0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Semi-Automatic Multi-Stage Artifact Removal in EEG During Subthreshold GVS: A Machine Learning Approach for Neuromodulation Studies
نویسندگان :
Mahdi Babaei
1
Sepideh Hajipour Sardouie
2
Martin Keung
3
Varsha Sreenivasan
4
Hanaa Diab
5
Maryam S. Mirian
6
Martin J. McKeown
7
1- دانشکده برقوکامپیوتر، دانشگاه تهران
2- University of British Columbia
3- University of British Columbia
4- University of British Columbia
5- University of British Columbia
6- University of British Columbia
7- University of British Columbia
کلمات کلیدی :
Parkinson’s disease،Galvanic vestibular stimulation،Neuromodulation،Artifact removal،EEG،biomarkers،Machine learning
چکیده :
Parkinson’s disease (PD) is characterized by widespread disruptions in neural oscillations and network dynamics, which can be captured through resting-state EEG biomarkers. Galvanic vestibular stimulation (GVS) has emerged as a promising noninvasive neuromodulation technique to modulate these neural patterns. However, EEG recordings during GVS are severely contaminated by high-amplitude stimulation artifacts, especially when exploring a wide range of stimulation protocols. In this study, we designed a data acquisition protocol involving 304 distinct subthreshold GVS waveforms, each with a unique temporal profile, to investigate their effects on brain activity. These stimuli induced strong artifacts in the EEG signal, particularly during the stimulation interval. To recover clean EEG signals, we developed a multi-stage preprocessing pipeline combining regression-based artifact suppression, canonical correlation analysis (CCA), and independent component analysis (ICA), supported by machine learning classifiers for automatic detection and removal of GVS, EOG, and EMG artifacts. We evaluated the effectiveness of this pipeline through classification of EEG signals from PD patients and healthy controls across three temporal segments: pre-stimulation (Pre-stim), stimulation (Stim), and post-stimulation (Post-stim). Despite the intense artifacts in the Stim interval, classification accuracy reached 82.46%, closely matching the performance in Pre-stim (85.06%) and Post-stim (91.67%) intervals. This confirms that the artifact removal process successfully preserved disease-relevant neural information even during active stimulation. Beyond classification, we conducted additional evaluations including temporal consistency analysis of biomarkers, correlation of model coefficients across intervals, and visual inspection of signal quality. These assessments demonstrated that the cleaned EEG signals retained physiologically meaningful patterns and stable biomarker profiles across time. Our findings show that EEG signals recorded during GVS can be reliably cleaned and analyzed, enabling rapid screening of stimulation protocols and paving the way for personalized neuromodulation strategies in Parkinson’s disease.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Synthesis and Characterization of an Injectable Magnetic Scaffold Based on Alginate/Chitosan and Zero-Valent Iron for Hyperthermia
Mohammad Jafari Fashtami - Bahareh Khalilivavdareh - Delaram Dezfoulian - Maryam Tajabadi
کاربرد هوش مصنوعی در حملات سایبری: یک مرور تحلیل
سجاد یوسفی - مریم پورنجف - رویا شیخی زاده - زینب بازپور
طراحی و پیاده سازی پایگاه داده سامانه فروش برخط
ملیحه نیک سیرت - مریم دادی
Effect of Aimlabs Software on Sustained Attention, Reaction Time, and Hand-Eye Coordination in Stroke Patients: A Preliminary Study
SEYEDALI BAGHERZADEH - Leyla Rastgar-Farajzadeh
تحلیل اثر انشعاب فیبر بر خواص مکانیکی تاندون در محل اتصال به استخوان
فاطمه شهماری میکائیل درسی - هادی تقی زاده
پایداری، مسئولیت و اخلاق: مفاهیم مختلف برای یک مسیر واحد
رعنا شهدآور - ثمین مقیمی - فاطمه حسنی
برنامهریزی قبل از عمل شلفاستابولوپلاستی، با هدف ایجاد یک مفصل کانگروئنت و بررسی ارتباط کانگروئیتی و جذب آلوگرافت
جعفر نصرآبادی - وحید اربابی - سعید رهنما
Biomedical Applications of Pectin Nanomaterials: Progress and Perspectives
Maryam Rajabzadeh-khosroshahi - Ali Baradar Khoshfetrat - Mehdi Salami-Kalajahi
هیدروژل ژل شونده آنزیمی بر پایه ژلاتین برای استفاده در کاربردهای مهندسی بافت
وحیده ابراهیمی بختور - علی برادر خوش فطرت - الهام دهقانی
پیشبینی وقوع سکته مغزی با استفاده از دادههای پروندههای الکترونیکی مراقبتهای بهداشتی بیماران و شبکههای عصبی
عارفه یعقوبی - افشین ابراهیمی - پیوند قادریان
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2