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Removing muscle and eye artifacts using blind source separation techniques in ictal EEG source imaging

机译:在眼电EEG源成像中使用盲源分离技术去除肌肉和眼睛伪影

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摘要

Objective: The contamination of muscle and eye artifacts during an ictal period of the EEG significantly distorts source estimation algorithms. Recent blind source separation (BSS) techniques based on canonical correlation (BSS-CCA) and independent component analysis with spatial constraints (SCICA) have shown much promise in the removal of these artifacts. In this study we want to use BSS-CCA and SCICA as a preprocessing step before the source estimation during the ictal period.
机译:目的:在EEG的发作期,肌肉和眼睛伪影的污染会严重干扰源估计算法。最近的基于规范相关性的盲源分离(BSS)技术(BSS-CCA)和具有空间约束的独立成分分析(SCICA)在消除这些伪影方面显示出了很大的希望。在这项研究中,我们希望在冰期期间使用BSS-CCA和SCICA作为预处理步骤,然后进行源估计。

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