Simon O’Reganc, Stephen Faul, William Marianne. 愛爾蘭科克大學電機與電子工程系

摘要

由頭部運動產生的偽影對腦電圖（EEG）訊號造成的污染，一直是動態腦電圖自動神經事件檢測系統部署中的一個嚴重障礙。在本文中，我們介紹了將這些頭部運動偽影分類為一個獨立類別的工作，並使用支持向量機自動檢測它們的存在。此外，還藉由使用陀螺儀波形實現的支持向量機分類器，研究了在檢測頭部運動偽影時使用額外物理訊號的效果。最後，探索了將從 EEG 和陀螺儀訊號中提取的特徵進行結合，以設計出一種結合了物理和生理訊號的演算法，從而精確地檢測因頭部運動而產生的偽影。點擊此處閱讀完整文章