Temporal and Spatial Features of Single-Trial EEG for Brain-Computer Interface

Brain-computer interface (BCI) systems create a novel communication channel from the brain to an output device bypassing conventional motor output pathways of nerves and muscles. Modern BCI technology is essentially based on techniques for the classification of single-trial brain signals. With respect to the topographic patterns of brain rhythm modulations, the common spatial patterns (CSPs) algorithm has been proven to be very useful to produce subject-specific and discriminative spatial filters; but it didn't consider temporal structures of event-related potentials which may be very important for single-trial EEG classification. In this paper, we propose a new framework of feature extraction for classification of hand movement imagery EEG. Computer simulations on real experimental data indicate that independent residual analysis (IRA) method can provide efficient temporal features. Combining IRA features with the CSP method, we obtain the optimal spatial and temporal features with which we achieve the best classification rate. The high classification rate indicates that the proposed method is promising for an EEG-based brain-computer interface

The potential of the BCI for accessible and smart e-learning

The brain computer interface (BCI) should be the accessibility solution “par excellence” for interactive and e-learning systems. There is a substantial tradition of research on the human electro encephalogram (EEG) and on BCI systems that are based, inter alia, on EEG measurement. We have not yet seen a viable BCI for e-learning. For many users for a BCI based interface is their first choice for good quality interaction, such as those with major psychomotor or cognitive impairments. However, there are many more for whom the BCI would be an attractive option given an acceptable learning overhead, including less severe disabilities and safety critical conditions where cognitive overload or limited responses are likely. Recent progress has been modest as there are many technical and accessibility problems to overcome. We present these issues and report a survey of fifty papers to capture the state-of-the-art in BCI and the implications for e-learning

Matrix Product State for Feature Extraction of Higher-Order Tensors

This paper introduces matrix product state (MPS) decomposition as a computational tool for extracting features of multidimensional data represented by higher-order tensors. Regardless of tensor order, MPS extracts its relevant features to the so-called core tensor of maximum order three which can be used for classification. Mainly based on a successive sequence of singular value decompositions (SVD), MPS is quite simple to implement without any recursive procedure needed for optimizing local tensors. Thus, it leads to substantial computational savings compared to other tensor feature extraction methods such as higher-order orthogonal iteration (HOOI) underlying the Tucker decomposition (TD). Benchmark results show that MPS can reduce significantly the feature space of data while achieving better classification performance compared to HOOI

Matrix Product State for Higher-Order Tensor Compression and Classification

© 2017 IEEE. This paper introduces matrix product state (MPS) decomposition as a new and systematic method to compress multidimensional data represented by higher order tensors. It solves two major bottlenecks in tensor compression: computation and compression quality. Regardless of tensor order, MPS compresses tensors to matrices of moderate dimension, which can be used for classification. Mainly based on a successive sequence of singular value decompositions, MPS is quite simple to implement and arrives at the global optimal matrix, bypassing local alternating optimization, which is not only computationally expensive but cannot yield the global solution. Benchmark results show that MPS can achieve better classification performance with favorable computation cost compared to other tensor compression methods

A chromatic transient visual evoked potential based encoding/decoding approach for brain-computer interface

This paper presents a new encoding/decoding approach to brain-computer interface (BCI) based on chromatic transient visual evoked potential (CTVEP). The proposed CTVEP-based encoding/decoding approach is designed to provide a safer and more comfortable stimulation method than the conventional VEP-based stimulation methods for BCI without loss of efficiency. For this purpose, low-frequency isoluminant chromatic stimuli are time-encoded to serve as different input commands for BCI control, and the superior comfortableness of the proposed stimulation method is validated by a survey. A combination of diversified signal processing techniques are further employed to decode the information from CTVEP. Based on experimental results, a properly designed configuration of the CTVEP-based stimulation method and a tailored signal processing framework are developed. It is demonstrated that high performance (at information transfer rate: 58.0 bits/min, accuracy: 94.9%, false alarm rate: 1.3%) for BCI can be achieved by means of the CTVEP-based encoding/decoding approach. It turns out that to achieve such good performance, only simple signal processing algorithms with very low computational complexity are required, which makes the method suitable for the development of a practical BCI system. A preliminary prototype of such a system has been implemented with demonstrated applicability. © 2011 IEEE.published_or_final_versio

A Hybrid Brain-Computer Interface for Closed- Loop Position Control of a Robot Arm

Brain-Computer Interfacing has currently added a new dimension in assistive robotics. Existing brain-computer interfaces designed for position control applications suffer from two fundamental limitations. First, most of the existing schemes employ open-loop control, and thus are unable to track the positional errors, resulting in failures in taking necessary online corrective actions. There are traces of one or fewer works dealing with closed-loop EEG-based position control. The existing closed-loop brain-induced position control schemes employ a fixed order link selection rule, which often creates a bottleneck for time-efficient control. Second, the existing brain-induced position controllers are designed to generate the position response like a traditional first-order system, resulting in a large steady-state error. This paper overcomes the above two limitations by keeping provisions for (Steady-State Visual Evoked Potential induced) link-selection in an arbitrary order as required for efficient control and also to generate a second-order response of the position-control system with gradually diminishing overshoots/undershoots to reduce steady-state errors. Besides the above, the third novelty is to utilize motor imagery and P300 signals to design the hybrid brain-computer interfacing system for the said application with gradually diminishing error-margin by speed reversal at the zero-crossings of positional errors. Experiments undertaken reveal that the steady-state error is reduced to 0.2%. The paper also provides a thorough analysis of stability of the closed-loop system performance using Root Locus technique

