Resumen

El emparejamiento de plantillas es un enfoque para el reconocimiento de patrones de seales, a menudo utilizado para seales biomdicas, incluido el electroencefalograma (EEG). Dado que el EEG suele estar gravemente contaminado por varios artefactos fisiolgicos o patolgicos, la identificacin y eliminacin de estos artefactos con algoritmos mejorados de emparejamiento de plantillas mejoraran la calidad general de las seales de EEG. En este artculo, proponemos un enfoque novedoso para mejorar la precisin de los mtodos convencionales de emparejamiento de plantillas mediante la adopcin de la tcnica de deformacin posicional dinmica (DPW), desarrollada recientemente para el anlisis de patrones de escritura a mano. Para validar la viabilidad y superioridad del mtodo propuesto, se detectaron artefactos de parpadeo en las seales de EEG y luego se compararon los resultados con los de los mtodos convencionales. Se encontr que DPW super a los mtodos convencionales en trminos de precisin de deteccin

• 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