Eliminación de artefactos oculares en EEG de control

Llumiquinga Pachacama, John (2019). Eliminación de artefactos oculares en EEG de control. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Description

Title: Eliminación de artefactos oculares en EEG de control
Author/s:
  • Llumiquinga Pachacama, John
Contributor/s:
  • Luengo García, David
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería de Sistemas de Telecomunicación
Date: November 2019
Subjects:
Freetext Keywords: Electroencefalografía; Señales biomédicas
Faculty: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Department: Teoría de la Señal y Comunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La electroencefalografía (EEG) consiste en el registro y evaluación de los potenciales eléctricos generados por el cerebro y obtenidos por medio de electrodos situados sobre la superficie del cuero cabelludo. Este tipo de registros poseen formas muy complejas, que varían según la localización de los electrodos, y entre los pacientes. Esto es debido al gran número de interconexiones que presentan las neuronas y por la estructura no uniforme del encéfalo. Se presenta una descripción del sistema nervioso y del cerebro, de la generación de la actividad cerebral y de su medición a partir del EEG. También se describen los ritmos cerebrales y se presentan los principales artefactos que contaminan las señales EEG. Se sabe que cierta actividad de origen no cortical interfiere en los registros de EEG, siendo la interferencia más crítica la producida por la actividad ocular. Esto origina el problema asociado al filtrado de los artefactos oculares, que supone el inicio de la línea de investigación en la cual se enfoca este proyecto. Es de vital importancia tratar adecuadamente los artefactos que contaminan la señal EEG, ya que dicha contaminación puede llevar a resultados erróneos y conclusiones equivocadas. A lo largo del proyecto se van a mostrar diferentes técnicas que se utilizan para separar los artefactos, tales como el filtrado adaptativo, la separación ciega de fuentes, etc. Nos centraremos en dos tipos de algoritmos adaptativos: el algoritmo de mínimos cuadrados (LMS) y el recursivo de mínimos cuadrados (RLS), y su elección determinará el coste computacional y la precisión del filtro adaptativo. Cada algoritmo adaptativo será diseñado y evaluado a lo largo del proyecto. Primero se realiza un estudio previo de cada algoritmo y luego un análisis comparativo de la eficacia de los algoritmos adaptativos en las señales simuladas. Para realizar una evaluación objetiva de los diferentes métodos de filtrado ocular será necesario la utilización de señales electrooculográficas (EOG) y EEG simuladas, donde existan referencias de las actividades ocular y cerebral. Para ello, nos ayudaremos de los registros ofrecidos por los neurofisiólogos del Hospital de la Princesa de Madrid y los adquiridos de la base de datos de polisomnografía disponible en Physionet. Como conclusión final se indicarán los resultados obtenidos en las simulaciones, valorando diferentes aspectos de los algoritmos como la velocidad de convergencia y la precisión de estimación de las señales contaminadas. Abstract: Electroencephalography (EEG) consists of the recording and evaluation of electrical potentials generated by the brain and obtained by means of electrodes located on the surface of the scalp. These types of records have very complex forms, that vary according to the location of the electrodes, and among patients. This is due to the large number of interconnections that neurons have and the non-uniform structure of the brain. A description of the nervous system and the brain, the generation of brain activity and its measurement from the EEG is presented. The cerebral rhythms are also described and the main artefacts that contaminate the EEG signals are presented. It is known that certain activity of noncortical origin interferes with EEG records, the most critical being that produced by ocular activity. This causes the problem associated with the filtering of eye artifacts, that is the beginning of the line of research on which this project focuses. It is crucial to properly treat artifacts that contaminate the EEG signal, since such contamination can lead to erroneous results and wrong conclusions. Throughout the project, different techniques to separate artifacts are described, such as adaptive filtering and blind source separation. We will focus on two types of adaptive algorithms: the least mean squares algorithm (LMS) and the recursive least squares algorithm (RLS), and the choice will determine the computational cost and the accuracy of the adaptive filter. Each adaptive algorithm will be designed and evaluated throughout the project. First, a preliminary study of each algorithm is carried out and then a comparative analysis of the efficiency of the adaptive algorithms in the simulated signals is performed. To carry out an objective evaluation of the different ocular filtering methods, it will be necessary to use simulated electroographic (EOG) and EEG signals, where we have references to ocular and cerebral activities. To do this, we will use the records offered by the neurophysiologists of “Hospital de la Princesa de Madrid” and those acquired from the polysomnography database available at Physionet. In conclusion, the results obtained in the simulations will be indicated, valuing different aspects of the algorithms such as the speed of convergence and the precision in the estimation of the contaminated signals.

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Item ID: 67279
DC Identifier: https://oa.upm.es/67279/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:67279
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 28 May 2021 16:10
Last Modified: 28 Jul 2021 22:30
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