Metody eliminacji artefaktów w sygnałach EEG

Rejestracja sygnałów elektroencefalograficznych (EEG) jest niemal zawsze związana z zapisem różnego rodzaju artefaktów, które zaszumianą odczyt i utrudniają analizę zebranych danych. Artefakty te mogą być zauważalne w pojedynczych kanałach, ale bardzo często muszą być korygowane na przestrzeni kilku kanałów jednocześnie. Ich pochodzenie może być różnorodne. Wyróżnia się artefakty sieciowe, sprzętowe jak również kilka rodzajów artefaktów mięśniowych, pochodzących od badanej osoby. W ostatnich latach obserwuje się wzrost zainteresowania badaniami EEG nie tylko w zastosowaniach ambulatoryjnych i klinicznych, ale także w analizach psychologicznych oraz w budowie nowoczesnych interfejsów człowiekmaszyna. Artykuł przedstawia studium przypadku zastosowania analiz klasyfikacyjnych w zagadnieniach korekcji artefaktów sygnału EEG.

Registration of electroencephalography signals (EEG) is almost always associated with recording different kinds of artifacts that makes it difficult to read and analyze collected data. These artifacts may be noticeable in the individual channels, but very often they have to be adjusted over several channels simultaneously. Their origin can be varied. Among the most typical are network and hardware artifacts as well as several types of muscle artifacts, derived from the tested person. In recent years increased interest in EEG studies might be noticed. EEG signals are applied not only in the outpatient and clinical applications, but also in psychological analyses and in construction of modern human-machine interfaces. This article presents a case study of classification analysis application in EEG artifact correction tasks.