Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hệ thống giao diện não-máy tính dựa trên hình ảnh động lực thời gian thực thông qua việc chọn lựa băng tần tần số
Tóm tắt
Giao diện não-máy tính dựa trên hình ảnh động lực (MI-BCIs) hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách con người tương tác với máy móc hoặc phần mềm, thực hiện các hành động chỉ bằng cách nghĩ đến chúng. Những bệnh nhân mắc chứng khuyết tật vận động nghiêm trọng, chẳng hạn như bệnh xơ cứng teo cơ một bên (ALS) hoặc liệt tứ chi, có thể sử dụng công nghệ này để tương tác độc lập hơn với môi trường xung quanh. Bài báo này nhằm hỗ trợ các cộng đồng bị ảnh hưởng bởi những rối loạn này bằng cách phát triển một phương pháp có khả năng phát hiện ý định thực hiện các chuyển động ở chi trên của cơ thể. Điều này sẽ được thực hiện thông qua các tín hiệu thu được bằng điện não đồ (EEG), sự điều chỉnh và xử lý của chúng, và phân loại tiếp theo bằng các mô hình trí tuệ nhân tạo. Thêm vào đó, một bộ lọc tín hiệu số sẽ được thiết kế để giữ lại các băng tần tần số đặc trưng nhất của từng cá nhân và tăng đáng kể độ chính xác. Sau khi trích xuất các đặc trưng thống kê, tần số và không gian phân biệt, có thể đạt được độ chính xác 88% trên dữ liệu kiểm định với mô hình rừng ngẫu nhiên (RF) trong việc phát hiện liệu một người tham gia đang tưởng tượng một chuyển động của tay trái hay tay phải. Hơn nữa, một mạng nơ-ron tích chập (CNN) đã được sử dụng để phân biệt xem người tham gia đang tưởng tượng một chuyển động hay không, đạt được 78% độ chính xác và 90% độ tinh cậy. Những kết quả này sẽ được xác minh bằng cách thực hiện một mô phỏng thời gian thực với việc sử dụng một cánh tay robot.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Csobonyeiova, M.; Polak, S.; Zamborsky, R.; Danisovic, L.: Recent progress in the regeneration of spinal cord injuries by induced pluripotent stem cells. Int. J. Mol. Sci. 20(15), 3838 (2019). https://doi.org/10.3390/IJMS20153838
“Spinal cord injury.” https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/spinal-cord-injury (accessed Feb. 28, 2022)
Aler, R.; Galván, I.M.; Valls, J.M.: Applying evolution strategies to preprocessing EEG signals for brain-computer interfaces. Inf. Sci. (Ny) 215, 53–66 (2012). https://doi.org/10.1016/j.ins.2012.05.012
“The first fully-implanted 1000 + channel brain-machine interface–Neuralink.” https://neuralink.com/blog/monkey-mindpong/ (accessed Mar. 01, 2022)
Xu, J.; Mitra, S.; Van Hoof, C.; Yazicioglu, R.F.; Makinwa, K.A.A.: Active electrodes for wearable EEG acquisition: review and electronics design methodology. IEEE Rev. Biomed. Eng. 10, 187–198 (2017). https://doi.org/10.1109/RBME.2017.2656388
Nam, C.S.; Nijholt, A.; Lotte, F.: Brain-computer interfaces handbook: technological and theoretical advances. CRC Press, Boca Raton (2018)
