Wavelet Decomposition-Based Analysis of Mismatch Negativity Elicited by a Multi-Feature Paradigm

dc.contributor.authorNajafi-Koopaie, M.
dc.contributor.authorSadjedi, H.
dc.contributor.authorMahmoudian, S.
dc.contributor.authorFarahani, E.D.
dc.contributor.authorMohebbi, M.
dc.date.accessioned2019-02-17T19:59:25Z
dc.date.available2019-02-17T19:59:25Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractIn this study, event-related potentials (ERPs) collected from normally hearing subjects and elicited by a multi-feature paradigm were investigated, and mismatch negativity (MMN) was detected. Standard stimuli and five types of deviant stimuli were presented in a specified sequence, while EEG data were recorded digitally at a 1024 sec–1 sampling rate. Two wavelet analyses were compared with a traditional difference-wave (DW) method. The Reverse biorthogonal wavelet with an order of 6.8 and the quadratic B-Spline wavelet were applied for seven-level decomposition. The sixth-level approximation coefficients were appropriate for extracting the MMN from the averaged trace. The results obtained showed that wavelet decomposition (WLD) methods extract MMN as well as a band-pass digital filter (DF). The differences of the MMN peak latency between deviant types elicited by B-Spline WLD were more significant than those extracted by the DW, DF, or Reverse biorthogonal WLD. Also, wavelet coefficients of the delta-theta range indicated good discrimination between some combinations of the deviant types.uk_UA
dc.description.abstractУ суб’єктів із нормальним слухом реєстрували пов’язані з подією потенціали, викликані з використанням множинної парадигми. Стандартні слухові стимули та девіантні стимули п’яти типів пред’являли в специфічній послідовності; ЕЕГ-потенціали відводили з частотою дискретизації 1024 c–1. Результати двох видів вейвлет-аналізу порівнювали з даними, отриманими із застосуванням традиційного методу диференціації хвиль (DW). Зворотний біортогональний вейвлет порядку 6.8 і квадратичний B-сплайновий вейвлет використовували для декомпозиції сьомого порядку. Коефіцієнти наближення шостого порядку виявилися застосовними для виділення негативності розузгодження (MMN) із усереднених записів. Як показали результати, методи вейвлет-декомпозиції (WLD) дозволяють виділити негативність розузгодження так само успішно, як і цифрові фільтри. Відмінності латентних періодів піків негативності розузгодження для девіантних варіантів стимуляції, виявлені в разі застосування В-сплайнової WLD, були більш вірогідними, ніж аналогічні відмінності при використанні методу диференціації хвиль, цифрової фільтрації або зворотної біортогональної WLD. Вейвлет-коефіцієнти для дельта-тета-діапазону також дозволяли отримати найкращу дискримінацію деяких комбінацій девіантних типів.uk_UA
dc.description.sponsorshipThe Ethics Committee of ENT and Head and Neck Research Center, Tehran University of Medical Sciences, acknowledged the study design (code number: MT.8829/90-12-25) as corresponding to the internationally accepted ethic standardsuk_UA
dc.identifier.citationWavelet Decomposition-Based Analysis of Mismatch Negativity Elicited by a Multi-Feature Paradigm / M. Najafi-Koopaie, H. Sadjedi, S. Mahmoudian, E.D. Farahani, M. Mohebbi // Нейрофизиология. — 2014. — Т. 46, № 4. — С. 01-410. — Бібліогр.: 30 назв. — англ.uk_UA
dc.identifier.issn0028-2561
dc.identifier.udc612.014.42:519
dc.identifier.urihttps://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/148296
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherІнститут фізіології ім. О.О. Богомольця НАН Україниuk_UA
dc.relation.ispartofНейрофизиология
dc.statuspublished earlieruk_UA
dc.titleWavelet Decomposition-Based Analysis of Mismatch Negativity Elicited by a Multi-Feature Paradigmuk_UA
dc.title.alternativeЕЕГ-негативність розузгодження, зареєстрована в умовах множинної парадигми: аналіз, заснований на вейвлетдекомпозиціїuk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Файли

Оригінальний контейнер

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
10-Najafi-Koopaie.pdf
Розмір:
431.94 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Контейнер ліцензії

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
817 B
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: