Bu kaydın yasal hükümlere uygun olmadığını düşünüyorsanız lütfen sayfa sonundaki Hata Bildir bağlantısını takip ederek bildirimde bulununuz. Kayıtlar ilgili üniversite yöneticileri tarafından eklenmektedir. Nadiren de olsa kayıtlarla ilgili hatalar oluşabilmektedir. MİTOS internet üzerindeki herhangi bir ödev sitesi değildir!

An extended Kalman filtering approach for the estimation of human head tissue conductivities by using EEG data: a simulation study.

Oluşturulma Tarihi: 18-06-2018

Niteleme Bilgileri

Tür: Makale

Yayınlanma Durumu: Yayınlanmış

Dosya Biçimi: Dosya Yok

Dil: İngilizce

Konu(lar): TEKNOLOJİ,

Yazar(lar): Şengül, Gökhan (Yazar), Baysal, Uğur (Yazar),

Emeği Geçen(ler):


Yayınlayan: Institute of Physics and Engineering in Medicine Yayın Adı: Physiological Measurement Yayın Tarihi: 14-03-2012 Sayı: 4 Cilt: 33


Dosya:
Dosya Yok

Anahtar Kelimeler

EEG, electroencephalogram, Kalman filter


Özet

In this study, we propose an extended Kalman filter approach for the estimation of the human head tissue conductivities in vivo by using electroencephalogram (EEG) data. Since the relationship between the surface potentials and conductivity distribution is nonlinear, the proposed algorithm first linearizes the system and applies extended Kalman filtering. By using a three-compartment realistic head model obtained from the magnetic resonance images of a real subject, a known dipole assumption and 32 electrode positions, the performance of the proposed method is tested in simulation studies and it is shown that the proposed algorithm estimates the tissue conductivities with less than 1% error in noiseless measurements and less than 5% error when the signal-to-noise ratio is 40 dB or higher. We conclude that the proposed extended Kalman filter approach successfully estimates the tissue conductivities in vivo.


İçindekiler



Açıklamalar

Tam metin erişim için URL'yi tıklayınız.


Haklar



Notlar



Kaynakça


Atıf Yapanlar

Gözat Sayfasına Dön

 

Sosyal Medya ve Araçlar

İstatistikler

  • Kayıt
    • Bu ay: 2
    • Toplam: 2247
  • Online
    • Ziyaretçi: 13
    • Üye: 0
    • Toplam: 13

Detaylı İstatistikler