search query: @keyword koherenssi / total: 5
reference: 5 / 5
« previous | next »
Author:Viinikainen, Mikko
Title:Dynamic imaging of coherent sources: simulations and estimation of parameters
Publication type:Master's thesis
Publication year:2004
Pages:11+70      Language:   eng
Department/School:Teknillisen fysiikan ja matematiikan osasto
Main subject:Matematiikka   (Mat-1)
Supervisor:Eirola, Timo
Instructor:Salmelin, Riitta
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 TF80     | Archive
Keywords:magnetoencephalography
dynamic imaging
coherence
generative model
simulated data
magnetoenkefalografia
dynaaminen kuvantaminen
koherenssi
generatiivinen malli
simuloitu data
Abstract (eng): Imaging of the electromagnetic fields of the brain is turning to a new phase: in addition to individual sources one is able to investigate the connections between different brain areas.
The research helps to understand in what kind of temporal continuum the information processing occurs -on the one hand in a healthy human brain and, on the other hand, in a disordered one.
Dynamic imaging of coherent sources (DICS) is a data-driven method which is specifically designed for investigation of linear interactions.

In this Master's thesis, software for simulating magnetoencephalographic (MEG) signals was developed.
The objective was to create MEG data whose underlying processes have known and reusable statistical properties.
With simulations the performance and behaviour of DICS could be analysed, while different influencing factors were varied in a controlled way.
The signals detected on sensors originate from the time series of source areas, noise sources and external disturbances.

Two approaches were taken to the simulation of time series: frequency modulated sine waves and a generative model based on the structure of real data.
In the latter method, basis features were sought from actual time series in the source space, and combining the features one produced data with realistic statistical properties.
Coefficients for the basis time series were calculated using Markov Chain Monte Carlo.
The work investigated the influence of noise profile and level, regularization and head model on the accuracy of estimates that DICS calculated.
The structure of noise affected considerably the localization of sources.
The results were good with realistic noise.
Estimated statistics varied non-linearly as a function of regularization, and no general optimum exists.
As a summary of the results alpha0 about 0.1 is recommended in the regularization.
Abstract (fin): Aivojen tuottamien sähkömagneettisten kenttien kuvantaminen on siirtymässä vaiheeseen, jossa yksittäisten lähdealueiden lisäksi voidaan tutkia eri aivoalueiden välisiä kytkentöjä.
Tutkimus auttaa hahmottamaan, millaisessa ajallisessa jatkumossa informaation käsittely tapahtuu - toisaalta terveissä ja toisaalta epäterveissä ihmisaivoissa.
Dynaaminen koherenssikuvantaminen (DICS) on datan rakenteeseen mukautuva menetelmä, joka on erityisesti suunniteltu lineaaristen vuorovaikutusten tutkimiseen.

Tässä diplomityössä kehitettiin ohjelmisto magnetoenkefalografisten (MEG) signaalien simulointiin.
Tavoitteena oli tuottaa MEG-dataa, jonka taustalla olevien prosessien tilastolliset ominaisuudet ovat tunnetut ja säädeltävissä.
Simulointien avulla pystyttiin analysoimaan DICS:n toimivuutta ja käyttäytymistä, kun eri osatekijöitä muuteltiin kontrolloidusti.
Sensorien havaitsema signaali on peräisin lähdealueiden aikasarjoista, kohinalähteistä sekä ulkopuolisista häiriöistä.

Aikasarjojen simulointiin valittiin kaksi lähestymistapaa: taajuusmoduloidut sinisignaalit ja oikean datan rakenteelle pohjautuva generatiivinen malli.
Jälkimmäisessä menetelmässä todellisista lähdeavaruuden aikasarjoista etsittiin ominaispiirteitä, joita yhdistämällä tuotettiin tilastollisilta ominaisuuksiltaan realistista dataa.
Kanta-aikasarjojen painokertoimia laskettiin Markov-ketju Monte-Carlo -menetelmällä.

Työssä tutkittiin kohinaprofiilin ja -tason, regularisoinnin sekä pään mallin vaikutusta DICS:n laskemien estimaattien tarkkuuteen.
Kohinan rakenne vaikutti merkittävästi lähdealueiden paikannukseen.
Tulokset olivat hyviä realistisella kohinalla.
Tilastolliset estimaatit muuttuivat epälineaarisesti regularisointia muutettaessa, eikä yleispätevää optimia ole olemassa.
Koonnoksena tuloksista suositellaan regularisoinnissa arvoa alfa0 noin 0.1.
ED:2004-07-14
INSSI record number: 25441
+ add basket
« previous | next »
INSSI