Neural decoding schemes for BCIs in Neuroergonomics
Authors: Καλαγάνης Φώτιος 
Published: October 2021

Η διατριβή αυτή διαπραγματεύεται δύο κατηγορίες Διεπαφών Εγκεφάλου-Υπολογιστή (ΔΕΥ) που βασίζονται στο ηλεκτροεγκεφαλογράφημα και βρίσκουν εφαρμογή στο πεδίο της Νευροεργονομίας. Η πρώτη κατηγορία αφορά συστήματα με δυνατότητα ανίχνευσης εσφαλμένων αποκρίσεων και αυτοδιόρθωσης ενώ η δεύτερη διαπραγματεύεται συστήματα που σχετίζονται με την παρακολούθηση της ανθρώπινης συμπεριφοράς κατά τη διάρκεια οδήγησης ενός οχήματος.Σχετικά με τις ΔΕΥ που ενσωματώνουν λειτουργίες αυτοδιόρθωσης, αρχικά εξετάζεται η δυνατότητα για εκμετάλλευση της αυθόρμητης απόκρισης του ανθρώπινου εγκεφάλου κατά τη διαδικασία παρατήρησης ενός λάθους. Η απόκριση αυτή αναφέρεται συχνά με τον αγγλικό όρο Error-Related Potential (ErrP). Προκειμένου να αυξηθεί η ικανότητα του συστήματος να αναγνωρίζει αυτές τις αποκρίσεις, παρουσιάζεται μια μεθοδολογία για τον σχεδιασμό χωρικών φίλτρων η οποία βασίζεται στο κριτήριο διαχωρισιμότητας του Fisher και είναι κατάλληλη για την ανάλυση προκλητών δυναμικών. Επιπλέον, αποδεικνύεται ότι τα προτεινόμενα χωρικά φίλτρα αποτελούν μια προέκταση του κριτηρίου μεγιστοποίησης του λόγου σήματος προς θόρυβο. Τέλος, προκειμένου να διαπιστωθεί η αποδοτικότητα ενός συστήματος που ενσωματώνει δυνατότητες αυτοδιόρθωσης εισάγεται μια καινούρια μετρική αξιολόγησης που αποτελεί επέκταση της Utility Metric.Στο δεύτερο σκέλος, που εστιάζουμε στις ΔΕΥ για την παρακολούθηση της ανθρώπινης συμπεριφοράς κατά τη διάρκεια οδήγησης ενός οχήματος, ακολουθείται μια διαφορετική στρατηγική βασισμένη σε τεχνικές μη Ευκλείδειας γεωμετρίας. Καθώς οι πίνακες χωρικής συνδιακύμανσης αποτελούν υπολογιστικά αποδοτικούς εκτιμητές της λειτουργικής συνδεσιμότητας του ανθρώπινου εγκεφάλου ενώ ταυτόχρονα ανήκουν στην πολλαπλότητα των συμμετρικών και θετικά (ημι)ορισμένων πινάκων οδηγούμαστε σε νέες και πιο ακριβείς τεχνικές αποκωδικοποίησης της εγκεφαλικής δραστηριότητας κάνοντας χρήση εργαλείων της Ριμάννειας γεωμετρίας. Ένα σημαντικό πρόβλημα που διέπει τους πίνακες χωρικής συνδιακύμασης αφορά την υψηλή διάσταση των δεδομένων σε αυτή τη μορφή αναπαράστασης. Δεδομένου ότι η διάσταση των δεδομένων είναι τετραγωνική ως προς το πλήθος των διαθέσιμων ηλεκτροδίων γίνεται αντιληπτό ότι το πρόβλημα αυτό γίνεται ιδιαίτερα έντονο σε καταγραφές με μεγάλο πλήθος αισθητήρων ή όταν πρόκειται για εφαρμογές που απαιτείται να εκτελούνται σε πραγματικό χρόνο. Συνεπώς, παρουσιάζεται μια καινούρια μεθοδολογία, βασισμένη στη Ριμάννεια γεωμετρία, για τη μείωση της διάστασης των πινάκων χωρικής συνδιακύμανσης που αυξάνει τη διαχωρισιμότητα των δεδομένων ενώ ταυτόχρονα διατηρεί τη νευροεπιστημονική ερμηνεία των αποτελεσμάτων. Η αξιοπιστία της μεθοδολογίας αυτής διαπιστώνεται σε δύο δημόσια σύνολα δεδομένων του τομέα των ΔΕΥ. Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στη βάση δεδομένων που αφορά την πρόβλεψη φρεναρίσματος αποκλειστικά από τη νευρωνική απόκριση κατά τη διάρκεια προσομοίωσης οδήγησης.Παρόλο που οι πίνακες χωρικής συνδιακύμανσης χαρακτηρίζονται από υψηλή υπολογιστική αποδοτικότητα, η περιγραφική τους ικανότητα σε ό,τι αφορά τη δικτύωση του ανθρώπινου εγκεφάλου είναι περιορισμένη. Συνεπώς, εισάγεται μια νέα αναπαράσταση της λειτουργικής δικτύωσης του εγκεφάλου που κληρονομεί όλα τα πλεονεκτήματα των αναπαραστάσεων που βασίζονται στον συγχρονισμό φάσης. Ταυτόχρονα, η νέα αυτή αναπαράσταση είναι σε θέση να εκφράσει τόσο την ισχύ του συγχρονισμού όσο και τη χρονοκαθυστέρηση ανάμεσα σε δύο ταλαντώσεις που προέρχονται από διακριτές περιοχές του εγκεφάλου. Η προτεινόμενη αναπαράσταση αποτελεί μια επέκταση του κλασικού περιγραφέα "συγχρονισμού φάσης" (Phase Locking Value; PLV) ενώ ταυτόχρονα ανήκει στην πολλαπλότητα των Ερμιτιανών θετικά (ημι)ορισμένων πινάκων. Η ιδιότητa αυτή επιτρέπει χειρισμούς με εργαλεία δανεισμένα από τον τομέα της Ριμάννειας γεωμετρίας. Η εγκυρότητα αυτής της αναπαράστασης διαπιστώνεται σε δεδομένα πολυκαναλικού ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος με στόχο τον διαχωρισμό ενεργητικής και παθητικής αντίληψης (δηλαδή αν οι χρήστες έπρεπε να αντιδράσουν στο ερέθισμα ή όχι) κατά τη διάρκεια διεκπεραίωσης μιας άσκησης που σχετίζεται με την οδήγηση.Τέλος, διερευνάται η πιθανότητα χρήσης Γεωμετρικών Τεχνικών Βαθιάς Μάθησης με σκοπό την αποκωδικοποίηση νευρωνικών αποκρίσεων στο πλαίσιο των ΔΕΥ. Καθώς η διαθεσιμότητα νευροαπεικονιστικών δεδομένων είναι πολύ περιορισμένη, προτείνεται μια μέθοδος επαύξησης δεδομένων κατάλληλα διαμορφωμένη να εκμεταλλευτεί τις ιδιαιτερότητες που τα διέπουν. Το βασικό πλεονέκτημα αυτής της μεθόδου έγκειται στο γεγονός ότι εκμεταλλεύεται τόσο τα χωρικά όσο και τα χρονικά χαρακτηριστικά του ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος τα οποία αποτυπώνονται μέσω ενός αραιού γράφου που λαμβάνει υπόψιν τόσο τη χωρική θέση των ηλεκτροδίων όσο και τη χρονική αλληλουχία των δειγμάτων. Στη συνέχεια, τα σήματα που ορίζονται βάσει του αραιού αυτού γράφου αποσυντίθενται κάνοντας χρήση της "γραφοθεωρητικής εμπειρικής αποσύνθεσης τρόπου" (Graph Empirical Mode Decomposition; GEMD) με σκοπό να οδηγήσουν σε μια νεοεισαχθείσα μέθοδο για επαύξηση των δεδομένων, εστιασμένη σε συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα για την κατηγοριοποίηση γραφοσημάτων. Η αποδοτικότητα της μεθόδου εξετάζεται σε δημοσίως διαθέσιμα νευροαπεικονιστικά σύνολα δεδομένων που σχετίζονται με την παρακολούθηση της ανθρώπινης εγκεφαλικής δραστηριότητας κατά τη διάρκεια της οδήγησης.