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The inverse EEG problem (Paperback)
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The inverse EEG problem (Paperback)
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Bachelor Thesis from the year 2007 in the subject Computer Science
- Miscellaneous, grade: 1.0, Free University of Berlin (Institute
of Mathematics and Informatics, Department Bioinfomatics), 37
entries in the bibliography, language: English, abstract: Abstract:
The inverse EEG problem is a well-studied, ill-posed problem in
mathematics and neuroinformatics. Given a record of a limited
number of electrodes (e.g. 21) that are placed on scalp, it is the
task to estimate a three dimensional distribution of neural
currents in the brain. The actual thesis deals with this problem
and proposes a propabilistic Bayesian approach that assumes the
distribution of neural currents to be heterogeneous - active and
inactive regions in the brain are expected. This can be formalized
with a mixture distribution. Furthermore, an
expectation-maximization (EM) algorithm is presented that performs
simultaneous classification and computation of neural currents,
given an EEG measurement. Zusammenfassung: Diese Bachelorarbeit
thematisiert das inverse EEG Problem. Dies ist ein umfangreich
beschriebenes, schlecht gestelltes mathematisches Problem in der
medizinischen Visualisierung. Bei einer EEG-Messung werden eine
bestimmte Anzahl (z.B. 21) Elektroden an der Kopfhaut angebracht
und elektrische Strome dort detektiert. Das hier beschriebene
Problem besteht darin, aus dieser Messung eine dreidimensionales
Verteilung neuronaler Gehirnstrome zu rekonstruieren. Es wird ein
propabilistischer Bayesianischer Ansatz vorgestellt, um dieses
Problem zu losen. Dabei wird angenommen, dass die Verteilung
neuronaler Strome heterogen ist - es gibt aktive und nicht-aktive
Bereiche im Gehirn. Dies wird mathematisch mit einer
Mischverteilung formalisiert. Dieser Ansatz ermoglicht Gehirnstrome
sowohl zu berechnen, also auch zu klassifizieren. Ein
entsprechender EM Algorithmus, der dies simultan durchfuhrt, wird
vorgestellt.
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