Is DTW resilient to noise and effective for EEG functional connectivity assessment?
Résumé
EEG recordings are often noisy, therefore to study features
such as functional connectivity, we need to ensure that our
connectivity measures are resilient to noise. This study proposes to exploit elastic distance (DTW, Dynamic Time Warping) as a measure of functional connectivity. We show that
DTW is more robust to noise than the measure based on
phase estimation (PLI, Phase Lag Index). The latter is widely used in the literature. We also show that DTW with
Sakoe-Chiba constraint leads to a finer characterization of
connectivity than DTW without constraint.
Les signaux EEG sont souvent bruités, c’est pourquoi, pour
étudier des caractéristiques telles que la connectivité fonctionnelle, nous devons nous assurer que nos mesures de
connectivité sont résilientes au bruit. Cette étude propose
d’exploiter la distance élastique (DTW, Dynamic Time Warping) comme mesure de connectivité fonctionnelle. Nous
montrons que la DTW est plus robuste au bruit que la mesure basée sur l’estimation de phase (PLI, Phase Lag Index), cette dernière étant très utilisée dans la littérature.
Nous montrons également que la DTW avec contrainte de
Sakoe-Chiba permet une caractérisation fine de la connectivité comparée à la DTW sans contrainte
Mots clés
Électroencéphalographie Bruit Déformation Temporelle Dynamique Connectivité fonctionnelle Maladies neurodégénératives Electroencephalography Noise Dynamic Time Warping Functional connectivity Neurodegenerative diseases
Électroencéphalographie
Bruit
Déformation Temporelle Dynamique
Connectivité fonctionnelle
Maladies neurodégénératives Electroencephalography
Noise
Dynamic Time Warping
Functional connectivity
Neurodegenerative diseases
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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