独立分量分析方法在脑电信号预处理中的应用研究

• 作者: 万柏坤 赵丽 高扬
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 医学
• 关键词: EEG ICA 眼动伪差 工频干扰
• 年，卷（期）: 2003,（z1）
• 所属期刊栏目: 各种信息的采集、传输、控制及管理
• 页码范围: 496-498
• 页数: 3页
• 分类号: R318
• 字数: 1116字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2003.z1.166

摘要

眼动伪差和工频干扰是脑电图(electroencephalogram, EEG)中常见噪声,严重影响EEG信号提取和分析.通过比较Infomax、Extended-Infomax、Jade独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)算法用于诱发电位分离眼动伪差与工频干扰的结果,确证Infomax和Jade算法有较好的收敛性.Infomax算法可以分离出眼动慢波,但难以消除工频干扰,Extended InfomaxICA算法和Jade算法可以从16导联视觉诱发电位EEG信号中分离出眼动伪差和工频干扰并将其消除,为进一步提取诱发电位信号建立了基础.ICA在生物医学信号处理中尤其在临床医学工程中潜在着重要应用价值,值得深入研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵丽	天津大学精密仪器与光电子工程学院	22	283	10.0	16.0
3	高扬	天津大学精密仪器与光电子工程学院	20	152	7.0	12.0
4	万柏坤	天津大学精密仪器与光电子工程学院	122	1266	20.0	27.0