Detecção automática de artefatos de EEG provenientes de movimentos da cabeça usando sinais de EEG e giroscópio
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Simon O’Reganc, Stephen Faul, William Marianne. Departamento de Engenharia Elétrica e Eletrônica, University College Cork, Irlanda
Resumo
A contaminação dos sinais de EEG por artefatos provenientes de movimentos da cabeça tem sido um sério obstáculo na implementação de sistemas automáticos de detecção de eventos neurológicos em EEG ambulatorial. Neste artigo, apresentamos um trabalho de categorização desses artefatos de movimento da cabeça como uma classe distinta e sobre o uso de máquinas de vetores de suporte para detectar automaticamente sua presença. O uso de sinais físicos adicionais na detecção de artefatos de movimento da cabeça também é investigado por meio de classificadores de máquinas de vetores de suporte implementados com formas de onda de giroscópio. Finalmente, a combinação de características extraídas dos sinais de EEG e giroscópio é explorada para projetar um algoritmo que incorpore tanto sinais físicos quanto fisiológicos na detecção precisa de artefatos resultantes de movimentos da cabeça.Clique aqui para ler o artigo completo
Simon O’Reganc, Stephen Faul, William Marianne. Departamento de Engenharia Elétrica e Eletrônica, University College Cork, Irlanda
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A contaminação dos sinais de EEG por artefatos provenientes de movimentos da cabeça tem sido um sério obstáculo na implementação de sistemas automáticos de detecção de eventos neurológicos em EEG ambulatorial. Neste artigo, apresentamos um trabalho de categorização desses artefatos de movimento da cabeça como uma classe distinta e sobre o uso de máquinas de vetores de suporte para detectar automaticamente sua presença. O uso de sinais físicos adicionais na detecção de artefatos de movimento da cabeça também é investigado por meio de classificadores de máquinas de vetores de suporte implementados com formas de onda de giroscópio. Finalmente, a combinação de características extraídas dos sinais de EEG e giroscópio é explorada para projetar um algoritmo que incorpore tanto sinais físicos quanto fisiológicos na detecção precisa de artefatos resultantes de movimentos da cabeça.Clique aqui para ler o artigo completo
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A contaminação dos sinais de EEG por artefatos provenientes de movimentos da cabeça tem sido um sério obstáculo na implementação de sistemas automáticos de detecção de eventos neurológicos em EEG ambulatorial. Neste artigo, apresentamos um trabalho de categorização desses artefatos de movimento da cabeça como uma classe distinta e sobre o uso de máquinas de vetores de suporte para detectar automaticamente sua presença. O uso de sinais físicos adicionais na detecção de artefatos de movimento da cabeça também é investigado por meio de classificadores de máquinas de vetores de suporte implementados com formas de onda de giroscópio. Finalmente, a combinação de características extraídas dos sinais de EEG e giroscópio é explorada para projetar um algoritmo que incorpore tanto sinais físicos quanto fisiológicos na detecção precisa de artefatos resultantes de movimentos da cabeça.Clique aqui para ler o artigo completo
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