Attributes | Values |
---|
rdf:type
| |
Description
| - Number of distributed models (WMN, FOCUSS, SSLOFO, LORETA), which differ in precision of source localization, spatial resolution and convergence to the global optimum, are used to reconstruct cortical generators of brain electric activity. This paper describes the design of a new method based on the combination of sLoreta algorithm and consequent ICA decomposition of the reconstructed source distribution into independent components by Infomax algorithm. The goal of this procedure is to increase spatial resolution, to consider dynamical progress of EEG (time factor introduction) and to enhance statistical significance of located generators. The method should contribute to more exact analysis of EEG recorded in stable conditions, in which the stability of important cortical generators might also be considered. (en)
- Pro rekonstrukci korových generátorů elektrické aktivity mozku je používána řada distribuovaných modelů (WMN, FOCUSS, SSLOFO, LORETA), které se liší přesností lokalizace zdrojů, prostorovým rozlišením i schopností konvergovat ke globálnímu optimu. Zpráva popisuje návrh nové metody založené na kombinaci existujícího algoritmu sLoreta a následné ICA dekompozice jím rekonstruovaného rozložení zdrojů algoritmem Infomax na nezávislé komponenty. Cílem tohoto postupu je zvýšení prostorového rozlišení, zohlednění dynamického vývoje EEG (zavedení časové složky) a zvýšení statistické významnosti nalezených generátorů. Metoda by měla být přínosná především při analýze EEG měřeného za stabilních podmínek, kdy lze předpokládat i stabilitu významných korových generátorů.
- Pro rekonstrukci korových generátorů elektrické aktivity mozku je používána řada distribuovaných modelů (WMN, FOCUSS, SSLOFO, LORETA), které se liší přesností lokalizace zdrojů, prostorovým rozlišením i schopností konvergovat ke globálnímu optimu. Zpráva popisuje návrh nové metody založené na kombinaci existujícího algoritmu sLoreta a následné ICA dekompozice jím rekonstruovaného rozložení zdrojů algoritmem Infomax na nezávislé komponenty. Cílem tohoto postupu je zvýšení prostorového rozlišení, zohlednění dynamického vývoje EEG (zavedení časové složky) a zvýšení statistické významnosti nalezených generátorů. Metoda by měla být přínosná především při analýze EEG měřeného za stabilních podmínek, kdy lze předpokládat i stabilitu významných korových generátorů. (cs)
|
Title
| - Design of a method for EEG analysis using inverse problem solution and ICA (en)
- Návrh metody pro analýzu EEG pomocí řešení inverzní úlohy a ICA
- Návrh metody pro analýzu EEG pomocí řešení inverzní úlohy a ICA (cs)
|
skos:prefLabel
| - Design of a method for EEG analysis using inverse problem solution and ICA (en)
- Návrh metody pro analýzu EEG pomocí řešení inverzní úlohy a ICA
- Návrh metody pro analýzu EEG pomocí řešení inverzní úlohy a ICA (cs)
|
skos:notation
| - RIV/68407700:21230/09:00163324!RIV10-GA0-21230___
|
http://linked.open...avai/riv/aktivita
| |
http://linked.open...avai/riv/aktivity
| |
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
| |
http://linked.open...aciTvurceVysledku
| |
http://linked.open.../riv/druhVysledku
| |
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
| |
http://linked.open...titaPredkladatele
| |
http://linked.open...dnocenehoVysledku
| |
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
| - RIV/68407700:21230/09:00163324
|
http://linked.open...riv/jazykVysledku
| |
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
| - EEG; inverse problem; ICA (en)
|
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
| |
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
| |
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
| |
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
| |
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
| |
http://linked.open...vavai/riv/projekt
| |
http://linked.open...UplatneniVysledku
| |
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
| |
http://localhost/t...ganizacniJednotka
| |