Detecção automática de artefatos de EEG provenientes de movimentos da cabeça usando giroscópios
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S. O’Regan. Dept. de Engenharia Elétrica, Univ. Coll. Cork, Cork, Irlanda
Resumo
A necessidade de detecção confiável de artefatos de movimento da cabeça em um sistema de EEG ambulatorial foi demonstrada em trabalhos anteriores. Neste artigo, propomos o uso de giroscópios para detectar artefatos no EEG. Uma coleção de características é extraída dos sinais do giroscópio e classificada usando a Função de Avaliação de Informação Mútua. A Análise Discriminante Linear é utilizada como meio de separação entre EEG normal e artefatos. Um classificador de Máquina de Vetores de Suporte também é aplicado aos sinais de características do giroscópio. Os resultados indicam boa separação entre as características do giroscópio extraídas do EEG normal e aquelas extraídas de artefatos decorrentes do movimento da cabeça, fornecendo um forte argumento para incluir sinais de giroscópio como características na classificação de artefatos de movimento da cabeça.Clique aqui para ler o relatório completo
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A necessidade de detecção confiável de artefatos de movimento da cabeça em um sistema de EEG ambulatorial foi demonstrada em trabalhos anteriores. Neste artigo, propomos o uso de giroscópios para detectar artefatos no EEG. Uma coleção de características é extraída dos sinais do giroscópio e classificada usando a Função de Avaliação de Informação Mútua. A Análise Discriminante Linear é utilizada como meio de separação entre EEG normal e artefatos. Um classificador de Máquina de Vetores de Suporte também é aplicado aos sinais de características do giroscópio. Os resultados indicam boa separação entre as características do giroscópio extraídas do EEG normal e aquelas extraídas de artefatos decorrentes do movimento da cabeça, fornecendo um forte argumento para incluir sinais de giroscópio como características na classificação de artefatos de movimento da cabeça.Clique aqui para ler o relatório completo
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A necessidade de detecção confiável de artefatos de movimento da cabeça em um sistema de EEG ambulatorial foi demonstrada em trabalhos anteriores. Neste artigo, propomos o uso de giroscópios para detectar artefatos no EEG. Uma coleção de características é extraída dos sinais do giroscópio e classificada usando a Função de Avaliação de Informação Mútua. A Análise Discriminante Linear é utilizada como meio de separação entre EEG normal e artefatos. Um classificador de Máquina de Vetores de Suporte também é aplicado aos sinais de características do giroscópio. Os resultados indicam boa separação entre as características do giroscópio extraídas do EEG normal e aquelas extraídas de artefatos decorrentes do movimento da cabeça, fornecendo um forte argumento para incluir sinais de giroscópio como características na classificação de artefatos de movimento da cabeça.Clique aqui para ler o relatório completo
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