3 research outputs found
Improving the Accuracy and Training Speed of Motor Imagery Brain–Computer Interfaces Using Wavelet-Based Combined Feature Vectors and Gaussian Mixture Model-Supervectors
In this paper, we propose a set of wavelet-based combined feature vectors and a Gaussian mixture model (GMM)-supervector to enhance training speed and classification accuracy in motor imagery brain–computer interfaces. The proposed method is configured as follows: first, wavelet transforms are applied to extract the feature vectors for identification of motor imagery electroencephalography (EEG) and principal component analyses are used to reduce the dimensionality of the feature vectors and linearly combine them. Subsequently, the GMM universal background model is trained by the expectation–maximization (EM) algorithm to purify the training data and reduce its size. Finally, a purified and reduced GMM-supervector is used to train the support vector machine classifier. The performance of the proposed method was evaluated for three different motor imagery datasets in terms of accuracy, kappa, mutual information, and computation time, and compared with the state-of-the-art algorithms. The results from the study indicate that the proposed method achieves high accuracy with a small amount of training data compared with the state-of-the-art algorithms in motor imagery EEG classification
InterfÃcies cervell-ordinador basades en EEG per a la neurorehabilitació
Una interfÃcie cervell-ordinador, o Brain-Computer Interface (BCI), és un sistema que permet el
control de dispositius externs només amb la intenció humana. La capacitat que tenen aquests
sistemes de llegir i processar l’activitat del cervell els ha fer uns bons candidats per aplicar-los en
el camp de la neurorehabilitació de pacients amb ictus o trastorns de la consciència (Disorders of
Consciousness).
La base de funcionament del BCI és la detecció de patrons en l’EEG. El paradigma és el seguit
d’instruccions que ha de segui l’usuari per generar aquests patrons. Les aplicacions que s’estan
desenvolupament en el camp de la neurorehabilitació es basen principalment en fer servir dos
paradigmes relacionats amb dos patrons: la imatge motora pel patró ERD/ERS i el paradigma
oddball pel patró P300.
Una de les conseqüències de l’ictus és la pèrdua de mobilitat d’alguna extremitat. Els BCI basats
en la imatge motora poden capturar la intenció de moviment del pacient i activar un dispositiu
d’estimulació elèctrica funcional. Aquest dispositiu està connectat a la superfÃcie del braç del
pacient a través d’uns elèctrodes, i quan s’activi l’estimulació, provocarà el moviment de
l’extremitat afectada.
En els pacients de DoC, moltes vegades és difÃcil determinar el nivell de consciència que tenen, i
per avaluar-lo, es fa servir els BCI basats en el paradigma oddball, que consisteix en la presentació
d’un estÃmul repetitiu al pacient, que fa que es generi un tipus de resposta en el seu EEG, i de cop
i volta es presentar un estÃmul totalment diferent, que en cas que hi hagi consciència, la resposta
de l’EEG del pacient serà diferent, apareixent el patró P300.
El control del BCI per part del pacient és bà sic perquè les terà pies siguin profitoses, i per
aconseguir-ho és necessari que el BCI s’adapti a les caracterÃstiques particular del pacients i de
l’entorn en un procés de calibratge previ a la sessió efectiva. Aquest calibratge consisteix en
recollir mostres del patró, i com més mostres millor és l’adaptació però més llarg és el temps de
calibratge, comportant cansament al pacient i fent que la sessió efectiva acabi sent més curta.
En aquest treball s’han aportat millores en el control dels BCIs descrits, i també s’ha desenvolupat
un nou mètode que permet superar el compromÃs del calibratge creant senyals EEG artificials. Els
bons resultats d’aquest nou mètode permeten definir lÃnies futures de recerca per millorar el
control del BCI per part del pacient, perquè aixà puguin aprofitar millor les sessions de
neurorehabilitació i guanyar qualitat de vida.A Brain-Computer Interface (BCI) is a system that allows controlling an external device using
only the human intentions. Its ability to read and process the brain activity has made them good
candidates for its application in the neurorehabilitation of stroke and Disorders of Consciousness
(DoC) patients.
The BCI’s basis is the detection of patterns in the EEG. The paradigm is the list of instructions
that the user must follow to generate these patterns. The applications that are being developed in
the field of neurorehabilitation are mainly based on using two paradigms related to two patterns:
the motor imagery for the ERD / ERS pattern, and the oddball paradigm for the P300 pattern.
One of the consequences of stroke is the loss of mobility of some limb. The motor imagery based
BCIs can capture the patient’s intention of movement and activate a functional electrical
stimulation (FES) device. This device is connected to the patient’s arm through two electrodes,
and when the stimulation is activated it will cause the movement of the affected limb.
In DoC patients, it is often difficult to assess their level of consciousness. The oddball paradigm
BCIs can be used to evaluate the patient consciousness, which involves the presentation of a
repetitive stimulus to the patient that provokes a response in the EEG. Suddenly, the BCI presents
a totally different stimulus and if the patient is aware, his EEG will be different and a P300 pattern
will appear.
Patient’s BCI control is essential in order to get effective therapy. To achieve this control, it is
necessary that the BCI adapts to the patient’s brain features and to the environment before the
session using a calibration process. This process consists of collecting samples from the pattern,
then the more samples collected, the longer the calibration time, and the better the adaptation.
This longer calibration time can produce tiredness to the patient and a reduction of the
rehabilitation session time.
In this work, improvements have been introduced in the control of the BCI described, and a new
method has been developed to overcome the trade-off in the calibration process by creating
artificial EEG signals. The good results of this method lead to the definition of future research to
improve the control of BCI by the patients, hence they can take better advantage of
neurorehabilitation sessions and enhance their quality of life