S. O’Regan. Dept. of Electr. Eng., Univ. Coll. Cork, Cork, Irland

Zusammenfassung

Die Notwendigkeit einer zuverlässigen Erkennung von Kopfbewegungsartefakten in einem ambulanten EEG-System wurde in früheren Arbeiten nachgewiesen. In diesem Paper schlagen wir die Verwendung von Gyroskopen zur Erkennung von Artefakten im EEG vor. Eine Reihe von Merkmalen wird aus den Gyroskopsignalen extrahiert und mithilfe der Mutual Information Evaluation Function bewertet. Anschließend wird die lineare Diskriminanzanalyse als Mittel zur Unterscheidung zwischen normalem EEG und Artefakten eingesetzt. Ein Support-Vector-Machine-Klassifikator wird ebenfalls auf die Gyroskop-Merkmalsignale angewendet. Die Ergebnisse zeigen eine gute Trennung zwischen Gyroskop-Merkmalen, die aus normalem EEG extrahiert wurden, und solchen, die aus Artefakten von Kopfbewegungen stammen, was ein starkes Argument für die Einbeziehung von Gyroskopsignalen als Merkmale bei der Klassifizierung von Kopfbewegungsartefakten liefert.Klicken Sie hier, um den vollständigen Bericht zu lesen