Resumen

Los registros de electroencefalograma (EEG) suelen estar contaminados con artefactos musculares. Esta actividad muscular perturbadora afecta fuertemente el análisis visual del EEG e impide los resultados del procesamiento de la señal del EEG, como el análisis de la conectividad cerebral. Si hay disponibles registros de EEG de múltiples canales, entonces existen una considerable variedad de métodos que pueden eliminar o en cierta medida suprimir el efecto distorsionante de tales artefactos. Sin embargo, hasta donde sabemos, no existe un medio existente para eliminar artefactos musculares de registros de EEG de un solo canal. Además, considerando la creciente necesidad reciente de procesamiento de señales biomédicas en situaciones ambulatorias, es crucialmente importante desarrollar técnicas de un solo canal. En este trabajo, proponemos un método simple pero efectivo para lograr la eliminación de artefactos musculares de un solo canal de EEG, combinando la descomposición empírica en modos de ensamble (EEMD) con el análisis de correlación canónica de multiconjuntos (M

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Artefactos musculares; Registros de EEG; Análisis de conectividad cerebral; EEG multicanal; EEG de un solo canal; Descomposición empírica de modos en conjunto
• Keywords:Muscle artifacts; EEG recordings; Brain connectivity analysis; Multichannel EEG; Single-channel EEG; Ensemble empirical mode decomposition