Automatická lokalizace hdEEG elektrod

Abstract

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.