Estimation of the evoked potential using the iterated bispectrum and cross-correlation (IBC) has been tried for both simulation and real clinical data. Conventional time average (TA) method suffers from synchronization error when the latency time of the evoked potential is random, which results in poor SNR distortion in the estimation of EP waveform. Instead of EP signal average in time domain, bispectrum is used which is insensitive to time delay. The EP signal is recovered by the inverse transform of the Fourier amplitude and phase obtained from the bispectrum. The distribution of the latency time is calculated using cross-correlation between EP signal estimated by the bispectrum and the acquired signal. For the simulation. EEG noise was added to the known EP signal and the EP signal was estimated by both the conventional technique and bispectrum technique. The proposed bispectrum technique estimates EP signal more accurately than the conventional technique with respect to the maximum amplitude of a signal, full width at half maximum(FWHM). signal-to-noise-ratio, and the position of maximum peak. When applied to the real visual evoked potential(VEP) signal. bispectrum technique was able to estimate EP signal more distinctively. The distribution of the latency time may play an important role in medical diagonosis.
Signal averaging technique to improve signal-to-noise ratio has widely been used in various fields, especially in electrophysiology. Estimation of the EP(evoked potential) signal using the conventional averaging method fails to correctly reconstruct the original signal under EEG(electroencephalogram) noise especial]y when the latency times of the evoked potential are not identical. Therefore, a technique based on the bispectrum averaging was proposed for recovering signal waveform from a set o noisy signals with variable signal dalay. In this paper an improved bispectrum estimation technique of the RP signal is proposed using a confidence thresholding of the EP signal in frequency domain in which energy distribution of the EP signal is usually not uniform. The suggested technique is coupled with the conventional bispectrum estimation technique such as least square method and recursive method. Some results with simulated data and real EP signal are shown.
A clinically oriented 32-channel electroencephalogram (EEG) and evoked potential (EP) mapping system has been developed EEG and EP signals acquired from 32-channel electrodes attached on the heroid surface are amplified by a pre-amplifier which is separated from main amplifier and is located near the patient to reduce signal attenuation and noise contamination between electrodes and the amplifier. The amplified signals are further amplified by a main amplifier where various filtering and gain contr61 are achieved An automatic artifact rejection scheme is employed using neural network-based EEG and artifact classifier, by which examination time is substantially reduce4 The continuously measured EEG sigrlals are used for spectral mapping, and auditory and visual evoked potentials measured in synchronous to the auditory and visual stimuli are used for temporal evoked potential mapping. A user-friendly graphical interface based on the Microsoft Window 3.1 is developed for the operation of the system. Statistical databases for comparisons of group and individual are included to support a statistically-based diagnosis.
A new estimationn mothod of single-EP(evoked potential) using adaptive algorithm and paralnetrlc model is proposed. Since the EEG(eletroencephalogram) signal is stationary in short time interval the AR(autoregressive) parameters of the EEG are estimated by the Burg algorithm using the EEG of prestimulus interval. After stimulus, the single-EP is estimated by adaptive algorithm. The validity of this method is verified by the simulation for generated auditory single-EP based on parametric model.
Evoked potentials(EP) are defined as electric responses of the nerves system to sensory stimulation. EPs are used mainly to test conduction in the visual, auditory, and somatosensory systems, especially in the central parts of these systems. Somatosensory evoked potentials (SEP) are the potentials elicited by stimulation of peripheral nerves and recorded at various sites along the sensory pathway. SEPs types consist mainly of SEPs to electric stimulation of arm or leg nerves. SEPs to arm stimulation are usually recorded simultaneously from clavicular, cervical, and scalp electrodes; SEPs to leg stimulation are recorded from lumbar, low thoracic, and scalp electrodes. Subject variables that have practical impotance are age, limb length, body height, and temperature. General clinical interpretation of abnormal SEPs wave decreases of peripheral conduction time, and abolition of SEPs recorded from different levels to identify lesions of peripheral nerves, plexus, nerve root, spinal cord, cauda equina, hemispheric brainstem, and cerebral parts of the somatosensory pathway.
Personality can be understood in terms of cognitive and informational modulation. Augmenting and reducing evoked potential (AREP) has been known as the one of method to test this cognitive characteristic. Especially, many studies have been performed on the relationship between AREP and the Zuckerman Sensation Seeking Scale (SSS) and the Eysenck Personality Questinnaire (EPQ), which are well known as the psychological tests of personality. Generally sensation seekers tend to be augmenters and low sensation seekers tend to the rend to be reducers of EP. However, there are some reports that EP reducers are more extraverted on the EPQ and more sensation-seeking on the SSS than EP augmenters. These results may imply regulatory function of brain can be different depending on brain areas. According to the result of author's studies it can be assumed that frontocentral area works consistently with personality trend whereas right posterior temporal area performs inhibitory regulation against personality trend.
In Visually Evoked Potentials(VEP) or Auditory Evoked Potentials(AEP), the components by the stimulation and the components which are irrelevant to the stimulation(noise or nonstationary spontaneous EEG) are mixed together. So one should average hundreds of EP waves to extract the components by the stimulation only. In this study, we have classified EP's, which are the responses of the different stimulations and different states of subjects. To classify the EP waves, the cross-correlation coefficients and neural network method(error back propagation) are used and compared.
Lee, Eun-Mi;Seok, Hung Youl;Park, Kee Duk;Seo, Dae-Won;Korean Society of Clinical Neurophysiology Education Committee
Annals of Clinical Neurophysiology
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v.20
no.1
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pp.18-25
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2018
Evoked potentials (EPs) measures the electrophysiologic responses of the nervous system to variety of stimuli. In clinical practice, only a few are used on a routine basis. Because of the small amplitude of EPs recorded by noninvasive methods, computer summation or averaging generally is necessary to resolve them from background noise. Therefore, waveform acquisition under good condition according to standard method is important. We aimed to provide the standards for clinical EP equipment, technical consideration and minimal requirements for obtaining good clinical EP waveforms, and general criteria for writing EP reports in practice as Korean guidelines.
A clinically oriented 32 channel Electroencephalogram (EEG) and evoked potential (EP) mapping system has been developed. The EEG and EP signals acquired from 32-channel electrodes are amplified by the pre-amplifier located near patient and are then tither amplified by main amplifier. An automatic artifact rejection scheme is employed using a neural network by which examination time is reduced substantially. Auditary and visual stimuli are used for the evoked potential mapping. A user-friendly graphical interface based on the Microsoft Window 3.1 is developed for the operation of the system. Statistical databases for the poop and individual comparisons are also included to support statistically based diagnosis.
In this paper a study of neuro-pathway estimation based on visual and somatosensory evoked potential is given. The evoked potentials which are caused by visual and somatosensory stimulation are detected by an average method. The forward problem that is estimating a scalp potential from a given electrical source in the brain is solved by using a triple concentric spherical shell model of the head and a single current dipole model of the neuron activity. The inverse problem which calculates a source position is solved by a least square fit between the model predicted potential and a given evoked potential measurement. The similarities between estimated sensory neuro-pathways and physiological brain function regions are verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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