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Magnetocardiogram (MCG) topography is a useful diagnostic technique that employs multi-channel magnetocardiograms. Measurement of artifact-free MCG signals is essenctial to obtain MCG topography or map for a diagnosis of human heart. Principal component analysis (PCA) combined with an artificial neural network (ANN) is proposed to remove a pulse-type artifact in the MCG signals. The algorithm is composed of a PCA module which decomposes the obtained signal into its principal components, followed by an ANN module for the classification of the components automatically. In the experiments with volunteer subjects, 97% of the decisions that were made by the ANN were identical to those by the human experts. Using the proposed technique, the MCG topography was successfully obtained without the artifact.
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/ 1989 / Prinicples and Applications of SQUIDs 77 : 1208 ~ 1223
/ 1995 / SQUID Magnetometers for Biomagnetism and Nondestructive Testing: Important Questions and Initial Answers 5 : 74 ~ 119
/ 1996 / EEG and Artifact Classifi- cation using Neural Network : 306 ~
/ 1998 / Magnetism in Medicine
/ 1999 / Principal Component Elimination Method for the Improvement of S/N in Evoked Neuromagnetic Field Measurements 46 : 951 ~ 958
/ 1995 / SQUID Magnetometers for Biomagnetism and Nondestructive Testing: Important Questions and Initial Answers 5 : 74 ~ 119
/ 1996 / EEG and Artifact Classifi- cation using Neural Network : 306 ~
/ 1998 / Magnetism in Medicine
/ 1999 / Principal Component Elimination Method for the Improvement of S/N in Evoked Neuromagnetic Field Measurements 46 : 951 ~ 958
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