Виявлення артефактів у сигналі електроенцефалограми з допомогою вейвлет-перетворення
Основний зміст сторінки статті
Анотація
У роботі розглянуто завдання очищення сигналу електроенцефалограми від артефактів Запропоновано метод виявлення електроокулограм та відновлення сигналу після їх видалення на підставі дискретного вейвлет перетворення електроенцефалограми. На розглянутих прикладах реальних сигналів розроблений метод добре себе виявив при локалізації та усунення електроокулограм
Блок інформації про статтю
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
Посилання
Zenkov L.R., “Klinicheskaya elektroencefalografiya s elementami epileptologii [Clinical electroencephalography with elements of epileptology]”, Taganrog: Izdatel'stvo TRTU, pp. 358, 1996
Gratton. G, Coles M.G., Donchin E., “A new method for off-line removal of ocular artifact”, Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. vol. 55, no. 4, pp. 468-484, 1983 https://doi.org/10.1016/0013-4694(83)90135-9
Woestengurg J.C., Verbaten M.N., Slangen J.L., “The removal of the eye movement artifact from the EEG by regression analysis in the frequency domain”, Biological Physiology, vol. 16, no. 1-2, p. 127-147, 1982 https://doi.org/10.1016/0301-0511(83)90059-5
Lagerlund T.D., Sharbrough F.W., Busacker N.E., “Spatial filtering of multichannel electroencephalographic recordings through principal component analysis by singular value decomposition”, J Clin Neurophysiol. vol. 14, no. 1, pp. 73-82, 1997 doi: 10.1097/00004691-199701000-00007
Delorme A., Makeig S., Sejnowski T., “Automatic artifact rejection for EEG data using high-order statistics and independent component analysis “, Proceedings of the Third International ICA Conference, pp. 9-12, 2001
Comon P., “Independent Component Analysis, A new concept?”, Signal Processing, vol. 36, no. 3, pp. 287-314. doi: 10.1016/0165-1684(94)90029-9
Al'-Kasasbek R.T., SHamasina M.S., Skopin D.E., “Avtomaticheskoe obnaruzhenie artefaktov v elektroencefalograficheskom signale [Automatic detection of artifacts in the electroencephalographic signal]”, Medicinskaya tekhnika, no. 6, pp. 19-26, 2008
Abdullaev N.T., Dyshin O.A., Samedova H.Z. “Primenenie nejronnyh setej dlya vyyavleniya artefaktov elektroencefalograficheskogo signala, predstavlennogo vejvletpaketnym otobrazheniem [The use of neural networks for detecting artifacts of the electroencephalographic signal represented by wavelet packet mapping]”, Medicinskaya tekhnika, no. 4, pp. 42-46, 2009
Krishnaveni V., Jayaraman S., Aravind S., Hariharasudhan V., Ramadoss K. “Automatic Identification and Removal of Ocular Artifacts from EEG using Wavelet Transform”, Measurement Science Review, vol. 6, sec. 2, no. 4, pp. 45-57, 2006
Dobeshi I. “Desyat' lekcij po vejvletam [Ten lectures on wavelets]”,Izhevsk: NIC Regulyarnaya i haoticheskaya dinamika, p.464, 2001.
