3D visualized brain mapping and EEG spike detection with Wavelet analysis

การแสดงแผนที่การทำงานของสมองสามมิติพร้อมกับการตรวจหาคลื่นผิดปกติด้วยวิธีวิเคราะห์แบบเวฟเลต

Name: Rit Kowitwarangkul

LCSH: Real-time programming

LCSH: Three-dimensional display systems

LCSH: Topographic maps

LCSH: Wavelet

MeSH: Brain mapping

MeSH: Electroencephalography

Abstract: The EEG has become one of the most important diagnostic tools in clinical neurophysiology. However, EEG analysis still relied mostly on its visual inspection. Due to the fact that visual inspection is hardly allow any statistical analysis or standardization, several methods were proposed in order to quantify the information of EEG. Among these methods, the Fourier Transform emerged as a very powerful tool capable of characterizing the frequency components of EEG signals. Fourier Transform has some disadvantages that limit its applicability and therefore, other methods for extracting hidden information from EEG are necessary. The objective of this research is to develop off-line monitoring software for comparing methods of EEG signal analysis, Fast Fourier Transform, Short Time Fourier Transform (Gabor Transform) and B-Spline Wavelet Transform. The results form these analysis methods will be presented as 2D and 3D brain mapping and will be computed to detect EEG spike. The software was developed using Microsoft Visual Studio 2003, C#.Net and DirectX9.0C. Finally, the software can enable users to scan and detect spikes, display spectrums on 3D scalp model and also allow users to play and study the hidden information from all provided time-frequency analysis methods. The result Time frequency resolution achieved with Wavelet Transform allowed a very detailed study of the time evolution of the frequency peaks during the seizure. This result is in agreement with the described with Gabor Transform.""

Abstract: การบันทึกค่าและแสดงผลคลื่นสัญญาณสมอง EEG เป็นวิธีวินิจฉัยโรคทางระบบชีวประสาทที่มีความสำคัญมาก แต่การวิเคราะห์สัญญาณ EEG โดยส่วนใหญ่ ยังต้องใช้ผู้มีประสพการณ์วิเคราะห์ด้วยสายตา ซึ่งไม่เหมาะสำหรับการใช้อ้างอิงทางสถิติ หรือใช้เป็นมาตรฐานที่มีความแม่นยำแน่นอนได้เสมอไป จากเหตุผลนี้ จึงมีผู้พยายามใช้วิธีการคำนวนทางคณิตศาสตร์เข้ามาช่วยในการวัดและวิเคราะห์ข้อมูล วิธีที่มีบทบาทสำคัญในการอธิบายคลื่นความถี่ต่างๆ ในสัญญาณ EEG ได้แก่ Fourier Transform แต่เนื่องจาก Fourier Transform ยังมีข้อจำกัดบางประการ ทำให้จำเป็น ต้องศึกษาและ หาวิธีการอื่นเพิ่มเติม สำหรับนำมาใช้อธิบายคลื่นความถี่ต่างๆ ที่อยู่ในสัญญาณ EEG ดังนั้น วัตถุประสงค์ของการวิจัยครั้งนี้ ก็เพื่อที่จะพัฒนาโปรแกรมสำหรับอ่านข้อมูลสัญญาณ EEG และเปรียบเทียบการคำนวนทางคณิตศาสตร์ต่างๆ ที่จะนำมาช่วยวัดและวิเคราะห์ข้อมูล วิธีที่จะนำมาเปรียบเทียบได้แก่ฟาสต์ฟูเรียร์ทรานสฟอร์ม ชอร์ตไทม์ฟูเรียร์ทรานสฟอร์มหรือเรียกอีกชื่อว่ากะบอร์ทรานส์ฟอร์ม และบี-สไปน์เวฟเลตทรานสฟอร์ม ผลที่ได้จะนำมาแสดงในรูปแผนที่การทำงานของสมอง 2 มิติ และ 3 มิติ รวมถึงจะนำมาคำนวนหาคลื่นสัญญาณสมองผิดปกติโปรแกรมนี้ถูกพัฒนาบน Microsoft Visual Studio 2003 โดยเขียนด้วยภาษา C#.Net และใช้งานร่วมกับ DirectX9.0C ทั้งนี้โปรแกรมที่พัฒนาสำเร็จแล้ว สามารถตรวจหาคลื่นสัญญาณสมองผิดปกติและสามารถแสดงแผนที่การทำงานของสมอง 2 มิติ และ 3 มิติได้ รวมถึงสามารถใช้ทดสอบผลที่ได้จากวิธีการคำนวนทางคณิตศาสตร์ต่างๆ เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพในการวัดและวิเคราะห์ข้อมูลสัญญาณ EEG ซึ่งผลจากการเปรียบเทียบพบว่า บี-สไปน์เวฟเลตทรานสฟอร์ม ให้ข้อมูลตำแหน่งยอดคลื่นตามเวลาที่เปลี่ยนไปอย่างละเอียดและสามารถนำมาใช้อธิบายร่วมกับกะบอร์ทรานส์ฟอร์มได้"

Mahidol University

Address: NAKHON PATHOM

Email: liwww@mahidol.ac.th

Name: Naiphinich Kotchabhakdi

Role: Thesis Advisor

Created: 2009-06-30

Modified: 2021-01-16

Issued: 2009-06-30

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: TH R598d 2005

eng

DegreeName: Master of Engineering

Level: Master's Degree

Descipline: Biomedical Engineering

Grantor: Mahidol University

©copyrights Mahidol University

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	4238199.pdf	2.13 MB	138	2026-05-26 18:16:01

ใช้เวลา

0.283479 วินาที