• MeSH
• diagnostické techniky neurologické metody   MeSH
• elektroencefalografie metody   MeSH
• epilepsie diagnóza   MeSH
• interpretace statistických dat MeSH
• počítačové zpracování signálu MeSH

Leták, který informuje o breptavosti, Mezinárodní asociaci breptavosti, a radí ohledně terapie. Určeno široké veřejnosti.

• MeSH
• mezinárodní agentury MeSH
• neziskové organizace MeSH
• poruchy řeči terapie   MeSH
• Publikační typ
• informační letáky pro pacienty MeSH
• populární práce MeSH

• Konspekt
• Výchova a vzdělávání zvláštních skupin osob
• NLK Obory
• logopedie, klinická logopedie

• O autorovi
• International Cluttering Association Autorita

• MeSH
• komunikace MeSH

• Konspekt
• Sociologie
• NLK Obory
• sociologie
• NLK Publikační typ
• elektronické časopisy

• MeSH
• autoimunitní nemoci diagnóza   patofyziologie   terapie   MeSH
• autoprotilátky imunologie   krev   MeSH
• biologické markery krev   MeSH
• C-peptid analýza   MeSH
• diabetes mellitus 1. typu diagnóza   etiologie   imunologie   MeSH
• dospělí MeSH
• glutamát dekarboxyláza diagnóza   imunologie   MeSH
• inzulinová rezistence MeSH
• lidé MeSH
• Check Tag
• dospělí MeSH
• lidé MeSH
• Publikační typ
• srovnávací studie MeSH

Jedním z mnoha problémů elektroencefalografie (EEG) je analýza aktivity mozkové činnosti z měřených dat, která mohou být zkreslena různými poruchami-artefakty. V tomto článku jsme se zaměřili na ověření vlastností dvou metod - analýzy nezávislých komponent (Independent Component Analysis, ICA) a analýzy hlavních komponent (Principal Component Analysis, PCA), které mohou tyto artefakty eliminovat. Metody jsme aplikovali na reálná EEG data, která byla kontaminována amplitudovým a síťovým artefaktem. Cílem bylo zjistit, do jaké míry jsou tyto metody schopny znehodnocené signály rekonstruovat do diagnosticky vyuŽitelné podoby. Výsledky jsme u obou metod vzájemně porovnali, včetně ověření shody s názorem lékaře.

Extraction of the meaningful brain activity informationfrom measured signals distorted by various artifacts is a practical problem in electroencephalography (EEG). Eye movements, muscle activity and mechanical and electrical displacements in the measuring apparatus represent typical artefacts. Several methods were developed for removing these artifacts. Two of them - Independent Component Analysis (ICA) and Principal Component Analysis (PCA) are discussed in this paper. Both ICA and PCA are useful in signal description, optimal feature extraction, and data compression. We would like to show that ICA and PCA could as well effectively separate and remove contamination from a wide variety of artifactual sources in EEG records. Results obtained using ICA with those from PCA are compared.

• MeSH
• artefakty MeSH
• elektroencefalografie MeSH
• faktorová analýza statistická metody   MeSH
• finanční podpora výzkumu jako téma MeSH
• Publikační typ
• přehledy MeSH

• Klíčová slova
• S-kreat, doporučení KDIGO,
• MeSH
• akutní poškození ledvin * diagnóza   komplikace   terapie   MeSH
• algoritmy MeSH
• ascites MeSH
• jaterní cirhóza * komplikace   MeSH
• konsensus MeSH
• kreatinin krev   MeSH
• lidé MeSH
• směrnice pro lékařskou praxi jako téma * MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• Publikační typ
• komentáře MeSH
• souhrny MeSH

• MeSH
• komunikace MeSH

• Konspekt
• Lékařské vědy. Lékařství
• NLK Obory
• lékařská informatika
• sociologie
• NLK Publikační typ
• elektronické časopisy

• MeSH
• antigeny MeSH
• chemická precipitace MeSH
• glykoproteiny analýza   imunologie   MeSH
• leukocyty imunologie   MeSH
• nádorová transformace buněk MeSH

• MeSH
• akutní nemoc MeSH
• arteriae cerebrales chirurgie   MeSH
• cévní mozková příhoda chirurgie   MeSH
• ischemie mozku MeSH
• karotická endarterektomie metody   MeSH
• lidé MeSH
• mechanická trombolýza MeSH
• mozkový infarkt MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH

• Publikační typ
• abstrakt z konference MeSH