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Erschienen in:
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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Comparison of Actual and Artifactual Features Based on Fractal Analyses: Resting-State MEG Data

verfasst von : Montri Phothisonothai, Hiroyuki Tsubomi, Aki Kondo, Yuko Yoshimura, Mitsuru Kikuchi, Yoshio Minabe, Katsumi Watanabe

Erschienen in: Proceedings of The Eighth International Conference on Bio-Inspired Computing: Theories and Applications (BIC-TA), 2013

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

Future standardized system for distinguishing actual and artifactual magnetoencephalogram (MEG) data is an essential tool. In this paper, we proposed the quantitative parameters based on fractal dimension (FD) analyses in which the FD may convey different features before and after artifact removal. The six FD algorithms based on time-series computation, namely, box-counting method (BCM), variance fractal dimension (VFD), Higuchi’s method (HM), Kazt’s method (KM), detrended fluctuation analysis (DFA), and modified zero-crossing rate (MZCR) were compared. These approaches measure nonlinear-behavioral responses in the resting-state MEG data. Experimental results showed that the FD value of actual MEG was increased statistically in comparison with the artifactual MEG. The DFA and the HM present a best performance for analyzing simulated data and resting-state MEG data, respectively.

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Fußnoten
1
All subjects had normal brain function and data collection was approved by the Ethics Committee of Kanazawa University Hospital, all which were in accordance with the Declaration of Helsinki.
 
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Metadaten
Titel
A Comparison of Actual and Artifactual Features Based on Fractal Analyses: Resting-State MEG Data
verfasst von
Montri Phothisonothai
Hiroyuki Tsubomi
Aki Kondo
Yuko Yoshimura
Mitsuru Kikuchi
Yoshio Minabe
Katsumi Watanabe
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Proceedings of The Eighth International Conference on Bio-Inspired Computing: Theories and Applications (BIC-TA), 2013

Print ISBN: 978-3-642-37501-9

Electronic ISBN: 978-3-642-37502-6

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-37502-6_146