Representation learning schemes of multichannel encephalographic signals for Brain Computer Interfaces

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: Representation learning schemes of multichannel encephalographic signals for Brain Computer Interfaces
بيانات النشر: Aristotle University of Thessaloniki, 2021.
سنة النشر: 2021
مصطلحات موضوعية: ������������ ������������, ���������������� ������������������ �������������������� (������), �������������������������������������������� (������), ������������������������ ����������, Graph Theory, Phase Synchrony, Electroencephalography (EEG), Brain Computer Interfaces (BCIs)
الوصف: ���� ���������������� ������������������ �������������������� (������) �������������������� ���������������������� ������������������ ������������������������ ������������ ������ �������������������� ������������������ ������ �������� ������������������������ ����������������. �� ������������������������������ ������ ���������������������� ���������������������������� ������ �� ������������������ ������ ���� �������������� �������������� ���������������������� ������ �������������� ��������������, ���� ���������� ������������ ���� ������������������������ ���������� ������������ ��������������������������. �� Berger �������� �� ������������ ������ ������������������ ���� ������������ ������ �������������������� ������ ��������������, �������� �� ������������������ �������� �������������������������� �������������������� ������ �������������� ������������ �������� ���� ������������������ ������������. �������� ������ �������������������� ��������, ���� ������ �������������������� �������������� ������������������ ���������������������� ������������ ������ �������������� ������ ���������������� ���������������� ������ ���� ���� ������������ ������������������ �������������� �������������������� ��������������. �� ������������������ �������� ������ ������������ ���� ���������� �������� ������������������������ ������������������������, ������������ ���� �������������������������������������������� (������) ������������������ �� ������ ������������������ ��������������. �������� ������������������ ������������ �������� ������ ���� ���������������������� ������������������ ������ ������ ������ �������������������������� ���������������� ���������� ���� ������������ ������������, �� ������������ �������������������� ������ �� ������������ �������������������� ������ �������� ���������������������������� ������ ��������������. ������ �������������� ���������� ������ ������������������������ ������������������ ���������������������� ������ ������������������������ ���������� ������ ���� ���������� �������������������� ���� ������������������ ������ ������ ������ ������������������������ �������� ������������������ ���������������� �������� ������������������ ������������������ ���������������� �������������������� (Steady State Visual Evoked Potentials; SSVEP) ������ ���� �������� ������ �������������������� ���� ���� ���������� ������������ (Motor Imagery; MI) ������ ����������. ������������ ���������� ������ ������������������������ ������������������ ���������� �� �������������������� ������ �� ������������������ ���������������������� ���������������� �������������� ������ �������� ������ ������������ ���� �������������� �� ������������������������������ ������ ������������������/���������������� ������ ��������������. ���� ���������������������� ���� ������������ ���� ������������������������������ ������ ���������������� ������ ���������������� ��������������������, ���������������������������� ���� ���������� ������������������ �������������� ���������������� ������ ���������������������� ������������������ ������. ������ �������� ���� ������������ �� ���������� ������������������ ������ �������������������� �������� �������� ������ ������������������ ������������������ ���������������� ��������������������, ���� ���������� ���� �������������������� �������� ���������������������� �������������������� ����������������������������������. ���� ������������������������ �������������� ������������������ �������� �������������� ������ ������������������ �������������������� ���������������������� �������� ������ ������ �������������������������������� �������� ������ ������������ ������������������������ ����������������. ���� ���������������� �������������� ���������������������� ���� ���������� ������ �������������� ������������ �������������� �������������������� ���������� �������� ���������������� ���������������������� ������ ������ �������� ������������������������ ���� ���������� �������������������� ������ ������������������������ �� ���� ������ ����������������. ������ ����������������, ������������������������ ���� ������ ������������������ ������ ������ ������ �������������������� ���� ���� ���������� ������������ ������ ����������. �� ���������������� ��������, �������������������� ������������ �������� ������ ������������������ ������ �������������������� ������������������ ������������������ ���������������� �������������������� ���� �������������������������������� ������ �������� �������������� ���������������� ������ �������������� ���������� �������� ����������������. ������������, ������������������ ������ ���������������� ���� ���������� ������������������ ������ ���������� ���� ���������������������� ���������������� ������ ������ ���������������������� ���������������� ������������������ ��������������. �� �������������� ������������������ ���� �������������� ��������-������������������ �������������������� �������������� ���� ���������� ������ �������������������� ���������������� ������������ ������ ������������������. ���� �������������������� ���������������� ������ �������������������������� ������ ���������������������� ���������� (PLV) �������� ������ �������� ������������������ ������ ���������������������� �������������� (��.