Resumen

Basándose en las medidas de similitud en el dominio wavelet en un entorno de EEG multicanal, se desarrollan dos nuevos métodos para la detección de potenciales relacionados con eventos (ERP) de un solo ensayo. El primer método, denominado "umbralización de EEG multicanal por similitud" (METS), elimina simultáneamente toda la información registrada por los canales. El segundo método, denominado "selección de ventana de ERP basada en la semblanza" (SEWS), presenta dos versiones para localizar automáticamente el ERP en el tiempo para cada sujeto con el fin de reducir la ventana de tiempo a analizar mediante la eliminación de características inútiles. Demostramos empíricamente que cuando estos métodos se utilizan de forma independiente, son adecuados para la eliminación de ruido y la extracción de características del ERP. Mientras tanto, la combinación de ambos métodos obtiene mejores resultados en comparación con su uso independiente. El algoritmo de denoising se comparó con los métodos clásicos de umbralización basados en wavelets y se comprobó que obtenía mejores resultados, lo que demuestra su idoneidad para el procesamiento de ERP. La combinación de los dos algoritmos de denoising de las señales y de selección de la ventana temporal se ha comparado con xDAWN, que es un algoritmo eficiente para mejorar las ERP. Concluimos que nuestro método de semblanza basado en wavelets se comporta mejor que xDAWN para la detección de un solo ensayo en presencia de artefactos o ruido.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:ventanas de tiempo, mejores resultados, métodos de semblanza basados, presencia de artefactos, umbralización de eeg multicanal, métodos de umbralización clásicos, ajuste de eeg multicanal, selección de ventanas erp, ventanas erp basadas, procesamiento erp
• Keywords:time windows, better results, based semblance methods, presence of artifacts, multichannel eeg thresholding, classic thresholding methods, multichannel eeg setting, erp windows selection, based erp windows, erp processing