Аналіз електроенцефалограм людини, отриманих під час емоційних стимулів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПопов, Антон Олександрович
dc.contributor.authorВодяник, Богдан Романович
dc.date.accessioned2023-08-29T12:28:23Z
dc.date.available2023-08-29T12:28:23Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractОб’єктом розгляду є електрична активність головного мозку людини. Предмет роботи – методи аналізу електроенцефалограм під час дії різноманітних стимулів. Метою роботи є вивчення природи виникнення електричних сигналів мозку, методи їх реєстрації та аналізу для дослідження реакції на візуальні емоційнонавантажені стимули. У першому розділі описуються загальні поняття про природу виникнення електричного сигналу мозку людини, а також нейрофізіологічні ознаки присутності різних частотних складових сигналу за певних станів людини. У другому розділі наведено принципи реєстрації сигналів електроенцефалограми (ЕЕГ) та описано пристрої, що здатні це виконувати. Також розглянуто опис основної системи накладання сенсорів (електродів) на голову людини. В кінці розділу наведено приклад компактного 8-канального енцефалографа власної розробки, що здатен реєструвати сигнали ЕЕГ та передавати їх по бездротовому зв’язку на мобільні прилади (смартфон, планшет). Третій розділ описує основні математичні методи аналізу ЕЕГ сигналів. Основними є методи спектрального та вейвлет-аналізу та аналіз детрендових коливань, за допомогою яких можна отримати детальне представлення про роботу мозку, шляхом виявлення різноманітних патернів в частотних діапазонах. У четвертому розділі описується практичне застосування методів спектрального та Detrended Moving Average аналізів на експериментальній базі даних ЕЕГ для 48 здорових волонтерів, запис ЕЕГ для яких проводився під час демонстрації певних емоційнонавантажених візуальних стимулів. Також в цьому розділі наведені результати виконаного аналізу разом з їх нейрофізіологічним тлумаченням.uk
dc.description.abstractotherAn important place in the study of brain activity is occupied by the study of its electrical potentials. Electroencephalography (EEG) is a method of graphical recording of brain biopotentials, which allows analyzing its physiological maturity and condition, the presence of focal lesions, general brain disorders and their nature. It consists of recording and analyzing the total bioelectric activity of the brain — an electroencephalogram (EEG). EEG can be taken from the scalp, from the surface of the brain, as well as from deep brain structures. As a rule, an electroencephalogram is understood as a surface recording, that is, made from the intact head surface. EEG is most often used to diagnose epilepsy, which causes EEG disorders. It is also used to diagnose sleep disorders, deep anesthesia, coma, encephalopathy, and brain death. EEG was used as the main method for diagnosing tumors, stroke, and other focal brain diseases, but when it became possible to obtain high-resolution anatomical images using magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT) techniques, the use of EEG declined. Despite its limited resolution, the EEG continues to be a valuable tool for research and diagnosis. The object of consideration is the electrical activity of the human brain. The subject of the work is methods of analyzing electroencephalograms during the action of various stimuli. The aim of the work is to study the nature of the occurrence of electrical signals of the brain, methods of their registration and analysis to study the response to visual emotional stimuli. The first chapter describes general concepts about the nature of the occurrence of an electrical signal in the human brain, as well as neurophysiological signs of the presence of various frequency components of the signal in certain human states. The second chapter describes the principles of recording electroencephalogram signals and describes devices that can perform this. The description of the main system for applying sensors (electrodes) to the human head is also considered. At the end of the section, an example of a compact 8-channel encephalograph of our own design is given, which is able to register EEG signals and transmit them wirelessly to mobile devices (smartphone, tablet). The third section describes the basic mathematical methods for analyzing EEG signals. The main methods are spectral and wavelet analysis and detrended oscillation analysis, which can be used to get a detailed picture of brain function by identifying various patterns in frequency ranges. The fourth section describes the practical application of spectral and Detrended Moving Average analysis methods on an experimental EEG database. Here, initially the EEG records were made for 48 healthy volunteers whose EEG recording was performed while demonstrating certain emotionally loaded visual stimuli. Stimuli were selected from the International Affective Pictures System (IAPS) based on their average emotional valence values. In order to assess the induced changes of the brain’s electrical activity, the EEG-bands were subdivided in a following way: 1 [3.5, 5.8], 2 [5.9, 7.4], 1 [7.5, 9.4], 2 [9.5, 10.7], 3 [10.8, 13.5], 1 [13.6, 25], 2 [25.1, 40] Hz. As a result, Power Spectral Density (PSD) were visualized as a map on the schematic figure of the head used to render the statistical significance test, demonstrating that variations in powers for our signals were caused by non-identical forms of visual effect rather than being an accident. These details were also shown in the heads charts. The study of changes in power spectrum density showed neurodynamics triggered by visual stimulation experience. However, when comparing PSD values obtained during the presentation of the first and second neutral series, it was discovered that when processing neutral images followed by negative stimuli, a well-defined activation focus developed in the left parietal region of the cortex in the 2 subband. The DMA algorithm revealed statistically important variations in the left temporal and frontal regions of the cortex, which were marked by more pronounced activation during the perception of neutral faces in the presence of positive images. This may be the start of a new path of improved inner focus and meaningful emotional experiences. As a result, the sex-related aspects of the emotional valence effect on neutral face perception were discovered by analyzing EEG-based brain neurodynamics in the mechanism in perception in human faces of various modalities. The stimulation of two large cognitive networks in the brain: mental or theta-network and cognitive beta- network, was the key distinction.uk
dc.format.extent71 с.uk
dc.identifier.citationВодяник, Б. Р. Аналіз електроенцефалограм людини, отриманих під час емоційних стимулів : дипломна робота … бакалавра : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Водяник Богдан Романович. – Київ, 2021. – 71 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/59620
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectелектроенцефалограмаuk
dc.subjectобробка біомедичних сигналівuk
dc.subjectаналіз сигналівuk
dc.subjectспектральний аналізuk
dc.subjectперетворення Фурʼєuk
dc.subjectреєстрація ЕЕГuk
dc.subjectпрограмування Pythonuk
dc.subjectспектральна потужністьuk
dc.subjectдетрендовий аналіз коливаньuk
dc.titleАналіз електроенцефалограм людини, отриманих під час емоційних стимулівuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Vodianyk_bakalavr.pdf
Розмір:
3.25 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ЕІ)
Бакалаврські роботи