Simon O’Reganc, Stephen Faul, William Marianne. Département de génie électrique et électronique, University College Cork, Irlande

Résumé

La contamination des signaux EEG par des artefacts dus aux mouvements de la tête constitue un obstacle majeur au déploiement de systèmes de détection automatique d'événements neurologiques en EEG ambulatoire. Dans cet article, nous présentons des travaux visant à catégoriser ces artefacts de mouvement de tête en une seule classe distincte et à utiliser des machines à vecteurs de support pour détecter automatiquement leur présence. L'utilisation de signaux physiques supplémentaires dans la détection des artefacts de mouvement de tête est également étudiée à l'aide de classificateurs de machines à vecteurs de support implémentés avec des formes d'onde de gyroscope. Enfin, la combinaison de caractéristiques extraites de l'EEG et de signaux gyroscopiques est explorée afin de concevoir un algorithme qui intègre à la fois des signaux physiques et physiologiques pour détecter avec précision les artefacts résultant de mouvements de la tête.Cliquez ici pour lire l'intégralité de l'article