MU Wien:Biosignalverarbeitung VU (Dorffner)/Prfg Test 2. Teil, 28.6.2021

1 (3 Punkte): Nennen Sie die wesentlichen Gründe, warum die Welch-Methode besser zur Berechnung eines quantitativen EEG ist als eine einzelne Spektralanalyse über das ganzes Signal.

2 (3 Punkte): Was ist der Unterschied zwischen EEG-Topographie und -Tomographie? Welche der beiden erlaubt eine Zuordnung von gemessenen Signalen zu Gehirnarealen wie etwa dem Hippocampus?

4 (2 Punkte): Was macht die Independent Component Analysis zu einem stochastischen Verfahren?

5 (3 Punkte): Sie versuchen mit Hilfe einer Independent Component Analysis ein durch Augenbewegungen verursachtes Artefakt aus einem EEG zu entfernen. Sie nehmen zwei frontale Ableitungen, referenziert gegen den gleichen Mastoid, und wenden die ICA auf eine 1-minütige Aufnahme an. Sie beobachten, dass in den Resultaten die Augenbewegungen immer noch in beiden Kanälen (beiden Independent Components) sichtbar ist. Geben Sie drei mögliche Gründe an, die dieses Ergebnis erklären könnten.

6 (1 Punkt): Welche Aussage hinsichtlich der Herzratenvariabilität (HRV) stimmt nicht: a. Höhere Variabilität korreliert mit besserer Herzgesundheit b. Das Verhältnis von niedrigen zu höheren Frequenzen ist ein wichtiges HRV-Maß c. Für frequenzbasierte HRV-Maße wird eine FFT auf das EKG angewandt d. HRV lässt sich sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich quantifizieren

7 (4 Punkte): Das folgende Bild zeigt ein Beispiel für eine typische sogenannte Sägezahnwelle (siehe Markierung durch Strich), die im EEG des REM-Schlafs häufig auftritt. Wie würden Sie vorgehen (welche Verarbeitungsschritte, welche Methoden), wenn Sie dafür eine automatische Erkennung entwickeln wollten?

8 (3 Punkte): Was muss beachtet werden, wenn man eine automatisierte Erkennung von epileptischen Anfällen im EEG hinsichtlich ihrer Performanz validieren möchte? Denken Sie dabei daran, was dabei die Wahrheit („ground truth“) sein könnte.