992 resultados para source localization
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The ability to separate acoustically radiating and non-radiating components in fluid flow is desirable to identify the true sources of aerodynamic sound, which can be expressed in terms of the non-radiating flow dynamics. These non-radiating components are obtained by filtering the flow field. Two linear filtering strategies are investigated: one is based on a differential operator, the other employs convolution operations. Convolution filters are found to be superior at separating radiating and non-radiating components. Their ability to decompose the flow into non-radiating and radiating components is demonstrated on two different flows: one satisfying the linearized Euler and the other the Navier-Stokes equations. In the latter case, the corresponding sound sources are computed. These sources provide good insight into the sound generation process. For source localization, they are found to be superior to the commonly used sound sources computed using the steady part of the flow. Copyright © 2009 by S. Sinayoko, A. Agarwal, Z. Hu.
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Modeling the noise originating from a landing gear has proven to be a challenging task, because of its complicated structure. In full-scale, landing gear noise can only be investigated experimentally by source localization techniques and fly-over measurements with microphone arrays. In the present work, measurements of a Boeing B747-400 were used to determine the contribution of the landing gear to the overall noise emitted during a fly-over and how the broadband noise from the landing gear scales with the flight velocity. A tonal source from the nose landing gear was identified at 380 Hz with a harmonic at 760 Hz and it most likely originates from a cavity. It was also found that the Power Spectral Density (PSD) of the high frequency broadband component varies linearly with frequency and there is some scaling with the ow velocity. Finally, the nose landing gear was shown to be a significant contributor to the overall airframe noise as expected.
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In recent years, neuroscience research spent much effort in revealing brain activity related to metacognition. Despite this endeavor, it remains unclear exactly when metacognitive experiences develop during task performance. To investigate this, the current study used EEG to temporally and spatially dissociate task-related activity from metacognitive activity. In a masked priming paradigm, metacognitive experiences of difficulty were induced by manipulating congruency between prime and target. As expected, participants more frequently rated incongruent trials as difficult and congruent trials as easy, while being completely unable to perceive the masked primes. Results showed that both the N2 and the P3 ERP components were modulated by congruency, but that only the P3 modulation interacted with metacognitive experiences. Single-trial analysis additionally showed that the magnitude of the P3 modulation by congruency accurately predicted the metacognitive response. Source localization indicated that the N2 task-related activity originated in the ACC, whereas the P3-interplay between task-related activation and metacognitive experiences originated from the precuneus. We conclude that task-related activity can be dissociated from later metacognitive processing.
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We explore the potential application of cognitive interrogator network (CIN) in remote monitoring of mobile subjects in domestic environments, where the ultra-wideband radio frequency identification (UWB-RFID) technique is considered for accurate source localization. We first present the CIN architecture in which the central base station (BS) continuously and intelligently customizes the illumination modes of the distributed transceivers in response to the systempsilas changing knowledge of the channel conditions and subject movements. Subsequently, the analytical results of the locating probability and time-of-arrival (TOA) estimation uncertainty for a large-scale CIN with randomly distributed interrogators are derived based upon the implemented cognitive intelligences. Finally, numerical examples are used to demonstrate the key effects of the proposed cognitions on the system performance
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We present a multimodal detection and tracking algorithm for sensors composed of a camera mounted between two microphones. Target localization is performed on color-based change detection in the video modality and on time difference of arrival (TDOA) estimation between the two microphones in the audio modality. The TDOA is computed by multiband generalized cross correlation (GCC) analysis. The estimated directions of arrival are then postprocessed using a Riccati Kalman filter. The visual and audio estimates are finally integrated, at the likelihood level, into a particle filter (PF) that uses a zero-order motion model, and a weighted probabilistic data association (WPDA) scheme. We demonstrate that the Kalman filtering (KF) improves the accuracy of the audio source localization and that the WPDA helps to enhance the tracking performance of sensor fusion in reverberant scenarios. The combination of multiband GCC, KF, and WPDA within the particle filtering framework improves the performance of the algorithm in noisy scenarios. We also show how the proposed audiovisual tracker summarizes the observed scene by generating metadata that can be transmitted to other network nodes instead of transmitting the raw images and can be used for very low bit rate communication. Moreover, the generated metadata can also be used to detect and monitor events of interest.
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In the literature, persistent neural activity over frontal and parietal areas during the delay period of oculomotor delayed response (ODR) tasks has been interpreted as an active representation of task relevant information and response preparation. Following a recent ERP study (Tekok-Kilic, Tays, & Tkach, 2011 ) that reported task related slow wave differences over frontal and parietal sites during the delay periods of three ODR tasks, the present investigation explored developmental differences in young adults and adolescents during the same ODR tasks using 128-channel dense electrode array methodology and source localization. This exploratory study showed that neural functioning underlying visual-spatial WM differed between age groups in the Match condition. More specifically, this difference is localized anteriorly during the late delay period. Given the protracted maturation of the frontal lobes, the observed variation at the frontal site may indicate that adolescents and young adults may recruit frontal-parietal resources differently.