��. Global/Local Efficiency), �������������� ���� ������������������ �������� ������������ ������ �������� ���������� ���� ������ ���������� �������������������������������� �� ������������������ ������ �������� ����������������������. ���� �������������� ��������, �������������� ���������������������� ������ �������������������������� ������ ������������ ������ ������������������������ ���������� ������ ������ �������������������� ������ ������������ �������������� �������������������� ������ ���������������������� �������������� ������������������������ ������ ������ �������������������� ���������������������� ���� ���������� ������������ ���� ������������������ ������ ������������ ������ ���������������������������� ������ �������������������� ���� ������ ���������������������� ���������� ������������. ������������, ������������������ ������ ���������������������� �������������� ���� �������������� ������������, ������ ������ ������������������������ ���� ���������������������������� Fourier ���� �������������� ������������, ���� ���������� ������ �������������������� ������ �������� �������������� ������ �������������� �������� ������ ���������������������������� �������������������� ������������ ��������������. �� ���������� �������������������� ���������������� ���� ���������� ������ ������������������������ ���������������������������� ������ ������������������ ������ ������������. �� �������������� �������������������� ���������������� ���� ������������������ �������� ��������-���������������� ������������, �������� �������� �������������� �������������������������� ���� �������������������������� ������ ���������������������� �������������������� ���������� (������. ������������������ ����������������������), ������ �� �������������������������� ������ ������������ �������������������������� ������ ������������������������������ ������������ ������ ������������������������ ������������. �� ���������� �������������������� ������������������ �������� �������������� ������ Graph Slepian ����������������������, ���� ������������ ������������������ ������������������������ �������� ���� �������������� ������������ ������ ������ ���� �������������� ���������������� ������ ������������. ����������, ������������������������������ �������� ������������������ �������������������������������� �� ������������ ������ ���� �������������� ���������������������������� ������ ������������ ���� ������������������ �������� �������������������� ���������������� ���� ������������ ������������������������ ���� �������������� �������������������� ������������������, ������������������ �������� ���������� ������ ���������� ���� ������ ������������������ ������-������������. �������������� ������������������ ���� ������������������������ ������-������������, ���� ���������������������������� ������ (��������������������������) �������������� ���������������������������� ������ MI ������������������ ���������������� ���� ���������������� ������������������, ������ �� ������������������������������ �������� �������������� ���� ���� ���������� �������������� ���������������������� ���������������������� (Support Vector Machines; SVMs).
Brain computer interfaces (BCIs) provide alternative communication (or control) pathways between the human brain and an external device by decoding brain activity and ���translating��� it into machine commands without requiring any physical interaction. The idea of ���mind reading��� was first conceived by Berger, but only in the past few years BCI implementations were made plausible. Due to their design, BCIs are considered ideal assistive tools for people suffering from motor disabilities and as such they receive continuous attention. BCIs can be implemented with various approaches, but electroencephalography (EEG) has been proven to be the most popular choice due to its non-invasiveness, low cost and the advantage of being employed with minimal effort even in home environments. In this Ph.D. thesis, we deal with two different BCI paradigms, namely the Steady State Visual Evoked Potential (SSVEP) and the Motor Imagery (MI) paradigm. It is the scope of this thesis to design signal analytic pipelines for EEG signals that will decode the users��� intention/choice. The implementations must be characterized by swift and robust responses, characteristics of paramount importance for all BCI implementations. To this end, the SSVEP paradigm was first examined and a novel decoding scheme based on discriminative vector quantization (DVQ) followed by a subsequent nearest-template classification rule was designed. Additionally, the proposed decoder was designed with the scope of avoiding premature activations (i.e. false positives) by associating each prediction with a confidence-level that should exceed a threshold (estimated upon training data) for an activation to occur. The next step of this thesis included the examination of the motor imagery paradigm. This transition was imposed by the fact that SSVEP BCIs do not comply with the notion of a self-paced system, where the user could deliberately initiate an action. The first part of our analysis regarding MI BCIs was dedicated to the identification of differences in the (brain) network organization between people suffering from Neuromuscular disease (NMD) and able bodied. The employed metric was the Phase locking value (PLV), that in association with a support vector machine (SVM) was also used as a means to discriminate between different motor tasks. The final step here was the formulation of an SVM-ensemble as a means to interpret the intention from streaming connectivity patterns. Next, we designed several MI decoding schemes based on the notions of the emerging field of the Graph Signal Processing (GSP) and more specifically on the Graph Fourier Transform (GFT). In our first approach the GFT basis functions are derived upon the functional connectivity associated with a specific imagery movement and moderately constrained by the topographical arrangement of the sensors. Our second approach adopts GFT in a way that it encapsulates the cross-frequency coupling (CFC) between different brain-rhythms, as this is modulated during an MI event. Our final MI decoder based on GFT exploits the Graph Slepians functions that in essence act as spatial filters that enhance the information conveyed by the multichannel signal and as such can be specifically related to the participant's intention. Finally, the graph-clustering technique of Dominant-Set is employed for detecting the subset of sensors with a covariance structure suitable for discriminating between the performed tasks. The decoder was built upon the reduced sample covariance matrixes with an SVM operating within an appropriate Riemannian geometry framework.
اللغة: English
DOI: 10.26262/heal.auth.ir.332166
الوصول الحر: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::2d56b9da0e7aec166a48ead95114d2e1Test
رقم الانضمام: edsair.doi...........2d56b9da0e7aec166a48ead95114d2e1
قاعدة البيانات: OpenAIRE