Výsledky vyhledávání
- 1.0560856 - ÚI 2023 CZ eng V - Výzkumná zpráva
Jiříček, Stanislav - Koudelka, V. - Mantini, D. - Mareček, R. - Hlinka, Jaroslav
Spatio-Spectral EEG Patterns in the Source-Reconstructed Space and Relation to Resting-State Networks: An EEG-fMRI Study.
Prague: ICS CAS, 2022. 23 s. Technical Report, V-1288.
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA21-32608S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: EEG-fMRI Integration * EEG-informed fMRI * Spatio-spectral Decomposition * Electrical Source Imaging * Independent Component Analysis * Resting State Networks
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0333634Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0560856-V1288-v1.pdf 5 28 MB Jiná povolen - 2.0559962 - ÚPT 2023 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Uher, Daniel - Klimeš, Petr - Cimbálník, J. - Roman, R. - Pail, M. - Brázdil, M. - Jurák, Pavel
Stereo-electroencephalography (SEEG) reference based on low-variance signals.
IEEE Engineering in Medicine and Biology Society Conference Proceedings. In: 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). New York: IEEE, 2020, (2020), s. 204-207. ISBN 978-1-7281-1990-8. ISSN 1557-170X.
[Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC) /42./. Montreal (CA), 20.07.2020-24.07.2020]
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LTAUSA18056
Institucionální podpora: RVO:68081731
Klíčová slova: brain * electroencephalography * independent component analysis * medical image processing * medical signal processing
Obor OECD: Medical engineering
https://ieeexplore.ieee.org/document/9175734/
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0333251 - 3.0549871 - ÚI 2022 RIV CZ eng J - Článek v odborném periodiku
Kerechanin, J. V. - Bobrov, P.D. - Frolov, A. A. - Húsek, Dušan
Independent EEG components are meaningful (for BCI based on motor imagery).
Neural Network World. Roč. 31, č. 5 (2021), s. 355-375. ISSN 1210-0552
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: EEG analysis * independent component analysis * ICA * common spatial patterns * CSP * principal component analysis * PCA * brain computer interface * BCI * features selection
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 1.304, rok: 2021
Způsob publikování: Open access
http://dx.doi.org/10.14311/NNW.2021.31.020
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0325765Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0549871-aoa.pdf 1 909.2 KB Volně online http://www.nnw.cz/doi/2021/NNW.2021.31.020.pdf Vydavatelský postprint vyžádat - 4.0545601 - ÚI 2022 CZ eng V - Výzkumná zpráva
Húsek, Dušan - Frolov, A. A. - Kerechanin, J. V. - Bobrov, P.D.
Assessment of Independent EEG Components Obtained by Different Methods for BCI Based on Motor Imagery.
Prague: ICS CAS, 2021. 17 s. Technical Report, V-1279.
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: brain–computer interface * motor imagery * blind source separation * independent component analysis * common spatial patterns * cluster analysis * EEG pattern extraction * EEG analysis * ICA * CSP * BCI * motor imagery
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0322281Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0545601-V-1279-v2.pdf 4 661 KB Jiná povolen 0545601-V-1279-v1.pdf 2 640.7 KB Jiná vyžádat - 5.0533966 - ASÚ 2021 RIV CH eng J - Článek v odborném periodiku
Forootan, E. - Schumacher, M. - Mehrnegar, N. - Bezděk, Aleš - Talpe, M.J. - Farzaneh, S. - Zhang, Ch. - Zhang, Yu. - Shum, C.K.
An Iterative ICA-Based Reconstruction Method to Produce Consistent Time-Variable Total Water Storage Fields Using GRACE and Swarm Satellite Data.
Remote Sensing. Roč. 12, č. 10 (2020), č. článku 1639. E-ISSN 2072-4292
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LTT18011
Institucionální podpora: RVO:67985815
Klíčová slova: independent component analysis * earths gravity-field * middle-east
Obor OECD: Remote sensing
Impakt faktor: 4.848, rok: 2020
Způsob publikování: Open access
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0312190Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 533966.pdf 0 4.9 MB Vydavatelský postprint povolen - 6.0510365 - ÚI 2020 RIV RU rus J - Článek v odborném periodiku
Kerechanin, J. V. - Húsek, Dušan - Bobrov, P.D. - Fedotova, I.R. - Frolov, A. A.