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Le rôle du collicule inférieur dans les divers processus auditif demeure à ce jour méconnu chez l’humain. À l’aide d’évaluations comportementales et électrophysiologiques, le but des études consiste à examiner l’intégrité fonctionnelle du système nerveux auditif chez une personne ayant une lésion unilatérale du collicule inférieur. Les résultats de ces études suggèrent que le collicule inférieur n’est pas impliqué dans la détection de sons purs, la reconnaissance de la parole dans le silence et l’interaction binaurale. Cependant, ces données suggèrent que le collicule inférieur est impliqué dans la reconnaissance de mots dans le bruit présentés monauralement, la discrimination de la fréquence, la reconnaissance de la durée, la séparation binaurale, l’intégration binaurale, la localisation de sources sonores et, finalement, l’intégration multisensorielle de la parole.
Conventional and Reciprocal Approaches to the Forward and Inverse Problems of Electroencephalography
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Le problème inverse en électroencéphalographie (EEG) est la localisation de sources de courant dans le cerveau utilisant les potentiels de surface sur le cuir chevelu générés par ces sources. Une solution inverse implique typiquement de multiples calculs de potentiels de surface sur le cuir chevelu, soit le problème direct en EEG. Pour résoudre le problème direct, des modèles sont requis à la fois pour la configuration de source sous-jacente, soit le modèle de source, et pour les tissues environnants, soit le modèle de la tête. Cette thèse traite deux approches bien distinctes pour la résolution du problème direct et inverse en EEG en utilisant la méthode des éléments de frontières (BEM): l’approche conventionnelle et l’approche réciproque. L’approche conventionnelle pour le problème direct comporte le calcul des potentiels de surface en partant de sources de courant dipolaires. D’un autre côté, l’approche réciproque détermine d’abord le champ électrique aux sites des sources dipolaires quand les électrodes de surfaces sont utilisées pour injecter et retirer un courant unitaire. Le produit scalaire de ce champ électrique avec les sources dipolaires donne ensuite les potentiels de surface. L’approche réciproque promet un nombre d’avantages par rapport à l’approche conventionnelle dont la possibilité d’augmenter la précision des potentiels de surface et de réduire les exigences informatiques pour les solutions inverses. Dans cette thèse, les équations BEM pour les approches conventionnelle et réciproque sont développées en utilisant une formulation courante, la méthode des résidus pondérés. La réalisation numérique des deux approches pour le problème direct est décrite pour un seul modèle de source dipolaire. Un modèle de tête de trois sphères concentriques pour lequel des solutions analytiques sont disponibles est utilisé. Les potentiels de surfaces sont calculés aux centroïdes ou aux sommets des éléments de discrétisation BEM utilisés. La performance des approches conventionnelle et réciproque pour le problème direct est évaluée pour des dipôles radiaux et tangentiels d’excentricité variable et deux valeurs très différentes pour la conductivité du crâne. On détermine ensuite si les avantages potentiels de l’approche réciproquesuggérés par les simulations du problème direct peuvent êtres exploités pour donner des solutions inverses plus précises. Des solutions inverses à un seul dipôle sont obtenues en utilisant la minimisation par méthode du simplexe pour à la fois l’approche conventionnelle et réciproque, chacun avec des versions aux centroïdes et aux sommets. Encore une fois, les simulations numériques sont effectuées sur un modèle à trois sphères concentriques pour des dipôles radiaux et tangentiels d’excentricité variable. La précision des solutions inverses des deux approches est comparée pour les deux conductivités différentes du crâne, et leurs sensibilités relatives aux erreurs de conductivité du crâne et au bruit sont évaluées. Tandis que l’approche conventionnelle aux sommets donne les solutions directes les plus précises pour une conductivité du crâne supposément plus réaliste, les deux approches, conventionnelle et réciproque, produisent de grandes erreurs dans les potentiels du cuir chevelu pour des dipôles très excentriques. Les approches réciproques produisent le moins de variations en précision des solutions directes pour différentes valeurs de conductivité du crâne. En termes de solutions inverses pour un seul dipôle, les approches conventionnelle et réciproque sont de précision semblable. Les erreurs de localisation sont petites, même pour des dipôles très excentriques qui produisent des grandes erreurs dans les potentiels du cuir chevelu, à cause de la nature non linéaire des solutions inverses pour un dipôle. Les deux approches se sont démontrées également robustes aux erreurs de conductivité du crâne quand du bruit est présent. Finalement, un modèle plus réaliste de la tête est obtenu en utilisant des images par resonace magnétique (IRM) à partir desquelles les surfaces du cuir chevelu, du crâne et du cerveau/liquide céphalorachidien (LCR) sont extraites. Les deux approches sont validées sur ce type de modèle en utilisant des véritables potentiels évoqués somatosensoriels enregistrés à la suite de stimulation du nerf médian chez des sujets sains. La précision des solutions inverses pour les approches conventionnelle et réciproque et leurs variantes, en les comparant à des sites anatomiques connus sur IRM, est encore une fois évaluée pour les deux conductivités différentes du crâne. Leurs avantages et inconvénients incluant leurs exigences informatiques sont également évalués. Encore une fois, les approches conventionnelle et réciproque produisent des petites erreurs de position dipolaire. En effet, les erreurs de position pour des solutions inverses à un seul dipôle sont robustes de manière inhérente au manque de précision dans les solutions directes, mais dépendent de l’activité superposée d’autres sources neurales. Contrairement aux attentes, les approches réciproques n’améliorent pas la précision des positions dipolaires comparativement aux approches conventionnelles. Cependant, des exigences informatiques réduites en temps et en espace sont les avantages principaux des approches réciproques. Ce type de localisation est potentiellement utile dans la planification d’interventions neurochirurgicales, par exemple, chez des patients souffrant d’épilepsie focale réfractaire qui ont souvent déjà fait un EEG et IRM.
