Posterior probability estimation for actual and artifactual components from MEG data

Montn Phothisonothai, Katsumi Watanabe, Yuko Yoshimura

研究成果: Conference contribution

抄録

The presence of physiological artifacts from magnetoencephalogram (MEG) data, e.g., eye movements, muscular contractions, cardiac signals, sudden high-amplitude changes, and environmental noise reduce the correctness of interpretation. Therefore, the automatic artifact removal is needed. In this paper, we present a posterior probabilities of actual and artifactual components in order to determine optimal threshold values for each parameter. The results showed that the actual and artifactual MEG components were classified clearly by using optimal threshold values of 1.352, 0.017, 0.443, 0.949, and 0.963 for kurtosis (K), probability density (PD), central moment of frequency (CMoF), spectral entropy (SpecEn), and fractal dimension (FD), respectively.

本文言語English
ホスト出版物のタイトルProceedings of the 2013 5th International Conference on Knowledge and Smart Technology, KST 2013
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ176-177
ページ数2
ISBN(電子版)9781467348508
DOI
出版ステータスPublished - 2013
外部発表はい
イベント5th International Conference on Knowledge and Smart Technology, KST 2013 - Chonburi, Thailand
継続期間: 2013 1月 312013 2月 1

出版物シリーズ

名前Proceedings of the 2013 5th International Conference on Knowledge and Smart Technology, KST 2013

Conference

Conference5th International Conference on Knowledge and Smart Technology, KST 2013
国/地域Thailand
CityChonburi
Period13/1/3113/2/1

ASJC Scopus subject areas

  • 人工知能
  • コンピュータ サイエンスの応用
  • コンピュータ ビジョンおよびパターン認識
  • 産業および生産工学

フィンガープリント

「Posterior probability estimation for actual and artifactual components from MEG data」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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