Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân Tích Cấu Trúc Đa Biến Trong Điện Não Đồ Bằng Phép Khử Giá Trị Đặc Biệt
Tóm tắt
Việc áp dụng Phép Khử Giá Trị Đặc Biệt (SVD) để phân tích dữ liệu điện não đồ (EEG) và tiềm năng được kích hoạt đã dẫn đến một giả thuyết liên quan đến cấu trúc tiềm ẩn của EEG ghi nhận từ nhiều kênh khác nhau. Dựa trên thuật toán SVD, EEG được coi là tổ hợp tuyến tính của một số lượng đặc trưng đủ, mỗi đặc trưng được định nghĩa theo phân bố không gian, phân bố thời gian và biên độ của nó. Việc sử dụng mô hình này dẫn đến những khái niệm rõ ràng liên quan đến lấy mẫu, giảm dữ liệu, chuẩn hóa và tính toán ý nghĩa thống kê, một số khái niệm không rõ ràng khi phân tích bị hạn chế trong một miền quan tâm duy nhất.
Từ khóa
#Phép Khử Giá Trị Đặc Biệt #điện não đồ #phân tích cấu trúc đa biến #dữ liệu tiềm năng được kích hoạt #giảm dữ liệuTài liệu tham khảo
Burch, N. E., Nettleton, Jr., W.J., Sweeney, J. and Edwards, R.J. Period analysis of he electroencephalogram on a generalpurpose digital computer, Ann. N.Y. Acad. Sci., 1964, 115: 827–843.
Duffy, F.H., Burchfiel, J.L. and Lombroso, C.T. Brain electrical activity mapping (BEAM): a new method for extending the clinical utility of EEG and evoked potential data. Ann. Neurol., 1979, 5: 309–321.
Gasser, T., Mocks, J. and Bacher, P. Topographic factor analysis of the EEG with applications to development and to mental retardation. Electroencephal. Clin. Neurophysiol., 1983, 55: 445–463.
Golub, G. H. and Kahan, W. Calculating the singular values and pseudo-inverse of a matrix. SIAM J. Num. Anal., 1965, Ser. B 2, 205–24.
Golub, G.H. and Van Loan, C. F. Matrix Computations. Baltimore, Johns Hopkins Press, 1983, 476.
Grass, A. M. and Gibbs, F. A. A Fourier transform of the electroencephalogram. J. Neurophysiol., 1938, 1: 521–526.
Harner, R. N. Computer analysis and clinical EEG interpretation— perspective and application. In: Dolce, G and Künkel, H. (Eds.), Computerized EEG Analysis, Gustav Fischer, Stuttgart, 1975, 337–343.
Harner, R. N. Topographic analysis of Multichannel EEG data analysis. In: D. Samson-Dollfus, et al. (Eds.) Statistics and Topography in Quantitative EEG. Paris, Elsevier, 1988, 49–61.
Harner, R.N. and Ostergren, K.O. Computed EEG Topography. Electroenceph. Clin. Neurophysiol., 1978a, (Suppl.), 34:151–61.
Harner, R.N. and Ostergren, K.O. Computed EEG Topography: a new method for the study of neurological disorders. Trans. Am. Neurol. Assoc., 1978b, 103:127–9.
Harner, R.N. and Riggio, S. Application of singular value decomposition to topographic analysis of flash-evoked potentials. Brain Topography, 1989, 2: 91–98.
Hotelling, H. Analysis of a complex of statistical variables into principal components. J. Educ. Psychol, 1933, 24: 417–441.
Lehmann, D. Principles of spatial analysis. In: Rémond, A. and Gevins, A.S. (Eds.), Methods of Analysis of brain electrical and magnetic signals, rev. ser. Vol. 1 in Handbook of Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, Elsevier, Amsterdam, 1987, 309–354.
John, E.R., Ruchkin, D.S. and Villegas, J. Experimental background: signal analysis and behavioral correlates of evoked potential configuration in cats. Ann. N. Y. Acad. Sci., 1964, 112: 362–420.
Pearson, K. On lines and planes of closest fit to systems of points in space. Phil. Mag., 1901, 559–572.
Rémond, A. and Gevins, A.S. (Eds.) Methods of Analysis of brain electrical and magnetic signals, rev. ser. Vol. 1 in Handbook of Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, Elsevier, Amsterdam, 1987, 683.
Skrandies, W. and Lehmann, D. Spatial principal components of multichannel maps evoked by lateral visual half-field stimuli. Electroenceph. clin. Neurophysiol., 1982, 54: 662–7.
Ueno, S., Matsuoka, S., Mizoguchi, T., Nagashima, M. and Cheng C. Topographic computer display of abnormal EEG activities in patients with CNS diseases. Mem. Fac. Engng. (Kyushu Univ.), 1975, 34: 195–209.