search query: @keyword inverse problem / total: 13
reference: 3 / 13
« previous | next »
Author:Metsomaa, Johanna
Title:Locating Electroencephalographic Sources Evoked by Transcranial Magnetic Stimulation
Transkraniaalista magneettistimulaatiota seuraavien elektroenkefalografialähteiden paikantamistutkimus
Publication type:Master's thesis
Publication year:2009
Pages:80      Language:   eng
Department/School:Lääketieteellisen tekniikan ja laskennallisen tieteen laitos
Main subject:Lääketieteellinen tekniikka   (Tfy-99)
Supervisor:Ilmoniemi, Risto
Instructor:Nummenmaa, Aapo
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark T80     | Archive
Keywords:bayesian modeling
EEG
inverse problem
TMS
bayesilainen mallinnus
EEG
käänteisongelma
TMS
Abstract (eng): Transcranial magnetic stimulation (TMS) can non-invasively excite cortical neurons.
The evoked neuronal activation shows in the extracranial electroencephalogram (EEG).
Tracking down the activation cascade is called the EEG inverse problem.
The problem has no unique solution, and even small changes in the EEG data, such as measurement noise, can elicit large changes in the solutions.
TMS also gives rise to high-amplitude artifacts in EEG, which further complicates the analysis.

In this work, the aim was to model a multitude of distributed sources in the cortex.
Bayesian framework was adopted, which involves modeling uncertain quantities with probability distributions.
Noise, source strengths and their variances were chosen as the uncertain quantities.
Adjusting the variances during the estimation has the advantage of allowing some of the sources to become signicantly larger than the others and easily distinguishable.
TMS-induced artifacts were also modeled during the inverse estimations.
The simulation results show that a few supercial sources and one large artifact are quite well estimated.
Two measured data sets were also analyzed.
Abstract (fin): Transkraniaalisen magneettistimulaation (TMS) avulla voidaan aktivoida aivokuoren neuroneita ja elektroenkefalografialla (EEC) voidaan mitata syntyvää neuronaalista toimintaa, molempia kallon ulkopuolelta.
Aktivaatiokaskadin jäljittämistä kutsutaan EEG-käänteisongelmaksi.
Tällä ongelmalla ei ole yksikäsitteistä ratkaisua, ja pienetkin häiriöt signaalissa voivat aiheuttaa suuria vääristymiä ratkaisuihin.
TMS aiheuttaa EEG-signaaliin myös suuria artefaktoja, mikä hankaloittaa ongelmaa.

Tässä työssä pyrittiin mallintamaan useita korteksille sijoitettuja lähteitä.
Estimointiin käytettiin bayesilaista lähestymistapaa, jossa mallin epävarmoja suureita kuvataan todennäköisyysjakaumin.
Tässä työssä nämä suureet olivat kohina, lähdevoimakkuudet ja lähdevarianssit.
Kun varianssit sovitetaan datasta, saavat jotkin lähdevoimakkuudet kasvaa huomattavasti muita suuremmiksi, ja tärkeät lähteet on helpompi havaita.
Lähteiden lisäksi työssä estimoitiin TMS:n synnyttämiä artefaktoja.
Tuloksista käy ilmi, että pinnallisesti sijaitsevat lähteet sekä suuri yksittäinen artefakta ovat melko hyvin estimoitavissa simuloidulle datalle.
Myös kaksi mittausta analysoitiin.
ED:2009-05-08
INSSI record number: 37381
+ add basket
« previous | next »
INSSI