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Quais são os métodos para rejeitar artefatos oculares no EEG?

Quais são os métodos para rejeitar artefatos oculares no EEG?


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Existe alguma maneira de remover artefatos oculares de um sinal de EEG, além da aplicação de análise independente de componentes ou rejeição manual?


De acordo com uma revisão de Croft & Barry (2000), existem vários métodos possíveis para prevenir ou rejeitar artefatos oculares no EEG;

Prevenção / redução de instâncias de artefato

  • Gravando com os olhos fechados -
    Um método muito eficaz, mas o fechamento dos olhos altera o EEG, por exemplo., aumenta a atividade da banda alfa;
  • Deixe os assuntos se fixarem em um alvo -
    O método reduz os piscadas, mas não os elimina.

Rejeição

  • Exclua ensaios com amplitudes maiores que, por exemplo., 50 microV -
    O método funciona apenas com uma abordagem baseada em teste; os artefatos abaixo do nível de critério permanecerão.

Redução

  • Subtraia uma certa voltagem padrão quando ocorre um artefato -
    Um método bruto;
  • Atenuação online do sinal EEG quando um artefato é detectado -
    Funciona melhor como a técnica anterior, mas ainda é rudimentar;
  • Técnicas de regressão em que diferentes eletrodos são usados ​​para estimar o componente do artefato em outros eletrodos -
    Um método mais sofisticado com resultados aparentemente bons.

Para obter detalhes, refiro-me a Croft & Barry (2000) e a literatura primária aí citada.

Referência
- Croft e Barry Neurophysiol Clin (2000); 30: 5-19


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Remoção de artefatos oculares do EEG - Uma abordagem biofísica do EOG Extraction des artéfacts oculaires de l & # x27EEG - approche biophysique de l & # x27EOG ☆

O presente trabalho descreve a propagação de potenciais oculares através do couro cabeludo em uma base biofísica. Conclui-se que 3 derivações EOG (duas para registros de EEG ao longo da linha média) são geralmente necessárias para explicar os distúrbios oculares no EEG. A inadequação de muitos métodos sugeridos para o controle do artefato EOG pode ser devido à falsa suposição de que apenas uma derivação EOG fornece informações suficientes para remover os potenciais oculares de qualquer registro EEG ao longo da linha média (sagital). Uma comparação de compensação com uma ou duas derivações EOG é descrita para um conjunto de dados de potenciais cerebrais lentos. A dependência da freqüência da influência ocular não pode ser negligenciada, se as atividades EOG rápidas e lentas tiverem que ser removidas. As presentes considerações devem permitir uma decisão mais fundamentada teoricamente do método de correção EOG necessário para um determinado conjunto de dados.


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Remoção de artefatos de piscar de olhos do método baseado em fisiologia de canal único EEG-A

Fundo: Os sinais de EEG são frequentemente contaminados com artefatos, particularmente com grandes sinais gerados por piscar de olhos. A exclusão do artefato pode perder dados valiosos. Os métodos atuais de remoção do componente de piscar de olhos para deixar EEG residual, como a remoção do componente de fonte cega, requerem registro multicanal, são computacionalmente intensivos e podem alterar o sinal EEG original.

Novo método: Aqui, descrevemos um novo método de canal único usando um modelo baseado nos componentes fisiológicos balísticos do piscar de olhos. Isso remove o componente de piscar, deixando o EEG não contaminado praticamente inalterado. O tempo de processamento permite seu uso em aplicativos em tempo real, como treinamento de neurofeedback.

Resultados: A remoção do piscar teve uma taxa de sucesso de mais de 90% da variação recuperada do EEG original ao remover componentes sintetizados do piscar. Os sítios fronto-laterais eram mais pobres (∼80%) do que a maioria dos outros sites (92-96%), com resultados fronto-polares pobres (67%).

Comparações com métodos existentes: Quando comparado com três métodos populares de análise de componente independente (ICA), nosso método foi apenas ligeiramente (1%) melhor em locais da linha média frontal, mas significativamente (& gt20%) melhor em locais laterais com uma vantagem geral de ∼10%.

Conclusões: Com poucos canais de gravação e processamento em tempo real, nosso método mostra vantagens claras sobre o ICA para remover piscar de olhos. Deve ser particularmente adequado para uso em interfaces cérebro-computador portáteis e em treinamento de neurofeedback.

Palavras-chave: Remoção de artefatos Interface do computador do cérebro Eletroencefalografia Piscando no olho Processamento online.


