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J-GLOBAL ID：201802252544878949   整理番号：18A0587052

多チャネルEEGデータからの筋アーチファクトを除去するための新しい少数チャネル戦略【Powered by NICT】

A novel few-channel strategy for removing muscle artifacts from multichannel EEG data

著者 (3件)： Xu Xueyuan (Department of Biomedical Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, China 230009) ,  Liu Aiping (Department of Microelectronics, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, China 230009) ,  Chen Xun (Department of Biomedical Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, China 230009)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GlobalSIP  ページ： 976-980  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳波(EEG)記録はしばしば筋肉アーチファクトにより汚染されている。マルチチャネルEEG記録から筋肉アーチファクトを抑制するために提案されている様々な方法。しかし,既存のマルチチャネルアプローチは,それ自身で制約を持っている。多チャネル技術を用いる代わりに,本論文では,著者らは,MEMD CCAと呼ばれる,正準相関分析(CCA)を用いた多変量経験的モード分解(MEMD)はマルチチャネルEEG記録から筋肉アーチファクトを除去するために組み合わせた有効少数チャネル技術を提案した。提案した方法は二段階から構成されている。第一に,提案した方法は,いくつかの少数チャネルEEG群にマルチチャネルEEGを分割し,各群を検討した。MEMDは少数チャネルEEG基を分解固有モード関数(IMF)に利用し,CCAは,筋活動に関連した光源を分離するIMFに適用した。筋肉アーチファクトで汚染された模擬および実EEGデータによる多チャネルと少数チャネルアプローチ間の雑音除去性能を比較した。結果は望みのEEG情報を変えることなく筋肉アーチファクトを除去するための多チャネルよりも少数チャネルアプローチの利点を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 雑音除去 ,  *チャネル ,  光源 ,  脳波 ,  *アーチファクト
準シソーラス用語： 筋活動 ,  固有モード関数 ,  経験的モード分解 ,  多変量 ,  正準相関解析 ,  *マルチチャネル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多チャネル ,  EEG ,  筋 ,  アーチファクト ,  チャネル ,  戦略