用于去除 EEG 伪迹的机器学习：基准设定
信号处理
2019-03-20 v1 机器学习
摘要
脑电图（EEG）常受伪迹污染，使临床医生解读更为困难。因此，自动化伪迹识别系统有潜力辅助临床工作流。在本摘要中，我们分享了将多种机器学习算法应用于近期发布的全球最大开源伪迹识别数据集的初步结果。我们期望这些结果能作为未来可能使用该数据集的研究人员的基准。
引用
@article{arxiv.1903.07825,
title = {Machine Learning for removing EEG artifacts: Setting the benchmark},
author = {Subhrajit Roy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.07825},
year = {2019}
}
备注
2 pages