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Procedimento

As etapas a seguir são realizadas para rejeitar artefatos visuais

  • Leia os dados no MATLAB usando ft_definetrial e ft_preprocessing, conforme explicado no tutorial anterior
  • Inspeção visual dos ensaios e rejeição de artefatos usando ft_rejectvisual
  • Alternativamente, você pode usar ft_databrowser e marcar os artefatos manualmente paginando interativamente de teste por teste

Rejeição manual de artefato - exibir uma tentativa de cada vez

A função ft_rejectvisual fornece várias maneiras de identificar ensaios contaminados com artefatos.

A opção de configuração cfg.method oferece a possibilidade de navegar pelos dados canal por canal (cfg.method = 'canal'), teste por teste (cfg.method = 'teste') ou exibir todos os dados de uma vez (cfg.method = 'resumo'). O campo cfg.latency determina a janela de tempo de interesse em relação aos sinais de acionamento. No exemplo abaixo, todo o teste é inspecionado (ou seja, cfg.latency é atribuído por padrão a todo o teste).

A escala dos gráficos é ajustada automaticamente de acordo com a amplitude máxima em todos os canais. A escala pode ser definida usando cfg.ylim. Para canais EOG / EEG cfg.ylim = [- 5e-5 5e-5] (50 micro Volt) é uma escala útil e para os canais MEG cfg.ylim = [- 1e-12 1e-12] (10 fT / cm )

Para navegar pelos dados de teste por teste enquanto visualiza todos os canais escritos

Clique nos testes usando o botão & gt para inspecionar cada teste.

Se o seu conjunto de dados contém canais MEG e EEG (como este conjunto de dados), os canais MEG e EEG são escalados de forma diferente ao usar apenas cfg.ylim (os canais EEG aparecem como grandes barras pretas na tela). Uma das razões para registrar EOG, EMG ou ECG é verificar esses canais enquanto identifica artefatos oculares, musculares e cardíacos. O código a seguir pode ser usado para dimensionar os canais MEG e EEG, tanto

No ensaio 46, observe a deriva mais lenta observada em um grupo maior de sensores. Provavelmente, isso se deve a um movimento da cabeça.

O teste 250 mostra um artefato causado pela eletrônica. Observe o salto no sensor MLT41.

Ao navegar pelos ensaios, os artefatos relacionados tornam-se evidentes (ensaio 2, 5, 6, 8, 9, 10, 12, 39, 43, 46, 49, 52, 58, 84, 102, 107, 114, 115, 116, 119, 121, 123, 126, 127, 128, 132, 133, 137, 143, 144, 147, 149, 158, 181, 229, 230, 233, 241, 243, 245, 250, 254, 260). Eles devem ser marcados como 'ruins'. Depois de pressionar o botão "sair", os testes marcados como "ruins" agora são removidos da estrutura de dados.

Se você gostaria de acompanhar quais testes você rejeitou, lembre-se de que os números dos testes mudam quando você liga ft_rejectvisual mais de uma vez. Um exemplo: existem 261 ensaios em seus dados e primeiro você rejeita o ensaio 2, 5 e 6. Em seguida, o ensaio número 8 torna-se o ensaio número 5. Mais tarde, quando você também deseja rejeitar mais ensaios, você deve ter muito cuidado e subtrair 3 de todos os números de teste antigos. Se você gostaria de saber quais testes você rejeitou, é melhor chamar ft_rejectvisual apenas uma vez.

Rejeição manual de artefato - exibe um canal por vez

Também pode ser conveniente visualizar dados de um canal por vez. Isso pode ser particularmente relevante para o canal EOG. Para fazer isso, escreva

Clique nos dados usando o botão & gt. Ao clicar em todos os testes, você verá que os canais MLO12 e MLP31 contêm muitos artefatos (veja a figura abaixo). Eles devem ser marcados como 'ruins'. Depois de pressionar o botão ‘sair’, os canais marcados como ‘ruins’ são removidos da estrutura de dados.

Rejeição manual de artefato - exibir um resumo

Para produzir uma visão geral dos dados, escolha o cfg.method ‘resumo

Isso dá a você um gráfico com a variação para cada canal e teste.

Você deve notar que existe um canal que possui uma variância muito alta. Esse é o canal EOG, que contém números em uV que são de uma ordem de magnitude muito diferente de todos os canais MEG em T. Alternar o canal EOG também mudará muito a figura com a variância máxima por tentativa (segunda linha, esquerda) . Então, você só vê a variação em cada tentativa nos canais MEG.

