28 research outputs found

    Classification of Frequency and Phase Encoded Steady State Visual Evoked Potentials for Brain Computer Interface Speller Applications using Convolutional Neural Networks

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    Over the past decade there have been substantial improvements in vision based Brain-Computer Interface (BCI) spellers for quadriplegic patient populations. This thesis contains a review of the numerous bio-signals available to BCI researchers, as well as a brief chronology of foremost decoding methodologies used to date. Recent advances in classification accuracy and information transfer rate can be primarily attributed to time consuming patient specific parameter optimization procedures. The aim of the current study was to develop analysis software with potential ‘plug-in-and-play’ functionality. To this end, convolutional neural networks, presently established as state of the art analytical techniques for image processing, were utilized. The thesis herein defines deep convolutional neural network architecture for the offline classification of phase and frequency encoded SSVEP bio-signals. Networks were trained using an extensive 35 participant open source Electroencephalographic (EEG) benchmark dataset (Department of Bio-medical Engineering, Tsinghua University, Beijing). Average classification accuracies of 82.24% and information transfer rates of 22.22 bpm were achieved on a BCI naïve participant dataset for a 40 target alphanumeric display, in absence of any patient specific parameter optimization

    Objectivation of Visual Perception

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    Der Sehsinn ermöglicht eine detailgenaue Wahrnehmung der Welt. Virtual Reality (VR), Brain-Computer Interfaces (BCI) und Deep Learning sind neue Technologien, die uns hierbei neue Möglichkeiten fĂŒr die Erforschung der visuellen Wahrnehmung geben. In dieser Dissertation wird ein System fĂŒr die Augenheilkunde vorgestellt, das Augenkrankheiten in VR simulieren kann und durch HinzufĂŒgen von BCI und KI eine objektive Diagnostik von GesichtsfeldausfĂ€llen ermöglicht. FĂŒr ein besseres VerstĂ€ndnis der Arbeit wird das menschliche Sehen mit Modellen der Computer Vision verglichen und basierend hierauf ein allgemeines vierstufiges Seh-Modell eingefĂŒhrt. Innerhalb des Modells werden Schnittstellen zwischen der biologisch-realen und der technologisch-virtuellen Welt evaluiert. Besteht heutzutage bei einem Patienten der Verdacht auf einen Gesichtsfeldausfall (Skotom), so werden ophthalmologische GerĂ€te wie das Perimeter zur Ausmessung des Gesichtsfeldes eingesetzt. Das dem Stand der Technik entsprechende Verfahren liegt dem subjektiven Feedback des Patienten zugrunde. Entsprechend können Lerneffekte beim Patienten das Ergebnis nicht unwesentlich beeinflussen. Um diese Problematiken zu umgehen, wurde in dieser Dissertation ein objektives Perimetriesystem auf Basis von VR, BCI und Deep Learning erfolgreich implementiert und evaluiert. Ein weiterer Vorteil des neuen Systems ist die Möglichkeit zur Einsetzung bei Menschen mit Schwerbehinderung, Kindern und Tieren. Der Lösungsansatz dieser Dissertation ist die Simulation (pathologischer/eingeschrĂ€nkter) SehzustĂ€nde. HierfĂŒr wurde der Zustand von Glaukompatienten mit Hilfe von VR-Technologien virtuell abgebildet. Die resultierende VR-Anwendung bildet individuelle GlaukomverlĂ€ufe immersiv in VR ab. Evaluiert wurde die Simulationsumgebung mit medizinischem Fachpersonal und Glaukompatienten an der Augenklinik des UniversitĂ€tsklinikums Heidelberg (\textit{N}=22). Hierbei wurde gezeigt, dass VR eine geeignete Maßnahme zur Simulation von Sehbedingungen ist und zum VerstĂ€ndnis des Patientenzustandes einen Beitrag leisten kann. Ausgehend von dieser Simulationsumgebung wurden weitere Software- und Hardwaremodule hinzugefĂŒgt. Erzeugte stationĂ€re visuelle Stimuli wurden hierbei eingesetzt, um (simulierte) Sehfehler durch ein Elektroenzephalographie (EEG)-basiertes BCI zu erkennen. Das System wurde in einer internationalen Laborstudie (\textit{N}=15) in Zusammenarbeit mit dem Massachusetts Institute of Technology getestet und validiert. Die gesammelten Daten deuten darauf hin, dass das System fĂŒr die Klassifizierung des zentralen (88\% Genauigkeit pro 2,5 Sekunden EEG-Daten) und peripheren Gesichtsfeldes (63-81\% Genauigkeit) geeignet ist, wĂ€hrend es fĂŒr periphere Positionen aufgrund der TechnologiesensitivitĂ€t zu EinschrĂ€nkungen (50-57\% Genauigkeit) kommt. Entsprechend sollte das System fĂŒr Skotome eingesetzt werden, sofern der Sehausfall das zentrale Sehen oder ganze Quadranten des Gesichtsfelds betrifft. Aufgrund der Notwendigkeit fĂŒr einen besseren ambulanten EEG-Messaufbau werden modulare, plattformĂŒbergreifende Softwareimplementierungen und neuartige, zum Patent angemeldete, EEG-Elektroden vorgestellt. Die neuartigen Elektroden bieten ein besseres Signal-zu-Rausch-VerhĂ€ltnis als herkömmliche Trockenelektroden (\SI{1,35}{dB} Verbesserung), sind schnell anzulegen, wiederverwendbar und hinterlassen kaum bis keine unerwĂŒnschten RĂŒckstĂ€nde im Haar des Patienten. Diese Dissertation legt den Grundstein fĂŒr ein VR, BCI und KI-basiertes Perimetrie-Messsystem, welches insbesondere im ambulanten Setting oder bei Patienten mit EinschrĂ€nkungen zum Einsatz kommen könnte

