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J-GLOBAL ID：201702226669232403   整理番号：17A1381883

センサレベルでのEEGの緊張性筋汚染を減少させるための最小ノルムに基づくビーム形成法,sLORETAの評価【Powered by NICT】

Evaluation of a minimum-norm based beamforming technique, sLORETA, for reducing tonic muscle contamination of EEG at sensor level

著者 (17件)： Janani Azin S. (School of Computer Science, Engineering and Mathematics, Flinders University, Adelaide, Australia) ,  Janani Azin S. (Medical Device Research Institute, Flinders University, Adelaide, Australia) ,  Grummett Tyler S. (School of Computer Science, Engineering and Mathematics, Flinders University, Adelaide, Australia) ,  Grummett Tyler S. (Medical Device Research Institute, Flinders University, Adelaide, Australia) ,  Grummett Tyler S. (Centre of Neuroscience, Flinders University, Adelaide, Australia) ,  Lewis Trent W. (School of Computer Science, Engineering and Mathematics, Flinders University, Adelaide, Australia) ,  Lewis Trent W. (Medical Device Research Institute, Flinders University, Adelaide, Australia) ,  Fitzgibbon Sean P. (FMRIB Centre, Oxford University, Oxford, UK) ,  Whitham Emma M. (Department of Neurology, Flinders Medical Centre, Adelaide, Australia) ,  DelosAngeles Dylan (School of Computer Science, Engineering and Mathematics, Flinders University, Adelaide, Australia) ,  DelosAngeles Dylan (Centre of Neuroscience, Flinders University, Adelaide, Australia) ,  Bakhshayesh Hanieh (School of Computer Science, Engineering and Mathematics, Flinders University, Adelaide, Australia) ,  Bakhshayesh Hanieh (Medical Device Research Institute, Flinders University, Adelaide, Australia) ,  Willoughby John O. (Centre of Neuroscience, Flinders University, Adelaide, Australia) ,  Willoughby John O. (School of Medicine, Flinders University, Adelaide, Australia) ,  Pope Kenneth J. (School of Computer Science, Engineering and Mathematics, Flinders University, Adelaide, Australia) ,  Pope Kenneth J. (Medical Device Research Institute, Flinders University, Adelaide, Australia)
資料名： Journal of Neuroscience Methods  (Journal of Neuroscience Methods)
巻： 288  ページ： 17-28  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1129A  ISSN： 0165-0270  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳・頚部筋活動(筋電図,EMG)は100Hz以上の周波数から20年以下の周波数表面脳波(EEG)を汚染する。筋肉汚染が除去されるまではガンマバンド周波数でのEEGにおける発現認知課題の信頼できる方法を持つことは不可能である。本研究では,センサレベルで緊張筋汚染を低減するための最小ノルムに基づくビーム成形法(sLORETA)を用いた新しい手法を導入した。頭の一般的な体積伝導モデル,三層(脳,頭蓋骨,及び頭皮),とsLORETAを含むを用いて,脳と頭皮内に分布源の時系列を推定した。頭皮内の発生源は筋肉及び前進モデリングで捨てられると考えられた。(1)法はEMG汚染を減少させ,末梢チャンネルでより強く(2)課題に誘発された皮質活性は推定筋活動を除去した後に保持されたまたは明らかにした。本アプローチは,高価なMRIデータの時間のかかる処理に頼らずに頭皮測定における緊張性筋汚染を減少させることができる。さらに,筋還元におけるICAに匹敵し,関心のある信号の動力学を捕捉する記録されたデータの任意の長さに適用できた。sLORETAは頭蓋筋活性の定量とセンサレベルでの汚染を減少させる方法として使用できることを示唆した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 皮質 ,  脳波 ,  筋電図 ,  *ノルム ,  モデリング ,  頭蓋骨 ,  *ビーム成形 ,  チャネル ,  周波数
準シソーラス用語： 頭蓋 ,  発生源 ,  頭皮 ,  認知課題 ,  筋活動 ,  *sLORETA , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 脳波 ,  Electromyogram ,  逆モデリング ,  ビームフォーマ ,  前方モデリング ,  神経生理学的応答

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： EEG ,  汚染 ,  ノルム ,  ビーム形成 ,  sLORETA ,  評価