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​基于AI的脑电信号独立成分的自动标记工具箱

脑电图(EEG)信号反映了大脑神经元网络的生物电活动,可用于研究睡眠,诊断昏迷和癫痫患者,使用户能够与电子设备进行互动,并帮助人们从中风或其他损害正常大脑活动的状况中恢复。独立成分分析(ICA)是一种从脑电图中排除眼球运动和肌肉伪影等非脑信号的传统方法。独立成分(IC)的排除通常是在半自动模式下进行的,需要专家参与,并且各个专家的意见往往不一致。来自俄罗斯国立高等经济大学生物电接口中心和RAS高级神经活动和神经生理学研究所的研究人员开发了一个工具箱和在线众包平台,用于脑电图中独立成分的自动标记(ALICE)。

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