<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">intechngu</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Vestnik NSU. Series: Information Technologies</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1818-7900</issn><issn pub-type="epub">2410-0420</issn><publisher><publisher-name>НГУ</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.25205/1818-7900-2019-17-3-18-28</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">intechngu-98</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>Статьи</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Локализация источников активности мозга на его трехмерной модели при помощи совместного анализа данных ЭЭГ/cМРТ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>The Localization of Activity Sources in a Three-Dimensional Model of the Human Brain Using the Joint Analysis of EEG / sMRI Data</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Быкова</surname><given-names>Е. П.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Bykova</surname><given-names>E. P.</given-names></name></name-alternatives><email xlink:type="simple">e.bykova1@g.nsu.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Савостьянов</surname><given-names>А. Н.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Savostyanov</surname><given-names>A. N.</given-names></name></name-alternatives><email xlink:type="simple">alexander.savostyanov@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Новосибирский государственный университет</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Novosibirsk State University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>Новосибирский государственный университет; Научно-исследовательский институт физиологии и фундаментальной медицины; Институт цитологии и генетики СО РАН</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Novosibirsk State University; State Scientific-Research Institute of Physiology and Basic Medicine; Institute of Cytology and Genetics SB RAS</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2019</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>11</day><month>11</month><year>2020</year></pub-date><volume>17</volume><issue>3</issue><fpage>18</fpage><lpage>28</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Быкова Е.П., Савостьянов А.Н., 2020</copyright-statement><copyright-year>2020</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Быкова Е.П., Савостьянов А.Н.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Bykova E.P., Savostyanov A.N.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://intechngu.elpub.ru/jour/article/view/98">https://intechngu.elpub.ru/jour/article/view/98</self-uri><abstract><p>Несмотря на большое количество существующих методов диагностики головного мозга, он остается наименее изученной частью человеческого организма. Электроэнцефалография (ЭЭГ) - один из наиболее популярных методов исследования мозговой активности. Это обусловлено относительной дешевизной, безвредностью и мобильностью оборудования. При анализе данных ЭЭГ возникает проблема решения обратной задачи электроэнцефалографии - локализации источников электрической активности мозга. Ее можно сформулировать следующим образом: по сигналам, регистрируемым на поверхности головы, необходимо определить, в какой области мозга расположены источники этих сигналов. Целью исследования является разработка программной системы для локализации источников мозговой активности на основе совместного анализа данных ЭЭГ и сМРТ. Существуют различные подходы к решению обратной задачи ЭЭГ. Для получения наиболее точных результатов некоторые из них предполагают использование данных сМРТ (изображений структурной магнитнорезонансной томографии), описывающих индивидуальную анатомию головы человека. В этой работе используется один из таких подходов - EMSICA (Electromagnetic Spatiotemporal Independent Component Analysis), предложенный A. Tsai. В статье рассмотрены основные этапы работы системы, такие как предварительная обработка исходных данных; расчет специальной матрицы подхода EMSICA, значения которой показывают уровень активности определенного участка мозга; визуализация источников активности мозга на его трехмерной модели.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Despite the large number of existing methods of the diagnosis of the brain, brain remains the least studied part of the human body. Electroencephalography (EEG) is one of the most popular methods of studying of brain activity due to its relative cheapness, harmless, and mobility of equipment. While analyzing the EEG data of the brain, the problem of solving of the inverse problem of electroencephalography, the localization of the sources of electrical activity of the brain, arises. This problem can be formulated as follows: according to the signals recorded on the surface of the head, it is necessary to determine the location of sources of these signals in the brain. The purpose of my research is to develop a software system for localization of brain activity sources based on the joint analysis of EEG and sMRI data. There are various approaches to solving of the inverse problem of EEG. To obtain the most exact results, some of them involve the use of data on the individual anatomy of the human head - structural magnetic resonance imaging (sMRI data). In this paper, one of these approaches is supposed to be used - Electromagnetic Spatiotemporal Independent Component Analysis (EMSICA) proposed by A. Tsai. The article describes the main stages of the system, such as preprocessing of the initial data; the calculation of the special matrix of the EMSICA approach, the values of which show the level of activity of a certain part of the brain; visualization of brain activity sources on its three-dimensional model.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>ЭЭГ</kwd><kwd>сМРТ</kwd><kwd>локализация источников мозговой активности</kwd><kwd>трехмерная модель мозга</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>EMSICA</kwd><kwd>EEG</kwd><kwd>sMRI</kwd><kwd>localization of brain activity sources</kwd><kwd>EMSICA</kwd><kwd>three-dimensional model of the brain</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
