Automatická lokalizace hdEEG elektrod
Automatic Estimation of hdEEG Electrode Positions
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Radka Olyšarová
Supervisor
Kybic Jan
Opponent
Moravec Jaroslav
Field of study
Základy umělé inteligence a počítačových vědStudy program
Otevřená informatikaInstitutions assigning rank
katedra kybernetikyRights
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
Show full item recordAbstract
Elektroencefalografie (EEG) patří mezi základní diagnostické metody v neurologii, psychiatrii a mnoha souvisejících oborech. High density EEG využívá ke snímání elektrické aktivity mozku vysoké množství kanálů, čímž lze zdroje mozkové aktivity přesněji lokalizovat. Pro správnou lokalizaci je ale potřeba znát přesné umístění jednotlivých elektrod. Tato bakalářská práce se zabývá vývojem algoritmu pro automatický výpočet pozic EEG elektrod. Jako vstupní data slouží obrazy z jedenácti infrakamer umístěných ve speciální konstrukci. Navržený algoritmus využívá kombinaci různých metod počítačového vidění a kombinatorické optimalizace k nalezení částečného 3D modelu. Pozice zbylých elektrod jsou následně dopočítány ze statistického modelu. Výsledný algoritmus je schopen nalézt pozice elektrod s průměrnou chybou 3 mm oproti trénovacímu datasetu. Průměrná doba běhu algoritmu je kolem tří minut. Electroencephalography (EEG) is one of the basic diagnostic methods in neurology, psychiatry and many more related fields. High density EEG captures the electrical activity of the brain using a large number of channels which makes it possible to determine a more precise location of the brain activity sources. But for correct results the exact location of each electrode is required. This bachelor's thesis tries to develop an algorithm for automatic estimation of EEG electrode positions. Input data consist of eleven infrared camera images situated in a special construction. The partial 3D model is computed using a combination of different methods from computer vision and combinatorial optimization. Remaining electrode positions are subsequently computed from a statistical model. The final algorithm is able to estimate the electrode positions with 3 mm error on average compared to the training dataset. The runtime of the algorithm is around three minutes.
Collections
- Bakalářské práce - 13133 [706]