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L'épilepsie constitue le désordre neurologique le plus fréquent après les maladies cérébrovasculaires. Bien que le contrôle des crises se fasse généralement au moyen d'anticonvulsivants, environ 30 % des patients y sont réfractaires. Pour ceux-ci, la chirurgie de l'épilepsie s'avère une option intéressante, surtout si l’imagerie par résonance magnétique (IRM) cérébrale révèle une lésion épileptogène bien délimitée. Malheureusement, près du quart des épilepsies partielles réfractaires sont dites « non lésionnelles ». Chez ces patients avec une IRM négative, la délimitation de la zone épileptogène doit alors reposer sur la mise en commun des données cliniques, électrophysiologiques (EEG de surface ou intracrânien) et fonctionnelles (tomographie à émission monophotonique ou de positrons). La faible résolution spatiale et/ou temporelle de ces outils de localisation se traduit par un taux de succès chirurgical décevant. Dans le cadre de cette thèse, nous avons exploré le potentiel de trois nouvelles techniques pouvant améliorer la localisation du foyer épileptique chez les patients avec épilepsie focale réfractaire considérés candidats potentiels à une chirurgie d’épilepsie : l’IRM à haut champ, la spectroscopie proche infrarouge (SPIR) et la magnétoencéphalographie (MEG). Dans une première étude, nous avons évalué si l’IRM de haut champ à 3 Tesla (T), présentant théoriquement un rapport signal sur bruit plus élevé que l’IRM conventionnelle à 1,5 T, pouvait permettre la détection des lésions épileptogènes subtiles qui auraient été manquées par cette dernière. Malheureusement, l’IRM 3 T n’a permis de détecter qu’un faible nombre de lésions épileptogènes supplémentaires (5,6 %) d’où la nécessité d’explorer d’autres techniques. Dans les seconde et troisième études, nous avons examiné le potentiel de la SPIR pour localiser le foyer épileptique en analysant le comportement hémodynamique au cours de crises temporales et frontales. Ces études ont montré que les crises sont associées à une augmentation significative de l’hémoglobine oxygénée (HbO) et l’hémoglobine totale au niveau de la région épileptique. Bien qu’une activation contralatérale en image miroir puisse être observée sur la majorité des crises, la latéralisation du foyer était possible dans la plupart des cas. Une augmentation surprenante de l’hémoglobine désoxygénée a parfois pu être observée suggérant qu’une hypoxie puisse survenir même lors de courtes crises focales. Dans la quatrième et dernière étude, nous avons évalué l’apport de la MEG dans l’évaluation des patients avec épilepsie focale réfractaire considérés candidats potentiels à une chirurgie. Il s’est avéré que les localisations de sources des pointes épileptiques interictales par la MEG ont eu un impact majeur sur le plan de traitement chez plus des deux tiers des sujets ainsi que sur le devenir postchirurgical au niveau du contrôle des crises.
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Objective - For patients with medication refractory medial temporal lobe epilepsy (MTLE), surgery offers the hope of a cure. However, up to 30% of patients with MTLE continue to experience disabling seizures after surgery. The reasons why some patients do not achieve seizure freedom are poorly understood. A promising theory suggests that epileptogenic networks are broadly distributed in surgically refractory MTLE, involving regions beyond the medial temporal lobe. In this retrospective study, we aimed to investigate the distribution of epileptogenic networks in MTLE using Bayesian distributed EEG source analysis from preoperative ictal onset recordings. This analysis has the advantage of generating maps of source probability, which can be subjected to voxel-based statistical analyses.Methods - We compared 10 patients who achieved post-surgical seizure freedom with 10 patients who continued experiencing seizures after surgery. Voxel-based Wilcoxon tests were employed with correction for multiple comparisons.Results - We observed that ictal EEG source intensities were significantly more likely to occur in lateral temporal and posterior medial temporal regions in patients with continued seizures post-surgery.Conclusions - Our findings support the theory of broader spatial distribution of epileptogenic networks at seizure onset in patients with surgically refractory MTLE.
