Resumen

El movimiento generado en el momento de la captura de la señal de electroencefalografía (EEG) provoca artefactos que pueden reducir la calidad de la información obtenida. Los métodos de eliminación de artefactos existentes utilizan el análisis de correlación canónica (CCA) para eliminar los artefactos junto con la descomposición de modo empírico conjunto (EEMD) y la transformada wavelet (WT). Se propone un nuevo enfoque para analizar y mejorar el rendimiento del filtrado y reducir el tiempo de cálculo del filtro en entornos muy ruidosos. Este nuevo enfoque de CCA se basa en el método de eliminación gaussiana que se utiliza para calcular los coeficientes de correlación mediante la operación de barra diagonal inversa y está diseñado para la eliminación de artefactos de movimiento de la señal de EEG. La eliminación gaussiana se utiliza para resolver ecuaciones lineales y calcular los valores propios, lo que reduce el coste computacional del método CCA. Este nuevo método propuesto se compara con las técnicas de eliminación de artefactos disponibles en la actualidad mediante EEMD-CCA y transformada wavelet. El rendimiento se comprueba con datos de señales de EEG sintéticas y reales. La técnica de eliminación de artefactos propuesta se evalúa utilizando matrices de eficiencia como la relación señal/ruido (DSNR), lambda (λ), error cuadrático medio (RMSE), tiempo transcurrido y parámetros ROC. Los resultados indican la idoneidad del algoritmo propuesto como complemento de los algoritmos actualmente en uso.

• Materias:Algoritmos de aprendizaje Transductores de ultrasonido Ingeniería de atención Estudio biomecánico Ortesis progresivas estáticas
• Subjects:Learning algorithms Ultrasound transducers Care engineering Biomechanical study Static progressive orthoses
• Palabras claves:CCA, nuevo enfoque, transformada wavelet, eliminación de artefactos de movimiento de señal EEG, técnicas disponibles de eliminación de artefactos, datos reales de señal EEG, método de eliminación gaussiano, métodos de eliminación de artefactos, técnica de eliminación de artefactos, análisis de correlación canónica.
• Keywords:CCA, new approach, wavelet transform, EEG signal motion artifact removal, available artifact removal techniques, real EEG signal data, Gaussian elimination method, artifact removal methods, artifact removal technique, canonical correlation analysis