Simon O’Reganc, Stephen Faul, William Marianne. Department of Electrical and Electronic Engineering, University College Cork, Ireland

Resumo

A contaminação dos sinais de EEG por artefactos decorrentes de movimentos da cabeça tem sido um obstáculo grave na implementação de sistemas automáticos de deteção de eventos neurológicos em EEG ambulatório. Neste artigo, apresentamos um trabalho sobre a categorização destes artefactos de movimento da cabeça como uma classe distinta e sobre a utilização de máquinas de vetores de suporte para detetar automaticamente a sua presença. A utilização de sinais físicos adicionais na deteção de artefactos de movimento da cabeça é também investigada através de classificadores de máquinas de vetores de suporte implementados com formas de onda de giroscópio. Finalmente, a combinação de características extraídas de sinais de EEG e de giroscópio é explorada no sentido de conceber um algoritmo que incorpore sinais físicos e fisiológicos na deteção precisa de artefactos decorrentes de movimentos da cabeça.Clique aqui para ler o artigo completo