我试图从对应于癫痫患者的EEG信号中去除肌肉伪影。为此，我使用了fastICA方法和python。下图代表独立组件：
不幸的是，我无法区分与工件相对应的组件。有没有办法帮助我知道要删除哪些组件？
首先，您应该知道eeg信号的样子。我认为在附图ICA21中，ICA7和ICA2是完全嘈杂的数据
根据您拥有的数据，不确定这是否可行，但有一种可能性是将其构建为监督问题。假设您有一些癫痫患者的脑电图和一些非癫痫患者。您可以将ICA分解应用于整个数据集，然后将每个组件单独用作特征向量（可能将其离散化）以预测类别（即，癫痫与非癫痫）。
噪声分量应该没有预测值，因此您可能会发现组件集群具有（统计上）显着高于其他组件的预测值。这将需要手动查看每个组件的准确度值并做出主观决定，但它可能有助于作为探索性分析。
当然，这只有在您拥有多名患者的数据时才有效。