Vorwerk, J.; Aydin, Ü.; Wolters, C.H.; Butson, C.R.: Influence of head tissue conductivity uncertainties on EEG dipole reconstruction. Front. Neurosci. 13, 531 (2019). https://doi.org/10.3389/FNINS.2019.00531/BIBTEX
Novi, Q; Guan, C; Dat, T.H.; Xue, P.: Sub-band common spatial pattern (SBCSP) for brain-computer interface. In: Proceeding of 3rd international IEEE EMBS conference on neural engineering, pp 204–207, (2007). https://doi.org/10.1109/CNE.2007.369647
Kaya, M.; Binli, M.K.; Ozbay, E.; Yanar, H.; Mishchenko, Y.: Data descriptor: a large electroencephalographic motor imagery dataset for electroencephalographic brain computer interfaces. Sci. Data 5(1), 1–16 (2018). https://doi.org/10.1038/sdata.2018.211
Re-referencing–EEGLAB Wiki. https://eeglab.org/tutorials/ConceptsGuide/rereferencing_background.html (accessed Apr. 03, 2022)
Ludwig, K.A.; Miriani, R.M.; Langhals, N.B.; Joseph, M.D.; Anderson, D.J.; Kipke, D.R.: Using a common average reference to improve cortical neuron recordings from microelectrode arrays. J. Neurophysiol. 101(3), 1679 (2009). https://doi.org/10.1152/JN.90989.2008
Yu, X.; Chum, P.; Sim, K.B.: Analysis the effect of PCA for feature reduction in non-stationary EEG based motor imagery of BCI system. Optik (Stuttg) 125(3), 1498–1502 (2014). https://doi.org/10.1016/J.IJLEO.2013.09.013
Miller, K.J.; Schalk, G.; Fetz, E.E.; Den Nijs, M.; Ojemann, J.G.; Rao, R.P.N.: Cortical activity during motor execution, motor imagery, and imagery-based online feedback. Proc. Natl. Acad. Sci. 107(9), 4430 (2010). https://doi.org/10.1073/PNAS.0913697107
Yamawaki, N.; Wilke, C.; Liu, Z.; He, B.: An enhanced time-frequency-spatial approach for motor imagery classification. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Eng. 14(2), 250 (2006). https://doi.org/10.1109/TNSRE.2006.875567
Yu, H.; Ba, S.; Guo, Y.; Guo, L.; Xu, G.: Effects of motor imagery tasks on brain functional networks based on EEG Mu/Beta rhythm. Brain Sci. 12(2), 194 (2022). https://doi.org/10.3390/BRAINSCI12020194
Pfurtscheller, G.; Lopes Da Silva, F.H.: Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: basic principles. Clin. Neurophysiol. 110(11), 1842–1857 (1999). https://doi.org/10.1016/S1388-2457(99)00141-8
Graimann, B.; Huggins, J.E.; Levine, S.P.; Pfurtscheller, G.: Visualization of significant ERD/ERS patterns in multichannel EEG and ECoG data. Clin. Neurophysiol. 113(1), 43–47 (2002). https://doi.org/10.1016/S1388-2457(01)00697-6
Compute and visualize ERDS maps—MNE documentation. https://mne.tools/dev/auto_examples/time_frequency/time_frequency_erds.html (accessed Apr. 05, 2022)
Škola, F.; Tinková, S.; Liarokapis, F.: Progressive training for motor imagery brain-computer interfaces using gamification and virtual reality embodiment. Front. Hum. Neurosci. 13, 329 (2019). https://doi.org/10.3389/FNHUM.2019.00329/BIBTEX
Motor imagery training–an overview | ScienceDirect Topics. https://www.sciencedirect.com/topics/psychology/motor-imagery-training (accessed Mar. 25, 2022).
