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[국내논문] 잡파가 섞인 뇌파의 비선형 및 독립성분 분석
Nonlinear and Independent Component Analysis of EEG with Artifacts 원문보기

퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, v.12 no.5, 2002년, pp.442 - 450  

김응수 (대전대학교 대학원 전자공학과) ,  신동선 (대전대학교 대학원 전자공학과)

초록
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뇌 기능의 연구수단으로써 널리 사용되고 있는 뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 측정시에 노이즈(noise)나 잡파(artifact)가 섞여서 측정되기 쉽다. 본 연구에서는 뇌파에 포함된 잡파들을 분리하기 위해서 독립성분분석(ICA)을 뇌파신호에 적용하였다. 먼저 정상인의 안구운동(Eye Movement)과 관련된 잡파가 나타나는 뇌파 신호에 대해서 독립성분분석을 적용하여 소스로 추정되는 각각의 독립성분들을 분리해 내었다 분리된 신호에 대하여 잡파로 보이는 신호를 제거하고 재구성된 뇌파 신호와 잡파가 제거되기 전인 원래의 신호에 대하여 각각 상관차원(correlation dimension) 및 리아프노프 지수(Iyapunov exponent)등과 같은 비선형 분석법을 적용하여 두 신호의 유의한 차이점을 밝히고, 분리된 독립 신호들의 해부학적 발생위치 및 분포를 추정하였다. 시각적으로 복잡한 뇌파신호에 대하여 독립성분분석을 통하여 뇌 활동의 시각적, 공간적 분석이 가능함을 나타내었을 뿐만 아니라 비선형 분석을 통한 뇌파 신호의 정량적 분석을 통하여 시각적으로 복잡한 뇌파의 유의미한 변화를 관찰할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In measuring EEG, which is widely used for studying brain function, EEG is frequently mixed with noise and artifact. In this study, the signals relevant to the artifact were distracted by applying ICA to EEG signal. First, each independent component which was assumed to be the source was separated b...

Keyword

#뇌파   #잡파   #독립성분분석   #비선형분석   #상관차원   #리아프노프 지수  

참고문헌 (20)

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