Multiresunet3+: un modelo unet multi-residual conectado a gran escala para eliminar artefactos de electrooculograma y electromiograma de señales de electroencefalograma corruptas
Autores: Hossain, Md Shafayet; Mahmud, Sakib; Khandakar, Amith; Al-Emadi, Nasser; Chowdhury, Farhana Ahmed; Mahbub, Zaid Bin; Reaz, Mamun Bin Ibne; Chowdhury, Muhammad E. H.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Multiresunet3+: un modelo unet multi-residual conectado a gran escala para eliminar artefactos de electrooculograma y electromiograma de señales de electroencefalograma corruptas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Eeg
Artefactos
Cnn
Desruido
Multiresunet3+
Emg
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
Las señales de electroencefalograma (EEG) sufren inmensamente de varios artefactos fisiológicos, incluidos los artefactos de electrooculograma (EOG), electromiograma (EMG) y electrocardiograma (ECG), que deben ser eliminados para garantizar la usabilidad del EEG.
Descripción
Las señales de electroencefalograma (EEG) sufren inmensamente de varios artefactos fisiológicos, incluidos los artefactos de electrooculograma (EOG), electromiograma (EMG) y electrocardiograma (ECG), que deben ser eliminados para garantizar la usabilidad del EEG.