利用小波去噪和带通滤波器去除脑电图眨眼伪影

IF 16.4 1区化学 Q1 CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY

Accounts of Chemical Research Pub Date : 2024-04-20 DOI:10.21123/bsj.2024.8947

Ebtesam N. AlShemmary, Bushra K. Hilal, Azmi Sh. Abdulbaqi, Mohammed A. Ahmed, Zhentai Lu

{"title":"利用小波去噪和带通滤波器去除脑电图眨眼伪影","authors":"Ebtesam N. AlShemmary, Bushra K. Hilal, Azmi Sh. Abdulbaqi, Mohammed A. Ahmed, Zhentai Lu","doi":"10.21123/bsj.2024.8947","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"التحويل المويجي (WT) هو طريقة رياضية شائعة لاستخراج المعلومات من مصادر البيانات المختلفة. ومع ذلك ، عندما يتعلق الأمر بفصل المصدر الأعمى (BSS) ، فقد كان هناك بعض فقدان الإشارة المرتبط باستخدام WT. لمعالجة هذا الأمر ، تم استخدام خوارزمية هجينة تجمع بين ترشيح WT و Bandpass (BPF) لتصحيح الأخطاء. في هذه الدراسة ، تم اقتراح خوارزمية جديدة تستخدم مزيجًا من خوارزمية تحويل المويجات التطوري (EWT) ، والتي تسمى تقنية Wavelet De-Noising (WDT) ، وإجراء تصفية Band-Pass (BPF) للقضاء على رفرفة العين في مخطط كهربائية إشارات الدماغ (EEG). الهدف الرئيسي للخوارزمية هو إزالة إشارات EEG الناتجة عن حركات العين في قناة FP1 للحصول على إشارة EEG موثوقة. توضح النتائج أن هذا التكامل أكثر كفاءة من WT التقليدي ، كما تم تقييمه بواسطة قياسات نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) وقياسات الكثافة الطيفية للطاقة (PSD) التي تقيم كفاءة عملية الإزالة.","PeriodicalId":1,"journal":{"name":"Accounts of Chemical Research","volume":" 1289","pages":""},"PeriodicalIF":16.4000,"publicationDate":"2024-04-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"EEG Eye Blink Artifacts Removal with Wavelet Denoising and Bandpass Filtering\",\"authors\":\"Ebtesam N. AlShemmary, Bushra K. Hilal, Azmi Sh. Abdulbaqi, Mohammed A. Ahmed, Zhentai Lu\",\"doi\":\"10.21123/bsj.2024.8947\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"التحويل المويجي (WT) هو طريقة رياضية شائعة لاستخراج المعلومات من مصادر البيانات المختلفة. ومع ذلك ، عندما يتعلق الأمر بفصل المصدر الأعمى (BSS) ، فقد كان هناك بعض فقدان الإشارة المرتبط باستخدام WT. لمعالجة هذا الأمر ، تم استخدام خوارزمية هجينة تجمع بين ترشيح WT و Bandpass (BPF) لتصحيح الأخطاء. في هذه الدراسة ، تم اقتراح خوارزمية جديدة تستخدم مزيجًا من خوارزمية تحويل المويجات التطوري (EWT) ، والتي تسمى تقنية Wavelet De-Noising (WDT) ، وإجراء تصفية Band-Pass (BPF) للقضاء على رفرفة العين في مخطط كهربائية إشارات الدماغ (EEG). الهدف الرئيسي للخوارزمية هو إزالة إشارات EEG الناتجة عن حركات العين في قناة FP1 للحصول على إشارة EEG موثوقة. توضح النتائج أن هذا التكامل أكثر كفاءة من WT التقليدي ، كما تم تقييمه بواسطة قياسات نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) وقياسات الكثافة الطيفية للطاقة (PSD) التي تقيم كفاءة عملية الإزالة.\",\"PeriodicalId\":1,\"journal\":{\"name\":\"Accounts of Chemical Research\",\"volume\":\" 1289\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":16.4000,\"publicationDate\":\"2024-04-20\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Accounts of Chemical Research\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.21123/bsj.2024.8947\",\"RegionNum\":1,\"RegionCategory\":\"化学\",\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q1\",\"JCRName\":\"CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Accounts of Chemical Research","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21123/bsj.2024.8947","RegionNum":1,"RegionCategory":"化学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q1","JCRName":"CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

摘要

小波变换（WT）是从不同数据源中提取信息的常用数学方法。然而，在进行盲源分离（BSS）时，使用小波变换会造成一些信号损失。为了解决这个问题，一种结合了 WT 滤波和带通（BPF）的混合算法被用于纠错。在这项研究中，提出了一种新算法，该算法结合使用了一种名为小波去噪技术（WDT）的进化小波变换（EWT）算法和带通滤波（BPF）程序，以消除脑电图（EEG）中的眼跳现象。该算法的主要目的是消除 FP1 信道中眼球运动引起的脑电信号，从而获得可靠的脑电信号。结果表明，通过信噪比（SNR）和功率谱密度（PSD）测量来评估去除过程的效率，这种整合比传统的 WT 更有效。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

查看原文本刊更多论文

EEG Eye Blink Artifacts Removal with Wavelet Denoising and Bandpass Filtering

التحويل المويجي (WT) هو طريقة رياضية شائعة لاستخراج المعلومات من مصادر البيانات المختلفة. ومع ذلك ، عندما يتعلق الأمر بفصل المصدر الأعمى (BSS) ، فقد كان هناك بعض فقدان الإشارة المرتبط باستخدام WT. لمعالجة هذا الأمر ، تم استخدام خوارزمية هجينة تجمع بين ترشيح WT و Bandpass (BPF) لتصحيح الأخطاء. في هذه الدراسة ، تم اقتراح خوارزمية جديدة تستخدم مزيجًا من خوارزمية تحويل المويجات التطوري (EWT) ، والتي تسمى تقنية Wavelet De-Noising (WDT) ، وإجراء تصفية Band-Pass (BPF) للقضاء على رفرفة العين في مخطط كهربائية إشارات الدماغ (EEG). الهدف الرئيسي للخوارزمية هو إزالة إشارات EEG الناتجة عن حركات العين في قناة FP1 للحصول على إشارة EEG موثوقة. توضح النتائج أن هذا التكامل أكثر كفاءة من WT التقليدي ، كما تم تقييمه بواسطة قياسات نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) وقياسات الكثافة الطيفية للطاقة (PSD) التي تقيم كفاءة عملية الإزالة.

求助全文

通过发布文献求助，成功后即可免费获取论文全文。去求助

来源期刊

Accounts of Chemical Research 化学-化学综合

CiteScore

31.40

自引率

1.10%

发文量

312

审稿时长

2 months

期刊介绍： Accounts of Chemical Research presents short, concise and critical articles offering easy-to-read overviews of basic research and applications in all areas of chemistry and biochemistry. These short reviews focus on research from the author’s own laboratory and are designed to teach the reader about a research project. In addition, Accounts of Chemical Research publishes commentaries that give an informed opinion on a current research problem. Special Issues online are devoted to a single topic of unusual activity and significance. Accounts of Chemical Research replaces the traditional article abstract with an article "Conspectus." These entries synopsize the research affording the reader a closer look at the content and significance of an article. Through this provision of a more detailed description of the article contents, the Conspectus enhances the article's discoverability by search engines and the exposure for the research.