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Les artefacts dans les données de magnétoneurographie dus à des sources de bruit biologique endogènes, comme le signal cardiaque, peuvent être quatre ordres de grandeur supérieurs au signal d'intérêt. Il est donc important d'établir des méthodes efficaces de réduction des artefacts. Nous proposons un algorithme de séparation de sources aveugle utilisant uniquement des corrélations temporelles de second ordre pour nettoyer les mesures biomagnétiques des réponses évoquées dans le système nerveux périphérique. L'algorithme a démontré son efficacité en éliminant les perturbations provenant de sources de bruit biologiques et techniques et en extrayant avec succès le signal d'intérêt. Cela entraîne une amélioration significative de l'analyse des sources neurales magnétiques.
Ziehe et al. (Sat,) ont étudié cette question.