Détection automatique des artefacts EEG résultant des mouvements de la tête en utilisant des signaux EEG et gyroscope
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Simon O’Reganc, Stephen Faul, William Marianne. Département d'ingénierie électrique et électronique, University College Cork, Irlande
Résumé
La contamination des signaux EEG par des artefacts provenant des mouvements de la tête a été un obstacle majeur à la mise en œuvre de systèmes de détection automatique d'événements neurologiques en EEG ambulatoire. Dans cet article, nous présentons des travaux sur la catégorisation de ces artefacts de mouvement de tête comme une classe distincte et sur l'utilisation de machines à vecteurs de support pour détecter automatiquement leur présence. L'utilisation de signaux physiques supplémentaires dans la détection des artefacts de mouvement de la tête est également étudiée au moyen de classificateurs de machines à vecteurs de support mis en œuvre avec des formes d'onde de gyroscope. Enfin, la combinaison des caractéristiques extraites des signaux EEG et 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 des mouvements de la tête.Cliquez ici pour lire l'article complet
Simon O’Reganc, Stephen Faul, William Marianne. Département d'ingénierie électrique et électronique, University College Cork, Irlande
Résumé
La contamination des signaux EEG par des artefacts provenant des mouvements de la tête a été un obstacle majeur à la mise en œuvre de systèmes de détection automatique d'événements neurologiques en EEG ambulatoire. Dans cet article, nous présentons des travaux sur la catégorisation de ces artefacts de mouvement de tête comme une classe distincte et sur l'utilisation de machines à vecteurs de support pour détecter automatiquement leur présence. L'utilisation de signaux physiques supplémentaires dans la détection des artefacts de mouvement de la tête est également étudiée au moyen de classificateurs de machines à vecteurs de support mis en œuvre avec des formes d'onde de gyroscope. Enfin, la combinaison des caractéristiques extraites des signaux EEG et 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 des mouvements de la tête.Cliquez ici pour lire l'article complet
Simon O’Reganc, Stephen Faul, William Marianne. Département d'ingénierie électrique et électronique, University College Cork, Irlande
Résumé
La contamination des signaux EEG par des artefacts provenant des mouvements de la tête a été un obstacle majeur à la mise en œuvre de systèmes de détection automatique d'événements neurologiques en EEG ambulatoire. Dans cet article, nous présentons des travaux sur la catégorisation de ces artefacts de mouvement de tête comme une classe distincte et sur l'utilisation de machines à vecteurs de support pour détecter automatiquement leur présence. L'utilisation de signaux physiques supplémentaires dans la détection des artefacts de mouvement de la tête est également étudiée au moyen de classificateurs de machines à vecteurs de support mis en œuvre avec des formes d'onde de gyroscope. Enfin, la combinaison des caractéristiques extraites des signaux EEG et 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 des mouvements de la tête.Cliquez ici pour lire l'article complet