а откуда картинка? будто сгенерировано
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnhum.2022.858873/full
Интересно, но пугает, когда вся работа с неизбежным в такой записи загрязнением артефактами, в особенности мышечными, сводится к одной фразе ("Based on visual inspection, we rejected independent components that corresponded either to biological artifacts (e.g., heartbeat, muscle or eye movements, blinks) or the electrical stimulation itself.")
Если бы можно было автоматически, давно бы уже делали автоматически. А так всем приходится глаза мозолить, просматривая полотна кривых. Но факт - от записи к записи качество предобработки плавает. Но лучше ничего пока что нет.
Так можно, только плохо. Было бы данных в сто раз больше - можно было бы забить, выкинуть первые две компоненты по корреляции и радоваться жизни, особенно в ml-работах
Речь не об этом. Грамотный подход - оценить вклад артефактов в результаты (он в таких случаях всегда есть) дополнительными вычислительными тестами.
А у вас под рукой нет ли статьи по поводу этого подхода, любопытно как это устроено) Мне сложно понять, как отделить артефактный сигнал от чистого когда мы в общем и не знаем, как будет выглядеть чистый сигнал от этого человека в данных условиях Вообще, иногда делают запись перед сессией когда человек намеренно моргает, шевелится и все прочее, и уже этот сигнал режут на компоненты, а прожекторы используют на данных сессии Но это не поможет от статики, редких высокоамплитудных событий, дрифтов и прочего мусора
Точно такого мануала не вспомню, могу лишь посоветовать смотреть анализ в статьях сильных авторов. Хотя, пожалуй, конкретно по ERP многое есть в книжках и прочих учебных материалах Стива Лака (Steve Luck, Steven J. Luck).
Обсуждают сегодня