Використання оптимальної просторової фільтрації методом спільної просторової моделі для класифікації сигналів ЕЕГ відповідно до виду мозкової активності
Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування.
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Використання оптимальної просторової фільтрації методом спільної просторової моделі для класифікації сигналів ЕЕГ відповідно до виду мозкової активності
Использование оптимальной пространственной фильтрации методом общей пространственной модели для классификации сигналов ЭЭГ в соответствии с видом мозговой активности The use of optimal spatial filtering by the method of common spatial pattern for the classification of EEG signals according to the type of brain activity |
|
| Creator |
Kytsun, P. H.
|
|
| Subject |
621.317.757:612.821.2
ЕЕГ; класифікація ЕЕГ; нейро-комп'ютерний інтерфейс — ЭЭГ; классификация; нейро-компьютерный интерфейс — EEG; classification; CSP; BCI |
|
| Description |
Під час реєстрації ЕЕГ внаслідок об'ємної провідності сигнал від кожного окремого джерела потрапляє одночасно до багатьох відведень. Тому зареєстрований багатоканальний сигнал ЕЕГ надає досить розмиту картину мозкової активності людини, що суттєво ускладнює задачу інтерпретації такого сигналу. Одним з ефективних методів отримання інформативного сигналу з багатоканального запису ЕЕГ є використання оптимальної просторової фільтрації, коли у вихідному сигналі досягається максимальний вміст сигналу саме з тіеї ділянки мозку, яка відповідає певному виду мозкової активності. В роботі запропоновано алгоритм класифікації сигналів ЕЕГ із застосуванням оптимальної просторової фільтрації методом спільної просторової моделі для ідентифікації двох класів мозкової активності - уявних рухів лівою та правою рукою. Для оцінки якості алгоритму використовувався запис ЕЕГ, відомий як BCI Competition IV dataset 2b. Для визначення ефективності алгоритму результат його роботи порівнювався з результатом роботи алгоритму без використання оптимальної просторової фільтрації. Завдяки використанню просторової фільтрації методом спільної просторової моделі вдалося підвищити середню точність класифікації записів ЕЕГ з 0,74 до 0,79, що свідчить про ефективність цього методу.
При регистрации ЭЭГ вследствие объемной проводимости сигнал от каждого отдельного источника попадает одновременно в большое число отведений. Поэтому зарегистрированный сигнал ЭЭГ даёт очень размытую картину мозговой активности человека, что делает задачу интерпретации такого сигнала достаточно сложной. Один из эффективных методов получения информативного сигнала из записи ЭЭГ состоит в использовании оптимальной пространственной фильтрации, когда в выходном сигнале достигается максимальное содержание сигнала именно с того участка мозга, который отвечает определенному виду мозговой активности. В работе предложен алгоритм классификации сигналов ЭЭГ с использованием оптимальной пространственной фильтрации методом общей пространственной модели для идентификации двух классов мозговой активности -- воображаемых движений левой и правой рукой. Для оценки качества алгоритма использовалась запись ЭЭГ, известная как BCI Competition IV dataset 2b. Для определения эффективности алгоритма результат его работы сравнивался с результатом работы алгоритма без использования оптимальной пространственной фильтрации. Использование пространственной фильтрации позволило повысить точность классификации с 0,74 до 0,79, что говорит про эффективность этого метода. During EEG due to the volume conduction the signal from each individual source appears simultaneously in a number of channels registered from different leads. Therefore, the recorded EEG signal gives a blurred picture of human brain activity, which makes the task of classifying such signals rather complicated. One of the effective methods to obtain an informative signal from the EEG record is to use the optimal spatial filtering (some kind of deblurring), when the maximum content of the signal from the particular region of the brain (which corresponds to a certain type of brain activity) is achived in the output signal. An algorithm for classifying EEG signals using optimal spatial filtering by the method of common spatial pattern is proposed to identify two classes of brain activity -- imaginary left and right hand movements. To evaluate the quality of the algorithm, an EEG record, known as BCI Competition IV dataset 2b, was used. To determine the efficacy of the algorithm, the result of its operation was compared with the result of the algorithm without using optimal spatial filtering. The use of optimal spatial filtering improved the accuracy of classification from 0.74 to 0.79, which has shown its efficacy. |
|
| Publisher |
National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2017-12-30
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion — — — |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://radap.kpi.ua/radiotechnique/article/view/1440
|
|
| Source |
Visnyk NTUU KPI Seriia - Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia; № 71 (2017); 36-39
Вестник НТУУ "КПИ". Серия Радиотехника, Радиоаппаратостроение; № 71 (2017); 36-39 Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування; № 71 (2017); 36-39 2310-0389 2310-0397 |
|
| Language |
ukr
|
|
| Relation |
http://radap.kpi.ua/radiotechnique/article/view/1440/1320
|
|
| Rights |
##submission.copyrightStatement##
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
|