MEG:hen perustuvan aivo-tietokone -käyttöliittymän kehitys

Brain–computer interfaces (BCI) have recently gained interest both in basic neuroscience and clinical interventions. The majority of noninvasive BCIs measure brain activity with electroencephalography (EEG). However, the real-time signal analysis and decoding of brain activity suffer from low signal-to-noise ratio and poor spatial resolution of EEG. These limitations could be overcome by using magnetoencephalography (MEG) as an alternative measurement modality. The aim of this thesis is to develop an MEG-based BCI for decoding hand motor imagery, which could eventually serve as a therapeutic method for patients recovering from e.g. cerebral stroke. Here, machine learning methods for decoding motor imagery -related brain activity are validated with healthy subjects’ MEG measurements. The first part of the thesis (Study I) involves a comparison of feature extraction methods for classifying left- vs right-hand motor imagery (MI), and MI vs rest. It was found that spatial filtering and further extraction of bandpower features yield better classification accuracy than time–frequency features extracted from parietal gradiometers. Furthermore, prior spatial filtering improved the discrimination capability of time–frequency features. The training data for a BCI is typically collected in the beginning of each measurement session. However, as this can be time-consuming and exhausting for the subject, the training data from other subjects’ measurements could be used as well. In the second part of the thesis (Study II), methods for across-subject classification of MI were compared. The results showed that a classifier based on multi-task learning with a l2,1-norm regularized logistic regression was the best method for across-subject decoding for both MEG and EEG. In Study II, we also compared the decoding results of simultaneously measured EEG and MEG data, and investigated whether the MEG responses to passive hand movements could be used to train a classifier to detect MI. MEG yielded altogether slightly, but not significantly, better results than EEG. Training the classifiers with subject’s own or other subjects’ passive movements did not result in high accuracy, which indicates that passive movements should not be used for calibrating an MI-BCI. The methods presented in this thesis are suitable for a real-time MEG-based BCI. The decoding results can be used as a benchmark when developing other classifiers specifically for motor imagery -related MEG data.Aivo-tietokone -käyttöliittymät (brain–computer interface; BCI) ovat viime aikoina herättäneet kiinnostusta niin neurotieteen perustutkimuksessa kuin kliinisissä interventioissakin. Suurin osa ei-invasiivisista BCI:stä mittaa aivotoimintaa elektroenkefalografialla (EEG). EEG:n matala signaali-kohinasuhde ja huono avaruudellinen resoluutio kuitenkin hankaloittavat reaaliaikais-ta signaalianalyysia ja aivotoiminnan luokittelua. Nämä rajoitteet voidaan kiertää käyttämällä magnetoenkefalografiaa (MEG) vaihtoehtoisena mittausmenetelmänä. Tämän työn tavoitteena on kehittää käden liikkeen kuvittelua luokitteleva, MEG:hen perustuva BCI, jota voidaan myöhemmin käyttää terapeuttisena menetelmänä esimerkiksi aivoinfarktista toipuvien potilaiden kuntoutuk-sessa. Tutkimuksessa validoidaan terveillä koehenkilöillä tehtyjen MEG-mittausten perusteella koneoppimismenetelmiä, joilla luokitellaan liikkeen kuvittelun aiheuttamaa aivotoimintaa. Ensimmäisessä osatyössä (Tutkimus I) vertailtiin piirteenirrotusmenetelmiä, joita käytetään erottamaan toisistaan vasemman ja oikean käden kuvittelu sekä liikkeen kuvittelu ja lepotila. Ha-vaittiin, että avaruudellisesti suodatettujen signaalien taajuuskaistan teho luokittelupiirteenä tuotti parempia luokittelutarkkuuksia kuin parietaalisista gradiometreistä mitatut aika-taajuuspiirteet. Lisäksi edeltävä avaruudellinen suodatus paransi aika-taajuuspiirteiden erottelukykyä luokittelu-tehtävissä.BCI:n opetusdata kerätään yleensä kunkin mittauskerran alussa. Koska tämä voi kuitenkin olla aikaavievää ja uuvuttavaa koehenkilölle, opetusdatana voidaan käyttää myös muilta koehenkilöiltä kerättyjä mittaussignaaleja. Toisessa osatyössä (Tutkimus II) vertailtiin koehenkilöiden väliseen luo-kitteluun soveltuvia menetelmiä. Tulosten perusteella monitehtäväoppimista ja l2,1-regularisoitua logistista regressiota käyttävä luokittelija oli paras menetelmä koehenkilöiden väliseen luokitteluun sekä MEG:llä että EEG:llä. Toisessa osatyössä vertailtiin myös samanaikaisesti mitattujen MEG:n ja EEG:n tuottamia luokit-telutuloksia, sekä tutkittiin voidaanko passiivisten kädenliikkeiden aikaansaamia MEG-vasteita käyttää liikkeen kuvittelua tunnistavien luokittelijoiden opetukseen. MEG tuotti hieman, muttei merkittävästi, parempia tuloksia kuin EEG. Luokittelijoiden opetus koehenkilöiden omilla tai mui-den koehenkilöiden passiiviliikkeillä ei tuottanut hyviä luokittelutarkkuuksia, mikä osoittaa että passiiviliikkeitä ei tulisi käyttää liikkeen kuvittelua tunnistavan BCI:n kalibrointiin. Työssä esitettyjä menetelmiä voidaan käyttää reaaliaikaisessa MEG-BCI:ssä. Luokittelutuloksia voidaan käyttää vertailukohtana kehitettäessä muita liikkeen kuvitteluun liittyvän MEG-datan luokittelijoita