    An Objectivation of Visual Perception using Virtual Reality, Brain-Computer Interfaces and Deep Learning

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    Der Sehsinn ermöglicht eine detailgenaue Wahrnehmung der Welt. Virtual Reality (VR), Brain-Computer Interfaces (BCI) und Deep Learning sind neue Technologien, die uns hierbei neue Möglichkeiten fĂŒr die Erforschung der visuellen Wahrnehmung geben. In dieser Dissertation wird ein System fĂŒr die Augenheilkunde vorgestellt, das Augenkrankheiten in VR simulieren kann und durch HinzufĂŒgen von BCI und KI eine objektive Diagnostik von GesichtsfeldausfĂ€llen ermöglicht. FĂŒr ein besseres VerstĂ€ndnis der Arbeit wird das menschliche Sehen mit Modellen der Computer Vision verglichen und basierend hierauf ein allgemeines vierstufiges Seh-Modell eingefĂŒhrt. Innerhalb des Modells werden Schnittstellen zwischen der biologisch-realen und der technologisch-virtuellen Welt evaluiert. Besteht heutzutage bei einem Patienten der Verdacht auf einen Gesichtsfeldausfall (Skotom), so werden ophthalmologische GerĂ€te wie das Perimeter zur Ausmessung des Gesichtsfeldes eingesetzt. Das dem Stand der Technik entsprechende Verfahren liegt dem subjektiven Feedback des Patienten zugrunde. Entsprechend können Lerneffekte beim Patienten das Ergebnis nicht unwesentlich beeinflussen. Um diese Problematiken zu umgehen, wurde in dieser Dissertation ein objektives Perimetriesystem auf Basis von VR, BCI und Deep Learning erfolgreich implementiert und evaluiert. Ein weiterer Vorteil des neuen Systems ist die Möglichkeit zur Einsetzung bei Menschen mit Schwerbehinderung, Kindern und Tieren. Der Lösungsansatz dieser Dissertation ist die Simulation (pathologischer/eingeschrĂ€nkter) SehzustĂ€nde. HierfĂŒr wurde der Zustand von Glaukompatienten mit Hilfe von VR-Technologien virtuell abgebildet. Die resultierende VR-Anwendung bildet individuelle GlaukomverlĂ€ufe immersiv in VR ab. Evaluiert wurde die Simulationsumgebung mit medizinischem Fachpersonal und Glaukompatienten an der Augenklinik des UniversitĂ€tsklinikums Heidelberg (\textit{N}=22). Hierbei wurde gezeigt, dass VR eine geeignete Maßnahme zur Simulation von Sehbedingungen ist und zum VerstĂ€ndnis des Patientenzustandes einen Beitrag leisten kann. Ausgehend von dieser Simulationsumgebung wurden weitere Software- und Hardwaremodule hinzugefĂŒgt. Erzeugte stationĂ€re visuelle Stimuli wurden hierbei eingesetzt, um (simulierte) Sehfehler durch ein Elektroenzephalographie (EEG)-basiertes BCI zu erkennen. Das System wurde in einer internationalen Laborstudie (\textit{N}=15) in Zusammenarbeit mit dem Massachusetts Institute of Technology getestet und validiert. Die gesammelten Daten deuten darauf hin, dass das System fĂŒr die Klassifizierung des zentralen (88\% Genauigkeit pro 2,5 Sekunden EEG-Daten) und peripheren Gesichtsfeldes (63-81\% Genauigkeit) geeignet ist, wĂ€hrend es fĂŒr periphere Positionen aufgrund der TechnologiesensitivitĂ€t zu EinschrĂ€nkungen (50-57\% Genauigkeit) kommt. Entsprechend sollte das System fĂŒr Skotome eingesetzt werden, sofern der Sehausfall das zentrale Sehen oder ganze Quadranten des Gesichtsfelds betrifft. Aufgrund der Notwendigkeit fĂŒr einen besseren ambulanten EEG-Messaufbau werden modulare, plattformĂŒbergreifende Softwareimplementierungen und neuartige, zum Patent angemeldete, EEG-Elektroden vorgestellt. Die neuartigen Elektroden bieten ein besseres Signal-zu-Rausch-VerhĂ€ltnis als herkömmliche Trockenelektroden (\SI{1,35}{dB} Verbesserung), sind schnell anzulegen, wiederverwendbar und hinterlassen kaum bis keine unerwĂŒnschten RĂŒckstĂ€nde im Haar des Patienten. Diese Dissertation legt den Grundstein fĂŒr ein VR, BCI und KI-basiertes Perimetrie-Messsystem, welches insbesondere im ambulanten Setting oder bei Patienten mit EinschrĂ€nkungen zum Einsatz kommen könnte

