Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Decision Support System for Epileptogenic Zone Location During Brain Resection

Kołodziej M., Majkowski A., Rak R. J., Rysz A., Marchel A.

Metrology and Measurement Systems

|

2018

|

Vol. 25, nr 1

15--32

EN

This paper presents a system for locating the epileptogenic zone (EZ) using an automated analysis of electrocorticography (ECoG) signal recorded with 20 electrodes placed on the brain surface. The developed system enables automatic determination of places where anomalies connected with epilepsy are observed. The developed algorithm was tested on signals recorded for 33 patients who, after a prior neurological analysis, underwent the brain resection surgery. The results obtained with the algorithm were compared with those of medical analyses performed by the neurologist. The proposed system has a satisfactory accuracy – 87.8% – and can be used as a decision-supporting tool by the neurosurgeon during brain resection.

2

A Detailed Study of EEG based Brain Computer Interface

Sharma G., Sharma N., Singh T., Agrawal R.

Annals of Computer Science and Information Systems

|

2018

|

Vol. 14

137--143

EN

Brain Computer Interface (BCI) generate a direct method to communicate with the outside world. Many patients are not able to communicate. For example:- the patient who are suffered with the several disease like post stroke - the process of thinking, remembering \& recognizing can be challenging. Because of spinal cord injuries or brain stem stroke the patient loss the monitoring power. EEG based brain computer interface (BCI) feature is beneficial to scale the brain movement \& convert them into a instruction for monitoring. In this paper our objective is to study about various applications of EEG based signal of the different disease like spinal cord injury, post stroke and ALS (amyotrophic lateral sclerosis) etc.

3

Dobór funkcji bazowych do aproksymacji sygnału elektrokortygraficznego w detekcji obszaru padaczkorodnego

Kołodziej M., Majkowski A., Rak R. J., Rysz A.

Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna

|

2017

|

Vol. 23, nr 4

253--260

PL

Celem badań opisanych jest dobór funkcji bazowych, które pozwolą na dokładne opisanie sygnałów elektrokortykograficznych (ECoG) z zachowaniem ich właściwości diagnostycznych. Sygnały ECoG są powszechnie wykorzystywane do wskazania miejsca obszaru padaczkorodnego mózgu. Do doboru najlepszej rodziny falek w charakterze funkcji bazowych zastosowano algorytm MP (ang. Matching Pursuit). Przedstawiono przykład, w jaki sposób z wykorzystaniem analizy falkowej można wykryć zapisy patologiczne w sygnale ECoG.

EN

The purpose of this research is a selection of base functions, which allow to accurately describe the electrocortical signals (ECoG), while maintaining their diagnostic properties. ECoG signals are commonly used to indicate the epileptogenic zone in the brain. The Matching Pursuit algorithm was used to select the best wavelet family as a base function. An example of using wavelet analysis to detect pathological records in ECoG signal, is demonstrated.

4

Połączenie mózg-komputer jako metoda komunikacji z niereagującymi pacjentami - przegląd literatury

Kucharski P., Rybicki A., Kopaczyńska M.

Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna

|

2015

|

Vol. 21, nr 3

148--157

PL

Artykuł dotyczy nowatorskiej i szybko rozwijającej się techniki, jaką są interfejsy mózg komputer (ang. Brain-Computer Interfaces, BCI). BCI umożliwiają zmianę sygnału bioelektrycznego mózgu na sygnał cyfrowy, który wysyłany jest do różnego rodzaju urządzeń, pozwalających sterować aplikacjami komputerowymi oraz sprzętem elektronicznym bez udziału mięśni. W pewnym sensie urządzenia te „odgadują” intencje użytkownika, a tym samym zwalniają go z konieczności wyrażania swych zamierzeń za pomocą gestów i ruchów. W pracy opisano zastosowania BCI w komunikacji z pacjentami znajdującymi się w stanie neurologicznymi, uniemożliwiającym kontaktowanie się ze światem zewnętrznym. Opisano inwazyjne i nieinwazyjne techniki obrazowania mózgu, takie jak: funkcjonalny rezonans magnetyczny (ang. Functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI), funkcjonalna spektroskopia bliskiej podczerwieni (ang. Functional Near-Infrared Spectroscopy, fNIRS), elektroencefalografia (ang. Electroencephalography, EEG), elektro-kortykografia (ang. Electrocorticography, ECoG) i inne, które są stosowane obecnie w BCI. Pokazano wady i zalety opisywanych technik obrazowania medycznego. Przedstawiono także propozycje rozwiązań zwiększających efektywność wymienionych metod obrazowania w systemach BCI. Opisano przyszłe kierunki rozwoju systemów BCI. Mimo wielu zalet, interfejsów mózg-komputer, trzeba również brać pod uwagę aspekty bioetyczne.

EN

This paper describes an innovative technology known as Brain-Computer Interfaces (BCI). This method uses converts brain bioelectrical signals into digital forms these signals are used to interact with computer applications or devices like e.g. wheelchairs. Systems used for communication with patients whose neurological condition does not allow communication with the outside world, are described. Published results of studies, experiments and reports dealing with brain imaging techniques: either invasive such as Electrocorticography (ECoG) or noninvasive like Functional Magnetic Resonance (fMRI), Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS), Electroencephalography (EEG), are discussed. Advantages and disadvantages of described imaging techniques are presented along with solutions for better imaging. The future trends in the development of BCI are pointed out. The controversial aspects of BCI in respect to bioethical issues are discussed as well.