Détection automatique des artefacts EEG résultant des mouvements de la tête à l'aide de gyroscopes
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S. O’Regan. Dépt. d’Ingénierie Électrique, Université Coll. Cork, Cork, Irlande
Résumé
Le besoin d'une détection fiable des artefacts de mouvement de tête dans un système EEG ambulatoire a été démontré dans des travaux précédents. Dans cet article, nous proposons l'utilisation de gyroscopes pour détecter les artefacts dans l'EEG. Une collection de caractéristiques est extraite des signaux du gyroscope et classée à l'aide de la Fonction d'Évaluation d'Information Mutuelle. L'analyse discriminante linéaire est ensuite utilisée comme moyen de séparation entre l'EEG normal et les artefacts. Un classificateur de machine à vecteurs de support est également appliqué aux signaux de caractéristiques du gyroscope. Les résultats indiquent une bonne séparation entre les caractéristiques du gyroscope extraites de l'EEG normal et celles extraites des artefacts résultant du mouvement de tête, fournissant un fort argument en faveur de l'inclusion des signaux du gyroscope comme caractéristiques dans la classification des artefacts de mouvement de tête.Cliquez ici pour lire le rapport complet
S. O’Regan. Dépt. d’Ingénierie Électrique, Université Coll. Cork, Cork, Irlande
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Le besoin d'une détection fiable des artefacts de mouvement de tête dans un système EEG ambulatoire a été démontré dans des travaux précédents. Dans cet article, nous proposons l'utilisation de gyroscopes pour détecter les artefacts dans l'EEG. Une collection de caractéristiques est extraite des signaux du gyroscope et classée à l'aide de la Fonction d'Évaluation d'Information Mutuelle. L'analyse discriminante linéaire est ensuite utilisée comme moyen de séparation entre l'EEG normal et les artefacts. Un classificateur de machine à vecteurs de support est également appliqué aux signaux de caractéristiques du gyroscope. Les résultats indiquent une bonne séparation entre les caractéristiques du gyroscope extraites de l'EEG normal et celles extraites des artefacts résultant du mouvement de tête, fournissant un fort argument en faveur de l'inclusion des signaux du gyroscope comme caractéristiques dans la classification des artefacts de mouvement de tête.Cliquez ici pour lire le rapport complet
S. O’Regan. Dépt. d’Ingénierie Électrique, Université Coll. Cork, Cork, Irlande
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Le besoin d'une détection fiable des artefacts de mouvement de tête dans un système EEG ambulatoire a été démontré dans des travaux précédents. Dans cet article, nous proposons l'utilisation de gyroscopes pour détecter les artefacts dans l'EEG. Une collection de caractéristiques est extraite des signaux du gyroscope et classée à l'aide de la Fonction d'Évaluation d'Information Mutuelle. L'analyse discriminante linéaire est ensuite utilisée comme moyen de séparation entre l'EEG normal et les artefacts. Un classificateur de machine à vecteurs de support est également appliqué aux signaux de caractéristiques du gyroscope. Les résultats indiquent une bonne séparation entre les caractéristiques du gyroscope extraites de l'EEG normal et celles extraites des artefacts résultant du mouvement de tête, fournissant un fort argument en faveur de l'inclusion des signaux du gyroscope comme caractéristiques dans la classification des artefacts de mouvement de tête.Cliquez ici pour lire le rapport complet