Algorithmen zur Analyse der zeitlichen Dynamik von EEG und fMRI Signalen durch Independent Component Analysis

通过独立分量分析分析 EEG 和 fMRI 信号时间动态的算法

• 批准号: 5350448
• 负责人: Dr. Jörn Anemüller
• 金额: --
• 依托单位: Abteilung Medizinische Physik
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Fellowships
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2001-12-31 至 2004-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5350448?language=en
• 关键词: Algorithmen; zur; Analyse; der; zeitlichen; Algorithmen; zur; Analyse; der; zeitlichen

Independent component analysis (ICA) bezeichnet eine Datenanalysetechnik, mit der korrelierte Meßdaten, wie sie etwa bei Vielkanal-EEG und fMRI Signalen auftreten, in statistisch unabhängige Komponenten zerlegt werden können. Oft eignen sich die statistisch unabhängigen Komponenten besser zur Interpretation als die ursprünglichen Meßwerte, so daß durch diese Methode Strukturen offengelegt werden können, die in den gemessenen Daten nicht unmittelbar sichtbar sind. ICA wurde unter anderem zur Analyse von EEG und fMRI Daten vorgeschlagen und entwickelt sich zu einer von zahlreichen Gruppen benutzten Standardanalysetechnik. Es sind jedoch auch klare Grenzen der zur Zeit verwendeten ICA Algorithmen sichtbar. Diese bestehen für EEG Signale darin, daß bisher die zeitliche Dynamik neuronaler Prozesse nur unzureichend in den Algorithmen berücksichtigt wird. Bei fMRI Signalen kann neuronale Aktivität nur indirekt über den Blutsauerstoffgehalt gemessen werden. Die beteiligten physiologischen Prozesse legen dabei ebenfalls die Berücksichtigung der zeitlichen Signalentwicklung in den verwendeten ICA Algorithmen nahe. Zur Lösung beider Probleme sollen in diesem Projekt ICA Algorithmen entwickelt und zur Analyse von biomedizinischen Signalen genutzt werden, die die zeitliche Dynamik durch Faltungsüberlagerung und durch zeitlich variable Signalmischung berücksichtigen. Es ist zu erwarten, daß sich hierdurch neue Erkenntnisse über die zeitliche Dynamik neuronaler Prozesse und eine Methode für verbesserte zeitliche und räumliche Lokalisation neuronaler Aktivität mit fMRI Aufnahmen ergeben.

独立组件分析（ICA）bezeichnet eine datenalysetechnik，Meßdaten，Meßdaten，wie siie etwa bei vielkanal-eeg und fmri signal auftreten，在统计中Werden ICA是Eeg Signale Darin，DaßbisherDie Zeitliche Neuronaler的界最好的。 Prozesse Nur Unzureichend在DenAlgorithmenBerücksichtigtWird中。 bei fMri Signalen Kann NeuronaleaktivitätnurIndirektüberden Blutsauerstoffgehalt Gemessen Werden。 Die Beteiligten Physiologischen Prozesse Legen Dabei Ebenfalls Dieberücksichtigungder zeitlichen signalentwicklung in den verwendeten ica ica算法Nahe。 ZurLösungBeider问题diesem projekt ICA算法中的sollen sollen算法的重要性是Dynamik durch的动力学的重要性，是签名的一种形式，是Dynamik durch的变量。主角是一种签名形式，是一种以签名形式分布的签名形式。主角也是一种签名形式，是一种以签名形式分布的标志形式。