S. O’Regan. Dept. of Electr. Eng., Univ. Coll. Cork, Cork, Irlandia

Streszczenie

Potrzeba niezawodnego wykrywania artefaktów ruchowych głowy w ambulatoryjnych systemach EEG została wykazana we wcześniejszych pracach. W niniejszej publikacji proponujemy użycie żyroskopów do wykrywania artefaktów w EEG. Z sygnałów żyroskopowych wyodrębniono zbiór cech, które następnie sklasyfikowano przy użyciu funkcji oceny informacji wzajemnej (Mutual Information Evaluation Function). Następnie zastosowano liniową analizę dyskryminacyjną (LDA) jako metodę oddzielania normalnego zapisu EEG od artefaktów. Do sygnałów cech żyroskopowych zastosowano również klasyfikator oparty o metodę wektorów nośnych (Support Vector Machine). Wyniki wskazują na dobrą separację pomiędzy cechami żyroskopowymi wyodrębnionymi z normalnego zapisu EEG a cechami wyodrębnionymi z artefaktów wynikających z ruchu głowy, co stanowi silny argument za włączeniem sygnałów żyroskopowych jako cech w klasyfikacji artefaktów ruchowych głowy.Kliknij tutaj, aby przeczytać pełny raport