The Analysis and Comparison of LMS-Based Filtering Techniques for EEG Signals: Towards Informed Decision Making - Huaman Colque, Estefany Pilar (2024)
La electroencefalografía (EEG) es esencial para observar la actividad cerebral, ofreciendo información no invasiva y de alta resolución sobre la dinámica neuronal. A pesar de sus aplicaciones clínicas y de investigación, las señales de EEG son propensas al ruido proveniente de interferencias de líneas eléctricas, artefactos musculares y fuentes ambientales. Este estudio evalúa las técnicas de filtrado adaptativo (LMS, NLMS, PNLMS e IPNLMS) para la eliminación de ruido de las señales de EEG. Utilizando un conjunto de datos de 23 grabaciones de EEG contaminadas con ruido y las señales de acelerómetro correspondientes como entradas de referencia, los algoritmos se evaluaron mediante el Error Cuadrático Medio (EMM), la Relación Señal-Ruido (SNR) y el Coeficiente de Correlación de Pearson. El PNLMS resultó ser el más efectivo, logrando el MSE más bajo (0.9193), la SNR más alta (1.0768) y la correlación más alta (46.9025%). Si bien el PNLMS destaca en la reducción de ruido, sus demandas computacionales pueden limitar su uso en dispositivos portátiles. El NLMS ofrece un equilibrio práctico entre rendimiento y eficiencia. El trabajo futuro incluye algoritmos híbridos, implementaciones en tiempo real y ajuste de parámetros adaptativos para mejorar el procesamiento de señales EEG y sus aplicaciones en entornos clínicos y de investigación.