EEG Signal Processing in Motor Imagery Brain Computer Interfaces with Improved Covariance Estimators

Desde hace unos años hasta la actualidad, el desarrollo en el campo de los interfaces cerebro ordenador ha ido aumentando. Este aumento viene motivado por una serie de factores distintos. A medida que aumenta el conocimiento acerca del cerebro humano y como funciona (del que aún se conoce relativamente poco), van surgiendo nuevos avances en los sistemas BCI que, a su vez, sirven de motivación para que se investigue más acerca de este órgano. Además, los sistemas BCI abren una puerta para que cualquier persona pueda interactuar con su entorno independientemente de la discapacidad física que pueda tener, simplemente haciendo uso de sus pensamientos. Recientemente, la industria tecnológica ha comenzado a mostrar su interés por estos sistemas, motivados tanto por los avances con respecto a lo que conocemos del cerebro y como funciona, como por el uso constante que hacemos de la tecnología en la actuali- dad, ya sea a través de nuestros smartphones, tablets u ordenadores, entre otros muchos dispositivos. Esto motiva que compañías como Facebook inviertan en el desarrollo de sistemas BCI para que tanto personas sin discapacidad como aquellas que, si las tienen, puedan comunicarse con los móviles usando solo el cerebro. El trabajo desarrollado en esta tesis se centra en los sistemas BCI basados en movimien- tos imaginarios. Esto significa que el usuario piensa en movimientos motores que son interpretados por un ordenador como comandos. Las señales cerebrales necesarias para traducir posteriormente a comandos se obtienen mediante un equipo de EEG que se coloca sobre el cuero cabelludo y que mide la actividad electromagnética producida por el cere- bro. Trabajar con estas señales resulta complejo ya que son no estacionarias y, además, suelen estar muy contaminadas por ruido o artefactos. Hemos abordado esta temática desde el punto de vista del procesado estadístico de la señal y mediante algoritmos de aprendizaje máquina. Para ello se ha descompuesto el sistema BCI en tres bloques: preprocesado de la señal, extracción de características y clasificación. Tras revisar el estado del arte de estos bloques, se ha resumido y adjun- tado un conjunto de publicaciones que hemos realizado durante los últimos años, y en las cuales podemos encontrar las diferentes aportaciones que, desde nuestro punto de vista, mejoran cada uno de los bloques anteriormente mencionados. De manera muy resumida, para el bloque de preprocesado proponemos un método mediante el cual conseguimos nor- malizar las fuentes de las señales de EEG. Al igualar las fuentes efectivas conseguimos mejorar la estima de las matrices de covarianza. Con respecto al bloque de extracción de características, hemos conseguido extender el algoritmo CSP a casos no supervisados. Por último, en el bloque de clasificación también hemos conseguido realizar una sepa- ración de clases de manera no supervisada y, por otro lado, hemos observado una mejora cuando se regulariza el algoritmo LDA mediante un método específico para Gaussianas.The research and development in the field of Brain Computer Interfaces (BCI) has been growing during the last years, motivated by several factors. As the knowledge about how the human brain is and works (of which we still know very little) grows, new advances in BCI systems are emerging that, in turn, serve as motivation to do more re- search about this organ. In addition, BCI systems open a door for anyone to interact with their environment regardless of the physical disabilities they may have, by simply using their thoughts. Recently, the technology industry has begun to show its interest in these systems, mo- tivated both by the advances about what we know of the brain and how it works, and by the constant use we make of technology nowadays, whether it is by using our smart- phones, tablets or computers, among many other devices. This motivates companies like Facebook to invest in the development of BCI systems so that people (with or without disabilities) can communicate with their devices using only their brain. The work developed in this thesis focuses on BCI systems based on motor imagery movements. This means that the user thinks of certain motor movements that are in- terpreted by a computer as commands. The brain signals that we need to translate to commands are obtained by an EEG device that is placed on the scalp and measures the electromagnetic activity produced by the brain. Working with these signals is complex since they are non-stationary and, in addition, they are usually heavily contaminated by noise or artifacts. We have approached this subject from the point of view of statistical signal processing and through machine learning algorithms. For this, the BCI system has been split into three blocks: preprocessing, feature extraction and classification. After reviewing the state of the art of these blocks, a set of publications that we have made in recent years has been summarized and attached. In these publications we can find the different contribu- tions that, from our point of view, improve each one of the blocks previously mentioned. As a brief summary, for the preprocessing block we propose a method that lets us nor- malize the sources of the EEG signals. By equalizing the effective sources, we are able to improve the estimation of the covariance matrices. For the feature extraction block, we have managed to extend the CSP algorithm for unsupervised cases. Finally, in the classification block we have also managed to perform a separation of classes in an blind way and we have also observed an improvement when the LDA algorithm is regularized by a specific method for Gaussian distributions

Estudio del método Common Spatial Patterns y sus variantes en interfaces cerebro-ordenador

