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Evaluating Methods for Constructing Average High-Density Electrode Positions

机译:构造平均高密度电极位置的评估方法

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摘要

Accurate analysis of scalp-recorded electrical activity requires the identification of electrode locations in 3D space. For example, source analysis of EEG/ERP (electroencephalogram, EEG; event-related-potentials, ERP) with realistic head models requires the identification of electrode locations on the head model derived from structural MRI recordings. Electrode systems must cover the entire scalp in sufficient density to discriminate EEG activity on the scalp and to complete accurate source analysis. The current study compares techniques for averaging electrode locations from 86 participants with the 128 channel “Geodesic Sensor Net” (GSN; EGI, Inc.), 38 participants with the 128 channel “Hydrocel Geodesic Sensor Net” (HGSN; EGI, Inc.), and 174 participants with the 81 channels in the 10-10 configurations. A point-set registration between the participants and an average MRI template resulted in an average configuration showing small standard errors, which could be transformed back accurately into the participants’ original electrode space. Average electrode locations are available for the GSN (86 participants), Hydrocel-GSN (38 participants), and 10-10 and 10-5 systems (174 participants)
机译:准确分析头皮记录的电活动需要识别3D空间中的电极位置。例如,对具有真实头部模型的EEG / ERP(脑电图,EEG;事件相关电位,ERP)进行源分析需要从结构性MRI记录得出的头部模型上确定电极位置。电极系统必须以足够的密度覆盖整个头皮,以区分头皮上的EEG活性并完成准确的来源分析。当前的研究比较了使用128通道“大地传感器网络”(GSN; EGI,Inc.)的86个参与者,使用128通道“ Hydrocel大地传感器网络”(HGSN; EGI,Inc.)的38个参与者的平均电极位置的技术。 ,以及174位参与者,其中10-10种配置的81个频道。参与者与平均MRI模板之间的点集配准产生的平均配置显示出很小的标准误差,可以将其准确地转换回参与者的原始电极空间。 GSN(86名参与者),Hydrocel-GSN(38名参与者)以及10-10和10-5系统(174名参与者)可获得平均电极位置。

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