Posuzování spánkových stádií z Hjorthových parametrů signálů EEG

Abstract

Tato bakalářská práce je zaměřena na rozlišování jednotlivých spánkových stádií ze signálů EEG. V její první části je představena klasická vizuální metoda klasifikace spánkových stádií, v části druhé metoda automatizované klasifikace. Jedná se o metodu využívající tří Hjorthových parametrů k vytvoření vektorového prostoru, ve kterém by na základě podobnosti vzniklých útvarů mohla být rozlišována jednotlivá stádia spánku. Hjorthovy parametry jsou počítány jak z celého pásma signálu EEG, tak i v jeho jednotlivých pásmech. V další části práce je provedena analýza hlavních komponent. Hlavní komponenty jsou analogicky s Hjorthovými parametry umístěny do vektorového prostoru a je u nich sledován charakter vzniklých útvarů.

This bachelor thesis is focused on the distinction between sleep stages from EEG signals. In its first part the classical method of visual classification of sleep stages is introduced, the second part introduces an automated method for sleep stage scoring. It is a method that uses the three parameters of Hjorth to create a vector space, in which, on the basis of similarity of formed shapes, different stages of sleep could be distinguished. Parameters of Hjorth are calculated from the whole EEG signal, and also from its bands. In the next section of this thesis a principle component analysis is performed. The principle components are placed into a vector space analogously with parameters of Hjorth and the character of formed objects is observed.