Compresión multicanal sin pérdida de electroencefalogramas

Abstract

Este trabajo propone un algoritmo de compresión sin pérdida para electroencefalogramas (EEG) multicanal haciendo uso de modernas herramientas de teoría de la información (como codificación universal y predicción universal) así como también herramientas de procesamiento de señales, combinadas con métodos más simples para explotar las redundancias espaciales y temporales que se presentan comúnmente en los EEG. El algoritmo de compresión es aplicado a tres diferentes bases de datos públicas de EEG. El algoritmo multicanal logra tasas de compresión superiores a las observadas al comprimir canales individuales por separado, y también supera el estado del arte actual en compresión sin pérdida de EEG multicanal.