Decodificación de los objetivos finales (3D) del movimiento del brazo en tareas de alcance a partir de potenciales de movimiento anticipatorio para EEG Brain Computer Interface

La recuperación y rehabilitación de personas con deficiencias motoras ha sido objeto de numerosas investigaciones desde diversos campos de la ciencia. Dentro de los sistemas BCI (Brain Computer Interface) se han desarrollado estudios enfocados a la recuperación de la habilidad motora del brazo a través de la información extraída del EEG de manera no invasiva. Gracias a este tipo de sistemas podemos establecer un canal de comunicación entre el cerebro de un sujeto y una computadora para realizar tareas controladas directamente por la mente. En este trabajo se estudia la capacidad de decodificar los puntos objetivo del movimiento del brazo en un entorno 3D a través de potenciales EEG anticipatorios al movimiento. Hasta el momento la mayoría de investigaciones se han centrado en el ámbito de las 2D (alcanzar en un plano) o en 3D (con profundidad) pero con movimientos no autoiniciados (respuestas a estímulos visuales). Los seres humanos nos desenvolvemos en un entorno en tres dimensiones, por lo que resultaría interesante poder conseguir una decodificación de la intención de alcanzar un punto en un entorno 3D (no sólo un plano sino también con profundidad) y además que este movimiento sea autoiniciado por el usuario, lo que supondría una situación más realista de cómo actúa una persona sin deficiencia motora en el brazo, ya que la intención de mover el brazo no responde a un estímulo sino que depende únicamente del deseo del sujeto de mover la extremidad. Con este objetivo se propone desarrollar un sistema que permita identificar el objetivo final del movimiento del brazo de un sujeto entre un conjunto finito de 8 puntos objetivo en un espacio 3D utilizando para ello el EEG grabado simultáneamente con las tareas de alcance del brazo a seis voluntarios. La señal EEG previa al inicio del movimiento será en primer lugar filtrada, para una posterior extracción de características que nos permita una clasificación final del punto objetivo al que el sujeto movía el brazo. Esta información podría ser utilizada en el campo de la robótica (brazo robótico) o de la neurorehabilitación para mejorar la capacidad de movimiento de personas con alguna deficiencia motora del brazo. La eficiencia del sistema será evaluada con los mismos dato soff-line tomados del EEG grabado a los distintos sujetos que se sometieron al experimento llevado a cabo en la Universidad de Zaragoza, y mediante la técnica de cross-validation

Redes de creencia profunda para el reconocimiento de ERPs en señales de EEG

Dentro del Grupo de Robótica de la universidad de Zaragoza, se viene trabajando en la utilización de técnicas para el control de robots inteligentes. Uno de los retos planteados en este escenario es utilizar la actividad cerebral para evaluar el comportamiento del robot. Para ello se pueden utilizar electroencefalogramas (EEG en adelante). Uno de los retos más importantes es el desarrollo de algoritmos de detección y clasificación fiables, ya que las medidas obtenidas con EEG suelen ser altamente ruidosas y no estacionarias. El método que se había venido utilizando en el grupo y en la literatura, por sus buenas prestaciones, había sido las máquinas de soporte vectorial o SVM. Recientemente, se han desarrollado un nuevo tipo de redes neuronales llamadas redes de creencia profunda (en adelante DBN). Diversos trabajos han ido aplicando este tipo de modelos a varios problemas de aprendizaje, demostrando que estas redes son una solución muy efectiva en una amplia variedad de problemas, superando en la mayoría de los casos a la mayor parte de las soluciones propuestas hasta el momento. El objetivo de este proyecto es estudiar el comportamiento de estas redes sobre los datos de EEG, comparando sus prestaciones con el método de clasificación basado en SVM utilizado hasta el momento. Se ha realizado un estudio detallado del estado del arte de las DBN que ha permitido desarrollar una completa guía tutorial prácticamente inédita en el mundo de las DBN. Este estudio nos ha permitido desarrollar una librería propia en Matlab que permite automatizar el proceso de entrenamiento de la red y su posterior funcionamiento y testeo. Para comprobar el correcto funcionamiento de las librerías, se han creado conjuntos de datos de test y se han evaluado los resultados obtenidos en distintas publicaciones científicas sobre la base de datos de dígitos escritos a mano del MNIST, siendo los resultados obtenidos con nuestro software comparables con los obtenidos por la comunidad científica. Se han automatizado todos los procesos de preprocesado de la señal de EEG, desde los más simples, hasta los más complejos como los Common Spatial Patterns, validando los resultados obtenidos en el grupo de robótica de la Universidad de Zaragoza con los clasificadores SVM. Una vez que la implementación de los algoritmos estaba completa y validada, se utilizo para clasificar los datos de EEG correspondientes a los potenciales de error y su comparación con el clasificador SVM. A pesar de los esfuerzos realizados a nivel de preprocesamiento y de ajuste de parámetros de la DBN, los resultados no han sido superiores a los conseguidos por SVM