Показать сокращенную информацию
dc.contributor.author | Чагин, Кирилл Вадимович | ru_RU |
dc.contributor.author | Савостьянов, Александр Николаевич | ru_RU |
dc.creator | Новосибирский государственный университет | ru_RU |
dc.creator | НИИ физиологии и фундаментальной медицины | ru_RU |
dc.creator | Novosibirsk State University | en_EN |
dc.creator | Institute of Physiology and Fundamental Medicine SB RAMS | en_EN |
dc.date.accessioned | 2015-10-15T19:11:24Z | |
dc.date.available | 2015-10-15T19:11:24Z | |
dc.date.issued | 2015 | |
dc.identifier.citation | Чагин К. В., Савостьянов А. Н. Определение эффективных интервалов мозговой реакции при помощи оценки степени негэнтропии электроэнцефалограммы // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Информационные технологии. 2015. Т. 13, вып. 2. С. 116–122. | ru_RU |
dc.identifier.issn | 1818-7900 | |
dc.identifier.uri | https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/10115 | |
dc.description.abstract | Разработана программная система, позволяющая определять временные интервалы, обозначающие момент «включения» мозга в решение задачи либо, наоборот, прекращение функциональной активности, существовавшей на предыдущем этапе. В основе лежит предположение о том, что амплитуда фонового мозгового сигнала имеет гауссово распределение, а распределение на эффективных интервалах, отражающих мозговую динамику, существенно отличается от нормального и имеет наибольшее значение негэнтропии. Поскольку на определяемых временных интервалах отражена именно мозговая динамика, разработанная система позволяет более точно проводить анализ мозговой активности и вычислять связанные с событием спектральные пертурбации. | ru_RU |
dc.description.abstract | A new software system is developed. It allows to identify time intervals that represent «inclusion» and «cessation» of a brain in a problem solving process. The base assumption of that work is that distribution of the amplitude of signal that represents brain activity is significantly different from a Gaussian distribution. Since defined time intervals represents brain dynamics, the developed system allows a more accurate analysis of brain activity and event-related spectral perturbations. | en_EN |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.subject | электроэнцефалограмма | ru_RU |
dc.subject | негэнтропия | ru_RU |
dc.subject | ERSP | ru_RU |
dc.subject | анализ независимых компонент | ru_RU |
dc.subject | electroencephalography | en_EN |
dc.subject | negentropy | en_EN |
dc.subject | independent component analysis | en_EN |
dc.title | Определение эффективных интервалов мозговой реакции при помощи оценки степени негэнтропии электроэнцефалограммы | ru_RU |
dc.title.alternative | Identifying time intervals of brain activity in a problem solving process by estimation of negentropy of an electroencephalogram | en_EN |
dc.type | Article | ru_RU |
dc.description.reference | 1. Makeig S. Auditory Event-Related Dynamics of the EEG Spectrum and Effects of Exposure to Tones // Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 1993. Vol. 86. P. 283–293. 2. Vigário R., Särelä J., Jousmäki V., Hämäläinen M., Oja E. Independent component approach to the analysis of EEG and MEG recordings // IEEE Trans Biomed Eng. 2000. Vol. 47 (5). P. 589– 593. 3. Левин Е. А., Савостьянов А. Н, Лазаренко Д. О., Князев Г. Г. Роль осцилляторных систем головного мозга человека в активации и торможении двигательных реакций // Бюлл. СО РАМН. 2007. № 3 (125). С. 64–72. 4. Pfurtscheller G. Event-related cortical desynchronization detected by power measurements of scalp EEG // Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 1977. Vol. 42 (6). P. 817–826. 5. Niedermeyer E., da Silva F. L. Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins, 2005. 6. Hyvarinen A., Karhunen J., Oja E. Independent component analysis. 1st ed. New York: J. Wiley, 2002. 