Předzpracování EEG v rámci multimodálního monitoringu EEG - fMRI

Abstract

V současné době se jeví velmi přínosné snímat více biosignálů v jednom čase. Multimodální monitoring může obsahovat EEG, fMRI, EKG či EMG záznamy. V této práci jsou navrženy vhodné metody pro předzpracování dat pocházejících z multimodálního monitoringu EEG-fMRI. Cílem práce je udělat průzkum možných artefaktů vznikajících při fúzi EEG-fMRI a načíst data z pacientského záznamu EEG nahraného při snímání dat EEG ve fMRI. Zároveň je k EEG signálu načten i EKG kanál a je zde navržena metodika pro potlačení gradientního artefaktu. Metoda je statisticky vyhodnocena na reálných datech pacientů trpících náměsíčností vzniklých záznamem z 256 kanálového EEG nahrávaného v magnetické rezonanci. Z práce vyplývá, že se EEG data po filtraci statisticky i vizuálně liší od původních dat a byl potlačen gradientní artefakt.

Currently, it is very beneficial to capture multiple biosignals at one time. Multimodal monitoring may include EEG, fMRI, ECG or EMG records. In this work, appropriate methods for preprocessing data from multimodal EEG-fMRI monitoring are suggested. The aim of the work is to study possible artifacts arising from the fusion of EEG-fMRI and to retrieve data from the patient's EEG record recorded during scanning of the EEG data in fMRI. Also an ECG channel is loaded together wuth the EEG signal and a methodology for suppressing gradient artefact is suggested. The method is statistically evaluated on the real data of patients suffering from sleepwalking generated from the 256 channel EEG record in fuctional magnetic resonance. This thesis shows that EEG data after filtration are statistically and visually different from the original data and the gradient artifact has been removed.