Las comunicaciones Brain Computer Interface (BCI) consisten en una tecnología que permite que las personas puedan comunicarse con una máquina o un ordenador, usando para ello el cerebro y en la mayoría de los casos un casco de EEG. Este campo supone un gran reto para la ingeniería (junto con muchas otras ramas de conocimiento) y en la actualidad se está investigando mucho y se están realizando grandes avances. La importancia de investigar y avanzar en la realización de estos sistemas se debe a que los sistemas BCI pueden ser de gran ayuda a personas que sufren de algunos trastornos de parálisis cerebral, o que padecen de otras enfermedades o discapacidades que impidan el uso normal de sus habilidades motoras. Se cree que estos sistemas pueden mejorar considerablemente la calidad de vida de estas personas, para las cuales pequeños avances y cambios implican grandes mejoras. Common Spatials Patterns (CSP) es un algoritmo muy conocido y ampliamente usado que ha cobrado gran importancia durante los últimos años por sus aplicaciones en BCI para los sistemas basados en EEG multicanales. El algoritmo CSP consiste en encontrar un filtro espacial óptimo, que reduzca la dimensionalidad de las señales originales pudiendo tomar tantos canales como se desee. El objetivo de este trabajo consiste en realizar un repaso sobre esta técnica y también sobre Linear Discriminant Analysis (LDA), que se trata de una técnica de clasificación lineal. Además, se ha implementado un algoritmo basado en CSP con el que se consiguen mejorar los resultados que se obtienen usando únicamente la técnica de CSP. El algoritmo desarrollado es capaz de distinguir entre dos clases y además, se ha realizado una extensión en la que se distingue entre cuatro clases usando un sistema de votaciones simple. Para poder probar y comprobar el correcto funcionamiento de ambos algoritmos desarrollados, se han usado los datos procedentes de una competición pública de BCI, que ha sido usada como referencia en numerosos artículos. Esto nos ha permitido comparar los resultados obtenidos con nuestros algortimos con aquellos obtenidos mediante otras técnicas y variantes de CSP, como sería el caso del algoritmo RSTFC, que también ha sido implementado y probado durante este trabajo. Por último, se han obtenido unas conclusiones de los sistemas BCI, así como de las distintas técnicas mencionadas anteriormente. Para ello nos hemos ayudado de gráficas y medidas obtenidas a partir de los resultados obtenidos. También hemos podido extraer conclusiones a partir de ilustraciones de los filtros espaciales calculados con CSPThe BCI communication is a technology which allows to people to communicate with a machine or a computer using their own brains and normally a EEG helmet. This field of knowledge is a great challenge for engineering (and for other fields). Now days BCI communications are being very studied and developed, having great advances. The importance of developing better BCI system falls in the believing that it can help a lot of people who are suffering of some kind of paralysis or some kinds of motor inability. We believe that this technology can be very useful for those people and that their lifestyle could be increased significantly, to whom little improvement means a lot. CSP is very a well-known algorithm and it has been widely used in many BCI system especially in those systems which use EEG helmets. CSP is used to reduce the dimensionality of the EEG signals allowing to choose how many channels the user needs. The main of this work is to make a review in CSP algorithm and about LDA too, which is a classification technique. Furthermore, an algorithm based on these two techniques has been developed which improve the results obtained using the simple CSP. The algorithm developed is able to classify between two classes but an extension have been done making able to distingue between four imaginary movements. These extension is based in a simple vote system. Whit the purpose of comparing and checking the well behavior theses algorithms they have been test over a public set of data. This set of data is given from IV BCI competition. These data have been wildly used in multiple articles which has allow us to compare the algorithm whit others, like the RSTFC algorithm which have been also tried in this work. Finally, some conclusions about BCI system and the algorithm have been done. To accomplish that we used some plots about the results and about the filters that CSP provides.Universidad de Sevilla. Máster en Ingeniería de Telecomunicació

Optimization of Alpha-Beta Log-Det Divergences and their Application in the Spatial Filtering of Two Class Motor Imagery Movements

The Alpha-Beta Log-Det divergences for positive definite matrices are flexible divergences that are parameterized by two real constants and are able to specialize several relevant classical cases like the squared Riemannian metric, the Steins loss, the S-divergence, etc. A novel classification criterion based on these divergences is optimized to address the problem of classification of the motor imagery movements. This research paper is divided into three main sections in order to address the above mentioned problem: (1) Firstly, it is proven that a suitable scaling of the class conditional covariance matrices can be used to link the Common Spatial Pattern (CSP) solution with a predefined number of spatial filters for each class and its representation as a divergence optimization problem by making their different filter selection policies compatible; (2) A closed form formula for the gradient of the Alpha-Beta Log-Det divergences is derived that allows to perform optimization as well as easily use it in many practical applications; (3) Finally, in similarity with the work of Samek et al. 2014, which proposed the robust spatial filtering of the motor imagery movements based on the beta-divergence, the optimization of the Alpha-Beta Log-Det divergences is applied to this problem. The resulting subspace algorithm provides a unified framework for testing the performance and robustness of the several divergences in different scenarios.Ministerio de Economía y Competitividad TEC2014-53103-

