search query: @keyword ICA / total: 23
reference: 14 / 23
Author: | Korhonen, Reeta |
Title: | Characterizing and removing strong TMS-induced artifacts from EEG |
Voimakkaiden TMS-artefaktojen analyysi ja poisto EEG-datasta | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2010 |
Pages: | [6] + 39 Language: eng |
Department/School: | Informaatio- ja luonnontieteiden tiedekunta |
Main subject: | Lääketieteellinen tekniikka (Tfy-99) |
Supervisor: | Ilmoniemi, Risto |
Instructor: | |
Electronic version URL: | http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201203131490 |
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 CentreIn 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
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark Aalto 891 | Archive |
Keywords: | TMS-EEG TMS artifact ICA TMS-EEG ICA TMS-artefakta |
Abstract (eng): | Transcranial magnetic stimulation (TMS) combined with electroencephalography (EEG) provides a means to non-invasively stimulate cortical brain areas and to monitor the evoked neuronal activation and connectivity. However, TMS causes various artifacts that can distort the EEG signal. Especially in the lateral areas of the brain, which include the main areas of language processing, the muscle artifact can mask the neuronal activity for tens of milliseconds. The purpose of this thesis was to characterize the artifacts and nd ways to reduce them during data acquisition and in o²ine analysis. The results show that the artifact is highest in anterior and lateral areas and that the high amplitude and long duration of the artifact in lateral areas makes removing it a challenging task. Two methods of o²ine artifact removal were evaluated for the high-artifact data. Independent component analysis (ICA) and multiple-source modeling were able to reduce the artifact, but also arected the brain signal during or after the artifact. |
Abstract (fin): | Transkraniaalisen magneettistimulaation (TMS) ja elektroenkefalografian (EEG) avulla voidaan stimuloida aivokuorta ei-invasiivisesti ja samalla tarkkailla aiheutetun aivoaktivaation leviämistä. TMS-stimulaatio kuitenkin aiheuttaa EEG-signaaliin artefaktoja, jotka voivat kestää jopa kymmeniä millisekunteja ja kokonaan peittää tutkittavan aivoaktiivisuuden. Lihasten aktivoituminen aiheuttaa artefaktoja erityisesti lateraalisilla aivoalueilla, mm. stimuloitaessa aivojen pääasiallisia kielialueita. Tämän työn on tarkoitus oli määrittää, mistä artefaktat johtuvat, ja kuinka niitä voitaisiin pienentää mittauksen aikana ja sen jälkeisessä data-analyysissä. Artefaktojen todettiin olevan suurimmillaan stimuloitaessa anteriorisia ja lateraalisia aivoalueita. Näillä alueilla artefaktojen poistoa vaikeuttavat niiden voimakkuus ja pitkä kesto. Artefaktojen poistoon analyysivaiheessa kokeiltiin kahta menetelmää. Riippumattomien komponenttien analyysi (independent component analysis, ICA) ja monilähdemalliin perustuva korjaus pystyivät poistamaan osan häiriöpiikeistä, mutta vaikuttivat myös aivoperäiseen signaaliin artefaktan aikana ja jälkeen. |
ED: | 2010-08-18 |
INSSI record number: 40137
+ add basket
INSSI