Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân loại các phản ứng huyết động liên quan đến hình ảnh lực và tốc độ cho giao diện não - máy tính
Tóm tắt
Quang phổ hồng ngoại gần chức năng (fNIRS) là một kỹ thuật quang học đang nổi lên, có thể đánh giá các hoạt động não liên quan đến các nhiệm vụ. Trong nghiên cứu này, sáu người tham gia được yêu cầu thực hiện ba hình ảnh co tay liên quan đến lực và tốc độ, tương ứng. Tiêu chí thông tin hỗn hợp đồng liên (JMI) được sử dụng để trích xuất các đặc trưng tối ưu của các phản ứng huyết động. Và máy học cực đoan (ELM) được sử dụng làm bộ phân loại. ELM đã giải quyết nút thắt lớn của mạng nơ-ron hướng tới trong tốc độ học tập, bộ phân loại này dễ dàng triển khai và ít nhạy cảm với các tham số cụ thể. Hệ thống fNIRS-BCI hai lớp được xây dựng lần đầu tiên với độ chính xác trung bình là 76,7%, khi tất cả các nhiệm vụ lực và tốc độ đều được phân loại vào một lớp. Các hệ thống đa lớp dựa trên các mức độ lực và tốc độ khác nhau đã được xem xét, độ chính xác ở mức trung bình. Nghiên cứu này cung cấp một mô hình mới để thiết lập hệ thống fNIRS-BCI, và tạo ra khả năng sản xuất nhiều bậc tự do hơn trong hệ thống BCI.
Từ khóa
#quang phổ hồng ngoại gần chức năng #phản ứng huyết động #giao diện não - máy tính #máy học cực đoan #thông tin hỗn hợp đồng liênTài liệu tham khảo
Coyle, S. M., Ward, T. E., and Markham, C. M., Brain-computer interface using a simplified functional near-infrared spectroscopy system. J. Neural Eng. 4(3):219–226, 2007. doi:10.1088/1741-2560/4/3/007.
Fazli, S., Mehnert, J., Steinbrink, J., Curio, G., Villringer, A., Muller, K. R., and Blankertz, B., Enhanced performance by a hybrid NIRS-EEG brain computer interface. Neuroimage 59(1):519–529, 2012. doi:10.1016/j.neuroimage.2011.07.084.
Birbaumer, N., Breaking the silence: brain-computer interfaces (BCI) for communication and motor control. Psychophysiology 43(6):517–532, 2006. doi:10.1111/j.1469-8986.2006.00456.x.
Mcfarland, D. J., and Wolpaw, J. R., Brain-computer interfaces for communication and control. Clin. Neurophysiol. 113(6):767–791, 2002. doi:10.1016/S1388-2457(02)00057-3.
Şen, B., Peker, M., Çavuşoğlu, A., and Çelebi, F. V., A comparative study on classification of sleep stage based on EEG signals using feature selection and classification algorithms. J. Med. Syst. 38(3):1–21, 2014. doi:10.1007/s10916-014-0018-0.
Zhang, L., He, W., He, C., and Wang, P., Improving mental task classification by adding high frequency band information. J. Med. Syst. 34(1):51–60, 2010. doi:10.1007/s10916-008-9215-z.
Egger, J., Kappus, C., Freisleben, B., and Nimsky, C., A medical software system for volumetric analysis of cerebral pathologies in magnetic resonance imaging (MRI) data. J. Med. Syst. 36(4):2097–2109, 2012. doi:10.1007/s10916-011-9673-6.
Kimura, Y., Tanaka, T., Higashi, H., and Morikawa, N., SSVEP-based brain-computer interfaces using FSK-modulated visual stimuli. IEEE Trans. Biomed. Eng. 60(10):2831–2838, 2013. doi:10.1109/TBME.2013.2265260.
Li, Y. Q., Pan, J. H., Wang, F., and Yu, Z. L., A hybrid BCI system combining P300 and SSVEP and its application to wheelchair control. IEEE Trans. Biomed. Eng. 60(11):3156–3166, 2013. doi:10.1109/TBME.2013.2270283.
Everdell, N. L., Gibson, A. P., Tullis, I. D. C., Vaithianathan, T., Hebden, J. C., and Delpy, D. T., A frequency multiplexed near-infrared topography system for imaging functional activation in the brain. Rev. Sci. Instrum. 76(9):093705, 2005.
Chen, M., Guan, J. N., and Liu, H. H., Enabling fast brain-computer interaction by single-trial extraction of visual evoked potentials. J. Med. Syst. 35(5):1323–1331, 2011. doi:10.1007/s10916-011-9696-z.
Rodriguez-Bermudez, G., and Garcia-Laencina, P. J., Automatic and adaptive classification of electroencephalographic signals for brain computer interfaces. J. Med. Syst. 36(1):S51–S63, 2012. doi:10.1007/s10916-012-9893-4.
Sitaram, R., Caria, A., and Birbaumer, N., Hemodynamic brain-computer interfaces for communication and rehabilitation. Neural Netw. 22(9):1320–1328, 2009. doi:10.1016/j.neunet.2009.05.009.
Coyle, S., Ward, T., Markham, C., and Mcdarby, G., On the suitability of near-infrared (NIR) systems for next-generation brain–computer interfaces. Physiol. Meas. 25(4):815–822, 2004. doi:10.1088/0967-3334/25/4/003.
