Simon O’Reganc, Stephen Faul, William Marianne. Department of Electrical and Electronic Engineering, University College Cork, Ireland

Resumen

La contaminación de las señales de EEG por artefactos derivados de los movimientos de la cabeza ha sido un obstáculo grave en el despliegue de sistemas automáticos de detección de eventos neurológicos en el EEG ambulatorio. En este artículo, presentamos el trabajo sobre la categorización de estos artefactos de movimiento de la cabeza como una clase distinta y sobre el uso de máquinas de soporte vectorial para detectar automáticamente su presencia. También se investiga el uso de señales físicas adicionales en la detección de artefactos de movimiento de la cabeza por medio de clasificadores de máquinas de soporte vectorial implementados con formas de onda de giroscopio. Finalmente, se explora la combinación de características extraídas de señales de EEG y giroscopio con el fin de diseñar un algoritmo que incorpore señales tanto físicas como fisiológicas para detectar con precisión los artefactos derivados de los movimientos de la cabeza.Haga clic aquí para leer el artículo completo