Mezifrekvenční vazba intrakraniálních EEG rytmů při vizuálním zpracování podnětů.
Cross-frequency coupling of intracranial EEG rhytms during cognitive processing.
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Anežka Trojanová
Vedoucí práce
Janča Radek
Oponent práce
Vavrečka Michal
Studijní program
Lékařská elektronika a bioinformatikaInstituce přidělující hodnost
katedra teorie obvodůPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Procesy probíhající v lidském mozku při rozpoznávání objektů nebyly dosud zcela objasněny. K lepšímu porozumění fungování mozku slouží metody mapující jeho aktivní části při zpracování zrakových podnětů. V této práci byla aktivita mozku určována z iEEG dat pomocí mezifrekvenční vazby. Mezifrekvenční vazba vychází z principu, že EEG signály mozkových vln lze rozložit do frekvenčních pásem, a zkoumá statistickou závislost mezi těmito pásmy. V práci byl pro výpočet mezifrekvenční vazby navržen a implementován algoritmus, který byl následně použit na iEEG data 27 pacientů. Byla zjištěna vazba mezi pásmy théta a širokospektrá gama pro přibližně třetinu analyzovaných kanálů. Kanály vykazující vazbu byly rozděleny do mozkových oblastí a vykresleny do grafů. Navržený algoritmus může v budoucnu přispět k lepšímu porozumění mozkových procesů. The processes taking place in the human brain during object recognition have not yet been fully elucidated. To better understand the inner workings of the brain, methods mapping its active parts in the visual stimuli processing are used. In this work, brain activity was determined from iEEG data using cross-frequency coupling. Cross-frequency coupling is based on the principle that EEG brainwaves can be decomposed into frequency bands, and examines the statistical dependence between these bands. An algorithm was designed and implemented for the calculation of cross-frequency coupling, which was subsequently used for iEEG data of 27 patients. The coupling between the theta and broadband gamma rhythms was found for approximately one-third of the analyzed channels. The channels with coupling were divided into brain areas and plotted. The proposed algorithm may contribute to a better understanding of brain processes in the future.
Kolekce
- Bakalářské práce - 13131 [107]