SavedAdd your journal

Journals / Marmara Medical Journal / 2006 / Cilt: 19 - Sayı: 1

-

EEG TEMELLİ OLAY-İLİŞKİ BEYİN DALGALARININ İSTATİSTİKSEL ZAMAN SERİLERİ İLE MODELLENMESİ

Ömer ERZENGİN
Vildan SÜMBÜLOĞLU
Sirel KARAKAŞ
Pages
6–12
Publication Date
2015-06-26
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗

Abstract

-

Özet

Amaç: Çalışmanın amacı beyinin olay ilişki aktivesinin alfa osilasyonlarının Otoregresif Bütünleşik Hareketli Ortalama - ARIMA – modeli ile açıklamaktır. Yöntem: Çalışan örneklem 17 (11 erkek, 6 kadın) sağ elini kullanan, sağlıklı gönüllülerden oluşmuştur. Olay ilişkili aktivite, atlanmış uyarıcı paradigması altında kaydedilmiştir. Alfa tepkisi sayısal filtreyle elde edilmiştir. Her katılımcının alfa tepksi ayrı ayrı analiz edilmiştir. Bulgular: Yapılan çalışma göstermektedir ki her bir katılımcının atlanmış uyarıcı paradigması için alfa tepkisi, ARIMA (0,2,1) tipindeki zaman serisiyle en iyi modellenebilmektedir. Sonuç: Yapılan çalışma atlanmış uyarıcı paradigması altında elde edilmiş, bir katılımcının alfa tepkilerinin en iyi ARIMA (0, 2, 1) zaman serisiyle modellendiğini göstermiştir.

🔖

Cite This Article

ERZENGİN, Ö., SÜMBÜLOĞLU, V., KARAKAŞ, S. (2015). -. Marmara Medical Journal, Cilt: 19 - Sayı: 1, 6–12. https://ajindex.com/articles/688524

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (1)

  1. Karakaş S, Erzengin ÖU, Başar E. A new strategy involving multiple cognitive paradigms demonstrates that ERP components are determined by the superposition of oscillatory responses. Clin Neurophysiol 2000; 111: 1719-1732 2. Başar E. EEG-Brain Dynamics: Relation between EEG and Brain Evoked-Potentials. Amsterdam: Elsevier Publication,1980. 3. Brandt ME, Jansen BH. The relationship between prestimulus alpha amplitude and visual evoked potential amplitude. Int J Neurosci 1991; 61: 261-8. 4. Jervis BW, Nichols MJ, Johnson TE, Allen, Hudson NR. A fundamental investigation of the composition of auditory evoked potentials. IEEE Trans Biomed Eng 1983; 30: 43-49. 5. Kolev V, Yordanova J. Analysis of phase-locking is informative for studying event-related EEG activity. Biol Cybern 1997; 96: 229-235. 6. Parvin C, Torres F, Johnson E. Synchronization of single evoked response components: Estimation and interrelation of reproducibility measures. In Rhythmic EEG Activities and Cortical Functioning. Amsterdam: Elsevier, 1980. 7. Röschke J, Mann K, Riemann D, Frank C, Fell J. Sequential analysis of the brain’s transfer properties during consecutive REM periods. Electroencephalogr Clin Neurophysiol 1995; 96: 390-397. 8. Solodovnikov VV. Introduction to the Statistical Dynamics of Automatic Control Systems. New York: Dover Publications 1960. 9. Başar E. Brain Function and Oscillations I: Brain Oscillations. Principles and Approaches Heidelberg: Springer-Verlag 1998. 10. Başar E. Brain Function and Oscillations II: Integrative Brain Function. Neurophysiology and Cognitive Processes. Heidelberg: Springer-Verlag 1999. 11. Cohen L. Time-frequency distributions: A review. Proc IEEE 1989; 77 (7): 941-81. 12. Demiralp T, Ademoğlu A, Schürmann M, Başar E. Wavelet analysis of brain waves. In: Başar E, editor. Brain Function and Oscillations: I. Brain Oscillations. Principles and Approaches. Heidelberg: Springer-Verlag 1998. 13. Demiralp T, Ademoğlu A, Schürmann M, Başar-Eroğlu C, Başar E. Detection of P300 in single trials by the wavelet transform (WT). Brain Lang 1999; 66: 108-128. 14. Özdemir AK., Karakaş S, Çakmak ED, Tüfekçi Dİ., Arıkan O. Time-frequency component analyser and its application to brain oscillatory activity. Journal of Neuroscience Methods 2005; 145: 107-125. 15. Rosso OA, Blanco S, Yordanova J, Kolev V, Figliola A, Schürmann M, Başar E. Wavelet entropy: A new tool for analysis of short-duration brain electrical signals. J Neurosci Methods 2001; 105: 65-75. 16.