Otimização de Filtros Espaciais para Análise Robusta de EEG em Um Único Ensaio

Devido à condução de volume, gravações eletroencefalográficas (EEG) multicanal oferecem uma imagem bastante borrada da atividade cerebral. Portanto, filtros espaciais são extremamente úteis na análise de um único ensaio para melhorar a relação sinal-ruído. Existem métodos poderosos de aprendizado de máquina e processamento de sinal que permitem a otimização de filtros espaço-temporais para cada sujeito de forma dependente dos dados, além dos filtros fixos baseados na geometria dos sensores, por exemplo, Laplacianos. Aqui elucidamos o contexto teórico do algoritmo de padrão espacial comum (CSP), um método popular em pesquisa de interface cérebro-computador (BCI). Além de revisar várias variantes do algoritmo básico, revelamos truques do ofício para alcançar um desempenho poderoso do CSP, elaboramos brevemente sobre aspectos teóricos do CSP e demonstramos a aplicação de pré-processamento tipo CSP em nossos estudos do projeto Berlin BCI (BBCI).