基于Electrooculogram的眼动信息识别

摘要：

眼动电图(Electrooculogram, EOG)是无创记录眼球运动的一种有效方法,它能记录到眼球的任何微小动作,甚至闭眼状态下眼球的动作.为能自动识别其所包含的眼动信息,本文从时域分析出发,提出了幅度阈值法和微分法2种眼动信息识别方法,并重点实现了微分算法.微分法识别眼动信息的基本思想是,对基线调整、平滑处理后的EOG信号进行求一阶微分的运算,然后对微分结果求极值,最后根据不同眼动模式下EOG波形的微分极值分布特征进行眼动信息的识别.通过该法对19个EOG样本中所包含的眼动信息的识别,最终得到了总误判率小于0.02的结果.最后,本文还给出了从眨眼EOG波形分析得来的眨眼时的眼球动作的现象.

关键词：眼动电图、自动识别、微分法、Savitzky-Golay平滑/微分滤波器

所属期刊栏目：28

分类号：R318.04(医用一般科学)

资助基金：重庆市自然科学基金2006BB2043;2006BB2142;重庆市大学生物工程学院创新基金

在线出版日期：2007-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1428-1433