A janela de comando permite alternar os testes e canais entre ligados e desligados. A primeira opção pode ser desligar os canais. Insira um número de canal ou seu nome na caixa de edição e insira-o novamente para ativá-lo novamente.

Como alternativa, use o mouse diretamente para alternar (por exemplo) os canais da seguinte maneira: arraste o mouse no painel superior direito e inclua o ponto mais à direita na caixa de seleção. Em algumas etapas sucessivas, remova os 4 canais com maior variação e pressione ‘Sair’.

Antes de pressionar o botão ‘Sair’, você sempre pode alternar os canais / testes novamente, usando as caixas de edição ‘Alternar teste’ ou ‘Alternar canal’.

Após sair, os testes / canais serão rejeitados do conjunto de dados e a saída da linha de comando aparecerá como segue

Esta operação pode ser repetida para cada uma das métricas, clicando nos diferentes botões de opção ‘var’, ‘min’, ‘max’, etc.

O modo de resumo em ft_rejectvisual foi projetado principalmente para rastrear visualmente por artefatos em canais de um tipo consistente, isto é, neste exemplo apenas para gradiômetros MEG axiais.

Se você tiver dados de EEG, os canais EOG têm as mesmas unidades físicas e amplitudes muito semelhantes e, portanto, podem ser visualizados simultaneamente.

Se você tiver dados de um sistema Neuromag de 306 canais, terá magnetômetros e gradiômetros planares, que têm unidades físicas diferentes e números bastante diferentes. Combiná-los em uma única visualização provavelmente resultará em uma seleção enviesada, principalmente dependendo dos magnetômetros ou gradiômetros usados ​​para encontrar artefatos.

Você pode usar as seguintes opções em ft_rejectvisual para aplicar uma escala aos canais antes da visualização: cfg.eegscale, cfg.eogscale, cfg.ecgscale, cfg.emgscale, cfg.megscale, cfg.gradscale e cfg.magscale.

Você também pode ligar ft_rejectvisual várias vezes, uma para cada tipo de canal em seus dados. Se você usar cfg.keepchannel = ’sim’, os canais não serão removidos dos dados nas chamadas subsequentes. Por exemplo:

O exemplo anterior de chamar ft_rejectvisual sequencialmente não permite excluir canais inválidos da estrutura de dados. Se você deseja selecionar ambos os ensaios e canais, você pode usar a seguinte abordagem:

Use ft_databrowser para marcar os artefatos

Uma maneira alternativa de remover artefatos é percorrer os gráficos de borboletas das tentativas individuais, usando a função ft_databrowser. Chame a função como

Na imagem abaixo estão duas figuras para o mesmo ensaio (ensaio 228). Como na figura à esquerda, primeiro arraste o mouse sobre o artefato para criar linhas pontilhadas em cada lado do artefato (imagem à esquerda). Então, como na figura à direita, clique dentro das linhas pontilhadas

A variável resultante contém o campo

artf.artfctdef.visual.artifact = [begsample endsample]

com a amostra inicial e final para todas as seções marcadas.


Artefatos oculares no EEG das crianças: a seleção é melhor do que a correção

O eletroencefalograma (EEG) durante a meia infância pode ser altamente distorcido pela ocorrência de artefatos de movimento dos olhos e da cabeça. Entre 5 e 12 anos, as crianças exibem um grande número desses artefatos. No presente estudo, estudamos diferentes métodos para avaliar artefatos de EEG em crianças. Três tratamentos de artefato foram comparados com o EEG não corrigido: um método amplamente usado que corrigia o EEG para transferência de eletrooculograma (EOG) e dois métodos que selecionavam segmentos de EEG sem artefato. O método mais eficaz deve reduzir seletivamente a potência espectral nas bandas de frequência mais baixas e nas regiões frontais que são mais suscetíveis aos artefatos oculares. Os resultados demonstraram que o procedimento de seleção, que combinou dois critérios para a seleção de segmentos de EEG sem artefato, foi superior. O procedimento que corrigiu o EEG para a transferência EOG-EEG removeu de forma não seletiva a potência espectral em todo o couro cabeludo e em todas as bandas de frequência. Além disso, parte da mudança maturacional na potência alfa frontal foi filtrada pelo procedimento de correção. Concluiu-se que, para o EEG de base em crianças, é melhor selecionar cuidadosamente os segmentos de EEG sem artefatos do que corrigir a transferência EOG-EEG.


