See veebileht kasutab küpsiseid kasutaja sessiooni andmete hoidmiseks. Veebilehe kasutamisega nõustute ETISe kasutustingimustega. Loe rohkem
Olen nõus
"Muu" projekt G4871
G4871 "EEG signaalitöötluse meetodid nõrgast stressorist põhjustatud muutuste avastamiseks EEG-s (1.01.2001−31.12.2003)", Jaanus Lass, Tallinna Tehnikaülikool, Tallinna Tehnikaülikool, TTÜ Tehnomeedikum, Biomeditsiinitehnika instituut, Meditsiinifüüsika õppetool.
ETF4871
G4871
EEG signaalitöötluse meetodid nõrgast stressorist põhjustatud muutuste avastamiseks EEG-s
Signal processing of EEG for the detection of changes caused by a weak stress
EEG signaalitöötluse meetodid nõrgast stressorist põhjustatud muutuste avastamiseks EEG-s
1.01.2001
31.12.2003
Teadus- ja arendusprojekt
Muu
Eesti Teadusfond - > ETF uurimistoetus
ETIS klassifikaatorAlamvaldkondCERCS klassifikaatorFrascati Manual’i klassifikaatorProtsent
3. Terviseuuringud3.7. Kliiniline meditsiinB640 Neuroloogia, neuropsühholoogia, neurofüsioloogia 3.2. Kliiniline meditsiin (anestesioloogia, pediaatria, sünnitusabi ja günekoloogia, sisehaigused, kirurgia, stomatoloogia, neuroloogia, psühhiaatria, radioloogia, terapeutika, otorinolarüngoloogia, oftalmoloogia)35,0
4. Loodusteadused ja tehnika4.10. FüüsikaP190 Matemaatiline ja üldine teoreetiline füüsika, klassikaline mehaanika, kvantmehaanika, relatiivsus, gravitatsioon, statistiline füüsika, termodünaamika1.2. Füüsikateadused (astronoomia ja kosmoseteadus, füüsika ja teised seotud teadused)35,0
4. Loodusteadused ja tehnika4.7. Info- ja kommunikatsioonitehnoloogiaT121 Signaalitöötlus 2.2. Elektroenergeetika, elektroonika (elektroenergeetika, elektroonika, sidetehnika, arvutitehnika ja teised seotud teadused)30,0
AsutusRiikTüüp
Sihtasutus Eesti Teadusfond
PerioodSumma
01.01.2001−31.12.2003310 000,00 EEK (19 812,61 EUR)
19 812,61 EUR

Pohieesmärgid on leida sobivad signaalitöötluse meetodid madala voimsusega moduleeritud mikrolainetest pohjustatud muutuste avastamiseks. Eeldatakse, et need on Wavelet analysis ja neural networks meetodid. Wavelet analysis voimaldab analüüsida mittestatsionaarseid signaale, mille erinevaid komponente tuleb analüüsida erineva eraldusvoimega. Meetod voimaldab EEG signaali analüüsida erinevatel tasemetel. Neural network-i saab treenida esilekutsutud potentsiaalidega, mis on tekitatud tähelepanutestides ning siis rakendada moduleeritud mikrolainetest pohjustatud esilekutsutud potentsiaalide muutuste tuvastamiseks
The main goals are to find suitable signal processing methods and to establish their implementation to the detection of EEG changes caused by exposure to low-power modulated microwaves. The signal processing methods to be applied are wavelet analysis and neural networks. Wavelet analysis is applicable to nonstationary signals, when the method enables us to analyze the signal at different scales. Neural networks can be trained on the evoked potentials (EP) of some cognitive tasks and then applied to detect changes in the EP caused by low-power modulated microwaves.
KirjeldusProtsent
Alusuuring100,0