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