Nonlinear time series analysis of electroencephalogram signals

Abstract

Giới thiệu phương pháp cải tiến để phân tích tín hiệu điện não đồ (EEG) dựa trên sự kết hợp giữa mô hình tự mã hóa biến đổi(VAE) và phân tích thành phần độc lập(ICA). Đề xuất mô hình VAE nâng cao sử dụng Softmax sparse dirichlet prior để cải thiện khả năng tách các thành phần phi tuyến của tín hiệu EEG, đồng thời bảo toàn cấu trúc của tín hiệu gốc. Áp dụng hai bài toán: phân loại tín hiệu EEG và trích xuất đặc trưng sâu trong ngữ cảnh phân loại hình ảnh và tín hiệu mở ra tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực khoa học thần kinh, đặc biệt là trong phân tích các tín hiệu điện não phức tạp và nhận diện các đặc trưng bệnh lý,