Simon O’Reganc、Stephen Faul、William Marianne。アイルランド、ユニバーシティ・カレッジ・コーク、電気電子工学部

要旨

頭部の運動に起因するアーチファクトによるEEG信号の混入は、携帯型EEGにおける自動神経科学イベント検出システムの導入において深刻な障害となっています。本論文では、これらの頭部運動アーチファクトを1つの明確なクラスとして分類し、サポートベクターマシンを用いてその存在を自動検出する取り組みについて発表します。また、ジャイロスコープの波形を用いて実装されたサポートベクターマシン分類器により、頭部運動アーチファクトの検出における追加の物理信号の利用についても調査します。最後に、EEG信号とジャイロスコープ信号から抽出された特徴の組み合わせを検討し、頭部運動に起因するアーチファクトを正確に検出するために、物理信号と生理学的信号の両方を組み込んだアルゴリズムの設計を目指します。記事の全文を読むには、ここをクリックしてください