    An Objectivation of Visual Perception using Virtual Reality, Brain-Computer Interfaces and Deep Learning

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    Der Sehsinn ermöglicht eine detailgenaue Wahrnehmung der Welt. Virtual Reality (VR), Brain-Computer Interfaces (BCI) und Deep Learning sind neue Technologien, die uns hierbei neue Möglichkeiten fĂŒr die Erforschung der visuellen Wahrnehmung geben. In dieser Dissertation wird ein System fĂŒr die Augenheilkunde vorgestellt, das Augenkrankheiten in VR simulieren kann und durch HinzufĂŒgen von BCI und KI eine objektive Diagnostik von GesichtsfeldausfĂ€llen ermöglicht. FĂŒr ein besseres VerstĂ€ndnis der Arbeit wird das menschliche Sehen mit Modellen der Computer Vision verglichen und basierend hierauf ein allgemeines vierstufiges Seh-Modell eingefĂŒhrt. Innerhalb des Modells werden Schnittstellen zwischen der biologisch-realen und der technologisch-virtuellen Welt evaluiert. Besteht heutzutage bei einem Patienten der Verdacht auf einen Gesichtsfeldausfall (Skotom), so werden ophthalmologische GerĂ€te wie das Perimeter zur Ausmessung des Gesichtsfeldes eingesetzt. Das dem Stand der Technik entsprechende Verfahren liegt dem subjektiven Feedback des Patienten zugrunde. Entsprechend können Lerneffekte beim Patienten das Ergebnis nicht unwesentlich beeinflussen. Um diese Problematiken zu umgehen, wurde in dieser Dissertation ein objektives Perimetriesystem auf Basis von VR, BCI und Deep Learning erfolgreich implementiert und evaluiert. Ein weiterer Vorteil des neuen Systems ist die Möglichkeit zur Einsetzung bei Menschen mit Schwerbehinderung, Kindern und Tieren. Der Lösungsansatz dieser Dissertation ist die Simulation (pathologischer/eingeschrĂ€nkter) SehzustĂ€nde. HierfĂŒr wurde der Zustand von Glaukompatienten mit Hilfe von VR-Technologien virtuell abgebildet. Die resultierende VR-Anwendung bildet individuelle GlaukomverlĂ€ufe immersiv in VR ab. Evaluiert wurde die Simulationsumgebung mit medizinischem Fachpersonal und Glaukompatienten an der Augenklinik des UniversitĂ€tsklinikums Heidelberg (\textit{N}=22). Hierbei wurde gezeigt, dass VR eine geeignete Maßnahme zur Simulation von Sehbedingungen ist und zum VerstĂ€ndnis des Patientenzustandes einen Beitrag leisten kann. Ausgehend von dieser Simulationsumgebung wurden weitere Software- und Hardwaremodule hinzugefĂŒgt. Erzeugte stationĂ€re visuelle Stimuli wurden hierbei eingesetzt, um (simulierte) Sehfehler durch ein Elektroenzephalographie (EEG)-basiertes BCI zu erkennen. Das System wurde in einer internationalen Laborstudie (\textit{N}=15) in Zusammenarbeit mit dem Massachusetts Institute of Technology getestet und validiert. Die gesammelten Daten deuten darauf hin, dass das System fĂŒr die Klassifizierung des zentralen (88\% Genauigkeit pro 2,5 Sekunden EEG-Daten) und peripheren Gesichtsfeldes (63-81\% Genauigkeit) geeignet ist, wĂ€hrend es fĂŒr