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저자정보
Ryo Inoue (Saga University) Takenao Sugi (Saga University) Yoshitaka Matsuda (Saga University) Satoru Goto (Saga University) Haruhiko Nohira (Nihon-Kohden Corporation) Ryuzo Mase (Nihon-Kohden Corporation)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2019
발행연도
2019.10
수록면
194 - 197 (4page)

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Electroencephalographic (EEG) record provides the state of the brain activations and is useful for the clinical diagnosis of the brain dysfunction. However, the preparation of EEG recording such as attachment of electrodes, measurement device setting, etc., is time-consuming and complex. In addition, interpretation of recorded EEG requires particular knowledge and experiences. Therefore, the use of EEG recording is limited. Recent years, simple and easy wearable EEG devices have been developed and are considered to be the practical level. Those devices are easy to attach the measurement electrodes to the scalp without special skills and do not constrain the subjects` movement. In contrast to conventional EEG recordings, the number of electrodes is limited, so the accurate interpretation and/or analysis of EEG characteristics would rather be difficult. Especially, discrimination of actual EEG activities from various contaminated artifacts are crucial for clinical application. In this study, the characteristics of the recorded EEG by using a wearable EEG device was analyzed. Automatic detection method for contaminated artifacts such eye blinking, lateral eye movement (LEM) and electromyographic (EMG) activity were developed. Results were compared with the visual inspection for the recorded data.
#Wearable EEG device #Artifact #Electroencephalogram

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHOD
3. Result & Discussion
4. CONCLUSION
REFERENCES

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