ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. eISSN 1684-1719. 2025. №11
Текст статьи на англ. (pdf)
DOI: https://doi.org/10.30898/1684-1719.2025.11.26
УДК: 519.67, 53.083, 004.93
МОДИФИЦИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ АРТЕФАКТОВ ДВИЖЕНИЯ
В ДАННЫХ ВИДЕО-ЭЭГ МОНИТОРИНГА
Д.М. Мурашов 1, Ю.В. Обухов 2, И.А. Кершнер 2,
М.В. Синкин 3, И.В. Окунева 3
1 Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН,
119333, Москва, улица Вавилова, 422 ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН, 125009, Москва, ул. Моховая, 11, корп.7
3 Научно-исследовательский институт скорой помощи имени Н. В. Склифосовского,
129090, Москва, Большая Сухаревская площадь, 3
Статья поступила в редакцию 6 ноября 2025 г.
Аннотация. В работе предлагается новый детектор артефактов движения в данных длительного видео-ЭЭГ мониторинга в задаче диагностики ишемии головного мозга после субарахноидального кровоизлияния. Алгоритм основан на классификаторах, использующих в качестве признаков величину оптического потока, который вычисляется по картам контуров кадров видеозаписи длительного видео-ЭЭГ мониторинга, и величине вариации информации между картами контуров последовательных кадров. Новый алгоритм повышает точность обнаружения артефактов по сравнению с детектором, применявшимся авторами ранее.
Ключевые слова: видео-ЭЭГ мониторинг, артефакт движения, ишемия головного мозга, оптический поток, карта перепадов яркости, вариация информация.
Финансирование: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22–69-00102, https://rscf.ru/project/22-69-00102/.
Автор для переписки: Кершнер Иван Андреевич, ivan_kershner@mail.ru
Литература
1. Murashov D. et al. An algorithm for detecting artifacts in video recordings of long-term video-EEG monitoring data for the diagnostics of delayed cerebral ischemia // 2023 IX International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT). – IEEE, 2023. – С. 1-5. https://doi.org/10.1109/itnt57377.2023.10139085
2. Zhu H. et al. A review of video object detection: Datasets, metrics and methods // Applied Sciences. – 2020. – Т. 10. – №. 21. – С. 7834. https://doi.org/10.3390/app10217834
3. Cattani L. et al. Monitoring infants by automatic video processing: A unified approach to motion analysis // Computers in biology and Medicine. – 2017. – Т. 80. – С. 158-165. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2016.11.010
4. Geertsema E.E. et al. Automated non-contact detection of central apneas using video // Biomedical Signal Processing and Control. – 2020. – Т. 55. – С. 101658. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.101658
5. van Westrhenen A. et al. Automated video‐based detection of nocturnal motor seizures in children // Epilepsia. – 2020. – Т. 61. – С. 36-40. https://doi.org/10.1111/epi.16504
6. Lucas B.D., Kanade T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision // IJCAI'81: 7th international joint conference on Artificial intelligence. – 1981. – Т. 2. – С. 674-679.
7. Huang Z. et al. Life: Lighting invariant flow estimation // arXiv preprint arXiv:2104.03097. – 2021.
8. Trinh D.H., Daul C. On illumination-invariant variational optical flow for weakly textured scenes // Computer Vision and Image Understanding. – 2019. – Т. 179. – С. 1-18.
9. Demetz O., Hafner D., Weickert J. The Complete Rank Transform: A Tool for Accurate and Morphologically Invariant Matching of Structures // BMVC. – 2013. https://doi.org/10.5244/C.27.50
10. Zabih R., Woodfill J. Non-parametric local transforms for computing visual correspondence // European conference on computer vision. – Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1994. – С. 151-158. https://doi.org/10.1007/BFb0028345
11. Kabir M.H., Jabid T., Chae O. A local directional pattern variance (LDPv) based face descriptor for human facial expression recognition // 2010 7th IEEE international conference on advanced video and signal based surveillance. – IEEE, 2010. – С. 526-532.
12. Mohamed M.A. et al. Illumination-robust optical flow using a local directional pattern // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. – 2014. – Т. 24. – №. 9. – С. 1499-1508.
13. Molnár J., Chetverikov D., Fazekas S. Illumination-robust variational optical flow using cross-correlation // Computer Vision and Image Understanding. – 2010. – Т. 114. – №. 10. – С. 1104-1114.
14. Ali S. et al. Illumination invariant optical flow using neighborhood descriptors // Computer Vision and Image Understanding. – 2016. – Т. 145. – С. 95-110. https://doi.org/10.1016/j.cviu.2015.12.003
15. Manilo L.A., Nemirko A.P. Recognition of biosignals with nonlinear properties by approximate entropy parameters // Computer Optics. – 2023. – Т. 47. – №. 5. – С. 832-840. https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1345
16. Yadav D.K., Singh K. A combined approach of Kullback–Leibler divergence and background subtraction for moving object detection in thermal video // Infrared Physics & Technology. – 2016. – Т. 76. – С. 21-31.
17. Meilă M. Comparing clusterings–an information based distance // Journal of multivariate analysis. – 2007. – Т. 98. – №. 5. – С. 873-895.
18. Stork D.G. et al. Pattern classification // A Wiley-Interscience Publication. – 2001. – Т. 1. – С. 281-297.
19. Pratt W.K. Digital image processing: PIKS Scientific inside. – Hoboken, New Jersey : Wiley-interscience, 2007. – Т. 4. http://doi.org/10.1002/0471221325
20. Canny J. A computational approach to edge detection // IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence. – 2009. – №. 6. – С. 679-698.
21. Chaddock R.E. Principles and methods of statistics. – Houghton Mifflin, 1925.
22. Dmitry M. et al. Application of frequency features of optical flow for event detection in video-EEG monitoring data // Journal of Biomedical Photonics & Engineering. – 2021. – Т. 7. – №. 3. – С. 30301. http://doi.org/10.18287/JBPE21.07.030301
23. Rai P. et al. Automated analysis and detection of epileptic seizures in video recordings using artificial intelligence // Frontiers in Neuroinformatics. – 2024. – Т. 18. – С. 1324981.
24. Ulate-Campos A. et al. Automated seizure detection systems and their effectiveness for each type of seizure // Seizure. – 2016. – Т. 40. – С. 88-101. https://doi.org/10.1016/j.seizure.2016.06.008
25. Pediaditis M., Tsiknakis M., Leitgeb N. Vision-based motion detection, analysis and recognition of epileptic seizures–a systematic review // Computer methods and programs in biomedicine. – 2012. – Т. 108. – №. 3. – С. 1133-1148.
26. Cuppens K. et al. Automatic video detection of body movement during sleep based on optical flow in pediatric patients with epilepsy // Medical & biological engineering & computing. – 2010. – Т. 48. – №. 9. – С. 923-931.
27. Kalitzin S. et al. Automatic segmentation of episodes containing epileptic clonic seizures in video sequences // IEEE transactions on biomedical engineering. – 2012. – Т. 59. – №. 12. – С. 3379-3385. https://doi.org/10.1109/TBME.2012.2215609
Для цитирования:
Мурашов Д.М., Обухов Ю.В., Кершнер И.А., Синкин М.В., Окунева И.В. Модифицированный алгоритм обнаружения артефактов движения в данных видео-ЭЭГ мониторинга // Журнал радиоэлектроники. – 2025. – №. 11. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2025.11.26 (На англ.)