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Título: Blind source separation applied to the analysis of rat somatosensory evoked response
Autor(es): Lopes, Lucas Silva
Orientador(es): Lustosa, Paulo Roberto Barbosa
Assunto: Córtex somatosensorial
Cérebro
Separação Cega de Fontes (BSS - Blind Source Separation)
Potenciais de Campo Local
Data de apresentação: Jul-2016
Data de publicação: 6-Fev-2017
Referência: LOPES, Lucas Silva. Blind source separation applied to the analysis of rat somatosensory evoked response. 2016. iv, 50 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo: Na última década, o interesse por potenciais de campo local corticais foi renovado. Estes são potenciais elétricos adquiridos de dentro do córtex, geralmente com eletrodos linearmente espaçados inseridos perpendicularmente à superfície do córtex. A ferramenta padrão para a análise de potenciais de campo local de múltiplos eletrodos tem sido análise por densidade de fonte de corrente. Esta permite estimar a corrente por unidade de volume fluindo para dentro (fonte) ou para fora (sumidouro) do espaço extracelular ao redor de um eletrodo. A análise por densidade de fonte de corrente permite estudar conectividade de populações de diferentes camadas do córtex pelo posicionamento das fontes e dos sumidouros de corrente. Neste trabalho, várias técnicas de separação cega de fonte são aplicadas à potenciais evocados adquiridos do córtex somatosensorial de um rato para explicitar associações entre fontes e sumidouros de corrente. As técnicas utilizadas foram análise de componentes principais, análise de componentes independentes, análise de componentes independentes espaço-temporal, análise de componentes independentes triplo-N para misturas convolutivas, e análise de fatores paralelos. Para utilizar com sucesso análise de fatores paralelos com estes dados, uma solução alternativa teve de ser proposta que consiste em aproximar as fases das componentes tridimensionais do tensor de eletrodos por tempo por frequência a serem iguais às do tensor original. Isto permite reconstruir sinais no tempo a partir das componentes e ainda utilizar restrição de não negatividade.
Abstract: In the past decade, the interest on cortical Local Field Potentials (LFPs) has been renewed. These are electric potentials recorded from inside the cortex, generally with linearly spaced electrodes inserted perpendicularly to the cortical surface. The standard tool for the analysis of multielectrode Local Field Potentials has been the Current Source Density (CSD) analysis. This allows to estimate the current per unit volume flowing in (source) or out (sink) the extracellular space around an electrode. The CSD analysis allows to study connectivity of populations from different layers of the cortex by the positioning of the current sources and sinks. In this work several Blind Signal Separation techniques are applied to Evoked Potentials (EP) recorded from the somatosensory cortex of a rat to elicit associations between the current sources and sinks. The techniques used were Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), Spatiotemporal ICA (stICA), Triple-N ICA for Convolutive Mixtures (TRINICON) and Parallel Factor Analysis (PARAFAC). To successfully use PARAFAC with this data, a workaround had to be proposed that consists of approximating the phases of the three-way components of the array of electrodes by time by frequency to be equal to the phases of the original array. This allows to reconstruct time signals from each components and still use nonnegativity constraints.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, 2016.
Aparece na Coleção:Engenharia Elétrica



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