Retrieving neurophysiological information from strongly distorted EEG and MEG data

  • Neuronale elektrische Aktivität ist ein wesentlicher Aspekt der menschlichen Gehirnfunktion. Elektroenzephalographie (EEG) und Magnetenzephalographie (MEG) sind zwei wichtige Techniken, die die Untersuchung dieser Aktivität ermöglichen. Deren Aufzeichnung und Auswertung kann durch Artefakte erschwert werden, was zur Verzerrung der neurophysiologischen Signale führt. Die vorliegende Arbeit zielte darauf ab, die Charakteristika verschiedener Artefakte zu untersuchen, die zum einen während simultaner Messungen von EEG und Magnetresonanztomographie (MRT) entstehen, und zum anderen bei MEG-Messungen während hochfrequenter Tiefenhirnstimulation auftreten. Es konnte ein Ansatz zur Bereinigung dieser Artefakte entwickelt werden, der auf der Kombination der \(\textit {independent component analysis}\) und der \(\textit {mutual information}\) beruht. Somit liefert diese Arbeit eine Methode, um neurophysiologische Signale auch aus stark Artefakt belasteten Daten wiederherzustellen und weitergehende Analysen zu ermöglichen.

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Metadaten
Author:Omid AbbasiGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-53858
Referee:Georg SchmitzGND, Markus ButzGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):2017/08/29
Date of first Publication:2017/08/29
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Date of final exam:2017/03/30
Creating Corporation:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
GND-Keyword:Hirnstimulation; Kernspintomographie; Magnetoencephalographie; Elektroencephalographie; Hirnfunktion
Dewey Decimal Classification:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Elektrotechnik, Elektronik
faculties:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht