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.

Meskipun ICA merupakan alat kuat untuk reduksi artefak, tidak semua skenario analisis EEG membutuhkannya—beberapa kondisi justru lebih efektif tanpa ICA.

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.

Artikel ini membahas pendekatan otomatis untuk mendeteksi dan mengklasifikasi komponen artefak hasil ICA, termasuk penggunaan ICLabel, metrik kuantitatif, dan metode berbasis machine learning.

ICA adalah teknik statistik yang digunakan untuk memisahkan sinyal campuran menjadi komponen-komponen independen yang tidak diketahui sebelumnya, dan merupakan dasar penting dalam analisis sinyal EEG.