Summary
The removal of artifacts from EEG time series by masking the concerned parts has been
studied in order to derive error estimates which apply in general. For this purpose,
we selected a sufficiently representative set of artifact-free time series registered
from 81 individuals. These time series then served as error-free references. Subsequently,
we used the same set of time series, simulated artifacts of 2-12 seconds length (each
of which at 5 different positions within each epoch) and investigated the impact of
masking procedures on spectrum analysis. Our interest focused particularly on clearing
up possble sources of variation (e. g., the actual frequency composition of the signal
or the actual position of the masked segment within the time series) in theerrors
inherent in the masking process. A detailed error analysis yielded no indication that
the inherent errors depend on such factors. Moreover, it turned out that any sufficiently
representative set of, say, about 100 epochs of 20 seconds length can be used to reproduce
all required estimates at an errorof less than 5 percent. Based on these findings,
we developed a correction function which applies in general, thus simplifying the
fully computerized processing of EEG time series.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Eliminierung von Artefakten aus EEG-Zeitreihen
durch Maskierung und Ausblendung der gestörten Abschnitte. Ziel der Untersuchung war
die Bestimmung von Fehlerschranken, die möglichst uneingeschränkt Gültigkeit haben
sollten. Zu diesem Zweck wurde eine genügend repräsentative Stichprobe artefaktfreier
Zeitreihen von 81 Versuchspersonen ausgewählt. Diese Stichprobe diente zum einen als
fehlerfreie Referenz und wurde zum anderen dazu benutzt, simulierte Artefakte von
2-12 Sekunden Länge an fünf verschiedenen Stellen jeder einzelnen Meßreihe auszublenden.
Die Auswirkungen des Markierungsverfahrens auf die resultierenden Spektren konnten
aufgrund dieses Designs sehr genau bestimmt werden. Unser Hauptinteresse galt dabei
der Frage, inwieweit die geschätzten Fehlergrößen von anderen Faktoren, wie z.B. der
spezifischen Frequenzzusammensetzung eines Signals oder der aktuellen Lage der Artefakte
innerhalb der Meßreihen, abhängen. Die detaillierte Fehleranalyse lieferte keinen
Hinweis auf solche Abhängigkeiten. Es stellte sich vielmehr heraus, daß jede genügend
repräsentative Stichprobe mit wenigstens 100 Abschnitten von 20 Sekunden Länge ausreicht,
um alle benötigten Schätzgrößen bei einem Fehler von höchstens 5%. zu reproduzieren.
Auf der Basis dieser Ergebnisse entwickelten wir eine Korrekturfunktion, welche allgemein
anwendbar ist und damit eine weitgehend computerisierte Verarbeitung von EEG-Zeitreihen
ermöglicht.
Key-Words
EEG Time Series - Artifacts - Masking Procedures - Error Correction
Schlüssel-Wörter
EEG-Zeitreihen - Artefakte - Maskierungsverfahren - Korrekturfunktion
