心臓汚染による電気皮質撮影装置における人工物除去

科学分野:

• 神経科学
• 生物医学工学
• 信号処理

背景:

• 胸部に埋め込まれた電子機器により,電気皮質撮影 (ECoG) 装置は,特に心臓の干渉 (ECG) を取得することができます.
• これらの人工物は,電気脳図 (EEG) や標準的な心電図 (ECoG) で見られるものとは異なるため,臨床データの品質に影響を及ぼします.

研究 の 目的:

• 臨床的に得られたECoGデータの異なる人工物除去技術の有効性を比較する.
• 信号の質を向上させ 基礎となる神経情報を保存する方法を特定する.

主な方法:

• 比較された共通平均参照 (CAR),自動化されたECGチャネル選択による独立成分分析 (ICA),およびテンプレートベースの除去 (TBR)
• シグナル・トゥ・アーティファクト (RMS) 値を用いてアーティファクトの除去を評価した.
• ICAの自動と手動のECGチャネル選択を評価した.

主要な成果:

• 試験されたすべてのフィルタリング方法は,人工物の振幅を低減し,信号対人工物の比率を改善しました.
• ICAの自動化されたECGチャネル選択は,手動選択と高い一致を示した.
• ICAは信号対人工物比で最大の改善をもたらしたが,より長い計算時間が要求された.
• TBRはアーティファクトのない地域で 基礎となるECoGデータをより良く保存した.

結論:

• 自動化されたECGチャネル選択による独立コンポーネント分析 (ICA) は,ECGデータからECGアーティファクトを取り除くのに好ましい方法です.
• このアプローチは 重要な神経信号情報を保存しながら 心臓の汚染を効果的に除去します
• 確立された方法は,ECoGデバイスを脳-コンピュータインターフェースに変換することを容易にする.