periphere Positionen aufgrund der TechnologiesensitivitĂ€t zu EinschrĂ€nkungen (50-57\% Genauigkeit) kommt. Entsprechend sollte das System fĂŒr Skotome eingesetzt werden, sofern der Sehausfall das zentrale Sehen oder ganze Quadranten des Gesichtsfelds betrifft. Aufgrund der Notwendigkeit fĂŒr einen besseren ambulanten EEG-Messaufbau werden modulare, plattformĂŒbergreifende Softwareimplementierungen und neuartige, zum Patent angemeldete, EEG-Elektroden vorgestellt. Die neuartigen Elektroden bieten ein besseres Signal-zu-Rausch-VerhĂ€ltnis als herkömmliche Trockenelektroden (\SI{1,35}{dB} Verbesserung), sind schnell anzulegen, wiederverwendbar und hinterlassen kaum bis keine unerwĂŒnschten RĂŒckstĂ€nde im Haar des Patienten. Diese Dissertation legt den Grundstein fĂŒr ein VR, BCI und KI-basiertes Perimetrie-Messsystem, welches insbesondere im ambulanten Setting oder bei Patienten mit EinschrĂ€nkungen zum Einsatz kommen könnte

    Low-level visual processing and its relation to neurological disease

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    Retinal neurons extract changes in image intensity across space, time, and wavelength. Retinal signal is transmitted to the early visual cortex, where the processing of low-level visual information occurs. The fundamental nature of these early visual pathways means that they are often compromised by neurological disease. This thesis had two aims. First, it aimed to investigate changes in visual processing in response to Parkinson’s disease (PD) by using electrophysiological recordings from animal models. Second, it aimed to use functional magnetic resonance imaging (fMRI) to investigate how low-level visual processes are represented in healthy human visual cortex, focusing on two pathways often compromised in disease; the magnocellular pathway and chromatic S-cone pathway. First, we identified a pathological mechanism of excitotoxicity in the visual system of Drosophila PD models. Next, we found that we could apply machine learning classifiers to multivariate visual response profiles recorded from the eye and brain of Drosophila and rodent PD models to accurately classify these animals into their correct class. Using fMRI and psychophysics, found that measurements of temporal contrast sensitivity differ as a function of visual space, with peripherally tuned voxels in early visual areas showing increased contrast sensitivity at a high temporal frequency. Finally, we used 7T fMRI to investigate systematic differences in achromatic and S-cone population receptive field (pRF) size estimates in the visual cortex of healthy humans. Unfortunately, we could not replicate the fundamental effect of pRF size increasing with eccentricity, indicating complications with our data and stimulus

    Improving the Generalisability of Brain Computer Interface Applications via Machine Learning and Search-Based Heuristics

