Izločanje motenj v večkanalnih elektroencefalogramih

diplomsko delo univerzitetnega študijskega programa

Luka Bratoš (Avtor), Aleš Holobar (Mentor)

Povzetek

V diplomskem delu smo sistematično preučili in ovrednotili učinkovitost različnih algoritmov slepe ločitve signalov (SOBI, JADER, FASTICA, RUNICA) pri odstranjevanju artefaktov v večkanalnih elektroencefalogramih (EEG). Osredotočili smo se na časovno zahtevnost, na stopnjo dušenja artefaktov in na stabilnost konvergence omenjenih algoritmov. Podrobneje smo preučili učinkovitost odstranjevanja artefaktov zaradi utripanja z očmi, premikanja jezika, žvečenja, lateralnega premikanja oči ter premikanja glave. Ugotovili smo, da vsi testirani algoritmi, razen algoritma RUNICA, učinkovito odstranjujejo artefakte, in potrdili v uvodu zastavljeno tezo diplomskega dela, da je s postopki slepe ločitve signalov mogoče, tudi v primeru manjšega nabora kanalov EEG, učinkovito odstraniti šum in artefakte v signalih EEG.

Ključne besede

elektroencefalogram;EEG;slepa ločitev signalov;anotacija signalov;

Podatki

Jezik:	Slovenski jezik
Leto izida:	2011
Izvor:	Maribor
Tipologija:	2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:	UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik:	[L. Bratoš]
UDK:	621.3:[591.185:616.8](043.2)
COBISS:	15658774
Št. ogledov:	1760
Št. prenosov:	167
Ocena:	0 (0 glasov)
Metapodatki:

Ostali podatki

Sekundarni jezik:	Angleški jezik
Sekundarni naslov:	Artefact rejection in multichannel electroencephalograms
Sekundarni povzetek:	We have systematically studied and assessed the efficiency of various blind source separation algorithms (SOBI, JADER, FASTICA, RUNICA) in removing the artefacts in multichannel electroencephalograms (EEG). We have mainly focused on computational complexity of tested algorithms, level of their suppression of artefacts and on stability of their convergence. In particular, the efficiency in removing of the artefacts due to eye blinking, tongue movements, chewing, lateral eye movements and head movements has been assessed. All tested algorithms, except RUNICA, have demonstrated significant level of artefact suppression at relatively low computational costs. Out of the algorithms tested, SOBI offered the superior performance. We therefore conclude that blind signal separation is effective in removing of noise and artefacts in multichannel EEG, even in the case of small number of EEG channels.
Sekundarne ključne besede:	razmerje artefakt-signal;electroencephalogram;blind signal separation;EEGLAB;sLORETA;signal annotation;artefact;
URN:	URN:SI:UM:
Vrsta dela (COBISS):	Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo:	Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Strani:	VIII, 33 f.
Ključne besede (UDK):	applied sciences;medicine;technology;uporabne znanosti;medicina;tehnika;engineering;technology in general;inženirstvo;tehnologija na splošno;mechanical engineering in general;nuclear technology;electrical engineering;machinery;strojništvo;electrical engineering;elektrotehnika;applied sciences;medicine;technology;uporabne znanosti;medicina;tehnika;medical sciences;medicina;pathology;clinical medicine;patologija;klinična medicina;neurology;neuropathology;nervous system;nevrologija;nevropatologija;živčevje;
ID:	1016075