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Prof. Dr. Jens Haueisen

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INHALTE

21.08.2017 – Neue Publikation zur physikalischen Schädelmodellierung

Composition of an independent component (IC) fingerprint. From left to right: Artifact templates used to calculate the CORR features (a: horizontal eye movement; b: eyeblink); Exemplary IC fingerprint containing eyeblinks (c); Schematic representation of scalp areas used to calculate the spatial features (d: Spatial Average Difference (SAD); e: Spatial Eye Difference (SED)); the five frequency bands considered to calculate the PSD features (f).

Zwei neue Open Access Publikationen sind im Rahmen des EU Projektes ANDREA veröffentlich worden.

Wissenschaftler der Universität Chieti und der TU Ilmenau erforschten neue Algorithmen zur Artefaktkorrektur bei EEG Daten die mit trockenen Elektroden gemessen wurden. Dabei wurde eine neue Fingerprint Methode entwickelt und sukzessive optimiert. Diese erlaubt die automatische Korrektur von Augenartefakten, Muskelartefakten und Herzartefakten im EEG.

Tamburro G, Fiedler P, Stone DB, Haueisen J, Comani S: A new ICA-based fingerprint method for the automatic removal of physiological artifacts from EEG recordings. PeerJ, 6:e4380, 2018

https://peerj.com/articles/4380

Stone DB, Tamburro G, Fiedler P, Haueisen J, Comani S: Automatic removal of physiological artifacts in EEG: the Optimized Fingerprint Method for sports science applications. Frontiers in Human Neuroscience, 12:96 2018

https://doi.org/10.3389/fnhum.2018.00096