Resumen

Comparamos aquí los resultados obtenidos al aplicar métodos populares para reducir los artefactos en las grabaciones de magnetoencefalografía (MEG) y electroencefalografía (EEG) de las respuestas evocadas auditivas de Mismatch Negativity (MMN) en sujetos adultos sanos. Comparamos los métodos de Separación del Espacio de la Señal (SSS) y SSS temporal (tSSS) para reducir el ruido de fuentes externas y cercanas. Nuestros resultados mostraron que la tSSS reduce el nivel de interferencia de forma más fiable que la SSS simple, especialmente en el caso de los gradiómetros MEG, también en el caso de sujetos sanos que no llevan material magnético de gran interferencia. Por lo tanto, se recomienda el tSSS sobre el SSS. Además, descubrimos que se consigue una mejor corrección de artefactos aplicando el Análisis de Componentes Independientes (ICA) en comparación con la Proyección del Espacio de la Señal (SSP). Aunque el SSP reduce el nivel de ruido de la línea de base más que el ICA, el SSP también reduce significativamente la señal, un poco más de lo que reduce los artefactos que interfieren con la señal. Sin embargo, ICA también añade ruido, o errores de corrección, a la forma de onda cuando la relación señal/ruido (SNR) en los datos originales es relativamente baja, en particular a los datos del EEG y del magnetómetro MEG. En conclusión, se recomienda el ICA sobre el SSP, pero se debe tener cuidado al aplicar el ICA para reducir los artefactos en los datos neurofisiológicos con una SNR relativamente baja.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:ica, ssp, separación del espacio de la señal, análisis de componentes independientes, mejores correcciones de los artefactos, tss, negatividad evocada del desajuste, datos del megamagnetómetro, desajuste evocado auditivo, sujeto adulto sano
• Keywords:ica, ssp, signal space separation, independent components analysis, better artifacts corrections, tss, evoked mismatch negativity, meg magnetometer data, auditory evoked mismatch, healthy adult subject