使用 ANFIS 去除 EEG 中的眼电伪迹

基于摘要分析。该研究针对 EOG／眼电伪迹污染 EEG、降低信号临床解释可靠性的问题，提出基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的自适应噪声抵消（ANC）方法，重点考察存在显著时间延迟时的伪迹去除表现，并在真实受污染 EEG 上进行测试。 方法上，作者将 ANFIS 用于 ANC，以处理 EEG 中的眼电干扰。摘要未说明 ANFIS 的具体结构、输入与参考信号构造、训练目标或参数更新方式，因此尚不能确定其对同步 EOG 记录的依赖，以及如何处理信号间的时间延迟。 评估先使用模拟 EEG 与 EOG 信号，再进一步研究时间延迟的影响并测试真实数据。作者报告，在所考察的条件下，ANFIS 相比采用自适应滤波和 ADALINE 的 ANC 获得了最佳表现，显示出用于眼电伪迹去除的潜力。摘要未提供定量指标、延迟范围、真实数据来源、被试数量或评估划分，不能据此判断优势幅度及跨被试、跨会话的稳定性。 阅读与复现时需核对模拟信号和污染过程、参考信号配置、各方法的训练与调参条件，以及伪迹抑制是否同时保留有效 EEG 成分。实验协议、消融及统计信息尚未验证；摘要中的真实 EEG 测试也不能直接证明该方法能够改善 BCI 解码表现。