Resumen

El emparejamiento de plantillas es un enfoque para el reconocimiento de patrones de señales, a menudo utilizado en señales biomédicas, incluido el electroencefalograma (EEG). Dado que el EEG suele estar severamente contaminado por varios artefactos fisiológicos o patológicos, la identificación y rechazo de estos artefactos con algoritmos mejorados de emparejamiento de plantillas mejorarían la calidad general de las señales de EEG. En este artículo, proponemos un enfoque novedoso para mejorar la precisión de los métodos convencionales de emparejamiento de plantillas al adoptar la técnica de deformación posicional dinámica (DPW), desarrollada recientemente para el análisis de patrones de escritura. Para validar la viabilidad y superioridad del método propuesto, se detectaron artefactos de parpadeo en las señales de EEG y luego se compararon los resultados con los de los métodos convencionales. Se encontró que DPW superó a los métodos convencionales en cuanto a la precisión de detección de artefactos,

• 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:Correspondencia de plantillas; Reconocimiento de patrones de señales; Señales de EEG; Artefactos; Deformación posicional dinámica; DPW
• Keywords:Template matching; Signal pattern recognition; EEG signals; Artifacts; Dynamic positional warping; DPW