Wriessnegger, S.C.; Müller-Putz, G.R.; Brunner, C.; Sburlea, A.I.: Inter-and sry. Front. Hum. Neurosci. 14, 448 (2020). https://doi.org/10.3389/FNHUM.2020.576241/BIBTEX
Sun, L; Liu, Y; Beadle, PJ.: Independent component analysis of EEG signals. In: Proceeding of 2005 IEEE international workshop on VLSI design and video technology. IWVDVT 2005, pp. 293–296, (2005). https://doi.org/10.1109/IWVDVT.2005.1504590
Hyvärinen, A; Oja, E.: Independent component analysis: algorithms and applications. Accessed: Apr. 11, (2022). [Online]. Available: www.elsevier.com/locate/neunet
Dammers, J.; Schiek, M.: Detection of artifacts and brain responses using instantaneous phase statistics in independent components. Magnetoencephalography (2011). https://doi.org/10.5772/27523
Sebek, J.; Bortel, R.; Sovka, P.: Suppression of overlearning in independent component analysis used for removal of muscular artifacts from electroencephalographic records. PLoS ONE 13(8), e0201900 (2018). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201900
Virgilio Gonzalez, CD; Sossa Azuela, JH; Rubio Espino, E; Ponce Ponce, VH.: Classification of motor imagery EEG signals with CSP filtering through neural networks models. In: Advances in soft computing: 17th Mexican international conference on artificial intelligence, MICAI 2018, Guadalajara, Mexico, vol. 11288 LNAI, Springer International Publishing, (2018)
Barachant, A; Bonnet, S; Congedo, M; Jutten, C; Bonnet, S.: Common spatial pattern revisited by riemannian geometry. In: 2010 IEEE international workshop on multimedia signal processing, p. 472, (2010). https://doi.org/10.1109/MMSP.2010.5662067ï
Ramoser, H.; Müller-Gerking, J.; Pfurtscheller, G.: Optimal spatial filtering of single trial EEG during imagined hand movement. IEEE Trans. Rehabil. Eng. 8(4), 441–446 (2000). https://doi.org/10.1109/86.895946
B. Yang, M. He, Y. Liu, and Z. Han, “Multi-class feature extraction based on common spatial patterns of multi-band cross filter in BCIs,” Commun. Comput. Inf. Sci., vol. 326 CCIS, no. PART 1, pp. 399–408, 2012, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34381-0_46.
Khan, J.; Bhatti, M.H.; Khan, U.G.; Iqbal, R.: Multiclass EEG motor-imagery classification with sub-band common spatial patterns. Eurasip J. Wirel. Commun. Netw. 1, 2019 (2019). https://doi.org/10.1186/s13638-019-1497-y
Zabidi, A; Mansor, W; Lee, YK; Che Wan Fadzal, CWNF.: Short-time fourier transform analysis of EEG signal generated during imagined writing. In: Proceeding of 2012 international conference on system engineering technology. ICSET 2012, (2012). https://doi.org/10.1109/ICSENGT.2012.6339284
Shovon, TH; Al Nazi, Z; Dash, S; Hossain, MF.: Classification of motor imagery EEG signals with multi-input convolutional neural network by augmenting STFT. In: 2019 5th international conference on advances in electrical engineering. ICAEE 2019, pp. 398–403, (2019). https://doi.org/10.1109/ICAEE48663.2019.8975578
Short-time fourier transform–an overview | ScienceDirect topics. https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/short-time-fourier-transform (accessed Apr. 17, 2022)
Shiratori, T; Tsubakida, H; Ishiyama, A; Ono, Y.: Three-class classification of motor imagery EEG data including ‘rest state’ using filter-bank multi-class common spatial pattern. In: 3rd international winter conference on brain-computer interface, BCI (2015), pp. 3–6. https://doi.org/10.1109/IWW-BCI.2015.7073053
Tavakolan, M.; Frehlick, Z.; Yong, X.; Menon, C.: Classifying three imaginary states of the same upper extremity using time-domain features. PLoS ONE 12(3), 1–18 (2017). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0174161
Iáñez, E; Azorín, JM; Úbeda, A; Fernández, E; Sirvent, JL.: LDA-based classifiers for a mental tasks-based brain-computer interface. In: Conference proceeding–IEEE international conferenceson system man and cybernetics, pp. 546–551, (2010). https://doi.org/10.1109/ICSMC.2010.5642018
Costantini, G., et al.: SVM classification of EEG signals for brain computer interface. Front. Artif. Intell. Appl. 204(January), 229–233 (2009). https://doi.org/10.3233/978-1-60750-072-8-229
Steyrl, D.; Scherer, R.; Faller, J.; Müller-Putz, G.R.: Random forests in non-invasive sensorimotor rhythm brain-computer interfaces: a practical and convenient non-linear classifier. Biomed. Tech. 61(1), 77–86 (2016). https://doi.org/10.1515/bmt-2014-0117
Vishnupriya, R; Robinson, N; Reddy M, R; Guan, C.: Performance evaluation of compressed deep CNN for motor imagery classification using EEG. In: Proceeding of annual international conference of the IEEE engineering in medicine and biology society EMBS, pp. 795–799, (2021). https://doi.org/10.1109/EMBC46164.2021.9631018