Rejecting Artifacts Based on Identification of Optimal Independent Components in an Electroencephalogram During Cognitive Tasks
Rejecting Artifacts Based on Identification of Optimal Independent Components in an Electroencephalogram During Cognitive Tasks
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在认知任务期间基于脑电图中最佳独立分量的识别来拒绝伪影
DOI：
10.1007/978-3-030-62045-5_7
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kadokura H.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kato K.;Suzuki K.;Suzuki T.;Kadokura H.
眨眼和眼球运动主要以伪影的形式污染脑电图（EEG）结果，因为它们在EEG数据中产生误导性的神经活动。为了管理这种现象，我们提出了一种识别技术的最佳独立组件（IC）的电噪声产生的文物。我们的技术集成了独立成分分析和K均值，这是一种机器学习方法，在我们以前的研究中实现。然而，我们以前评估的性能的方法，只有人工EEG噪声叠加在一个休息的EEG上的眨眼和眼球运动模板。在这项研究中，我们评估了性能的技术在我们以前的研究中提出的使用真实的EEG数据在认知任务，即隐式联想任务（IAT），使检测隐式偏见在个别科目。在这项任务中，图像或字符是视觉上呈现的，因此许多与眨眼和眼球运动相关的伪影污染了EEG。其结果是，平均数和信噪比的事件相关的潜在的，拒绝了所确定的IC，提高了在大多数科目相比，使用传统的方法。结果表明，该方法产生了可接受的性能水平。所提出的方法可以用于可视化认知任务，如IAT，以及在人工EEG。
Eye-blinks and eye movements contaminate electroencephalogram (EEG) results mainly in the form of artifacts, as they generate misleading neural activities in the EEG data. To manage this phenomenon, we proposed an identification technique for the optimal independent components (ICs) of electrical noise generated by artifacts. Our technique integrates independent component analysis andK-means, which is a machine learning method implemented in our previous study. However, we previously evaluated the performance of the method for only artificial EEG noise superimposed on an eye-blink and eye movement template on a resting EEG. In this study, we evaluated the performance of the technique proposed in our previous study using real EEG data during a cognitive task, namely an implicit association task (IAT), that enables the detection of implicit biases in individual subjects. In this task, images or characters were presented visually, and hence many artifacts associated with an eye-blink and eye movement contaminated the EEG. As a result, the averaging numbers and signal-to-noise ratio in an event-related potential, rejected by the identified ICs, improved in most subjects compared with those obtained using the conventional method. The results showed that the proposed method yielded acceptable levels of performance. The proposed method can be employed for visualizing cognitive tasks, such as an IAT, as well as in an artificial EEG.
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DOI：
10.1541/ieejeiss.135.848
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影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
Y. Mitsukura
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通讯作者：
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7.6
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