Koncepcja systemu dwumodułowego, łączącego modelowanie populacyjne frakcji komórek neuronalnych z algorytmami analizy artefaktów sygnału EEG

• Autorzy: Paszkiel S.

Warianty tytułu

EN

Conception of a two-module system connecting population modelling of neuron cells with algorithms of EEG signal analysis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono nowatorskie połączenie modelowania populacyjnego z algorytmami analizy artefaktów zakłócających. Badania prowadzono w zakresie wykorzystania dwóch metod analizy sygnału elektroencefalograficznego: Principal Component Analysis oraz Independent Component Analysis. Pierwszy moduł systemu zawiera model populacyjny frakcji komórek neuronalnych, opracowany na bazie pierwszego modelu Wilsona i Cowana. Drugi moduł składa się z zaimplementowanych metod analizy sygnału EEG w kontekście eliminacji zakłóceń występujących w modelowanym sygnale, odzwierciedlającym reakcję na konkretny potencjał wywołany.

EN

The paper presents an innovative connection of population modelling with algorithms of analysis of disruptive artefacts. The research was conducted for two methods concerning analysis of the electroencephalographic signal. These are Principal Component Analysis and Independent Component Analysis described in Section 4. Conceptions of a two-module system are shown in Fig. 1 and described in Section 3. The module 1 of the system contains a population model of a fraction of neuron cells prepared on a basis of the first Wilson and Cowan's module. It is described in Section 2 of the paper. The module 2 consists of implemented methods concerning analysis of the EEG signal for elimination of disruptions in the modelling signal which reflects a reaction for a particular evoked signal. There is no doubt that the two-module system, presented here, would be a helpful device for those scientists who construct brain-computer and brain-machine interfaces. Its usefulness in laboratory conditions would advance implementation of particular states which are typical for modifica-tions of the electroencephalographic signal in terms of reactions for external impulses, limb movements or eye closing etc.

Słowa kluczowe

PL

system dwumodułowy; modelowanie populacyjne; EEG; analiza artefaktów

EN

two-module system; population modelling; EEG; analysis of artefacts

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 58, nr 4
• Strony: 361--364
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., wykr., wzory

Twórcy

autor

Paszkiel S.

• Politechnika Opolska, Wydział Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki, Instytut Automatyki i Informatyki, ul. Generała Kazimierza Sosnkowskiego 31, 45-217 Opole,

Bibliografia

• [1] Wypych M., Wróbel A.: Identyfikacja stanu funkcjonalnego mózgu przy pomocy nowych metod analizy potencjałów wywołanych. Materiały Konferencji Nowe metody w neurologii, s. 49-55, 2004.
• [2] Wilson H. R., Cowan J. D.: Excitatory and inhibitory interactions in localized populations of model neurons. Biophysics 12, 1972, s. 1-24.
• [3] Tadeusiewicz R., et. all: Neurocybernetyka teoretyczna. Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa, 2009.
• [4] Delorme A., Kothe C., Bigdely N., Vankov A., Oostenveld R., Makeig S.: Matlab Tools for BCI Research? Human-computer interaction and brain-computer interfaces, Springer Publishing, 2010.
• [5] Delorme A., Sejnowski T., Makeig S.: Improved rejection of artifacts from EEG data using high-order statistics and independent component analysis. Neuroimage 34, s. 1443-1449, 2007.
• [6] Hung C., Lee P., Wu Y., Chen L. Yeh T., Hsieh J.: Recognition of Motor Imagery Electroencephalography Using Independent Component Analysis and Machine Classifiers. Annals of Biomedical Engineering Vol. 33, No. 8, s 1053-1070, 2005.
• [7] Meghdadi A. H., Fazel-Rezai R., Aghakhani Y.: Detecting determinism in EEG signals using principal component analysis and surrogate data testing. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 2006.
• [8] Paszkiel Sz., Zmarzły D., Kawala A., Szmechta M.: Zastosowanie pomiarów elektroencefalograficznych EEG w procesie uwierzytelniania biometrycznego użytkowników. Miesięcznik naukowo-techniczny Pomiary, Automatyka, Kontrola, Vol. 53, Warszawa, s. 433-436, 2009.