クリーンEEGはどのように見えますか？

アーティファクトフリーでクリーンな脳波（EEG）シグナルを識別するための明確な分析メトリックの欠如は、異なるアーティファクト除去方法の堅牢な比較を阻害し、EEG分析の結果に対する信頼を低下させます。EEGのしきい値統計的特性をしきい値化することにより、クリーンEEGエポックを識別するためのアルゴリズムが提示されます。しきい値は、微分進化（DE）を介して、健康な被験者と脳卒中 /脊髄損傷患者集団の両方からのEEGデータセットで訓練されています。

Lack of a clear analytical metric for identifying artifact free, clean electroencephalographic (EEG) signals inhibits robust comparison of different artifact removal methods and lowers confidence in the results of EEG analysis. An algorithm is presented for identifying clean EEG epochs by thresholding statistical properties of the EEG. Thresholds are trained on EEG datasets from both healthy subjects and stroke / spinal cord injury patient populations via differential evolution (DE).