Zastosowanie klasteryzacji do automatycznej detekcji artefaktów mrugania oczami w sygnale EEG

• Autorzy: Kołodziej M. , Majkowski A. , Rak R.J.

Warianty tytułu

EN

The use of clustering for automatic detection of eye blinking artifacts in the EEG signal

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaprezentowano autorską metodę detekcji krótkich fragmentów sygnału EEG, które zawierają artefakty mrugania oczami. Autorzy, do automatycznego wskazania fragmentów sygnału EEG zawierającego artefakty mrugania oczami wykorzystali uczenie bez nadzoru (algorytm K-means) oraz cechy sygnału takie jak amplituda i statystyki wyższych rzędów. Wyniki działania algorytmu są bardzo zadowalające. Trafność detekcji wynosi 98%. Algorytm pozwala wykluczyć zaznaczone fragmenty sygnału i nie poddawać ich dalszej analizie. Takie podejście zdaniem autorów przysłuży się do efektywniejszego wykorzystania sygnałów EEG.

EN

The paper presents an original method for the detection of short fragments of the EEG signal, which contain eye blinking artifacts. The authors, to automatically identify fragments the EEG signal containing eye blinking artifacts, used unsupervised learning (K-means algorithm) and the signal features such as amplitude and higher-order statistics. The obtained results are very satisfactory. Accuracy of detection is 98%. The algorithm enables to exclude selected fragments of the signal and not analyze them further. Such an approach, according to the authors, enable more efficient use of EEG signals.

Słowa kluczowe

PL

EEG; elektroencefalografia; artefakt; K-means; uczenie bez nadzoru; klasteryzacja

EN

EEG; electroencefalography; artifact; eye blinking; K-mean; unsupervised learning; cluster analysis

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 90, nr 8
• Strony: 175--177
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Kołodziej M.

• Politechnika Warszawska, Instytut Elektrotechniki Teoretycznej i Systemów Informacyjno- Pomiarowych, ul. Koszykowa 75, 00-661 Warszawa

autor

Majkowski A.

• Politechnika Warszawska, Instytut Elektrotechniki Teoretycznej i Systemów Informacyjno- Pomiarowych, ul. Koszykowa 75, 00-661 Warszawa

autor

Rak R.J.

• Politechnika Warszawska, Instytut Elektrotechniki Teoretycznej i Systemów Informacyjno- Pomiarowych, ul. Koszykowa 75, 00-661 Warszawa

Bibliografia

• [1] Rak, R.J., Kołodziej, M., Majkowski, A.; Brain-computer interface as measurement and control system the review paper; Metrology and Measurement Systems, 19 (3), pp. 427-444, (2012).
• [2] Kołodziej, M., Majkowski, A., Rak, R.J.; Optimization of the time window of signal processing in interface between brain and computer; Przegląd Elektrotechniczny, 87 (9 A), pp. 142-144, (2011).
• [3] Kołodziej, M., Majkowski, A., Rak, R.J.; Matlab FE-Toolbox - An universal utility for feature extraction of EEG signals for BCI realization; Przegląd Elektrotechniczny, 86 (1), pp. 44-46, (2010).
• [4] Ghaderi, F., Kim, S.K., Kirchner, E.A. Effects of eye artifact removal methods on single trial P300 detection, a comparative study, Journal of Neuroscience Methods, 221, pp. 41-47 (2014).
• [5] Orhan, U., Erdogmus, D., Roark, B., Oken, B., Fried-Oken, M.Offline analysis of context contribution to ERP-based typing BCI performance, Journal of Neural Engineering, 10 (6), art. no. 066003 (2013).
• [6] Matsusaki, F., Ikuno, T., Katayama, Y., Iramina, K. Online artifact removal in EEG signals, IFMBE Proceedings, 39 IFMBE, pp. 352-355 (2013).
• [7] Haghighatpanah, N., Amirfattahi, R., Abootalebi, V., Nazari, B. A two stage single trial P300 detection algorithm based on independent component analysis and wavelet transforms, 19th Iranian Conference of Biomedical Engineering, ICBME, art. no. 6519702, pp. 324-329 (2012).
• [8] Cichocki, A., Osowski, S., Siwek, K. Comparisons of prewhitening algorithms of noisy signals, Przeglad Elektrotechniczny, 81 (2), pp. 22-25 (2005).
• [9] A. Hartigan and M. A. Wong, A K-Means Clustering Algorithm, Applied Statistics, Vol. 28, No. 1, p100-108 (1979).
• [10] Kołodziej, M., Majkowski, A., Rak, R.J.; A new method of feature extraction from EEG signal for brain-computer interface design; Przegląd Elektrotechniczny, 86 (9), pp. 35-38, (2010).
• [11] Olszewski, D., Kołodziej, M., Twardy, M.; A probabilistic component for K-means algorithm and its application to sound recognition; Przegląd Elektrotechniczny, 86 (6), pp. 185-190, (2010).