7. Stone J. V. Independent component analysis: a tutorial introduction. Cambridge, Mass.: MIT Press, 2004. 8. Bell A. J., Sejnowski T. J. An Information-Maximization Approach to Blind Separation and Blind Deconvolution // Neural Comput. 1995. Vol. 7. P. 1129–1159. 9. Onton J., Makeig S. Information-based modeling of event-related brain dynamics // Progress in brain research. 2006. Vol. 159. P. 99–120. 10. Pfurtscheller G., Aranibar A. Evaluation of event-related desynchronization (ERD) preceding and following voluntary selfpaced movement // Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 1979. Vol. 46. P. 138–46. 11. Delorme A., Makeig S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis // Journal of Neuroscience Methods. 2004. Vol. 134. P. 9–21. 12. Hyvärinen A. New approximations of differential entropy for independent component analysis and projection pursuit // Advances in Neural Information Processing Systems. 1998. Vol. 10. P. 273–279. 13. Кочетов Ю., Младенович Н., Хансен П. Локальный поиск чередующимися окрестностями // Дискретный анализ и исследование операций. Серия 2. 2003. Т. 10, вып. 1. С. 11–43. 14. Savostyanov A. N., Tsai A. C., Liou M., Levin E. A., Lee J. D., Yurganov A. V., Knya- zev G. G. EEG-correlates of trait anxiety in the stop-signal paradigm // Neuroscience Letters. 2009. Vol. 449 (2). P. 112–116. | ru_RU |
dc.description.reference | 1. Makeig S. Auditory Event-Related Dynamics of the EEG Spectrum and Effects of Exposure to Tones. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 1993, vol. 86, p. 283–293. 2. Vigário R., Särelä J., Jousmäki V., Hämäläinen M., Oja E. Independent component approach to the analysis of EEG and MEG recordings. IEEE Trans Biomed Eng, 2000, vol. 47 (5), p. 589–93. 3. Levin E. A., Savostyanov A. N., Lazarenko D. O., Knyazev G. G. Human Brain Oscillatory Activity in activation and inhibition of motor reactions. Rev. of SB RAMS, 2007, vol. 3 (125), p. 64–72. 4. Pfurtscheller G. Event-related cortical desynchronization detected by power measurements of scalp EEG. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 1977, vol. 42 (6), p. 817–826. 5. Niedermeyer E., da Silva F. L. Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields. Philadelphia, Lippincott Williams & Wilkins, 2005. 6. Hyvarinen A., Karhunen J., Oja E. Independent component analysis. 1st ed. New York, J. Wiley, 2002. 7. Stone J. V. Independent component analysis: a tutorial introduction. Cambridge, Mass., MIT Press, 2004. 8. Bell A. J., Sejnowski T. J. An Information-Maximization Approach to Blind Separation and Blind Deconvolution. Neural Comput., 1995, vol. 7, p. 1129–1159. 9. Onton J., Makeig S. Information-based modeling of event-related brain dynamics. Progress in brain research, 2006, vol. 159, p. 99–120. 10. Pfurtscheller G., Aranibar A. Evaluation of event-related desynchronization (ERD) preceding and following voluntary selfpaced movement. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 1979, vol. 46, p. 138–46. 11. Delorme A., Makeig S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. Journal of Neuroscience Methods, 2004, vol. 134, p. 9–21. 12. Hyvärinen A. New approximations of differential entropy for independent component analysis and projection pursuit. Advances in Neural Information Processing Systems, 1998, vol. 10, p. 273–279. 13. Kochetov Yu., Mladenovich N., Khansen P. Local search with alternating neighborhoods. Diskretn. Anal. Issled. Oper., Ser. 2, 2003, vol. 10 (1), p. 11–43. 14. Savostyanov A. N., Tsai A. C., Liou M., Levin E. A., Lee J. D., Yurganov A. V., Knya- zev G. G. EEG-correlates of trait anxiety in the stop-signal paradigm. Neuroscience Letters, 2009, vol. 449 (2), p. 112–116. | en_EN |
dc.subject.udc | 004.021:612.82 | |
dc.relation.ispartofvolume | 13 | |
dc.relation.ispartofnumber | 2 | |
dc.relation.ispartofpages | 116–122 |