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Los movimientos oculares, los parpadeos, las señales cardíacas, el ruido muscular y el ruido de línea presentan serios problemas para la interpretación y análisis electroencefalográficos (EEG) cuando el rechazo de segmentos contaminados de EEG resulta en una pérdida de datos inaceptable. Se han propuesto muchos métodos para eliminar artefactos de grabaciones de EEG, especialmente aquellos que surgen de los movimientos oculares y los parpadeos. A menudo, se realiza una regresión en el dominio del tiempo o de la frecuencia sobre grabaciones de EEG y electrooculográficas (EOG) paralelas para derivar parámetros que caracterizan la aparición y propagación de artefactos de EOG en los canales de EEG. Dado que la actividad EEG y ocular se mezcla bidireccionalmente, excluir los artefactos oculares implica inevitablemente restar señales EEG relevantes de cada registro también. Los métodos de regresión se vuelven aún más problemáticos cuando no hay un canal de regresión adecuado disponible para cada fuente de artefacto, como en el caso de los artefactos musculares. Se ha propuesto el uso de análisis de componentes principales (PCA) para eliminar artefactos oculares de EEG multicanal. Sin embargo, el PCA no puede separar completamente los artefactos oculares de las señales cerebrales, especialmente cuando tienen amplitudes comparables. Aquí, proponemos un nuevo método generalmente aplicable para eliminar una amplia variedad de artefactos de registros de EEG basado en separación ciega de fuentes mediante análisis de componentes independientes (ICA). Nuestros resultados en datos de EEG recogidos de sujetos normales y autistas muestran que el ICA puede detectar, separar y eliminar de manera efectiva la contaminación de una amplia variedad de fuentes artefactuales en registros de EEG, con resultados que se comparan favorablemente con los obtenidos utilizando métodos de regresión y PCA. El ICA también se puede utilizar para analizar la actividad cerebral relacionada con los parpadeos.
Jung et al. (Mié,) estudiaron esta cuestión.