Методы классификации ЭЭГ-паттернов воображаемых движений

Рассматриваются наиболее перспективные методы классификации электроэнцефалографических сигналов при разработке неинвазивных интерфейсов мозг–компьютер и теоретических подходов для успешной классификации электроэнцефалографических паттернов. Приводится обзор работ, использующих для классификации риманову геометрию, методы глубокого обучения и различные варианты предобработки и кластеризации электроэнцефалографических сигналов, например общего пространственного фильтра. Среди прочих подходов предобработка электроэнцефалографических сигналов с применением общего пространственного фильтра часто используется как в офлайн, так и в онлайн режимах. Согласно исследованиям последних лет сочетание общего пространственного фильтра, линейного дискриминантного анализа, метода опорных векторов и нейронной сети с обратным распространением ошибки позволило достигнуть 91% точности при двухклассовой классификации с обратной связью в виде управления экзоскелетом. Исследований по использованию римановой геометрии в условиях онлайн очень мало, и на данный момент наилучшая точность при двухклассовой классификации составляет 69,3%. При этом в офлайн тестировании средний процент классификации в рассмотренных статьях для подходов с применением общего пространственного фильтра – 77,5±5,8%, сетей глубокого обучения – 81,7±4,7%, римановой геометрии – 90,2±6,6%. За счет нелинейных преобразований методы, основанные на римановой геометрии, а также на применении глубоких нейронных сетей сложной архитектуры, обеспечивают большую точность и способность к извлечению полезной информации из сигнала по сравнению с линейным преобразованием общего пространственного фильтра. Однако в условиях реального времени важна не только точность, но и минимальная временная задержка. Здесь преимущество может быть за подходами с использованием преобразования общего пространственного фильтра и римановой геометрии с временной задержкой менее 500 мс

Quantitative EEG (qEEG) in Patients with Bipolar Psychotic Depression and Unipolar Psychotic Depression under Electroconvulsive Therapy (ECT)

In the last 21 years, there has been an increase in studies on quantitative electroencephalogram (qEEG) in psychiatry. Patients with unipolar and bipolar depression show different brain wave patterns. However, there is no consensus on the findings. In this study, we aimed to clarify some qEEG changes in patients with unipolar psychotic depression (UPD) and bipolar psychotic depression (BPD) during the ECT course. Methods: 10 patients undergoing treatment with ECT were considered. Of the 128 total ECT sessions, 34 sessions from six patients included had valid EEG recordings (3 patients with UPD and 3 with BPD, some with catatonic features). They underwent bifrontal ECT on a Thymatron IV device. EEG data were digitally recorded from two frontal leads with a Thymatron device and the Genie software. Data were analyzed with WinEEG soft package. EEG activity was divided into 4 phases: 1) background (resting state); 2) anesthesia; 3) ECT-induced stimulation/seizure, and 4) recovery. Regression analysis was performed for each phase through the sessions. The following EEG power spectrums were analyzed: delta (1.5-3.75 Hz), theta (4-7.75 Hz), alpha1 (8-9.75 Hz), alpha2 (10-13 Hz), beta1 (13.25-18 Hz), and beta2 (18.25-30 Hz). Results: Patients with psychotic unipolar depression showed an increase in the power spectrum of beta1 and/or beta2 in the resting phase over time (p < 0.05, linear regression). This increase was linked with clinical improvement. Patients with bipolar psychotic depression did not show this pattern. Conclusion: Clinical improvement in patients with unipolar psychotic depressionwas linked to an increase in the beta power spectrum. The same does not occur in bipolar patients. One possible reason for this finding might be that some bipolar patients have an increased basal beta activity. However, more studies are needed to assess the significance of our findings.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Применение интерфейсов «мозг-компьютер» в ассистивных технологиях

Рассматриваются вопросы применения интерфейсов мозг-компьютер в ассистивных технологиях, в частности для управления роботизированными устройствами. Неинвазивные интерфейсы мозг-компьютер строятся на основе обработки и классификации электроэнцефалографических сигналов, показывающих биоэлектрическую активность в различных зонах мозга. Системы на основе неинвазивных интерфейов мозг-компьютер после обучения способны декодировать электроэнцефалографические паттерны, соответствующие разным воображаемым движениям человека, а также паттерны, соответствующие различным аудиовизуальным стимулам. Сформулированы и приведены требования, которым должны отвечать интерфейсы мозг-компьютер, работающие в режиме реального времени, чтобы биологическая обратная связь была эффективна и мозг пользователя смог правильно ассоциировать ответы с событиями. Рассматривается процесс обработки электроэнцефалографических сигналов в неинвазивных интерфейсах мозг-компьютер, включающий пространственную и временную фильтрацию, удаление двигательных артефактов, выделение признаков и классификацию. Описываются и сравниваются классификаторы, основанные на методе опорных векторов, искусственных нейронных сетях и римановой геометрии. Показано, что такие классификаторы могут обеспечить точность 60-80% при распознавании от двух до четырех классов воображаемых движений в режиме реального времени по одной пробе. Приведены примеры использования таких классификаторов для управления роботизированными устройствами, помогающими здоровым людям лучше выполнять повседневные функции и улучшающими качество жизни людей с ограниченными возможностями. Проведены эксперименты по управлению роботизированной рукой с пятипалой кистью, мобильной сенсорной платформой и антропоморфным роботом. На основе полученных результатов исследования сформулированы задачи, которые нужно решить, чтобы применение технологии стало более эффективным