1 / 32

Bandfilteringstechnieken om oogartefacten te verwijderen uit EEG-signalen met ERP’s

Bandfilteringstechnieken om oogartefacten te verwijderen uit EEG-signalen met ERP’s. Manon Botter Daan Reid Maria Niessen. Bea van Meerveld Douwe Terluin Bob van der Vecht. Groepstaken. 2 groepen -MDM (Maria, Daan, Manon) -BDB (Bob, Douwe, Bea) Groep 1

Download Presentation

Bandfilteringstechnieken om oogartefacten te verwijderen uit EEG-signalen met ERP’s

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Bandfilteringstechnieken om oogartefacten te verwijderen uit EEG-signalen met ERP’s Manon Botter Daan Reid Maria Niessen Bea van Meerveld Douwe Terluin Bob van der Vecht

  2. Groepstaken 2 groepen -MDM (Maria, Daan, Manon) -BDB (Bob, Douwe, Bea) Groep 1 Vinden van de beste filters voor groep 2. Groep 2 Verwijderen van EOG-artefacten uit het signaal.

  3. Stappenplan 1. Alfa Filter (MDM) 2. Kwadrateren & Smoothing (MDM) 3. Segmenteren (DBD) 4. Per stimulus middelen (BDB) 5. Trend correctie (BDB) 6. Gemiddelde stimuli van signaal aftrekken (BDB) 7. EOG-artefacten eruit filteren (MDM) 8. Stimuli erbij optellen (BDB)

  4. Stappenplan 1. Alfa Filter 2. Kwadrateren & Smoothing 3. Segmenteren 4. Per stimulus middelen 5. Trend correctie 6. Gemiddelde stimuli van signaal aftrekken 7. EOG-artefacten eruit filteren 8. Stimuli erbij optellen

  5. Alfa Filter - Het alfa ritme bevindt zich in de frequentieband van 8 tot 12 Hz. - Om de eigenschappen van de responsen intact te houden, is het belangrijk om een vlak doorlaatgebied te hebben. - De tijdsverschuiving moet minimaal zijn; eventueel moet er voor worden gecompenseerd.

  6. Stappenplan 1. Alfa Filter 2. Kwadrateren & Smoothing 3. Segmenteren 4. Per stimulus middelen 5. Trend correctie 6. Gemiddelde stimuli van signaal aftrekken 7. EOG-artefacten eruit filteren 8. Stimuli erbij optellen

  7. Eerste Smoothfilter - Plaats van responsen op stimuli moeten duidelijk herkenbaar zijn. Een hoge tijdsresolutie is hier belangrijk. - Hogere frequenties moeten uit het signaal gefilterd worden. Het eerste filter moet een laagdoorlaatfilter zijn om zo de omhullende te bepalen.

  8. Stappenplan 1. Alfa Filter 2. Kwadrateren & Smoothing 3. Segmenteren 4. Per stimulus middelen 5. Trend correctie 6. Gemiddelde stimuli van signaal aftrekken 7. EOG-artefacten eruit filteren 8. Stimuli erbij optellen

  9. Segmenteren - Uit het signaal moeten de responsen rondom aangeboden stimuli worden ingelezen. De tijdsmarge is gezet op 1 seconde.

  10. Stappenplan 1. Alfa Filter 2. Kwadrateren & Smoothing 3. Segmenteren 4. Per stimulus middelen 5. Trend correctie 6. Gemiddelde stimuli van signaal aftrekken 7. EOG-artefacten eruit filteren 8. Stimuli erbij optellen

  11. Per stimulus middelen - Door de ingelezen waarden per soort stimulus te middelen, krijgen we een algemene respons op een soort stimulus.

  12. Stappenplan 1. Alfa Filter 2. Kwadrateren & Smoothing 3. Segmenteren 4. Per stimulus middelen 5. Trend correctie 6. Gemiddelde stimuli van signaal aftrekken 7. EOG-artefacten eruit filteren 8. Stimuli erbij optellen

  13. Trend correctie - Onderzoeken of er een trend aanwezig is in het signaal. - Bepalen of hiervoor gecorrigeerd moet worden.

  14. Stappenplan 1. Alfa Filter 2. Kwadrateren & Smoothing 3. Segmenteren 4. Per stimulus Middelen 5. Trend Correctie 6. Gemiddelde stimuli van signaal aftrekken 7. EOG-artefacten eruit filteren 8. Stimuli erbij optellen

  15. Gemiddelde stimuli van het signaal aftrekken - Inlezen van de ‘mark’ files. - Gemiddelde stimuli van het signaal afhalen op het tijdstip van aanbieden. - Overgebleven pieken zijn oogartefacten.

  16. Stappenplan 1. Alfa Filter 2. Kwadrateren & Smoothing 3. Segmenteren 4. Per stimulus Middelen 5. Trend Correctie 6. Gemiddelde stimuli van signaal aftrekken 7. EOG-artefacten eruit filteren (smoothing of vervangen door baseline) 8. Stimuli erbij optellen

  17. Tweede Smoothfilter - Hoge frequenties of grote amplitudes eruit filteren om aanwezige oogartefacten te verwijderen.

  18. Stappenplan 1. Alfa Filter 2. Kwadrateren & Smoothing 3. Segmenteren 4. Per stimulus Middelen 5. Trend Correctie 6. Gemiddelde stimuli van signaal aftrekken 7. EOG-artefacten eruit filteren 8. Stimuli erbij optellen

  19. Stimuli erbij optellen - Het originele signaal herstellen door de gemiddelde stimuli er weer bij op te tellen.

  20. Aannames - Stimulus-respons veranderen niet in verloop van tijd Te controleren door middel van kruiscorrelaties. - Stimulus-responsen zijn niet te veel 'vervuild' - EOG-artefacten op rust-EEG goed zichtbaar

  21. Eisen Alfa Filter - Doorlaatgebied: frequentieband alfa-ritme (8-12 Hz) - Versterking in doorlaatgebied zo constant mogelijk - Tijdsvertraging moet gecompenseerd worden

  22. Alfa Filter Mogelijkheden: - Butterworth Filter - ChebychevI Filter - ChebychevII Filter - Elliptisch Filter - Remez-filter

  23. Butterworth Filter

  24. ChebychevI Filter

  25. ChebychevII Filter

  26. Elliptisch Filter

  27. Remez-filter

  28. Eigenschappen Remez-filter Variabelen van Remez-filter: - Onder- en bovenfrequentie van doorlaatgebied - Mate van versterking - Onder- en bovenfrequentie van uitloop van doorlaatgebied - Maximale rimpel in het doorlaatgebied - Minimale demping in het stopgebied Tijdsverschuiving is af te lezen uit impulsrespons en kan gecompenseerd worden

  29. Eisen Eerste Smoothfilter - Hoge tijdsresolutie behouden - Geen tijdsverschuiving

  30. Eisen Tweede Smoothfilter - Laagdoorlaatfilter - Hoge amplitudes eruit filteren

  31. Problemen - Bedenken vraagstelling - Inlezen data - Kennis over eigenschappen van data - Inlezen ‘mark’-files

  32. Conclusie

More Related