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    Brain Computer Interfaces (BCI) are a domain of hardware/software in which a user can interact with a machine without the need for motor activity, communicating instead via signals generated by the nervous system. These interfaces provide life-altering benefits to users, and refinement will both allow their application to a much wider variety of disabilities, and increase their practicality. The primary method of acquiring these signals is Electroencephalography (EEG). This technique is susceptible to a variety of different sources of noise, which compounds the inherent problems in BCI training data: large dimensionality, low numbers of samples, and non-stationarity between users and recording sessions. Feature Selection and Transfer Learning have been used to overcome these problems, but they fail to account for several characteristics of BCI. This thesis extends both of these approaches by the use of Search-based algorithms. Feature Selection techniques, known as Wrappers use ‘black box’ evaluation of feature subsets, leading to higher classification accuracies than ranking methods known as Filters. However, Wrappers are more computationally expensive, and are prone to over-fitting to training data. In this thesis, we applied Iterated Local Search (ILS) to the BCI field for the first time in literature, and demonstrated competitive results with state-of-the-art methods such as Least Absolute Shrinkage and Selection Operator and Genetic Algorithms. We then developed ILS variants with guided perturbation operators. Linkage was used to develop a multivariate metric, Intrasolution Linkage. This takes into account pair-wise dependencies of features with the label, in the context of the solution. Intrasolution Linkage was then integrated into two ILS variants. The Intrasolution Linkage Score was discovered to have a stronger correlation with the solutions predictive accuracy on unseen data than Cross Validation Error (CVE) on the training set, the typical approach to feature subset evaluation. Mutual Information was used to create Minimum Redundancy Maximum Relevance Iterated Local Search (MRMR-ILS). In this algorithm, the perturbation operator was guided using an existing Mutual Information measure, and compared with current Filter and Wrapper methods. It was found to achieve generally lower CVE rates and higher predictive accuracy on unseen data than existing algorithms. It was also noted that solutions found by the MRMR-ILS provided CVE rates that had a stronger correlation with the accuracy on unseen data than solutions found by other algorithms. We suggest that this may be due to the guided perturbation leading to solutions that are richer in Mutual Information. Feature Selection reduces computational demands and can increase the accuracy of our desired models, as evidenced in this thesis. However, limited quantities of training samples restricts these models, and greatly reduces their generalisability. For this reason, utilisation of data from a wide range of users is an ideal solution. Due to the differences in neural structures between users, creating adequate models is difficult. We adopted an existing state-of-the-art ensemble technique Ensemble Learning Generic Information (ELGI), and developed an initial optimisation phase. This involved using search to transplant instances between user subsets to increase the generalisability of each subset, before combination in the ELGI. We termed this Evolved Ensemble Learning Generic Information (eELGI). The eELGI achieved higher accuracy than user-specific BCI models, across all eight users. Optimisation of the training dataset allowed smaller training sets to be used, offered protection against neural drift, and created models that performed similarly across participants, regardless of neural impairment. Through the introduction and hybridisation of search based algorithms to several problems in BCI we have been able to show improvements in modelling accuracy and efficiency. Ultimately, this represents a step towards more practical BCI systems that will provide life altering benefits to users

    Characterizing the Noise Associated with Sensor Placement and Motion Artifacts and Overcoming its Effects for Body-worn Physiological Sensors

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    Wearable sensors for continuous physiological monitoring have the potential to change the paradigm for healthcare by providing information in scenarios not covered by the existing clinical model. One key challenge for wearable physiological sensors is that their signal-to-noise ratios are low compared to those of their medical grade counterparts in hospitals. Two primary sources of noise are the sensor-skin contact interface and motion artifacts due to the user’s daily activities. These are challenging problems because the initial sensor placement by the user may not be ideal, the skin conditions can change over time, and the nature of motion artifacts is not predictable. The objective of this research is twofold. The first is to design sensors with reconfigurable contact to mitigate the effects of misplaced sensors or changing skin conditions. The second is to leverage signal processing techniques for accurate physiological parameter estimation despite the presence of motion artifacts. In this research, the sensor contact problem was specifically addressed for dry-contact electroencephalography (EEG). The proposed novel extension to a popular existing EEG electrode design enabled reconfigurable contact to adjust to variations in sensor placement and skin conditions over time. Experimental results on human subjects showed that reconfiguration of contact can reduce the noise in collected EEG signals without the need for manual intervention. To address the motion artifact problem, a particle filter based approach was employed to track the heart rate in cardiac signals affected by the movements of the user. The algorithm was tested on cardiac signals from human subjects running on a treadmill and showed good performance in accurately tracking heart rate. Moreover, the proposed algorithm enables fusion of multiple modalities and is also computationally more efficient compared to other contemporary approaches