A rejeição de artefato é uma questão central ao lidar com registros de eletroencefalograma. Embora a análise de componentes independentes (ICA) separe os dados em componentes linearmente independentes (IC), a classificação desses componentes como artefato ou sinal de EEG ainda requer inspeção visual por especialistas.

Neste artigo, alcançamos a eliminação automatizada de artefatos usando análise discriminante linear (LDA) para classificação de vetores de recursos extraídos de componentes ICA por meio de algoritmos de processamento de imagem.

We compare the performance of this automated classifier to visual classification by experts and identify range filtering as a feature extraction method with great potential for automated IC artifact recognition (accuracy rate 88%). We obtain almost the same level of recognition performance for geometric features and local binary pattern (LBP) features.

Compared to the existing automated solutions the proposed method has two main advantages: First, it does not depend on direct recording of artifact signals, which then, e.g. have to be subtracted from the contaminated EEG. Second, it is not limited to a specific number or type of artifact.

In summary, the present method is an automatic, reliable, real-time capable and practical tool that reduces the time intensive manual selection of ICs for artifact removal. The results are very promising despite the relatively small channel resolution of 25 electrodes.


Removal of eye blink artifacts from EEG signal using morphological modeling and orthogonal projection

The presence of artifacts in the EEG signals can cause a misunderstanding of the sought neurophysiological phenomena. In particular, the eye blink artifacts frequently contaminate the EEG and deteriorate its quality. Unfortunately, removing this artifact can lose useful information. The most popular approach in this field uses the independent component analysis to decompose the signal into different independent components and then eliminate those that are related to the artifact. Despite its reputation, this approach is computationally intensive, requires an acquisition from large number of channels and can alter the original EEG signal. In this paper, we propose a new method for blink artifact reduction. Several reference signals representing the eye blink are created then used in an orthogonal projection in order to cancel the artifact. The results of experiments, using 54 datasets from 27 subjects, show that the proposed method significantly outperformed the standard ADJUST, MARA and SASICA methods in removing the artifacts while preserving the pure EEG signals.

Esta é uma prévia do conteúdo da assinatura, acesso através de sua instituição.


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Removal of eye blink artifacts from EEG signal using morphological modeling and orthogonal projection

The presence of artifacts in the EEG signals can cause a misunderstanding of the sought neurophysiological phenomena. In particular, the eye blink artifacts frequently contaminate the EEG and deteriorate its quality. Unfortunately, removing this artifact can lose useful information. The most popular approach in this field uses the independent component analysis to decompose the signal into different independent components and then eliminate those that are related to the artifact. Despite its reputation, this approach is computationally intensive, requires an acquisition from large number of channels and can alter the original EEG signal. In this paper, we propose a new method for blink artifact reduction. Several reference signals representing the eye blink are created then used in an orthogonal projection in order to cancel the artifact. The results of experiments, using 54 datasets from 27 subjects, show that the proposed method significantly outperformed the standard ADJUST, MARA and SASICA methods in removing the artifacts while preserving the pure EEG signals.

Esta é uma prévia do conteúdo da assinatura, acesso através de sua instituição.


Artifact rejection is a central issue when dealing with electroencephalogram recordings. Although independent component analysis (ICA) separates data in linearly independent components (IC), the classification of these components as artifact or EEG signal still requires visual inspection by experts.

In this paper, we achieve automated artifact elimination using linear discriminant analysis (LDA) for classification of feature vectors extracted from ICA components via image processing algorithms.

We compare the performance of this automated classifier to visual classification by experts and identify range filtering as a feature extraction method with great potential for automated IC artifact recognition (accuracy rate 88%). We obtain almost the same level of recognition performance for geometric features and local binary pattern (LBP) features.

Compared to the existing automated solutions the proposed method has two main advantages: First, it does not depend on direct recording of artifact signals, which then, e.g. have to be subtracted from the contaminated EEG. Second, it is not limited to a specific number or type of artifact.

In summary, the present method is an automatic, reliable, real-time capable and practical tool that reduces the time intensive manual selection of ICs for artifact removal. The results are very promising despite the relatively small channel resolution of 25 electrodes.


