Використання методу незалежних компонент для автоматичного видалення артефактів ЕЕГ, пов’язаних з рухами очей

Автор(и)

  • П. Г. Кицун ТОВ «Самсунг Електронікс Україна Компані»

DOI:

https://doi.org/10.20535/RADAP.2016.65.99-107

Ключові слова:

ЕЕГ, ЕОГ, видалення артефактів ЕЕГ, метод незалежних компонент, МНК

Анотація

В роботі аналізується можливість використання методу незалежних компонент для часових рядів, а саме алгоритму TDSEP, для видалення складових сигналу ЕЕГ, джерелом яких є активність м’язів під час руху очей. Був запропонований алгоритм автоматичного видалення артефактів ЕЕГ та проведена оцінка його ефективності на реальних записах ЕЕГ.

Біографія автора

П. Г. Кицун, ТОВ «Самсунг Електронікс Україна Компані»

Кицун П. Г., аспірант радіотехнічного факультету

Посилання

Перелік посилань

Медицинские приборы: разработка и применение / Д. В. Кларк, М. Р. Ньюман, В. Х. Олсон и др.; под ред. Д. Г. Вебстера. – Киев : Медторг, 2004. – 620 с.

Collura T. F. Technical Foundations of Neurofeedback / T. F. Collura. – New York : Routledge, 2014. – 272 p.

Канайкин А. М. Обнаружение артефактов в сигнале электроэнцефалограммы с помощью вейвлет-преобразования / А. М. Канайкин, А. А. Попов, К. А. Рощина и др. // Электроника и связь. – 2011. – № 4. – c. 126–130.

Zhao Q. Automatic identification and removal of ocular artifacts in EEG–improved adaptive predictor filtering for portable applications / Q. Zhao, B. Hu, Y. Shi et al. // IEEE transactions on nanobioscience. – 2014. – Vol. 13, No 2. – pp. 109–17.

Woestenburg J. C. The removal of the eye-movement artifact from the EEG by regression analysis in the frequency domain / J. C. Woestenburg, M. N. Verbaten, J. L. Slangen // Biological psychology. – 1983. – Vol. 16, № 1-2. – pp. 127–47.

Hyvärinen A. Independent component analysis: recent advances / A. Hyvärinen // Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences. – 2013. – Vol. 371, № 1984. – p. 20110534.

Zou Y. Automatic EEG artifact removal based on ICA and Hierarchical Clustering / Y. Zou, J. Hart, R. Jafari // 2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). – 2012. – pp. 649–652.

Winkler I. Automatic classification of artifactual ICA-components for artifact removal in EEG signals / I. Winkler, S. Haufe, M. Tangermann // Behavioral and brain functions : BBF. – 2011. – Vol. 7. – p. 30.

Jung T.-P. Removing electroencephalographic artifacts by blind source separation / T.-P. Jung, S. Makeig, C. Humphries et al. // Psychophysiology. – 2000. – Vol. 37, No 2. – pp. 163–178.

Kong W. Automatic and direct identification of blink components from scalp EEG / W. Kong, Z. Zhou, S. Hu et al. // Sensors (Basel, Switzerland). – 2013. – Vol. 13, No 8. – pp. 10783–801.

Hyvärinen A. Independent component analysis: algorithms and applications / A. Hyvärinen, E. Oja // Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society. – 2000. – Vol. 13, No 4-5. – pp. 411–430.

Onton J. Information-based modeling of event-related brain dynamics / J. Onton, S. Makeig // Progress in brain research. – 2006. – Vol. 159. – pp. 99–120.

Ziehe A. TDSEP – an efficient algorithm for blind separation using time structure / A. Ziehe, K.-R. Müller // Proceedings of the 8th International Conference on Artificial Neural Networks, ICANN'98. – Berlin : Springer Verlag, 1998. – pp. 675-680.

References

Webster J. G. ed. (2009) Medical Instrumentation Application and Design. Wiley, Hoboken, New Jersey, 4th edition.

Collura T. F. (2014) Technical Foundations of Neurofeedback. Routledge, New York.

Kanaykin A. M., Popov A. A., Roshchina K. A., Chertov O. R., and Shashkov V. A. (2011) Wavelet-based detection of artifacts in EEG. Elektronika i svyaz', no. 4, pp. 126-130. (in Russian).

Zhao Q., Hu B., Shi Y., Li Y., Moore P., Sun M., and Peng H. (2014) Automatic identification and removal of ocular artifacts in EEG–improved adaptive predictor filtering for portable applications. IEEE transactions on nanobioscience, vol. 13, no. 2, pp. 109–17.

Woestenburg J. C., Verbaten M. N., and Slangen J. L. (1983) The removal of the eye-movement artifact from the EEG by regression analysis in the frequency domain. Biological psychology, vol. 16, no. 1-2, pp. 127–47.

Hyvärinen A. (2013) Independent component analysis: recent advances. Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences, vol. 371, no. 1984, p. 20110534.

Zou Y., Hart J., and Jafari R. (2012) Automatic EEG artifact removal based on ICA and Hierarchical Clustering. 2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 649-652.

Winkler I., Haufe S., and Tangermann M. (2011) Automatic classification of artifactual ICA-components for artifact removal in EEG signals. Behavioral and brain functions : BBF, vol. 7, p. 30.

Jung T.-P., Makeig S., Humphries C., Lee T.-W., McKeown M. J., Iragui V., and Sejnowski T. J. (2000) Removing electroencephalographic artifacts by blind source separation. Psychophysiology, vol. 37, no. 2, pp. 163–178.

Kong W., Zhou Z., Hu S., Zhang J., Babiloni F., and Dai G. (2013) Automatic and direct identification of blink components from scalp EEG. Sensors, vol. 13, no. 8, pp. 10783–801.

Hyvärinen A. and Oja E. (2000) Independent component analysis: algorithms and applications. Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society, vol. 13, no. 4-5, pp. 411-430.

Onton J. and Makeig S. (2006) Information-based modeling of event-related brain dynamics. Progress in brain research, vol. 159, pp. 99-120.

Ziehe A. and Müller K.-R. (1998) TDSEP — an efficient algorithm for blind separation using time structure. Perspectives in Neural Computing, pp. 675-680.

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-06-30

Як цитувати

Кицун, П. Г. (2016) «Використання методу незалежних компонент для автоматичного видалення артефактів ЕЕГ, пов’язаних з рухами очей», Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування, 0(65), с. 99-107. doi: 10.20535/RADAP.2016.65.99-107.

Номер

№ 65 (2016)

Розділ

Радіоелектроніка біомедичних технологій

Ліцензія

1.  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 нашому журналі.

2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.

3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах).  Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це:  The Effect of Open Access.