Support vector machines to detect physiological patterns for EEG and EMG-based human-computer interaction:a review

Support vector machines (SVMs) are widely used classifiers for detecting physiological patterns in human-computer interaction (HCI). Their success is due to their versatility, robustness and large availability of free dedicated toolboxes. Frequently in the literature, insufficient details about the SVM implementation and/or parameters selection are reported, making it impossible to reproduce study analysis and results. In order to perform an optimized classification and report a proper description of the results, it is necessary to have a comprehensive critical overview of the applications of SVM. The aim of this paper is to provide a review of the usage of SVM in the determination of brain and muscle patterns for HCI, by focusing on electroencephalography (EEG) and electromyography (EMG) techniques. In particular, an overview of the basic principles of SVM theory is outlined, together with a description of several relevant literature implementations. Furthermore, details concerning reviewed papers are listed in tables and statistics of SVM use in the literature are presented. Suitability of SVM for HCI is discussed and critical comparisons with other classifiers are reported

Frequency Domain Decomposition of Digital Video Containing Multiple Moving Objects

Motion estimation has been dominated by time domain methods such as block matching and optical flow. However, these methods have problems with multiple moving objects in the video scene, moving backgrounds, noise, and fractional pixel/frame motion. This dissertation proposes a frequency domain method (FDM) that solves these problems. The methodology introduced here addresses multiple moving objects, with or without a moving background, 3-D frequency domain decomposition of digital video as the sum of locally translational (or, in the case of background, a globally translational motion), with high noise rejection. Additionally, via a version of the chirp-Z, fractional pixel/frame motion detection and quantification is accomplished. Furthermore, images of particular moving objects can be extracted and reconstructed from the frequency domain. Finally, this method can be integrated into a larger system to support motion analysis. The method presented here has been tested with synthetic data, realistic, high fidelity simulations, and actual data from established video archives to verify the claims made for the method, all presented here. In addition, a convincing comparison with an up-and-coming spatial domain method, incremental principal component pursuit (iPCP), is presented, where the FDM performs markedly better than its competition

Máquinas de vetores suporte para classificação do Onset em dados temporais de eletromiografia

Os estudos sobre parâmetros temporais em eletromiografia (EMG) focam a sua análise tendencialmente no onset, existindo uma escassez quanto à descrição e discussão dos fenómenos temporais. A dependência nos parâmetros dos algoritmos de deteção do onset e os diferentes métodos comprometem a reprodutibilidade de resultados. O objetivo deste trabalho é assim testar a performance de diferentes features no domínio do tempo na construção de modelos de Máquinas de Vetor Suporte (SVM) quanto à localização do onset. Sinal EMG de superfície foi recolhido durante o swing do golfe de 12 músculos (tronco e membro inferior) de 12 golfistas, 6 de handicap (Hc) baixo ( =1.4±2.5 18). O sinal foi segmentado com janelas de 200 ms de 5 em 5 ms e depois foram extraídas as seguintes features no domínio do tempo: Valor Médio Absoluto, Comprimento do Formato da Onda, Diferença Absoluta do Desvio Padrão, Variância do EMG, Integral EMG e Detetor Logarítmico. As features foram selecionadas e ordenadas quanto à importância sendo construídos três conjuntos de 2, 4 e 6 features (F2, F4 e F6) para cada modelo. Após a realização de pesquisa de rede (grid-search), os melhores parâmetros quanto à precisão da classificação pelo modelo radial basis function (RBF) – SVM foram selecionados por cross-validation. O teste de Friedman foi aplicado para comparar os parâmetros ( , ) nos três conjuntos de features e a ANOVA mista para comparar a classificação e vetores suporte entre os grupos de features e grupos de handicap (alto Hc, baixo Hc e total). Verificamos que os grupos alto, baixo e total Hc apresentaram uma precisão de classificação de 90.3±4% (média±desvio-padrão), 90.8±4.9% e 89.4±3.7% para F2, 94.9±2.5%, 95.0±3.3%, 93.5%±3.2% para F4 e 95.2±2.4%, 95.1±3.2% e 93.6±3.3% para F6. Os valores dos parâmetros RBF, a classificação e o número de vetores suporte tende a ser similar entre F4 e F6, variando no entanto em relação a F2. Concluímos assim que quatro features garantem uma precisão na classificação superior a 90% em relação aos instantes de tempo classificados como antes e depois do onset podendo servir de base de construção de modelos SVM.Studies on temporal parameters in electromyography (EMG) focus their analysis on onset. However, the description and discussion of temporal phenomena themselves is scares and the results reproducibility is hard due to different parameters and methods. Thus, the aim of this work is to test the performance of different time-domain features building Support Vector Machines (SVM) models for onset detection. Surface EMG was collected from 12 muscles (trunk and lower limb) during the golf swing. Twelve golfers of two handicap (Hc) groups were recruited (6 low Hc=1.4±2.5 18). The signal was segmented with 200 ms windows, with a lag between windows of 5 ms followed by time-domain features extraction: Mean Absolute Value, Waveform Length, Difference Absolute Standard Deviation Value, Variance, Integrated EMG, and Integral logarithmic detector. The features were selected and ranked by relevance on three sets of 2, 4 and 6 features (F2, F4 and F6). After conducting grid-search for radial basis function (RBF) - SVM, the best parameters were selected for each model using cross-validation. The Friedman test was used to compare the parameters (C,γ) of different models. A mixed ANOVA was performed to compare the support vector classification and interaction between features model and handicap groups (high Hc, Hc and low total). The high, low, and total Hc groups showed a classification accuracy of 90.3 ± 4% (mean±standard deviation), 90.8±4.9% and 89.4±3.7% for F2, 94.9±2.5%, 95.0±3.3%, 93.5%±3.2% for F4% and 95.2±2.4, 95.1±3.2% and 93.6±3.3% to F6. RBF values of the prameters, classification and number of support vectors tends to be similar between F4 and F6, though varying in relation to F2. We conclude therefore that four features ensure an accuracy rate exceeding 90% in relation to the time classification as before and after the onset. Timedomain features could be a basis for constructing SVM classification models

