Phát hiện tự động các artefact EEG phát sinh từ chuyển động đầu bằng cách sử dụng cảm biến gia tốc

Nuri Djavit

Đã cập nhật vào

7 thg 11, 2010

Phát hiện tự động các artefact EEG phát sinh từ chuyển động đầu bằng cách sử dụng cảm biến gia tốc

Nuri Djavit

Đã cập nhật vào

7 thg 11, 2010

Phát hiện tự động các artefact EEG phát sinh từ chuyển động đầu bằng cách sử dụng cảm biến gia tốc

Nuri Djavit

Đã cập nhật vào

7 thg 11, 2010

S. O’Regan. Khoa Kỹ thuật Điện, Đại học Cork, Cork, Ireland

Tóm tắt

Nhu cầu phát hiện đáng tin cậy các nhiễu do chuyển động đầu trong hệ thống EEG di động đã được chứng minh trong nghiên cứu trước đây. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất sử dụng con quay hồi chuyển trong việc phát hiện nhiễu trong EEG. Một tập hợp các đặc trưng được trích xuất từ tín hiệu con quay hồi chuyển và được xếp hạng bằng Hàm Đánh giá Thông tin Tương hỗ. Phân tích Phân biệt Tuyến tính sau đó được sử dụng như một phương tiện để phân biệt giữa EEG bình thường và nhiễu. Bộ phân loại Máy Vectơ Hỗ trợ cũng được áp dụng cho các đặc trưng tín hiệu con quay hồi chuyển. Kết quả cho thấy sự phân tách tốt giữa các đặc trưng con quay hồi chuyển được trích xuất từ EEG bình thường và những đặc trưng được trích xuất từ nhiễu phát sinh do chuyển động đầu, cung cấp một luận điểm mạnh mẽ cho việc đưa các tín hiệu con quay hồi chuyển làm đặc trưng trong việc phân loại nhiễu do chuyển động đầu.Nhấp vào đây để đọc toàn bộ báo cáo

S. O’Regan. Khoa Kỹ thuật Điện, Đại học Cork, Cork, Ireland

Tóm tắt

Nhu cầu phát hiện đáng tin cậy các nhiễu do chuyển động đầu trong hệ thống EEG di động đã được chứng minh trong nghiên cứu trước đây. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất sử dụng con quay hồi chuyển trong việc phát hiện nhiễu trong EEG. Một tập hợp các đặc trưng được trích xuất từ tín hiệu con quay hồi chuyển và được xếp hạng bằng Hàm Đánh giá Thông tin Tương hỗ. Phân tích Phân biệt Tuyến tính sau đó được sử dụng như một phương tiện để phân biệt giữa EEG bình thường và nhiễu. Bộ phân loại Máy Vectơ Hỗ trợ cũng được áp dụng cho các đặc trưng tín hiệu con quay hồi chuyển. Kết quả cho thấy sự phân tách tốt giữa các đặc trưng con quay hồi chuyển được trích xuất từ EEG bình thường và những đặc trưng được trích xuất từ nhiễu phát sinh do chuyển động đầu, cung cấp một luận điểm mạnh mẽ cho việc đưa các tín hiệu con quay hồi chuyển làm đặc trưng trong việc phân loại nhiễu do chuyển động đầu.Nhấp vào đây để đọc toàn bộ báo cáo

S. O’Regan. Khoa Kỹ thuật Điện, Đại học Cork, Cork, Ireland

Tóm tắt

Nhu cầu phát hiện đáng tin cậy các nhiễu do chuyển động đầu trong hệ thống EEG di động đã được chứng minh trong nghiên cứu trước đây. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất sử dụng con quay hồi chuyển trong việc phát hiện nhiễu trong EEG. Một tập hợp các đặc trưng được trích xuất từ tín hiệu con quay hồi chuyển và được xếp hạng bằng Hàm Đánh giá Thông tin Tương hỗ. Phân tích Phân biệt Tuyến tính sau đó được sử dụng như một phương tiện để phân biệt giữa EEG bình thường và nhiễu. Bộ phân loại Máy Vectơ Hỗ trợ cũng được áp dụng cho các đặc trưng tín hiệu con quay hồi chuyển. Kết quả cho thấy sự phân tách tốt giữa các đặc trưng con quay hồi chuyển được trích xuất từ EEG bình thường và những đặc trưng được trích xuất từ nhiễu phát sinh do chuyển động đầu, cung cấp một luận điểm mạnh mẽ cho việc đưa các tín hiệu con quay hồi chuyển làm đặc trưng trong việc phân loại nhiễu do chuyển động đầu.Nhấp vào đây để đọc toàn bộ báo cáo

Tiếp tục đọc

Giao diện não-máy tính dựa trên việc sinh ra hình ảnh trực quan