An application of fuzzy clustering for saccade detection in ENG signal

Abstract

Sygnał elektrynystagmograficzny (ENG) z oczopląsem ma postać fali o piłokształtnym kształcie składającym się z fazy wolnej oraz szybkiej. Faza szybka to ruch sakkadyczny gałki ocznej. Skuteczna i dokładna detekcja sakkad ma kluczowe znaczenie w określeniu charakteru oczopląsu. W celu prawidłowej detekcji położenia sakkad sygnał ENG jest filtrowany a maksima lokalne są wykrywane za pomocą rozmytej metody c-średnich. Proponowany algorytm charakteryzuje się dużą czułością i pozwala na automatyczną i precyzyjną lokalizację sakkad w sygnale ENG.The electronystagmography (ENG) signal corresponding to nystagmus has a form of a saw tooth waveform with fast components related to saccades. The accurate detection of saccades in ENG signal is the base for the further estimation of the nystagmus characteristic. The proposed algorithm is based on the proper filtering of the ENG signal providing a waveform with amplitude peaks corresponding the fast eyes rotation. The correct recognition of the local maxima of the signal is obtained by the means of fuzzy c-means clustering (FCM). The proposed algorithm is highly sensitive and allows for the automatic and precise localization of the saccades in ENG signal