    The functional role of sensory attenuation in movement

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    Our ability to move in a controlled, precise manner is central to our successful interaction with the world. Conversely, disorders of movement control are amongst the most devastating of human illnesses. The work in my PhD aims to make a meaningful contribution to understanding motor control in humans, work which has a direct link to pathophysiology of movement disorders and which I plan to test in patients with Parkinson’s disease. Parkinson’s disease is the second most common neurodegenerative disorder in the world, affecting ~7 million people, with ~130,000 patients in the UK. The primary motor symptom of Parkinson’s disease is bradykinesia, a slowing and reduction in amplitude of voluntary movement. Though the major anatomical site of neurodegeneration – the basal ganglia - and the main neurotransmitter involved – dopamine – have been known for many years, it has been surprisingly difficult to provide a clear neurobiological mechanism for this fundamental movement deficit in Parkinson’s disease. The key to understand motor control in humans is to investigate how sensory information is related to movement. Previous research has demonstrated that the amplitude of somatosensory sensory evoked potentials elicited by median nerve stimulation are attenuated at prior to and during rest, motor preparation and movement in healthy subjects. My PhD will focus on this neurophysiological sensory attenuation and relate these phenomena to theories of motor control in both healthy subjects and PD patients

    A Hybrid Brain-Computer Interface Based on Electroencephalography and Functional Transcranial Doppler Ultrasound

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    Hybrid brain computer interfaces (BCIs) combining multiple brain imaging modalities have been proposed recently to boost the performance of single modality BCIs. We advance the state of hybrid BCIs by introducing a novel system that measures electrical brain activity as well as cerebral blood flow velocity using Electroencephalography (EEG) and functional transcranial Doppler ultrasound (fTCD), respectively. The system we developed employs two different paradigms to induce changes simultaneously in EEG and fTCD and to infer user intent. One of these paradigms includes visual stimuli to simultaneously induce steady state visually evoked potentials (SSVEPs) and instructs users to perform word generation (WG) and mental rotation (MR) tasks, while the other paradigm instructs users to perform left and right arm motor imagery (MI) tasks through visual stimuli. To improve accuracy and information transfer rate (ITR) of the proposed system compared to those obtained through our preliminary analysis, using classical feature extraction approaches, we mainly contribute to multi-modal fusion of EEG and fTCD features. Specifically, we proposed a probabilistic fusion of EEG and fTCD evidences instead of simple concatenation of EEG and fTCD feature vectors that we performed in our preliminary analysis. Experimental results showed that the MI paradigm outperformed the MR/WG one in terms of both accuracy and ITR. In particular, 93.85%, 93.71%, and 100% average accuracies and 19.89, 26.55, and 40.83 bits/min v average ITRs were achieved for right MI vs baseline, left MI versus baseline, and right MI versus left MI, respectively. Moreover, for both paradigms, the EEG-fTCD BCI with the proposed analysis techniques outperformed all EEG- fNIRS BCIs in terms of accuracy and ITR. In addition, to investigate the feasibility of increasing the possible number of BCI commands, we extended our approaches to solve the 3-class problems for both paradigms. It was found that the MI paradigm outperformed the MR/WG paradigm and achieved 96.58% average accuracy and 45 bits/min average ITR. Finally, we introduced a transfer learning approach to reduce the calibration requirements of the proposed BCI. This approach was found to be very efficient especially with the MI paradigm as it reduced the calibration requirements by at least 60.43%

    Recent Applications in Graph Theory

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    Graph theory, being a rigorously investigated field of combinatorial mathematics, is adopted by a wide variety of disciplines addressing a plethora of real-world applications. Advances in graph algorithms and software implementations have made graph theory accessible to a larger community of interest. Ever-increasing interest in machine learning and model deployments for network data demands a coherent selection of topics rewarding a fresh, up-to-date summary of the theory and fruitful applications to probe further. This volume is a small yet unique contribution to graph theory applications and modeling with graphs. The subjects discussed include information hiding using graphs, dynamic graph-based systems to model and control cyber-physical systems, graph reconstruction, average distance neighborhood graphs, and pure and mixed-integer linear programming formulations to cluster networks
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