HEAR 去除突波与漂移:高方差电极伪迹去除(HEAR)算法
信号处理
2019-07-30 v1
摘要
在功能神经成像与脑机接口(BCI)中,高比例无伪迹信号极为可取。我们提出高方差电极伪迹去除(high-variance electrode artifact removal, HEAR)算法,用于从脑电图(EEG)信号中去除瞬态电极突波与漂移(PD)伪迹。瞬态 PD 伪迹反映了由离子浓度变化引起的电极-头皮界面阻抗变化。HEAR 及其在线版本(oHEAR)均为开源且公开可用。对于模拟 EEG 信号,二者均优于当前最优的离线与在线瞬态高方差伪迹校正算法。(o)HEAR 将 PD 伪迹衰减约 25 dB,同时在无 PD 伪迹时段保持高信噪比(SNR)。对于真实世界 EEG 数据,(o)HEAR 将异常试次比例减半,并在中心向外伸展任务中保持了运动相关皮层电位的波形。在 BCI 训练情形下,使用 oHEAR 可通过降低 PD 伪迹的潜在负面影响,提升用户所接收反馈的可靠性。
引用
@article{arxiv.1907.12354,
title = {HEAR to remove pops and drifts: the high-variance electrode artifact removal (HEAR) algorithm},
author = {Reinmar J. Kobler and Andreea I. Sburlea and Valeria Mondini and Gernot R. Müller-Putz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.12354},
year = {2019}
}