Studi Kasus Mini: Pipeline ICA untuk Klasifikasi Kondisi Mata (EO/EC)
Studi kasus ini membahas bagaimana ICA digunakan untuk membersihkan sinyal EEG dari dataset Kaggle guna meningkatkan akurasi klasifikasi kondisi mata terbuka dan tertutup.
Apakah ICA Selalu Berarti Reduksi Artefak atau Noise?
Sebagai metode blind source separation, ICA berperan penting dalam pemrosesan sinyal EEG, namun penggunaannya tidak secara otomatis menjamin reduksi artefak maupun noise kecuali disertai proses identifikasi dan rekonstruksi yang tepat.
ICA in Action: Contoh Praktis dan Imajinasi Aplikatif dalam Analisis EEG
Artikel ini menggambarkan penerapan konkret ICA dalam pembersihan sinyal EEG, dengan contoh kasus, hasil yang bisa dibayangkan, dan langkah-langkah umum yang bisa diterapkan di berbagai alat analisis.
Kapan Kita Tidak Perlu ICA dalam Pipeline EEG?
Meskipun ICA merupakan alat kuat untuk reduksi artefak, tidak semua skenario analisis EEG membutuhkannya—beberapa kondisi justru lebih efektif tanpa ICA.
ICA Sebagai Metode vs. CNN untuk Labeling Komponen: Memahami Peran Masing-Masing
ICA adalah metode statistik untuk memisahkan sinyal EEG campuran, sementara CNN seperti ICLabel hanya berperan dalam mengklasifikasi hasil dekomposisinya—dua hal ini tidak boleh disamakan.