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This thesis explores the capabilities of heterogeneous multi-core systems, based on multiple Graphics Processing Units (GPUs) in a standard desktop framework. Multi-GPU accelerated desk side computers are an appealing alternative to other high performance computing (HPC) systems: being composed of commodity hardware components fabricated in large quantities, their price-performance ratio is unparalleled in the world of high performance computing. Essentially bringing “supercomputing to the masses”, this opens up new possibilities for application fields where investing in HPC resources had been considered unfeasible before. One of these is the field of bioelectrical imaging, a class of medical imaging technologies that occupy a low-cost niche next to million-dollar systems like functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI). In the scope of this work, several computational challenges encountered in bioelectrical imaging are tackled with this new kind of computing resource, striving to help these methods approach their true potential. Specifically, the following main contributions were made: Firstly, a novel dual-GPU implementation of parallel triangular matrix inversion (TMI) is presented, addressing an crucial kernel in computation of multi-mesh head models of encephalographic (EEG) source localization. This includes not only a highly efficient implementation of the routine itself achieving excellent speedups versus an optimized CPU implementation, but also a novel GPU-friendly compressed storage scheme for triangular matrices. Secondly, a scalable multi-GPU solver for non-hermitian linear systems was implemented. It is integrated into a simulation environment for electrical impedance tomography (EIT) that requires frequent solution of complex systems with millions of unknowns, a task that this solution can perform within seconds. In terms of computational throughput, it outperforms not only an highly optimized multi-CPU reference, but related GPU-based work as well. Finally, a GPU-accelerated graphical EEG real-time source localization software was implemented. Thanks to acceleration, it can meet real-time requirements in unpreceeded anatomical detail running more complex localization algorithms. Additionally, a novel implementation to extract anatomical priors from static Magnetic Resonance (MR) scansions has been included.
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Performing a prospective memory task repeatedly changes the nature of the task from episodic to habitual. The goal of the present study was to investigate the neural basis of this transition. In two experiments, we contrasted event-related potentials (ERPs) evoked by correct responses to prospective memory targets in the first, more episodic part of the experiment with those of the second, more habitual part of the experiment. Specifically, we tested whether the early, middle, or late ERP-components, which are thought to reflect cue detection, retrieval of the intention, and post-retrieval processes, respectively, would be changed by routinely performing the prospective memory task. The results showed a differential ERP effect in the middle time window (450 - 650 ms post-stimulus). Source localization using low resolution brain electromagnetic tomography analysis (LORETA) suggests that the transition was accompanied by an increase of activation in the posterior parietal and occipital cortex. These findings indicate that habitual prospective memory involves retrieval processes guided more strongly by parietal brain structures. In brief, the study demonstrates that episodic and habitual prospective memory tasks recruit different brain areas.
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The capacity to inhibit inappropriate responses is crucial for goal-directed behavior. Inhibiting such responses seems to come more easily to some of us than others, however. From where do these individual differences originate? Here, we measured 263 participants' neural baseline activation using resting electroencephalogram. Then, we used this stable neural marker to predict a reliable electrophysiological index of response inhibition capacity in the cued Continuous Performance Test, the NoGo-Anteriorization (NGA). Using a source-localization technique, we found that resting delta, theta, and alpha1 activity in the left middle frontal gyrus and resting alpha1 activity in the right inferior frontal gyrus were negatively correlated with the NGA. As a larger NGA is thought to represent better response inhibition capacity, our findings demonstrate that lower levels of resting slow-wave oscillations in the lateral prefrontal cortex, bilaterally, are associated with a better response inhibition capacity.
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Human risk taking is characterized by a large amount of individual heterogeneity. In this study, we applied resting-state electroencephalography, which captures stable individual differences in neural activity, before subjects performed a risk-taking task. Using a source-localization technique, we found that the baseline cortical activity in the right prefrontal cortex predicts individual risk-taking behavior. Individuals with higher baseline cortical activity in this brain area display more risk aversion than do other individuals. This finding demonstrates that neural characteristics that are stable over time can predict a highly complex behavior such as risk-taking behavior and furthermore suggests that hypoactivity in the right prefrontal cortex might serve as a dispositional indicator of lower regulatory abilities, which is expressed in greater risk-taking behavior.