KOLÁČEK, Jan, Ondřej POKORA, Daniela KURUCZOVÁ a Tzai-Wen CHIU. Benefits of functional PCA in the analysis of single-trial auditory evoked potentials. Computational Statistics. Germany: Springer, 2019, roč. 34, č. 2, s. 617-629. ISSN 0943-4062. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/s00180-018-0819-6.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Benefits of functional PCA in the analysis of single-trial auditory evoked potentials
Autoři KOLÁČEK, Jan (203 Česká republika, garant, domácí), Ondřej POKORA (203 Česká republika, domácí), Daniela KURUCZOVÁ (703 Slovensko, domácí) a Tzai-Wen CHIU (702 Singapur).
Vydání Computational Statistics, Germany, Springer, 2019, 0943-4062.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10103 Statistics and probability
Stát vydavatele Německo
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW Full Text
Impakt faktor Impact factor: 0.744
Kód RIV RIV/00216224:14310/19:00107161
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
Doi http://dx.doi.org/10.1007/s00180-018-0819-6
UT WoS 000467230100010
Klíčová slova česky funkcionální data, analýza hlavních komponent
Klíčová slova anglicky Functional data; Principal component analysis; single-trial auditory response
Štítky rivok
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Marie Šípková, DiS., učo 437722. Změněno: 10. 3. 2020 11:06.
Anotace
Evoked potentials reflect neural processing and are widely used to studying sensory perception. Here we applied a functional approach to studying single-trial auditory evoked potentials in the rat model of tinnitus, in which overdoses of salicylate are known to alter sound perception characteristically. Single-trial evoked potential integrals were generated with sound stimuli (tones and clicks) presented systematically over an intensity range and further assessed using the functional principal component analysis. Comparisons between the single-trial responses for each sound type and each treatment were done by inspecting the scores corresponding to the first two principal components. An analogous analysis was performed on the first derivative of the response functions. We conclude that the functional principal component analysis is capable of differentiating between the controls and salicylate treatments for each type of sound. It also well separates the response function for tones and clicks. The results of linear discriminant analysis show, that scores of the first two principal components are effective cluster predictors. However, the distinction is less pronounced in case the first derivative of the response.
Návaznosti
GA15-06991S, projekt VaVNázev: Analýza funkcionálních dat a související témata
Investor: Grantová agentura ČR, Analýza funkcionálních dat a související témata
MUNI/A/1503/2018, interní kód MUNázev: Matematické statistické modelování 3 (Akronym: MaStaMo3)
Investor: Masarykova univerzita, Matematické statistické modelování 3, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 23. 6. 2024 21:33