Istočniki električeskoj aktivnosti oblastej mozga, vovlečennych v voobraženie dviženij.
[Sources of Electric Activity of Brain Areas Involved in Motor Imagery.]
Zhurnal Vysshei Nervnoi Deyatelnosti Imeni I P Pavlova. Roč. 69, č. 6 (2019), s. 711-725. ISSN 0044-4677
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Brain computer interface * EEG * motor imagery * synchronization and desynchronization of EEG activity * independent component analysis * inverse EEG problem
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 0.432, rok: 2019
Způsob publikování: Omezený přístup
http://dx.doi.org/10.1134/S0044467719060066
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0300881 - 7.0505138 - ÚTIA 2020 RIV GB eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kautský, Václav - Koldovský, Z. - Tichavský, Petr
Performance bound for blind extraction of non-Gaussian complex-valued vector component from Gaussian background.
2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing ICASSP 2019. Brighton, UK: IEEE, 2019, s. 5287-5291. ISBN 978-1-4799-8130-4.
[2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing ICASSP 2019. Brighton (GB), 12.05.2019-17.05.2019]
Grant CEP: GA ČR GA17-00902S
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Blind Source Extraction * Independent Component Analysis * Independent Vector Analysis
Obor OECD: Automation and control systems
http://library.utia.cas.cz/separaty/2019/SI/tichavsky-0505138.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0297073 - 8.0500102 - ÚTIA 2020 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Koldovský, Z. - Tichavský, Petr
Gradient Algorithms for Complex Non-Gaussian Independent Component/Vector Extraction, Question of Convergence.
IEEE Transactions on Signal Processing. Roč. 67, č. 4 (2019), s. 1050-1064. ISSN 1053-587X. E-ISSN 1941-0476
Grant CEP: GA ČR GA17-00902S
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Blind source separation * blind source extraction * independent component analysis * independent vector analysis
Obor OECD: Statistics and probability
Impakt faktor: 5.028, rok: 2019
Způsob publikování: Omezený přístup
http://library.utia.cas.cz/separaty/2019/SI/tichavsky-0500102.pdf https://ieeexplore.ieee.org/document/8579170
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0293321 - 9.0492879 - ÚTIA 2019 RIV GB eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Koldovský, Z. - Tichavský, Petr - Ono, N.
Orthogonally-Constrained Extraction of Independent Non-Gaussian Component from Non-Gaussian Background Without ICA.
Latent Variable Analysis and Signal Separation. Cham: Springer, 2018 - (Deville, Y.; Gannot, S.; Mason, R.; Plumbley, M.; Ward, D.), s. 161-170. Lecture Notes in Computer Science, 10891. ISBN 978-3-319-93763-2. ISSN 0302-9743. E-ISSN 1611-3349.
[Latent Variable Analysis and Signal Separation. Guilford (GB), 02.07.2018-05.07.2018]
Grant CEP: GA ČR GA17-00902S
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Independent Component Analysis * Blind source separation * blind source extraction
Obor OECD: Statistics and probability
http://library.utia.cas.cz/separaty/2018/SI/tichavsky-0492879.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0286552 - 10.0483429 - ÚTIA 2018 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kautský, V. - Koldovský, Z. - Tichavský, Petr
Cramer-Rao-Induced Bound for Interference-to-Signal Ratio Achievable through Non-Gaussian Independent Component Extraction.
IEEE 7th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP) 2017. Piscataway: IEEE, 2017, s. 94-97. ISBN 978-1-5386-1250-7.
[CAMSAP 2017 - 7th IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing. Curacao (NL), 10.12.2017-13.12.2017]
Grant CEP: GA ČR GA17-00902S
Grant ostatní: ČVUT Praha(CZ) SGS15/214/OHK4/3T/14
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Independent Component Extraction * Independent Component Analysis
Obor OECD: Statistics and probability
http://library.utia.cas.cz/separaty/2017/SI/tichavsky-0483429.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0278760