Learning a Filter for Noise Attenuation in EEG Data for Brain-Computer Interfaces

Modern-day Brain-Computer Interfaces (BCIs) are a valuable tool for people suffering from disease of neural origin used to control external applications. However, BCIs are hampered by artefactual source interference with neural sources used to control the BCI. While there are spatial filter methods to decompose the recorded signal into its source estimates, the non-stationary nature of the recorded data does not permit transfer of computed filters for new sessions. Thus, source estimates that are used to make sense of the recorded data are not consistent over sessions. Yet, nowadays state of the art spatial filter methods do not take non-stationary assumptions into consideration. Hence, due to the lack of the spatial filters ability to transfer over sessions the preprocessing of such BCIs are bound to time-costly daily setup procedure. Due to the inability of session transfer for state of the art methods, such as information maximisation independent component analysis (Infomax ICA), we investigate linear constraint minimum variance (LCMV) beamforming to obtain brain related spatial filters for session transfer. Given the beamformers robustness due to second-order statistic estimation, we aim to test for their viability to yield spatial filters that particularly transfer over session. The beamformer was initialised with the spatial patterns of the Infomax ICA and compared against the corresponding spatial filters. The herewith obtained spatial filters were evaluated on real EEG data recorded with a high density EEG using the motor imagery paradigm. Grand mean accuracy was chosen as criterion in order to test for the spatial filters viability for online BCI applications. However, the actual evaluations were performed offline using stratified 10-fold cross-validation. Finally, while the beamformer spatial filters showed no clear trend for session transfer, pairwise permutation tests were performed to show the validity of the empirical results. Zusammenfassung Heutige Gehirn-Computer Schnittstellen (GCS) sind ein wertvolles Werkzeug für Menschen die an Krankheiten neuronalen Ursprungs leiden. Allerdings werden GCS durch Interferenz von Artefaktquellen mit neuronalen Quellen behindert, wobei lediglich letztere zur Steuerung der GCS verwendet werden. Zwar gibt es örtliche Filtermethoden um die aufgenommen Signale wieder in deren ursprüngliche Komponenten zu zerlegen, jedoch erlaubt die nichtstationäre Natur der aufgenommenen Daten keinen Transfer von berechneten örtlichen Filtern auf neue Session. Dennoch nehmen moderne örtliche Filtermethoden keine Nicht-Stationaritätsannahme in Betracht. Daher sind die Vorverarbeitungsmethoden solcher GCS an zeitaufwändigen Kalibrationsphasen auf täglicher Basis gebunden, da die örtlichen Filter nicht die Fähigkeit besitzen auf neue Sitzungen übertragen zu werden. Aufgrund dieser Nicht-Fähigkeit solcher modernen Methoden, zum Beispiel der Informationen Maximierung Independent Component Analysis (Infomax ICA), untersuchen wir linear constraint minimum variance (LCMV) beamforming um örtliche Filter zu erhalten. Da der beamformer durch Schätzung von Statistiken zweiter Ordnung robust ist, wollen wir dessen Einsatz überprüfen solche örtliche Filter zu berechnen, die sich über Sitzungen transferieren lassen. Der beamformer wurde mit örtlichen Mustern resultierend aus der Infomax ICA initialisiert und mit deren korrespondieren örtlichen Filtern verglichen. Die hierbei erhaltenen örtlichen Filter wurden auf echten EEG Daten, welche mit einem EEG hoher Elektrodendichte aufgenommen wurden, getestet unter Verwendung des motor imagery Paradigmas. Als Evaluationskriterium für den Einsatz in realistischen online GCS Anwendung wurde die mittlere Richtigkeit gewählt. Allerdings wurde die tatsächliche Auswertung offline mittels 10-facher Kreuzvalidierung durchgeführt. Schließlich wurden paarweise Permutationstests durchgeführt um die empirischen Ergebnisse zu validieren, während die untersuchten beamformer örtlichen Filter keinen klaren Trend für den Session Transfer zeigten.