基于扩展Infomax ICA的ERP少次提取方法研究

• 作者: 万柏坤 刘庆凯 杨建刚 綦宏志 赵丽
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 脑电(EEG) 扩展Informax事件相关电位 独立分量分析 少次提取
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 241-245
• 页数: 5页
• 分类号: R318.04
• 字数: 2616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2005.04.001

摘要

事件相关电位(event related potential,ERP)提取是脑电研究的重点之一,目前临床上主要通过相干平均的方法来获取.由于脑电的非平稳性,使其需要大量重复刺激才能获得,对于受试者极不方便,也不利于ERP的实时检测.本文以反映大脑稀少认知事件的相关电位P300为例,采用扩展Infomax(extended informationmaximization)独立分量分析(independent component analysis,ICA)算法,先滤除眼动、工频干扰,再重构脑电数据,最后经少次叠加即可得到与通常需多次相干平均结果相近的比较满意的P300波形.说明ICA算法在ERP的峰值和潜伏期模式识别上具有较为明显的效果,具有潜在的临床工程应用价值.

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	天津大学精仪学院生物医学工程与科学仪器系	22	283	10.0	16.0
2	万柏坤	天津大学精仪学院生物医学工程与科学仪器系	122	1266	20.0	27.0
3	刘庆凯	天津大学精仪学院生物医学工程与科学仪器系	7	37	4.0	6.0
4	綦宏志	天津大学精仪学院生物医学工程与科学仪器系	46	445	14.0	19.0
5	杨建刚	天津大学精仪学院生物医学工程与科学仪器系	3	19	2.0	3.0