Performances des approches déterministes et stochastiques pour le débruitage des signaux épileptiques intercritiques
Résumé
On propose dans cette étude de comparer les performances d'une approche déterministe (Décomposition Modale Empirique, EMD), et deux approches stochastiques (l'Analyse en Composantes Indépendantes, ICA et l'Analyse de Corrélation Canonique, CCA) pour l'élimination des artéfacts musculaires (EMG) affectant les signaux ElectroEncéphaloGraphiques (EEG, électrodes de scalp) des patients épileptiques. L'objectif final est de choisir la méthode qui réhausse au mieux les signaux d'intérêt (transitoires de type pointes épileptiques et activité de fond) afin d'améliorer leur analyse qualitative et quantitative. La démarche entreprise pour la comparaison de ces trois méthodes est originale puisqu'elle exploite des signaux EEG de surface simulés, qui reproduisent de façon très réaliste les pointes épileptiques ainsi que l'activité EEG de fond; on ajoute à ces simulations des activités musculaires provenant de tracés EEG réels. Ces simulations nous apportent la "vérité terrain" concernant les sources d'intérêt et permettent donc de quantifier les performances de chacune des trois méthodes étudiées. Les résultats quantitatifs montrent que l'EMD offre des performances plus intéressantes que celles de l'ICA et de la CCA dans le contexte étudié lorsque le rapport signal sur bruit est très faible.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...