Detección automática de artefactos de EEG que surgen de los movimientos de la cabeza utilizando señales de EEG y giroscopio
Compartir:
Simon O’Regan, Stephen Faul, William Marianne. Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, University College Cork, Irlanda
Resumen
La contaminación de las señales de EEG por artefactos derivados de los movimientos de la cabeza ha sido un serio obstáculo en el despliegue de sistemas automáticos de detección de eventos neurológicos en EEG ambulatorio. En este artículo, presentamos trabajo sobre la categorización de estos artefactos por movimiento de 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 por movimiento de cabeza mediante 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 para diseñar un algoritmo que incorpora tanto señales físicas como fisiológicas en la detección precisa de artefactos derivados de los movimientos de cabeza.Haga clic aquí para leer el artículo completo
Simon O’Regan, Stephen Faul, William Marianne. Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, University College Cork, Irlanda
Resumen
La contaminación de las señales de EEG por artefactos derivados de los movimientos de la cabeza ha sido un serio obstáculo en el despliegue de sistemas automáticos de detección de eventos neurológicos en EEG ambulatorio. En este artículo, presentamos trabajo sobre la categorización de estos artefactos por movimiento de 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 por movimiento de cabeza mediante 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 para diseñar un algoritmo que incorpora tanto señales físicas como fisiológicas en la detección precisa de artefactos derivados de los movimientos de cabeza.Haga clic aquí para leer el artículo completo
Simon O’Regan, Stephen Faul, William Marianne. Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, University College Cork, Irlanda
Resumen
La contaminación de las señales de EEG por artefactos derivados de los movimientos de la cabeza ha sido un serio obstáculo en el despliegue de sistemas automáticos de detección de eventos neurológicos en EEG ambulatorio. En este artículo, presentamos trabajo sobre la categorización de estos artefactos por movimiento de 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 por movimiento de cabeza mediante 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 para diseñar un algoritmo que incorpora tanto señales físicas como fisiológicas en la detección precisa de artefactos derivados de los movimientos de cabeza.Haga clic aquí para leer el artículo completo