¿Cómo determino si mi señal de EEG necesita eliminación de ruido?

Recientemente comencé a trabajar en el estudio del sueño.
Para mi investigación, descargo datos de EEG del sueño de fisionet. Los datos de EEG tienen una frecuencia de muestreo de 100 HZ y se registraron en 2 sitios de EEG bipolares.

Cuando inicio la etapa de preprocesamiento, encuentro un problema simple, ¿cómo debo saber si mi señal tiene un artefacto o ruido?

Cabe señalar que, según el teorema de Nyquist y la frecuencia de muestreo de mi señal, la frecuencia máxima de mi señal es de 50 HZ, por lo que no filtré la frecuencia de EEG innecesaria.
En general, solo usé un filtro de muesca simple a 50 HZ y usé un método de umbral simple para eliminar las épocas que estaban muy contaminadas por artefactos del movimiento muscular y/o ocular.

Volviendo a la pregunta principal, ¿cómo debo saber si necesito usar un método más complicado para eliminar el artefacto EMG o EOG de mi señal?

Respuestas (1)

Tu grabación necesariamente tiene ruido. Esa es una propiedad de cualquier aparato físico, y estás registrando la actividad de neuronas ruidosas. La otra propiedad del ruido es que, por definición, se promediará. Así que no hagas nada al respecto. 100 Hz es una frecuencia bastante baja. Los artefactos (por ejemplo, parpadeos, pero dudo que tenga eso en sujetos dormidos) normalmente tendrían una frecuencia más alta que eso, por lo que (1) es poco probable que haya sido registrado por su sistema, (2) puede filtrar su paso bajo señal para eliminar tanto el artefacto de 50 Hz como otros posibles artefactos. Otros artefactos, como la posición para dormir, tendrían frecuencias muy bajas. Entonces puede pasar alto su señal para deshacerse de ellos. No estoy familiarizado con los EEG del sueño, pero no me preocuparía demasiado por eso. También puede consultar algunos documentos y ver cómo filtraron su señal.

Gracias, revisé algunos documentos relacionados y la mayoría de ellos usaban una frecuencia de muestreo más alta, por lo que filtraron su señal de paso alto y paso bajo, como mencionaste, no necesito pasar mi señal por bajo, pero creo que como tu recomendación yo debería usar al menos un filtro de paso alto. En algunos de los documentos, usaron ICA para eliminar el parpadeo y el artefacto de movimiento, pero otros solo verificaron que las épocas no estuvieran muy contaminadas por artefactos usando el método de umbral que yo también usé, pero mi La principal preocupación era si debería usar un método complicado como ICA para eliminar el ruido en primer lugar o no.
Lo siento, recién vi eso. El filtrado e ICA son 2 técnicas muy diferentes. ICA intenta encontrar dimensiones subyacentes que expliquen mejor sus datos. Debido a que el ruido será principalmente independiente en sus electrodos (por lo tanto, tendrá un efecto diferente en cada electrodo), mientras que los parpadeos tendrán un efecto similar en todos los electrodos, los parpadeos contribuirán en gran medida a la variación y el ICA los detectará fácilmente. Luego puede restar esa dimensión de sus datos y obtener una señal "sin parpadeo". En principios es sólido aunque personalmente confiaría más en filtrar.
En cualquier caso, ICA requiere múltiples dimensiones (electrodos) y solo tiene 2. Entonces, incluso si quisiera, no está seguro de poder usar ICA en absoluto. Si su conjunto de datos es manejable, creo que establecer umbrales y verificar manualmente las pruebas es la solución más fácil.
¿Cómo determino si mi señal de EEG necesita eliminación de ruido?
RespuestasAquíPolítica de privacidad1y, 0v