EEG denoising with a recurrent quantum neural network for a brain-computer interface

Brain-computer interface (BCI) technology is a means of communication that allows individuals with severe movement disability to communicate with external assistive devices using the electroencephalogram (EEG) or other brain signals. This paper presents an alternative neural information processing architecture using the Schrödinger wave equation (SWE) for enhancement of the raw EEG signal. The raw EEG signal obtained during the motor imagery (MI) of a BCI user is intrinsically embedded with non-Gaussian noise while the actual signal is still a mystery. The proposed work in the field of recurrent quantum neural network (RQNN) is designed to filter such non-Gaussian noise using an unsupervised learning scheme without making any assumption about the signal type. The proposed learning architecture has been modified to do away with the Hebbian learning associated with the existing RQNN architecture as this learning scheme was found to be unstable for complex signals such as EEG. Besides, this the soliton behaviour of the non-linear SWE was not properly preserved in the existing scheme. The unsupervised learning algorithm proposed in this paper is able to efficiently capture the statistical behaviour of the input signal while making the algorithm robust to parametric sensitivity. This denoised EEG signal is then fed as an input to the feature extractor to obtain the Hjorth features. These features are then used to train a Linear Discriminant Analysis (LDA) classifier. It is shown that the accuracy of the classifier output over the training and the evaluation datasets using the filtered EEG is much higher compared to that using the raw EEG signal. The improvement in classification accuracy computed over nine subjects is found to be statistically significant

EEG denoising with a recurrent quantum neural network for a brain-computer interface

Brain-computer interface (BCI) technology is a means of communication that allows individuals with severe movement disability to communicate with external assistive devices using the electroencephalogram (EEG) or other brain signals. This paper presents an alternative neural information processing architecture using the Schrödinger wave equation (SWE) for enhancement of the raw EEG signal. The raw EEG signal obtained during the motor imagery (MI) of a BCI user is intrinsically embedded with non-Gaussian noise while the actual signal is still a mystery. The proposed work in the field of recurrent quantum neural network (RQNN) is designed to filter such non-Gaussian noise using an unsupervised learning scheme without making any assumption about the signal type. The proposed learning architecture has been modified to do away with the Hebbian learning associated with the existing RQNN architecture as this learning scheme was found to be unstable for complex signals such as EEG. Besides, this the soliton behaviour of the non-linear SWE was not properly preserved in the existing scheme. The unsupervised learning algorithm proposed in this paper is able to efficiently capture the statistical behaviour of the input signal while making the algorithm robust to parametric sensitivity. This denoised EEG signal is then fed as an input to the feature extractor to obtain the Hjorth features. These features are then used to train a Linear Discriminant Analysis (LDA) classifier. It is shown that the accuracy of the classifier output over the training and the evaluation datasets using the filtered EEG is much higher compared to that using the raw EEG signal. The improvement in classification accuracy computed over nine subjects is found to be statistically significant

Clasificación de características de electroencefalogramas en sistemas Brain Computer Interface basados en ritmos sensoriomotores

Un interfaz cerebro-máquina (BCI) es un modo de comunicación directa entre el cerebro y un dispositivo externo. En este trabajo fin de máster se ha investigado varios métodos para clasificar las señales cerebrales generadas por el usuario y de este modo interpretar su intención. Para ello, previamente se ha realizado un estudio de las investigaciones en el campo de los BCI en las dos últimas décadas. Este estudio se organiza de acuerdo a la estructura típica de un BCI, que está formada por un bloque de adquisición de las señales cerebrales, un bloque de procesamiento de las señales y otro dedicado al control del dispositivo. En primer lugar, se analizaron las diferentes técnicas que los BCI emplean para adquirir la actividad cerebral y los tipos de señales de control que se pueden encontrar en la misma y que pueden ser moduladas voluntariamente por los usuarios. En segundo lugar, se estudiaron las diferentes técnicas utilizadas para el procesamiento de señales cerebrales. Estas técnicas engloban aquéllas que pretenden extraer la información característica de las señales cerebrales y las que emplean esta información extraída para clasificar las señales con el fin de conocer las intenciones del usuario. Por último, se hizo una revisión de los distintos dispositivos que la comunidad científica ha controlado mediante sistemas basados en BCI. A continuación, se estudiaron diferentes métodos de clasificación aplicados a las señales EEG del conjunto de datos 2b de la competición BCI de 2008. El método ganador de dicha competición se basa en un método derivado de Common Spatial Pattern para la extracción de características y emplea como clasificador Naïve Bayesian Parzen Window (NBPW). En este trabajo se han propuesto cuatro métodos de clasificación de características: análisis discriminante lineal, máquina de soporte vectorial, perceptrón multicapa y red probabilística de Parzen. En el resto de etapas del BCI se han mantenido los métodos empleados por el ganador de la competición. Los resultados indican que los clasificadores propuestos como alternativas al NBPW no proporcionan una mejora significativa del rendimiento. La red probabilística de Parzen y SVM consiguen mejorar el rendimiento en 3.8%, el LDA en 1.9% y el perceptrón multicapa no consigue superar el rendimiento de NBPW. Por otro lado, se estudian también otros aspectos relacionados con la etapa de clasificación como es el post-procesado de las probabilidades a posteriori y el tiempo de procesamiento de los clasificadores. El método de post-procesado mejora necesariamente la clasificación de las señales para todos los sujetos. Sin embargo, si que lo hace en promedio para todos los sujetos de prueba. Por último, se ha estudiado el tiempo de computación que necesitan los diferentes algoritmos de clasificación propuestos. En este punto se ha constatado que el método LDA y la red probabilística de Parzen claramente superan al resto clasificando tardan alrededor de medio segundo para procesar todas las señales de test de un sujeto.Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicacione

Молодежь и современные информационные технологии. Т. 2

Сборник содержит доклады, представленные на XIII Международной научно-практическую конференцию студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии», прошедшей в Томском политехническом университете на базе Института кибернетики. Материалы сборника отражают доклады студентов, аспирантов и молодых ученых, принятые к обсуждению на секциях: «Микропроцессорные системы, компьютерные сети и телекоммуникации», «Математическое моделирование и компьютерный анализ данных, «Автоматизация и управление в технических системах», «Информационные и программные системы в производстве и управлении», «Компьютерная графика и дизайн», «Информационные технологии в гуманитарных и медицинских исследованиях». Сборник предназначен для специалистов в области информационных технологий, студентов и аспирантов соответствующих специальностей