Previsão e geração de sinais EMG de Parkison com redes neurais

Orientador: Esther Luna ColombiniDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: A doença de Parkinson é uma desordem neurodegenerativa que afeta aproximadamente 2% da população mundial acima de 60 anos (7-10 milhões de pessoas), e é caracterizada por sintomas como tremor em repouso e em movimento, que podem causar graves restrições na vida dos pacientes e também estão associados a sintomas não motores como dificuldade para dormir, depressão e fadiga. Apenas no Brasil, existem mais de 200.000 pessoas diagnosticadas com doença de Parkinson, número que pode duplicar até 2030 devido ao envelhecimento da população brasileira. Neste contexto, o desenvolvimento de novos tratamentos e formas de assistência que possam melhorar a qualidade de vida e a autonomia de pacientes é extremamente importante. Neste trabalho, são propostas novas técnicas baseadas em Redes Neurais para a previsão e geração de sinais de eletromiografia (EMG) do tremor em pacientes, para o suporte ao desenvolvimento de novos dispositivos e técnicas para assistência a pacientes. Primeiro, comparamos diferentes modelos de Redes Neuras, utilizando perceptron multicamadas (MLP) e redes neurais recorrentes (RNN) para a previsão dos sinais EMG de doença de Parkinson, antecipando os padrões de tremor em repouso. Os resultados experimentais indicam que os modelos propostos adaptam-se aos padrões específicos de cada paciente, gerando previsões acuradas para os sinais puros ou envelopes EMG. Segundo, são propostos duas novas técnicas para aumento de dados baseadas em redes adversárias generativas convolucionais profundas (DCGANs) e transferência de estilo (ST) para aumentar sinais EMG, cujos resultados mostram que os modelos propostos conseguem adaptar-se aos diferentes formatos, frequências e amplitudes de tremor, simulando os padrões específicos de cada paciente e estendendo as bases de dados existentes para diferentes protocolos de movimento. Ambos resultados sugerem que o emprego de redes neurais na geração e previsão de sinais biológicos complexos como sinais EMG pode ser bem-sucedido, permitindo o uso de tais modelos para a extensão dos dados de pacientes e para geração de sinais de tremor que auxiliem no desenvolvimento e validação de novas técnicas de supressão de tremor em pacientesAbstract: Parkinson¿s Disease (PD) is a neurodegenerative disorder that affects approximately 2% of the world¿s population over 60 years old (7-10 million people). It is characterized by symptoms like resting and action tremors, which cause severe impairments to the patient¿s life and may also cause non-motor symptoms such as difficulty to sleep, depression, and fatigue. Only in Brazil, there are more than 200,000 people with PD, a number that might double by 2030 due to the aging of the population. In such a context, developing new treatments and assistance techniques that can improve PD patient¿s life quality and autonomy are extremely important. In this work, we propose novel methods based on Neural Networks (NN) for predicting and generating patient-specific PD electromyography (EMG) tremor signals, to support the development of new assisting devices and techniques. First, we compare different NN models, using the multi-layer perceptron (MLPs) and recurrent neural network (RNN) for predicting PD EMG signals, to anticipate resting tremor patterns. The experimental results indicate that the proposed models can adapt to the patient¿s specific tremor patterns and provide reasonable predictions for both EMG envelopes and EMG raw signals. Next, we propose two new data augmentation approaches based on Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs) and Style Transfer (ST) for augmenting EMG signals. Results show that the proposed models can adapt to different shapes, frequencies, and amplitudes of tremor, simulating each patient¿s specific tremor patterns and extending them to different sets of movement protocols. All results suggest that Neural Networks can successfully be used for predicting and generating complex biological signals like EMG, allowing these models to be used for extending patients¿ datasets and generating tremor signals. These new data could help to validate treatment approaches on different movement scenarios, contributing to the development of new techniques for tremor suppression on patientsMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computaçã