Spatial analysis of event related brain potentials (ERP) by wavelent transform

Abstract

ÖZETOLAY İLİŞKİLİ BEYİN POTANSİYELLERİNİN (OİP) UZAYSALDALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE ANALİZİBeyin içerisindeki kognitif aktivasyonların konumlandırılması, sinir biliminin önemliproblemlerinden biridir. Varolan nörogörüntüleme tekniklerinin veri kaynaklarını ise fMRI,PET ve OİP kayıtları oluşturmaktadır. Aktivasyonların zamansal konumlandırılmasındahayati önem taşıyan zamansal hassasiyet, OİP kayıtları ile sağlanmakta fakat kafatasıtopografsinin çözünürlüğü düşük olmaktadır. Kafatası topolojisinin bu problemini aşmak için,birçok akım yoğunluğu yaklaşımı geliştirilmiştir ki bunların amacı ters problem çözümü ileintraserebral aktivasyonların 3-B konumlarının bulunmasıdır. Ancak, kafatası topolojileri, tersproblemi daha da karmaşık hale getiren çoklu kaynaklar tarafından oluşturulmaktadır. Butezin genel amacı, 2-B dalgacık dönüşümü yoluyla kafatası topolojilerinin yüzeysel analizinigerçekleştirmek ve yüzeysel frekans bileşenlerini ayrıştırmaktır. Bu analiz kaynak tesbiti içinbize daha az karmaşık kafatası topolojileri sağlayabilir. İlk adım olarak bu tezde, olay ilişkilipotansiyeller (OİP), nörokognitif süreçlerdeki topolojik dağılımları belirlemek için,interpolasyon ile yüzeysel olarak geliştirildi. İkinci adımda, hiyerarşik kümeleme algoritmasıile OİP kayıtlarının temel topolojileri araştırıldı. Üçüncü olarak, bulunan temel topolojilerinfarklı yüzeysel frekansları 2-B dalgacık dönüşümü ile ayrıştırıldı. Sonuçta, LORETAkullanılarak, temel topolojik haritalarına ve bunlardan elde edilen farklı yüzeysel frekansbileşenlerine karşılık gelen beyindeki aktivasyonlar bulundu. Uzaysal analiz sonuçlarınındeğerlendirilmesi, akım yoğunluk yaklaşımı sonuçlarına göre yapıldı.Anahtar Sözcükler: OİP, kafatası topolojisi, yüzysel analiz, 2-B dalgacık, LORETA.

ABSTRACTSPATIAL ANALYSIS OF EVENT RELATED BRAIN POTENTIALS(ERP) BY WAVELET TRANSFORMLocalization of the cognitive activity in the brain is one of the major problems inneuroscience. Current techniques for neuro-imaging are based on fMRI, PET, and ERPrecordings. The highest temporal resolution, which is crucial for temporal localization ofactivities, is achieved by ERP, but spatial resolution of scalp topography is low. To overcomethe limitation of scalp topography, several current-density estimation techniques weredeveloped whose goal is to find the locations of the three-dimensional (3D) intracerebralactivities by solving an inverse problem. However, scalp topologies constituted by multiplesources which makes the inverse problem more complicated. The overall objective of thisthesis is to perform spatial analysis of scalp topography by 2-D wavelet transform and isolatespatial frequency components. This analysis could give us less complex scalp maps for sourcedetection. In this thesis, in order to see the topographic variations in neurocognitive processes,the ERP recordings were spatially enhanced by interpolation as a first step. At the secondstep, main topologies of ERP recordings were investigated by hierarchical clusteringalgorithm. Thirdly, different spatial frequencies of these main topologies were separated by 2-D wavelet transform. Finally, main topological maps and topographic maps of differentspatial frequencies derived from them were used to find corresponding cortical activities(cortical activity maxima) by LORETA (Low Resolution Electromagnetic Tomography).Assessment of our spatial analyzing results was made according to the current densityestimation results.Keywords: ERP, scalp topography, spatial analysis, 2-D wavelet, LORETA.