使用固定频率EWT和GMETV波器进行单通道的EOG人工物清除
Jammisetty Yedukondalu1, Kalyani Sunkara2, Venkata Kishore Kumar Rejeti3
1Department of Electronics and Communication Engineering, PACE Institute of Technology & Sciences, Ongole, 523272, AP, India.
Scientific reports
|November 5, 2025
概括
这项研究引入了一种使用固定频率实证波形变换 (FF-EWT) 和通用莫罗包总变化 (GMETV) 过器的自动化方法,以从单通道EEG信号中删除眼的器件,从而改善大脑信号分析.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 神经科学是一个神经科学.
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 便携式脑电图 (EEG) 系统为医疗保健提供了用户友好的,可穿戴的解决方案.
- 电眼图 (EOG) 器件,特别是从眼来看,大大阻碍了单通道EEG (scEEG) 中的准确诊断.
- 有效的文物清除对于可靠的scEEG数据分析至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一种自动化方法,用于从scEEG信号中删除EOG人工物.
- 为了提高可穿戴EEG系统中大脑信号分析的准确性.
- 为临床和研究应用提供有效的预处理工具.
主要方法:
- 一种结合固定频率实证波段变换 (FF-EWT) 和通用莫罗封面总变化 (GMETV) 过器的自动化工件移除技术.
- 通过使用kurtosis (KS),分散 (DisEn) 和功率光谱密度 (PSD) 度量来识别被人工物污染的组件.
- 使用合成和现实世界的EEG数据集进行验证.
主要成果:
- 该FF-EWT+GMETV方法成功地抑制了EOG文物,同时保留了基本的低频EEG信息.
- 合成数据显示相对根平均平方误差 (RRMSE) 较低,相关系数 (CC) 更高.
- 真正的EEG记录显示了信号与文物比率 (SAR) 和平均绝对误差 (MAE) 的改善.
结论:
- 拟议的FF-EWT+GMETV技术提供了一个强大的解决方案,用于在scEEG中移除EOG工件.
- 这一进步显著提高了大脑信号分析的质量.
- 该方法是临床诊断和神经科学研究的有价值的预处理工具.


