In the paper a short review of methods applied for pattern electroretinogram signal analysis is presented. Various possible alternatives for classical method used in medical practice are described. The capabilities and disadvantages of each method as well as relevant results are briefly presented and/or references are cited. The described algorithms are: statistical regression analysis, continuous wavelet transform, discrete wavelet transform, artificial neural networks, principal components analysis and independent component analysis. The aim of the paper is to give a short review of previously taken activity in the field of pattern electroretinogram analysis particularly for diagnostic purposes, and present a guide for possible approaches to be applied for other bioelectrical signals.
PL
W artykule przedstawiono przegląd metod zastosowanych do analizy sygnału elektroretinogramu wywołanego wzorcem. Zaprezentowano szereg możliwych technik alternatywnych w stosunku do procedur używanych w praktyce klinicznej. Przedyskutowano zalety i ograniczenia każdego z algorytmów, przedstawiając pokrótce wyniki doświadczeń lub cytując odpowiednie pozycje literatury. Opisane algorytmy to: statystyczna analiza regresji, ciągła i dyskretna transformata falkowa, sztuczne sieci neuronowe, analiza składowych głównych (PCA) oraz analiza składowych niezależnych (ICA). Celem niniejszego artykuły jest usystematyzowanie wcześniejszych działań autorów w dziedzinie analizy elektroretinogramu wywołanego wzorcem, w szczególności dla potrzeb diagnostyki, oraz zaproponowanie metodologii badań sygnałów bioelektrycznych o podobnym charakterze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.