The application of Flicker Noise Spectroscopy for analysis of EEG signal related to movement imagination

• Autorzy: Broniec A.
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the paper the Flicker Noise Spectroscopy (FNS) method has been applied for analysis of EEG signal related to movement imagination. The results of the experiment consisted in fifty repetition of right hand movement imagination has been presented at time-frequency maps. Consecutive, the electroencephalography signal averaged by a number of repetitions has been parameterized in accordance with the FNS method. The analysis of the parameters describing the signal shows changes in their values at the moment of hand movement imagination. FNS also allows to analyze correlations between signals measured at different points of space (different electrodes) in time.

PL

W artykule zastosowano metodę FNS do analizy sygnału elektroencefalograficznego związanego z wyobrażeniem ruchu prawą ręką. Wynik doświadczenia polegającego na pięćdziesięciokrotnym powtórzeniu wyobrażenia ruchu prawą ręką został przedstawiony w postaci mapy czasowo-częstościowej. Następnie, uśredniony po liczbie powtórzeń sygnał elektroencefalograficzny, poddany został parametryzacji w czasie, zgodnie z założeniami metody FNS. Analiza parametrów opisujących sygnał pozwala zaobserwować zmiany wartości parametrów w chwili wyobrażenia ruchu prawą ręką. Metoda FNS pozwoliła dodatkowo na analizę korelacji występujących pomiędzy sygnałem otrzymanym z różnych elektrod w czasie.

Słowa kluczowe

EN

electroencephalography (EEG); Flicker Noise Spectroscopy (FNS); movement imagination; time-frequency maps; cross-correlation

PL

elektroencefalografia (EEG); FNS; wyobrażenie ruchu; mapy czasowo-częstościowe; korelacje

• Wydawca: Uniwersytet Jagielloński - Collegium Medicum ; Index Copernicus Sp. z o.o.
• Czasopismo: Bio-Algorithms and Med-Systems
• Rocznik: 2010
• Tom: Vol. 6, no. 12
• Strony: 59--66
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Broniec A.

• Faculty of Physics and Applied Computer Science, AGH University of Science and Technology, Kraków, Poland

Bibliografia

• [1] Schalk G., McFarland D.J., Hinterberger T., Birbaumer N., Wolpaw J. R.(2004): BCI2000: A General-Purpose Brain-Computer Interface (BCI) System, IEEE Trans Biomed Eng. 51(6):1034-43.
• [2] Huang D., Lin P., Fei D., Chen X., Bai O. (2009): Decoding human motor activity from EEG single trials for a discrete two-dimensional cursor control, J. Neural Eng. 6 (2009) 046005 (12pp) doi:10.1088/1741-25 .
• [3] Timashev S.F., Belyaev V. E., Timashev P. S., Solovieva A. B. (2006): On parameterization of surface structures, Colloid J. 68, 481-493.
• [4] Descherevsky V., Lukk A. A., Sidorin A. Y., Vstovsky G. V., Timashev S. F. (2003): Flicker-noise spectroscopy in earthquake prediction research, Natural Hazards and Earth System Sciences 3, 159–164.
• [5] Telesca L., Lapenna V., Timashev S., Vstovsky G., Martinelli G. (2004): Flicker-noise spectroscopy: a new approach to investigate the time dynamics of geoelectrical signals measured in seismic areas Physics and Chemistry of the Earth,Volume 29, Issues 4-9, 389-395.
• [6] Parkhutik V., Rayon E., Ferrer C., Timashev S., Vstovsky G. (2003): Forecasting of electrical breakdown in porous silicon using flicker noise spectroscopy, Physica Starus Solidi (A) 197, 471-475.
• [7] Timashev S. F., Vstovskii G. V. (2003): Flicker-Noise Spectroscopy for Analyzing Chaotic Time Series of Dynamic Variables: Problem of Signal-to-Noise Relation, Russian Journal of Electrochemistry, Chemistry and Materials Science 39/2.
• [8] Yulmetyev R. M., Demin S. A., Panischev O. Yu., Hanggi P., Timashev S. F., Vstovsky G. V. (2006): Regular and stochastic behavior in Parkinsonian pathological tremor signals, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications369/2, 655-678.
• [9] Timashev S. F., Polyakov Yu. S. (2008): Analysis Of Discrete Signals With Stochastic Components Using Flicker Noise Spectroscopy, International Journal of Bifurcation and Chaos (IJBC) in Applied Sciences and Engineering 18/9, 2793-2797.
• [10] Timashev S. F., Polyakov Yu. S., Yulmetyev R. M., Demin S. A., Panischev O. Y., Shimojo S., Bhattacharya J. (2009): Analysis of biomedical signals by flicker-noise spectroscopy: Identification of photosensitive epilepsy using magnetoencephalograms“, Las. Phys 19.
• [11] Timashev S. F. (2001): Flicker-noise spectroscopy as a tool for analysis of fluctuations in physical systems, in: Noise in Physical Systems and 1/f Fluctuations – ICNF 2001, ed. by G. Bosman. World Scientific, New Jersey-London, 775–778.
• [12] Crane N. E., Miglioretti D. L., Gordon B., Sieracki J. M., Wilson M. T., Uematsu S. (1998): Functional mapping of human sensorimotor cortex with electrocorticographic spectral analysis: I. Alpha and beta event-related desynchronization. Brain 121, 2271-99.
• [13] Alegre M., Gurtubay I. G., Labarga A., Iriarte J., Valencia M., Artieda J. (2004): Frontal and central oscillatory changes related to different aspects of the motor process: a study in go/no-go paradigms, Exp Brain Res 159, 14–22.
• [14] Pfurtsheller G., da Silva F. L. (1999): Handbook of Electronencephalography and Clinical Neurophysiology, Revised Series. Elsevier Science B.V.