Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme İle Eş Zamanlı Kaydedilen Elektroensefalogram Üzerinde Oluşan Artefaktların Giderilmesi

Abstract

Bu çalışmada, eş zamanlı EEG ve fMRG kaydı esnasında EEG üzerinde MR cihazının oluşturduğu nabız artefaktı ve gradyan artefaktları çeşitli yöntemler kullanılarak giderilmiş ve kullanılan yöntemlerin performansları karşılaştırılmıştır. Nabız artefaktı giderilirken nabız artefaktı giderme ve bağımsız bileşen analizi, gradyan artefaktı giderilirken ise gradyan artefaktı çıkarma ve frekans alanında filtreleme yöntemleri kullanılmıştır. MR kaynaklı artefaktların giderilmesi sonucunda, nabız artefaktı çıkarma yönteminin nabız artefaktının giderilmesinde bağımsız bileşen analizi yöntemine kıyasla daha başarılı bir performans sergilediği görülmüştür. Bağımsız bileşen analizi yöntemi artefaktı giderirken ilgilenilen EEG sinyalinde de kayba neden olmuştur. Gradyan artefaktının giderilmesinde kullanılan iki yöntem artefakt bileşenlerini başarı ile giderirken ilgilenilen sinyalde bir kayba neden olmadılar. Bununla birlikte, gradyan artefaktı çıkarma yönteminin yüksek frekenslı artefakt bileşenlerini gidermekte frekans alanında filtreleme yöntemine göre daha az başarılı olduğu gözlemlendi.In this study, MR related EEG artifacts (pulse artifact and gradient artifact) which occurred during simultaneous EEG-fMRI recording were removed using different algorithms and the relative performances of these algorithms were established. In order to eliminate the pulse artifact pulse artifact subtraction and independent component analysis (ICA) methods were performed. For the gradient artifact removal, gradient artifact subtraction and frequency domain filtering methods were used. As a result of the elimination of MR related EEG artifacts, pulse artifact subtraction method performed better than independent component analysis while removing pulse artifact. Although, ICA performed well while removing pulse artifact it also removed some of EEG signal of interest. For the gradient artifact removal, both methods performed well on removing gradient artifacts while preserving the signal of interest. However, gradient artifact subtraction method was less successful than frequency domain filtering on removing high frequency components of gradient artifact.