![](/images/graphics-bg.png)
EEGIFT : Group Independent Component Analysis for Event-Related EEG Data
المؤلفون المشاركون
Calhoun, Vince D.
Brakedal, Brage
Rachakonda, Srinivas
Eichele, Tom
Eikeland, Rune
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2011، العدد 2011 (31 ديسمبر/كانون الأول 2011)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2011-06-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Independent component analysis (ICA) is a powerful method for source separation and has been used for decomposition of EEG, MRI, and concurrent EEG-fMRI data.
ICA is not naturally suited to draw group inferences since it is a non-trivial problem to identify and order components across individuals.
One solution to this problem is to create aggregate data containing observations from all subjects, estimate a single set of components and then back-reconstruct this in the individual data.
Here, we describe such a group-level temporal ICA model for event related EEG.
When used for EEG time series analysis, the accuracy of component detection and back-reconstruction with a group model is dependent on the degree of intra- and interindividual time and phase-locking of event related EEG processes.
We illustrate this dependency in a group analysis of hybrid data consisting of three simulated event-related sources with varying degrees of latency jitter and variable topographies.
Reconstruction accuracy was tested for temporal jitter 1, 2 and 3 times the FWHM of the sources for a number of algorithms.
The results indicate that group ICA is adequate for decomposition of single trials with physiological jitter, and reconstructs event related sources with high accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Eichele, Tom& Rachakonda, Srinivas& Brakedal, Brage& Eikeland, Rune& Calhoun, Vince D.. 2011. EEGIFT : Group Independent Component Analysis for Event-Related EEG Data. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2011, no. 2011, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-447984
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Eichele, Tom…[et al.]. EEGIFT : Group Independent Component Analysis for Event-Related EEG Data. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2011 (2011), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-447984
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Eichele, Tom& Rachakonda, Srinivas& Brakedal, Brage& Eikeland, Rune& Calhoun, Vince D.. EEGIFT : Group Independent Component Analysis for Event-Related EEG Data. Computational Intelligence and Neuroscience. 2011. Vol. 2011, no. 2011, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-447984
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-447984
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)