Deep Learning Approach for Automatic Classification of Ocular and Cardiac Artifacts in MEG Data
المؤلفون المشاركون
Sripad, Praveen
Shah, N. Jon
Dammers, Jürgen
Hasasneh, Ahmad
Kampel, Nikolas
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-05-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We propose an artifact classification scheme based on a combined deep and convolutional neural network (DCNN) model, to automatically identify cardiac and ocular artifacts from neuromagnetic data, without the need for additional electrocardiogram (ECG) and electrooculogram (EOG) recordings.
From independent components, the model uses both the spatial and temporal information of the decomposed magnetoencephalography (MEG) data.
In total, 7122 samples were used after data augmentation, in which task and nontask related MEG recordings from 48 subjects served as the database for this study.
Artifact rejection was applied using the combined model, which achieved a sensitivity and specificity of 91.8% and 97.4%, respectively.
The overall accuracy of the model was validated using a cross-validation test and revealed a median accuracy of 94.4%, indicating high reliability of the DCNN-based artifact removal in task and nontask related MEG experiments.
The major advantages of the proposed method are as follows: (1) it is a fully automated and user independent workflow of artifact classification in MEG data; (2) once the model is trained there is no need for auxiliary signal recordings; (3) the flexibility in the model design and training allows for various modalities (MEG/EEG) and various sensor types.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hasasneh, Ahmad& Kampel, Nikolas& Sripad, Praveen& Shah, N. Jon& Dammers, Jürgen. 2018. Deep Learning Approach for Automatic Classification of Ocular and Cardiac Artifacts in MEG Data. Journal of Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1184163
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hasasneh, Ahmad…[et al.]. Deep Learning Approach for Automatic Classification of Ocular and Cardiac Artifacts in MEG Data. Journal of Engineering No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1184163
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hasasneh, Ahmad& Kampel, Nikolas& Sripad, Praveen& Shah, N. Jon& Dammers, Jürgen. Deep Learning Approach for Automatic Classification of Ocular and Cardiac Artifacts in MEG Data. Journal of Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1184163
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1184163
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر