Show simple item record

Automatic Spike Detection in Microelectrode Recordings



dc.contributor.advisorWild Jiří
dc.contributor.authorZamouřil Jakub
dc.date.accessioned2015-05-28T11:31:35Z
dc.date.available2015-05-28T11:31:35Z
dc.identifierKOS-587865357805
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/61941
dc.description.abstractPřed analýzou mikroEEG záznamů zachycených mikroelektrodami při hloubkové mozkové stimulaci je nutné oddělit signál od šumu, tedy detekovat v záznamu akční potenciály neuronů, které jsou dále tříděny a zpracovávány. Spolehlivě v záznamu detekovat akční potenciály je obtížné, protože šum je podobný signálu ve frekvenční i časové oblasti záznamu. V současnosti již pro detekci i třídění akčních potenciálů existuje řada algoritmů, které pro řešení této problematiky využívají celou škálu metod, avšak většina z nich není veřejně dostupná. Cílem této práce je tedy vytvořit volně šiřitelný automatický algoritmus detekce akčních potenciálů, který nahradí nevyhovující detekční algoritmus v současnosti používaný na katedře kybernetiky. S využitím tří metod detekce spiků byl vytvořen algoritmus s automaticky nastavovaným prahem, který v přesnosti detekce překonal dosud používaný algoritmus s p < 0.01.cze
dc.description.abstractFor the analysis of microEEG recordings captured with microelectrodes during deep brain stimulation it is necessary to separate the signal from the noise by detection of neural action potentials, which are then further sorted and processed. It is difficult to reliably detect action potentials in microEEG recordings because the noise is similar to the signal in time and frequency domain. Currently many spike detection and sorting algorithms exist, which tackle these problems by variety of methods, however they are usually inaccessible to the public. The aim of this work is thus to create a free and automatic spike detection algorithm to replace the inadequate detection algorithm currently used by the Department of Cybernetics. Using three different spike detection methods an algorithm with an automatically adjusted threshold was created, which surpassed currently used algorithm in detection accuracy with p < 0.01.eng
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA 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://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdfeng
dc.rightsVysokoškolská 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://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdfcze
dc.subjecthloubková mozková stimulace, mikroEEG, automatická detekce, akční potenciály, spiky, Wave_clus, Osortcze
dc.titleAutomatická detekce akčních potenciálů neuronů z mikroelektrodových signálůcze
dc.titleAutomatic Spike Detection in Microelectrode Recordingseng
dc.typebakalářská prácecze
dc.typebachelor thesiseng
dc.contributor.refereeSpilka Jiří
theses.degree.disciplineRobotikacze
theses.degree.grantorkatedra kybernetikycze
theses.degree.programmeKybernetika a robotikacze


Files in this item









This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record