Analýza výskytu síťového brumu při nahrávání EEG záznamu a využití metody ICA

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21460%2F18%3A00326921" target="_blank" >RIV/68407700:21460/18:00326921 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.scnz2018.sk/bin/scnz-2018-kniha-abstraktov.pdf" target="_blank" >http://www.scnz2018.sk/bin/scnz-2018-kniha-abstraktov.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Analýza výskytu síťového brumu při nahrávání EEG záznamu a využití metody ICA

Popis výsledku v původním jazyce

V poslední době se rozvíjí zájem o gama pásma EEG signálu. Gama pásmo má nízkou výkonovou hustotu, což komplikuje odstranění artefaktů z EEG signálu. Jedním ze základních artefaktů v gama pásmu je síťový brum. Při jeho odstranění filtrem typu pásmové zádrže může dojít ke ztrátě užitečné informace. Existují studie, které se pokouší odstranit síťový brum bez odstranění klinicky významné informace. Jedna z těchto studií využívá rozklad signálu na nezávislé komponenty pomocí metody ICA. Vzniku artefaktů se dá částečně zabránit správnou metodikou nahrávání. Cílem práce bylo zjistit, zda se nahráváním EEG záznamu se správnou metodikou dá zabránit vzniku síťového brumu a pokud ne, zda je pro odstranění síťového brumu vhodná metoda ICA. Na Národním ústavu duševního zdraví bylo naměřeno 73 subjektů. Měření probíhalo v EEG laboratoři odstíněné Faradayovou klecí, naměřený signál byl propojen se zesilovačem pomocí optického kabelu. Při analýze záznamů byla využita metoda FFT pro získání spektrální výkonové hustoty. Ve spektrální výkonové hustotě byl detekován síťový brum. Síťový brum se nevyskytoval ve všech kanálech a měl nižší amplitudu než při měření v podmínkách s výskytem rušení, ale stále významně ovlivňoval výsledky v gama pásmu. Dále jsem použil metodu ICA pro rozklad signálu do nezávislých komponent a pomocí obdobného postupu jsem v nich detekoval výskyt síťového brumu. Ten se vyskytoval napříč více nezávislých komponent. Pokud bychom tedy chtěli odstranit celý síťový brum, museli bychom odstranit větší množství komponent, což by vedlo i k odstranění části užitečného signálu. Správná metodika nahrávání EEG signálu nestačí k zamezení vzniku síťového brumu a v budoucí práci bychom chtěli vyzkoušet i jiné metody nežli ICA odstraňující síťový brum bez odstranění klinicky významné části EEG signálu.

Název v anglickém jazyce

Analysis of the occurrence of the line noise artifact whenever recording the EEG record and using the ICA method

Popis výsledku anglicky

Recently, interest about an EEG gamma band is developing. The gamma band has a low power density, which complicates the removal of artifacts from the EEG signal. The line noise is one of the basic artifacts in the gamma band. The loss of useful information may occur when removing the line noise by a bandwidth filter. There are studies that attempt to remove the line noise without removing clinically relevant information. One of these studies uses signal decomposition on independent components using the ICA method uses. The creation of artifacts can be partially avoided by the correct recording methodology. The aim of the study was to find out if the recording of an EEG record with the correct methodology can prevent the creation of the line noise. If not, whether the ICA method is appropriate for removing the line noise. 73 subjects were measured at the National Institute of Mental Health. Measurements were carried out in an EEG lab with a Faraday cage shielded. The measured signal was connected to the amplifier via an optical cable. The FFT method was used when analyzing the records to obtain spectral power density. The line noise was detected in spectral power density. the line noise did not occur in all channels and had a lower amplitude than in the interference conditions. But the line noise still significantly affected gamma band results. I used the ICA method for decomposing the signal into independent components. I detected the occurrence of the line noise using a similar procedure. The line noise occurred across multiple independent components. Therefore, if we wanted to remove the entire line noise, we would have to remove a large number of components. That would lead to removing some useful signal. The correct methodology for recording EEG signals is not enough to avoid the line noise. In future work, we would like to try some methods (not ICA method) for removing the line noise artifact without removing the clinically significant part of the EEG signal.

Druh

O - Ostatní výsledky

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů