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

บทคัดย่อ

การปนเปื้อนของสัญญาณ EEG จากสิ่งประดิษฐ์ (artefacts) ที่เกิดจากการเคลื่อนไหวของศีรษะเป็นอุปสรรคสำคัญในการใช้งานระบบตรวจจับเหตุการณ์ทางระบบประสาทอัตโนมัติในเครื่องตรวจคลื่นไฟฟ้าสมองแบบพกพา (ambulatory EEG) ในบทความนี้ เรานำเสนองานเกี่ยวกับการจัดหมวดหมู่สิ่งประดิษฐ์จากการเคลื่อนไหวของศีรษะเหล่านี้ให้เป็นคลาสที่แตกต่างกันหนึ่งคลาส และการใช้ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (support vector machines) เพื่อตรวจจับการมีอยู่ของสิ่งประดิษฐ์เหล่านี้โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ยังมีการศึกษาวิจัยการใช้สัญญาณทางกายภาพเพิ่มเติมในการตรวจจับสิ่งประดิษฐ์จากการเคลื่อนไหวของศีรษะ โดยใช้ตัวจำแนกประเภทซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนที่ทำงานร่วมกับรูปคลื่นของไจโรสโคป สุดท้ายนี้ ได้มีการสำรวจการผสมผสานคุณลักษณะที่ดึงมาจากสัญญาณ EEG และสัญญาณไจโรสโคป เพื่อออกแบบอัลกอริทึมที่รวมทั้งสัญญาณทางกายภาพและสัญญาณทางสรีรวิทยาเข้าด้วยกันในการตรวจจับสิ่งประดิษฐ์ที่เกิดจากการเคลื่อนไหวของศีรษะได้อย่างแม่นยำคลิกที่นี่เพื่ออ่านบทความฉบับเต็ม