhodování, frekvenční závislost nebyla ve finálních výsledcích tak evidentní, neboť všechna pásma zobrazily vizuální síť a nezobrazily aktivace v řečových centrech. Tyto výsledky byly pravděpodobně poškozeny artefaktem mrkání v EEG datech. Koeficienty vzájemné informace mezi rozdílnými EEG-fMRI statistickými parametrickými mapami ukázaly, že podobnosti napříč různými frekvenčními pásmy jsou obdobné napříč různými úkoly (tj. vizuální oddball a sémantické rozhodování). Navíc, koeficienty prokázaly, že průměrování napříč různými elektrodami zájmu nepřináší žádnou novou informaci do společné analýzy, tj. signál na jednom svodu je velmi rozmazaný signál z celého skalpu. Z těchto důvodů začalo být třeba lépe zakomponovat informace ze svodů do EEG-fMRI analýzy, a proto jsme navrhli více obecný prostorovo-frekvenční heuristický model a také jak ho odhadnout za pomoci prostorovo-frekvenční skupinové analýzy nezávislých komponent relativního výkonu EEG spektra. Získané výsledky ukazují, že prostorovo-frekvenční heuristický model vizualizuje statisticky nejvíce signifikantní s úkolem spřažené mozkové sítě (srovnáno s výsledky prostorovo-frekvenčních vzorů absolutního výkonu a s výsledky zobecněného frekvenčního heuristického modelu). Prostorovo-frekvenční heuristický model byl jediný, který zaznamenal s úkolem spřažené aktivace v řečových centrech na datech sémantického rozhodování. Mimo fúzi prostorovo-frekvenčních vzorů s fMRI daty, jsme testovali stabilitu odhadů prostorovo-frekvenčních vzorů napříč různými paradigmaty (tj. vizuální oddball, semantické rozhodování a resting-state) za pomoci k-means shlukovacího algoritmu. Dostali jsme 14 stabilních vzorů pro absolutní EEG výkon a 12 stabilních vzorů pro relativní EEG výkon. Ačkoliv 10 z těchto vzorů vypadají podobně napříč výkonovými typy, prostorovo-frekvenční vzory relativního výkonu (tj. vzory prostorovo-frekvenčního heuristického modelu) mají vyšší evidenci k úkolům.
Toolbox for neuronal datasets
Malý, Lukáš ; Harabiš, Vratislav (referee) ; Lamoš, Martin (advisor)
The aim of this bachelor's thesis was to create toolbox for functional magnetic resonance (fMRI) and electroencefalography (EEG) data processing in MATLAB enviroment using SPM software package. The first part describes the physiological origin of these data at neuronal level, basics of magnetic resonance imaging, principles of fMRI experiment, preprocessing and processing of fMRI data, their interpretation, then function and principles of EEG are described and at the end is simultaneous EEG-fMRI described. In the second part of the thesis features of each tool from Neural Data Toolbox (NDTb) are described.

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.