Ocular artifacts in children's EEG: selection is better than correction

The electroencephalogram (EEG) during middle childhood may be highly distorted by the occurrence of eye and head movement artifacts. Between 5 and 12 years children display a great number of such artifacts. In the present study we studied different methods to assess EEG artifacts in children. Three artifact treatments were compared with the uncorrected EEG: one widely used method which corrected the EEG for electrooculogram (EOG) EEG transfer and two methods which selected artifact-free EEG segments. The most effective method should selectively reduce the spectral power in the lower frequency bands and at the frontal regions which are most susceptible to eye artifacts. The results demonstrated that the selection procedure, which combined two criteria for the selection of artifact-free EEG segments, was superior. The procedure that corrected the EEG for EOG-EEG transfer unselectively removed spectral power across the whole scalp and across all frequency bands. Furthermore, part of the maturational change in frontal Alpha power was filtered out by the correction procedure. It was concluded that for the background EEG in children, it is better to carefully select artifact-free EEG segments than to correct for EOG-EEG transfer.


Procedimento

The following steps are taken to do visual artifact rejection

  • Leia os dados no MATLAB usando ft_definetrial e ft_preprocessing, as explained in the previous tutorial
  • Visual inspection of the trials and rejection of artifacts using ft_rejectvisual
  • Alternatively you can use ft_databrowser and mark the artifacts manually by interactively paging trial by trial

Manual artifact rejection - display one trial at a time

A função ft_rejectvisual provides various ways of identifying trials contaminated with artifacts.

The configuration option cfg.method provides the possibility of browsing through the data channel by channel (cfg.method= ‘channel’), trial by trial (cfg.method = ‘trial’) or displaying all the data at once (cfg.method = ‘summary’). The field cfg.latency determines the time window of interest with respect to the trigger signals. In the example below the whole trial is inspected (i.e. cfg.latency is per default assigned to the whole trial).

The scaling of the plots is automatically adjusted according to the maximum amplitude over all channels. The scaling can be set using cfg.ylim. For EOG/EEG channels cfg.ylim=[-5e-5 5e-5] (50 micro Volt) is a useful scale and for the MEG channels cfg.ylim=[-1e-12 1e-12] (10 fT/cm).

To browse through the data trial by trial while viewing all channels writ

Click through the trials using the > button to inspect each trial.

If your dataset contains MEG and EEG channels (like this dataset), the MEG and EEG channels are scaled differently when using only cfg.ylim (the EEG channels show up as big black bars on the screen). One of the reasons to record EOG, EMG or ECG is to check these channels while identifying eye, muscle and heart artifacts. The following code can be used to scale MEG and EEG channels both properl

In trial 46 notice the slower drift observed over a larger group of sensors. This is most likely due to a head movement.

Trial 250 shows an artifact which is caused by the electronics. Notice the jump in sensor MLT41.

By browsing through the trials, related artifacts become evident (trial 2, 5, 6, 8, 9, 10, 12, 39, 43, 46, 49, 52, 58, 84, 102, 107, 114, 115, 116, 119, 121, 123, 126, 127, 128, 132, 133, 137, 143, 144, 147, 149, 158, 181, 229, 230, 233, 241, 243, 245, 250, 254, 260). They should be marked as ‘bad’. After pressing the ‘quit’ button the trials marked ‘bad’ are now removed from the data structure.

If you would like to keep track of which trials you reject, keep in mind that the trial numbers change when you call ft_rejectvisual more than once. An example: There are 261 trials in your data and first you reject trial 2, 5 and 6. Then trial number 8 becomes trial number 5. Later when you also want to reject more trials you should be very careful and subtract 3 from all the old trial numbers. If you would like to know which trials you rejected, it is best to call ft_rejectvisual only once.

Manual artifact rejection - display one channel at a time

It can also be convenient to view data from one channel at a time. This can be particularly relevant for the EOG channel. To do so write

Click through the data using the > button. While clicking through all the trials you see that channels MLO12 and MLP31 contain a lot of artifacts (see the figure below ). They should be marked as ‘bad’. After pressing the ‘quit’ button the channels marked ‘bad’ are now removed from the data structure.

Manual artifact rejection - display a summary

To produce an overview of the data choose the cfg.method ‘summary

This gives you a plot with the variance for each channel and trial.

You should note that there is one channel which has a very high variance. That is the EOG channel, which contains numbers in uV which are of a very different order of magnitude than all MEG channels in T. Toggling the EOG channel will also change the figure with the maximal variance per trial (second row, left) a lot. Then you only see the variance in each trial in the MEG channels.

The command window allows for toggling trials and channels on and off. The first choice could be of toggling channels off. Enter either a channel number or its name in the edit box and enter it again to toggle it back on.

Alternatively use the mouse directly to toggle (e.g.) channels off as following: drag the mouse on the top right panel, and include the rightmost dot in the selection box. In a couple of successive steps remove the 4 channels with bigger variance and press ‘Quit’.

