Аннотация:
MathBrain является облачным приложением, распространяемым по модели «Программное обеспечение как сервис» (Software as a Service). Это приложение предоставляет доступ к нескольким алгоритмам анализа данных многоканальной энцефалографии. Спектральные методы включают в себя прямое и обратное преобразование Фурье, а также количественный анализ. Статистические методы включают метод главных компонент и метод независимых компонент. Карты поля элементарных составляющих могут быть использованы для решения обратной задачи магнитной энцефалографии, результат которого отображается на магнитно-резонансной томограмме. Приложение разработано для изучения человеческого мозга, в том числе, специалистами, не имеющими специальной математической подготовки.
Ключевые слова:
облачные вычисления, магнитная энцефалография, преобразование Фурье, метод независимых компонент, решение обратной задачи.
This work was partially supported by the Russian Foundation for Basic Research (grants 16-07-00937, 16-07-01000, 17-07-00677, 17-07-00686), by the Program I.33P for Fundamental Research of the Russian Academy of Sciences, and by the CRDF Global (USA) (grants CRDF RB1-2027 and RUB-7095-MO-13).
Материал поступил в редакцию 04.04.2017, опубликован 02.05.2017
Тип публикации:
Статья
УДК:
612.825+004.75
Язык публикации: английский
Образец цитирования:
S. D. Rykunov, E. S. Oplachko, M. N. Ustinin, R. R. Llinás, “Methods for magnetic encephalography data analysis in MathBrain cloud service”, Матем. биология и биоинформ., 12:1 (2017), 176–185
\RBibitem{RykOplUst17}
\by S.~D.~Rykunov, E.~S.~Oplachko, M.~N.~Ustinin, R.~R.~Llin\'as
\paper Methods for magnetic encephalography data analysis in MathBrain cloud service
\jour Матем. биология и биоинформ.
\yr 2017
\vol 12
\issue 1
\pages 176--185
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mbb287}
\crossref{https://doi.org/10.17537/2017.12.176}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/mbb287
https://www.mathnet.ru/rus/mbb/v12/i1/p176
Эта публикация цитируется в следующих 4 статьяx:
M. N. Ustinin, A. I. Boyko, S. D. Rykunov, “Functional Tomography of Complex Systems Using Spectral Analysis of Multichannel Measurement Data”, Pattern Recognit. Image Anal., 33:4 (2023), 1344
Svetlana Igorevna Chuprina, Ivan Alexandrovich Labutin, Proceedings of the 32nd International Conference on Computer Graphics and Vision, 2022, 391
R. J. Ilmoniemi, J. Sarvas, “Brain signals: physics and mathematics of meg and eeg”: Ilmoniemi, RJ Sarvas, J, Brain Signals: Physics and Mathematics of Meg and Eeg, Mit Press, 2019
E. Oplachko, S. Rykunov, M. Ustinin, “Saas platform for time series data handling”, Mathematical Modeling and Computational Physics 2017 (MMCP 2017), EPJ Web Conf., 173, eds. G. Adam, J. Busa, M. Hnatic, D. Podgainy, EDP Sciences, 2018, 05013
Цитирование в формате AMSBIB
Обратная связь: