A new system for automatic interpretation of the awake electroencephalogram(EEG) was developed in this work. We first clarified all the necessary items for EEG interpretation in accordance with an analysis of visual inspection of the rhythms by a qualified electroencephalographer (EEGer), and then defined each item quantitatively. Concerning the automatic interpretation, we made an effort to find out specific EEG parameters which faithfully represent the procedure of visual interpretation by the qualified EEGer. Those specific EEG parameters were calculated from periodograms of the EEG time series. By using EEG data of 14 subjects, the automatic EEG interpretation system was constructed and compared with the visual interpretation done by the EEGer. The automatic EEG interpretation thus established was proved to be in agreement with the visual interpretation by the EEGer.
The routine interictal electroencephalogram(EEG) continues to play an important role in the diagnosis and treatment of epilepsy. The clinical investigation of brain disease in the last decade has been marked by dramatic advances in functional imaging, magnetic resonance scanning and digitized EEG. Epilepsy is a disorder of electrical hyperirritability of cerebral cortex and the interictal EEG remains the most convenient means available to demonstrate cortical hyperirritability. The sensitivity and specificity of the EEG in the diagnosis of epilepsy have been disputed. In this review, the type of EEG findings in epilepsy are reviewed and the sensitivity and specificity of interictal epileptiform discharge are discussed. And also the role of EEG in various clinical situations are summarized.
본 연구는 12주간의 핀수영 운동이 남자 청소년의 뇌파, 혈압 및 안정 시 심박수에 미치는 영향을 규명하는데 그 목적이 있다. 18명의 남자 청소년을 핀수영 운동집단 9명과 통제집단 9명으로 구성하였다. 핀수영 운동집단은 12주간 주3회 60분씩 핀수영을 실시하였다. 측정된 자료 중 뇌파변인들은 이원변량 반복측정 분산분석(Two way repeated measures ANOVA)에 의해 분석되었고 안정 시 심박수와 혈압 변인들의 분석은 공분산 분석(ANCOVA)과 대응표본 t-test(Paired t-test)를 실시하였다. 결과적으로 핀수영 집단에서는 Alpha파와 SMR파의 유의한 증가가 나타났고, Theta파의 유의한 감소가 나타났다. 통제집단에서는 Alpha파의 유의한 감소가 나타났다. Alpha파, Theta파와 SMR파 모두에서 시기와 집단 간 유의한 상호작용이 나타났다. 또한 핀수영 집단에서 안정 시 심박수, 수축 및 이완기 혈압의 유의한 감소가 나타났고 안정 시 심박수와 수축기 혈압에서 집단 간 유의한 차이가 나타났다. 하지만 이완기 혈압에서는 집단 간 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이상의 결과로 12주간의 핀수영 운동은 청소년의 뇌파, 안정 시 심박수 및 혈압에 긍정적인 영향을 미친 것으로 보인다.
In this paper, we develop analysis models for classification of temporal data from human subjects. The study focuses on the analysis of electroencephalogram (EEG) signals obtained during various emotional states. We demonstrate a generally applicable method of removing EOG and EMG artifacts from EEGs based on independent component analysis (ICA). All EEG channel maps were interpolated from 10 EEG subbands. ICA methods are based on the assumptions that the signals recorded on the scalp are mixtures of signals from independent cerebral and artifactual sources, that potentials arising from different parts of the brain, scalp and body are summed linearly at the electrodes and that prop...
The sensitivity of the emotion evoked visually by IAPS was attempted to be defined using EEG(electroencephalogram). Twenty university students were participated in this study. Their EEG was measured and analyzed in terms of frequency range such as delta, theta, alpha and beta wave. The results showed that alpha increased, but delta and beta decreased with positive emotional progress. Inter-variation between alpha and delta in F4 and beta variation in P3 were indicative of the evaluation sensitivity of human emotion.
Bioelectrical measurement has long been an important area in medical researches and practices, and contributed valueable data to the field of human engineering. In particular, the measurement of EEG has been widely used for the study of brain function as well as for the diagnosis of various brain disorders. The present study tried to improve conventional measurements of EEG in that FFT algorithm with microcomputer machine language was applied to facilitate the computation of various aspects of the EEG.
EEG(electroencephalogram)는 주로 전문가의 판독에 따른 주관적 판단에 의존하여 임상에서 사용되어져 왔다. 그러나 비선형 동역학 분석을 이용한 해석학적인 정량화 연구가 진행 되어짐에 따라 특이 패턴을 이용한 환자의 질병진단 이외에도 정상인의 뇌 활동 및 인지기능 둥을 이해하기 위한 도구로써 그 활용범위가 넓어지고 있다. 본 논문에서는 정상인에게 다양한 자극을 준 후 측정한 EEG를 상관차원 분석법을 이용하여 다양한 자극에 대한 뇌파의 특징을 분석하였다. 그 결과 각 자극에 따른 뇌 활동도의 차이를 정량적으로 분석할 수 있었으며, 뇌 활동 부위와 자극과의 관계도 정량적으로 분석할 수 있었다.
Electroencephalogram (EEG)-based brain computer interface (BCI) provides a new communication channel between human brain and computer. EEG is very noisy data and contains artifacts, thus the extraction of features that are robust to noise and artifacts is important. In this paper we present a method with employ both independent component analysis (ICA) and oriented principal component analysis (OPCA) for artifact-robust feature extraction.
Background : The conventional electroencephalography(EEG) is commonly used as aid in the diagnosis of dementia. Recently developed quantitative electroencephalography(qEEG) provides data that are not achievable by conventional EEG. The aim of this study was to find out the usefulness of quantified-EEG in dementia. Method : Twenty elderly women(10 normal elderly, 10 demented elderly) were participated in this study. EEG power and coherence was computed over 21 channels; right and left frontal, central, parietal, temporal and occipital areas. Result : The activity of ${\alpha}$ wave was more higher than others significantly at frontal and parietal areas in normal elderly, but the activity of ${\theta}$ wave was higher in demented elderly. And the activity of ${\theta}$ wave in demented elderly women was more higher than normal elderly women significantly. Conclusion : In conclusion, we discovered that quantitative EEG was used to diagnose dementia.
뇌전도 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스는 향후 손 또는 발과 같은 신체를 대체하거나 사용자의 편의성을 제고하는 등의 다양한 목적으로 여러 산업에서 사용이 될 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 경험 모드 분해와 고속푸리에 변환을 통해 동작 상상 뇌전도 신호를 분해하고 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 뇌전도 신호 분류 과정은 다음과 같이 3단계로 구성된다. 신호 분해에서는 경험모드분해를 이용하여 뇌전도 신호에 대한 내재모드함수를 생성한다. 특징 추출에서는 파워 스펙트럼 밀도를 이용하여 생성된 내재모드함수의 주파수 대역을 확인한 뒤, 뮤파 대역을 포함하고 있는 내재모드함수에 고속푸리에 변환을 적용하여 움직임 상상에 대한 특징을 추출한다. 특징 분류에서는 서포트 벡터 머신을 사용하여 동작 상상 뇌전도 신호에 대한 특징을 분류하고, 10-교차검증을 통해 분류기의 일반화 성능을 추정한다. 제안하는 방법은 다른 방법들과 비교하여 84.50%의 분류 정확도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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