Before pressing the ‘Quit’ button, you can always toggle the channels/trials back on, by using the edit boxes ‘Toggle trial’ or ‘Toggle channel’.

After quitting, the trials/channels will be rejected from the data set and the command line output appears as follow

This operation could be repeated for each of the metrics, by clicking on the different radio buttons ‘var’, ‘min’, ‘max’, etc.

The summary mode in ft_rejectvisual has been primarily designed to visually screen for artefacts in channels of a consistent type, i.e. in this example only for the axial MEG gradiometers.

If you have EEG data, the EOG channels have the same physical units and very similar amplitudes and therefore can be visualised simultaneously.

If you have data from a 306-channel Neuromag system, you will have both magnetometers and planar gradiometers, which have different physical units and rather different numbers. Combining them in a single visualization is likely to result in a biassed selection, either mainly relying on the magnetometers or the gradiometers being used to find artefacts.

You can use the following options in ft_rejectvisual to apply a scaling to the channels prior to visualization: cfg.eegscale, cfg.eogscale, cfg.ecgscale, cfg.emgscale, cfg.megscale, cfg.gradscale e cfg.magscale.

You can also call ft_rejectvisual multiple times, once for every type of channels in your data. If you use cfg.keepchannel=’yes’, channels will not be removed from the data on the subsequent calls. Por exemplo:

The previous example of calling ft_rejectvisual sequentially does not allow to exclude bad channels from the data structure. If youw ant to select both trials e channels, you can use the following approach:

Use ft_databrowser to mark the artifacts

An alternative way to remove artifacts is to page through the butterfly plots of the single trials, by using the ft_databrowser function. Call the function like

In the image below are two figures for the same trial (trial 228). As in the left figure first drag the mouse on the artifact to create dotted lines on either side of the artifact (left image). Then, as in the right figure click within the dotted lines

The resulting variable contains the field

artf.artfctdef.visual.artifact = [begsample endsample]

with the begin and end sample for all marked sections.


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Removing eye blink artefacts from EEG-A single-channel physiology-based method

Fundo: EEG signals are often contaminated with artefacts, particularly with large signals generated by eye blinks. Deletion of artefact can lose valuable data. Current methods of removing the eye blink component to leave residual EEG, such as blind source component removal, require multichannel recording, are computationally intensive, and can alter the original EEG signal.

New method: Here we describe a novel single-channel method using a model based on the ballistic physiological components of the eye blink. This removes the blink component, leaving uncontaminated EEG largely unchanged. Processing time allows its use in real-time applications such as neurofeedback training.

Resultados: Blink removal had a success rate of over 90% recovered variance of original EEG when removing synthesised eye blink components. Fronto-lateral sites were poorer (∼80%) than most other sites (92-96%), with poor fronto-polar results (67%).

Comparisons with existing methods: When compared with three popular independent component analysis (ICA) methods, our method was only slightly (1%) better at frontal midline sites but significantly (>20%) better at lateral sites with an overall advantage of ∼10%.

Conclusões: With few recording channels and real-time processing, our method shows clear advantages over ICA for removing eye blinks. It should be particularly suited for use in portable brain-computer-interfaces and in neurofeedback training.

Palavras-chave: Artefact removal Brain computer interface Electroencephalography Eye blinks Online processing.


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Removal of ocular artifacts from the EEG — A biophysical approach to the EOG Extraction des artéfacts oculaires de l⟮G — approche biophysique de lɾOG ☆

The present paper describes the propagation of ocular potentials across the scalp on a biophysical basis. It is concluded that 3 EOG derivations (two for EEG records along the midline) are generally necessary to account for ocular disturbances in the EEG. The inadequacy of many methods suggested for EOG artifact control may be due to the false assumption that just one EOG derivation provides enough information to remove ocular potentials from any EEG recording along the mid(-sagittal) line. A comparison of compensation with one or with two EOG derivations is described for a data set of slow brain potentials. A frequency dependence of the ocular influence cannot be neglected, if fast and slow EOG activities have to be removed. The present considerations should allow a more theoretically based decision of the EOG correction method necessary for a certain data set.


Assista o vídeo: Jak w prosty sposób ZROZUMIEĆ odprowadzenia EKG? (Julho 2022).


Comentários:

  1. Pachu'a

    Estou a disposição para te ajudar, tire suas dúvidas. Juntos podemos chegar à resposta correta.

  2. Hrypa

    No seu lugar eu não teria feito.

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    Eu acho que erros são cometidos. Escreva para mim em PM, fale.



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