Unsupervised Common Spatial Patterns

The common spatial pattern (CSP) method is a dimensionality reduction technique widely used in brain-computer interface (BCI) systems. In the two-class CSP problem, training data are linearly projected onto direc tions maximizing or minimizing the variance ratio between the two classes. The present contribution proves that kurto sis maximization performs CSP in an unsupervised manner, i.e., with no need for labeled data, when the classes follow Gaussian or elliptically symmetric distributions. Numerical analyses on synthetic and real data validate these findings in various experimental conditions, and demonstrate the interest of the proposed unsupervised approach.Ministerio de Economía y Competitividad (España) TEC2017-82807-

EEG signal processing in mi-bci applications with improved covariance matrix estimators

Article number 8688582n brain–computer interfaces (BCIs), the typical models of the EEG observations usually lead to a poor estimation of the trial covariance matrices, given the high non-stationarity of the EEG sources. We propose the application of two techniques that significantly improve the accuracy of these estimations and can be combined with a wide range of motor imagery BCI (MI-BCI) methods. The first one scales the observations in such a way that implicitly normalizes the common temporal strength of the source activities. When the scaling applies independently to the trials of the observations, the procedure justifies and improves the classical preprocessing for the EEG data. In addition, when the scaling is instantaneous and inde pendent for each sample, the procedure particularizes to Tyler’s method in statistics for obtaining a distribution free estimate of scattering. In this case, the proposal pro vides an original interpretation of this existing method as a technique that pursuits an implicit instantaneous power-normalization of the underlying source processes. The second technique applies to the classifier and improves its performance through a convenient regularization of the features covariance matrix. Experimental tests reveal that a combination of the proposed techniques with the state-of-the-art algorithms for motor-imagery classification provides a significant improvement in the classification results.Ministerio de Economía y Competitividad ( España) TEC2017-82807-

Information Theoretic Approaches for Motor-Imagery BCI Systems: Review and Experimental Comparison

Brain computer interfaces (BCIs) have been attracting a great interest in recent years. The common spatial patterns (CSP) technique is a well-established approach to the spatial filtering of the electroencephalogram (EEG) data in BCI applications. Even though CSP was originally proposed from a heuristic viewpoint, it can be also built on very strong foundations using information theory. This paper reviews the relationship between CSP and several information-theoretic approaches, including the Kullback–Leibler divergence, the Beta divergence and the Alpha-Beta log-det (AB-LD)divergence. We also revise other approaches based on the idea of selecting those features that are maximally informative about the class labels. The performance of all the methods will be also compared via experiments.Gobierno Español MICINN TEC2014-53103-

Segmentación rápida de huesos basada en regiones en imágenes TAC

En este trabajo se presenta una técnica de segmentación automática de huesos en imágenes TAC sencilla y muy rápida que permite implementar la segmentación de volúmenes TAC en cuestión de pocos segundos. La segmentación automática de estructuras óseas es de especial interés para los radiólogos y cirujanos para analizar enfermedades óseas o para planificar algunas intervenciones quirúrgicas. Esta segmentación es una tarea complicada ya que los huesos suelen presentar intensidades que solapan con las de los tejidos circundantes (músculos, órganos, etc). Esta superposición se debe principalmente a la composición de los huesos y a la presencia de algunas enfermedades tales como osteoartritis, osteoporosis, etc Por otra parte, la segmentación de las estructuras óseas es una tarea que requiere mucho tiempo debido a la esencia 3D de los huesos. Por lo general, esta segmentación se implementa de forma manual o con algoritmos usando técnicas simples tales como umbralización y que por tanto proporcionan malos resultados. En este trabajo, el algoritmo propuesto hace uso de técnicas de umbralización, detección de bordes y análisis de regiones y es comparada con varias técnicas presentes en el estado del arte que utilizan Level Sets y algoritmos de maximización de flujo. Para efectuar las comparaciones se han utilizado veinte imágenes de TACs y se han calculado diferentes coeficientes como DICE, sensitividad, sensibilidad y valor predictivo positivo (VPP) para evaluar el rendimiento de nuestra aplicación. Se obtuvieron los valores DICE y sensibilidad superiores al 0,91 y 0,97 respectivamente.Ministerio de Ciencia e Innovación TEC2010-21619-C04-02Ministerio de Economía y Competitividad P11-TIC-772

Cuadernos de pedagogía

Resumen tomado de la publicaciónLas figuras de Playmobil se convierten en protagonistas de un proyecto de aprendizaje basado en la investigación educativa sobre la vida en la Prehistoria. Se trabaja en el ámbito de Primaria, con la colaboración de los departamentos universitarios de Ciencias de la Educación. Contenidos y competencias de ámbitos aparentemente distantes como las ciencias y las artes se integran en él. En la maqueta final, la historia casi se mueve.Biblioteca de Educación del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte; Calle San Agustín, 5 - 3 planta; 28014 Madrid; Tel. +34917748000; [email protected]