Naseer, N., and Hong, K., fNIRS-based brain-computer interfaces: a review. Front. Hum. Neurosci. 2015. doi:10.3389/fnhum.2015.00003. 9(3).
Naseer, N., Hong, M. J., and Hong, K. S., Online binary decision decoding using functional near-infrared spectroscopy for the development of brain–computer interface. Eep. Brain. Res. 232(2):555–564, 2014. doi:10.1007/s00221-013-3764-1.
Matthews, F., Pearlmutter, B. A., Ward, T. E., Soraghan, C., and Markham, C., Hemodynamics for brain-computer interfaces. IEEE Signal Proc. Mag. 25(1):87–94, 2008. doi:10.1109/MSP.2008.4408445.
Cui, X., Bray, S., Bryant, D. M., Glover, G. H., and Reiss, A. L., A quantitative comparison of NIRS and fMRI across multiple cognitive tasks. NeuroImage 54(4):2808–2821, 2011. doi:10.1016/j.neuroimage.2010.10.069.
Villringer, A., Planck, J., and Hock, C., Near infrared spectroscopy (NIRS): a new tool to study hemodynamic changes during activation of brain function in human adults. Neurosci. Lett. 154(1):101–104, 1993. doi:10.1016/0304-3940(93)90181-J.
Huppert, T. J., Hoge, R. D., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, A. D. A., and Onaral, B., A temporal comparison of BOLD, ASL, and NIRS hemodynamic responses to motor stimuli in adult humans. Neuroimage 29(2):368–382, 2009. doi:10.1016/j.neuroimage.2005.08.065.
Ferrari, M., and Quaresima, V., A brief review on the history of human functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) development and fields of application. Neuroimage 63(2):921–935, 2012. doi:10.1016/j.neuroimage.2012.03.049.
Power, S. D., Falk, T. H., and Chau, T., Classification of prefrontal activity due to mental arithmetic and music imagery using hidden Markov models and frequency domain near-infrared spectroscopy. J. Neural Eng. 7(2):26002, 2010. doi:10.1088/1741-2560/7/2/026002.
Luu, S., and Chau, T., Decoding subjective preference from single-trial near-infrared spectroscopy signals. J. Neural Eng. 6(1):016003, 2009. doi:10.1088/1741-2560/6/1/016003.
Naseer, N., and Hong, K.-S., Classification of functional near-infrared spectroscopy signals corresponding to the right- and left-wrist motor imagery for development of a brain-computer interface. Neurosci. Lett. 553:84–89, 2013. doi:10.1016/j.neulet.2013.08.021.
Sitaram, R., Zhang, H. H., Guan, C. T., Thulasidas, M., Hoshi, Y., Ishikawa, A., Shimizu, K., and Birbaumer, N., Temporal classification of multichannel near-infrared spectroscopy signals of motor imagery for developing a brain-computer interface. Neuroimage 34(4):1416–1427, 2007. doi:10.1016/j.neuroimage.2006.11.005.
Hong, K.-S., Naseer, N., and Kim, Y.-H., Classification of prefrontal and motor cortex signals for three-class fNIRS–BCI. Neurosci. Lett. 587:87–92, 2015. doi:10.1016/j.neulet.2014.12.029.
Khan, M. J., Hong, M. J. Y., and Hong, K. S., Decoding of four movement directions using hybrid NIRS-EEG brain-computer interface. Front. Hum. Neurosci. 8:244, 2014. doi:10.3389/fnhum.2014.00244.
Cope, M., The development of a near infrared spectroscopy system and its application for non invasive monitoring of cerebral blood and tissue oxygenation in the newborn infants. University of London, 1991.
Duncan, A., Meek, J. H., Clemence, M., Elwell, C. E., Tyszczuk, L., Cope, M., and Delpy, D. T., Optical pathlength measurements on adult head, calf and forearm and the head of the newborn infant using phase resolved optical spectroscopy. Phys. Med. Biol. 40(2):295–304, 1995. doi:10.1088/0031-9155/40/2/007.
Yang, H.H., and Moody, J.E., Data visualization and feature selection: new algorithms for nongaussian data. NIPS. 687–702, 1999.
Huang, G. B., Zhu, Q. Y., and Siew, C. K., Extreme learning machine: theory and applications. Neurocomputing 70(1):489–501, 2006. doi:10.1016/j.neucom.2005.12.126.
Huang, G.-B., Zhou, H., Ding, X., and Zhang, R., Extreme learning machine for regression and multiclass classification. IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., Syst. 42(2):513–529, 2012. doi:10.1109/TSMCB.2011.2168604.
Huang, G. B., Ding, X., and Zhou, H., Optimization method based extreme learning machine for classification. Neurocomputing 74(1):155–163, 2010. doi:10.1016/j.neucom.2010.02.019.
Xu, B., Fu, Y., Shi, G., Yin, X., Wang, Z., and Li, H., Improving classification by feature discretization and optimization for fNIRS-based BCI. J. Biomim. Biomat. Tiss. Eng. 19(1):1–5, 2014.
Gottemukkula, V. and Derakhshani, R., Classification-guided feature selection for NIRS-based BCI. In: Proc. 5th Int. IEEE EMBS Conf. on Neural Engineering, Cancun, Mexico, pp.72-75, Apr. 27- May 1, 2011.
Müller-Putz, G. R., and Scherer, R., Better than random? a closer look on BCI results. Int. J. Bioelectrom. 10(1):52–55, 2008.
