az akusztikus ingerek hatása a lassú alvási oszcillációra - Kutatás
az akusztikus ingerek hatása a lassú alvási oszcillációra - Kutatás
az akusztikus ingerek hatása a lassú alvási oszcillációra - Kutatás
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
háttéraktivitással hasonlítjuk össze t-teszt segítségével. Az adatokat tradícionális vonalas<br />
diagrammokon, illetve színes hely-idő-aktivitás hőtérképen ábrázoljuk. Az így kapott ábrákról<br />
jól leolvasható a MUA és CSD egymáshoz való tér- és időbeli viszonya, valamint értékes<br />
következtetéseket tudunk levonni a potenciálteret generáló agykérgi folyamatokra<br />
vonatkozóan (Ulbert, Halgren et al. 2001; Ulbert, Heit et al. 2004; Ulbert, Magloczky et al.<br />
2004).<br />
Frekvencia, és idő-frekvencia tartománybeli analízis<br />
A frekvencia analízis főszerepet játszik jeleink vizsgálatában. A Fourier<br />
transzformáció segítségével vizsgálhatjuk adataink frekvencia komponenseinek amplitúdó és<br />
teljesítmény viszonyait. A számítógépre optimalizált gyors Fourier transzformációs analízist<br />
használtuk (Fast Fourier transformation, FFT) munkánkban. Az FFT megadja <strong>az</strong> egyes<br />
frekvenciákon a regisztrált jel teljesítményét, vagy amplitúdóját. Az FFT analízis csak<br />
hosszabb jel szakaszokon futtatható, így a fiziológiai jelek pillanatnyi teljesítmény és<br />
amplitúdó értékei nem vizsgálhatóak egy adott frekvencián. Az elmúlt néhány évben új<br />
matematikai módszereket dolgoztak ki, melyekkel nyomon követhetjük egy adott jel<br />
tetszőleges időpillanatában a jelet felépítő oszcillációk frekvencia és teljesítmény viszonyait.<br />
Az eljárás a wavelet-transzformáció (WT). A WT megmondja, hogy egy adott időpillanatban<br />
milyen wavelet-frekvenciájú és milyen wavelet-amplitúdójú oszcillációk vannak jelen a<br />
vizsgált adatban. A WT ábrázolási módja a hőtérkép, <strong>az</strong> x tengelyen ábrázoljuk <strong>az</strong> időt, <strong>az</strong> y<br />
tengelyen a wavelet-frekvenciát, a z tengelyen pedig színkódoltan a wavelet-amplitúdót.<br />
Up- és down-state fázis meghatározás, Hilbert- transzformáció<br />
Biológiai rendszerekben a kérgi <strong>lassú</strong> oszcilláció mind frekvenciában, mind<br />
amplitúdóban változékonyságot mutat, így csupán <strong>az</strong> amplitúdó, illetve a frekvencia<br />
vizsgálatával nem tudjuk egyértelműen meghatározni, milyen állapotban van a rendszer.<br />
Ennek mechanikai analógiája, ha elképzelünk egy tökéletlen rugóra függesztett tömeget, mely<br />
szintén tökéletlen rezgő mozgást végez, és adott amplitúdó küszöbének kritériuma alapján<br />
kívánjuk meghatározni a tömeg maximális, illetve minimális kitéréséhez tartozó időpontot. A<br />
tömeg véletlenszerűen hol hamarabb, hol később haladja meg a küszöböt, így nem tudjuk<br />
29
Change language