Επεξεργασία Εγκεφαλικών Αποκρίσεων με Τεχνικές Αναπαράστασης Πληροφορίας και Εφαρμογή σε Διεπαφές Εγκεφάλου-Υπολογιστή:
Creators: name: Χαραλάμπους, Κωνσταντίνος Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2011
Subjects: Εγκεφαλογράφημα
Σήμα
Ταξινόμηση
Encephalograph
Signal
Classification

description: Η μελέτη, η κατανόηση και η ερμηνεία της εγκεφαλικής δραστηριότητας είναι το βασικό αντικείμενο της επιστήμης της νευροφυσιολογίας. Πιο πρόσφατα προστέθηκε και η πρόκληση της δημιουργίας ενός συστήματος επικοινωνίας μεταξύ του ανθρώπινου εγκεφάλου και του υπολογιστή που θα προσφέρει τη δυνατότητα της ερμηνείας μιας εντολής του χρήστη χρησιμοποιώντας τα εγκεφαλικά του κύματα και ενεργώντας βάσει αυτής. Στην παρούσα εργασία μελετάται η απόφαση του χρήση να κατευθυνθεί αριστερά ή δεξιά. Πιο συγκεκριμένα ο χρήστης παρακολουθεί ένα βίντεο όπου νοητικά οδηγεί ένα αυτοκίνητο και προσπαθεί στη πορεία αυτή να αποφύγει έναν τοίχο, ο οποίος τοίχος αναπαριστά το εμπόδιο, μετακινώντας το αυτοκίνητο είτε αριστερά είτε δεξιά. Σκοπός της εργασίας αυτής είναι η μελέτη και η αναπαράσταση του πολυκαναλικού σήματος του εγκεφαλογραφήματος καθώς και η συνολική μεταβολή και αντίδραση της εγκεφαλικής δραστηριότητας στη παρουσίαση του εμποδίου. Με τον τρόπο αυτό θα επιτραπεί η δόμηση μιας τέτοιας μεθόδου που θα παρέχει τη κατάλληλη διακριτική πληροφορία ώστε να επιτευχθεί ένα σύστημα αποκωδικοποίησης της απόφασης του χρήστη. Δοκιμάζοντας τις υπάρχοντες μεθοδολογίες στη σχετική βιβλιογραφία, δε βρέθηκε κάποια που να αποδίδει ικανοποιητικά αποτελέσματα. Με εφαλτήριο αυτό αναπτύχθηκε μια νέα μέθοδος ταξινόμησης της απόφασης του χρήστη, που παρουσιάζει πολύ ενδιαφέροντα αποτελέσματα και είναι σημαντικά καλύτερα από αυτά των υπολοίπων μεθόδων. Το κίνητρο για τη μελέτη αυτή αποτελεί το γεγονός ότι οι αποκρίσεις προκλητών δυναμικών περιγράφονται καλύτερα ως μικρής διάρκειας, εντοπισμένα στο χρόνο, πρότυπα σημάτων τα οποία εμφανίζονται σε γνωστές, τοπογραφικά προσδιορισμένες, θέσεις. Η προσέγγιση που παραθέτουμε είναι μία διαδικασία δύο βημάτων. Στο πρώτο στάδιο προσδιορίζουμε το κανάλι και ανιχνεύουμε το βέλτιστο χρονικά παράθυρο, όπου τα δύο είδη οπτικών αποκρίσεων ή οι δύο διαφορετικές πνευματικές καταστάσεις ξεχωρίζουν περισσότερο. Στο δεύτερο στάδιο, το στάδιο της ταξινόμησης εξάγουμε τα επιλεγμένα χαρακτηριστικά, δηλαδή τις διαδοχικές τιμές του σήματος από το επιλεγμένο κανάλι στο βέλτιστο χρονικό παράθυρο από όλα τα Single Trials και έπειτα εφαρμόζουμε γνωστές τεχνικές ταξινόμησης. Η μέθοδος η οποία αναπτύχθηκε συγκρίνεται σε δύο κατηγορίες προβλημάτων σε σχέση με τις υπάρχουσες μεθοδολογίες. Τα πειραματικά αποτελέσματα είναι παραπάνω από ικανοποιητικά, παρατηρείται ποσοστό βελτίωσης έως και 7% σε ορισμένες περιπτώσεις ενώ στη μεγάλη πλειοψηφία τα ποσοστά επιτυχίας ήταν έστω και με μικρή διάφορα μεγαλύτερα.
description: Studying, understanding and also interpreting neural activity is the main purpose of neurophysiology. Recently has been added the challenge to create a communication system between human brain and computer that will offer the potential to interpret a user’s command using only his brainwaves and give the appropriate feedback. In the present project we study user’s decision to ‘give direction’ left or right. More specifically a user is immersed in a video game where he drives a car and tries to avoid a wall, which represents an obstacle, by moving his gaze to the left or right. The purpose of this project to study and represent the multichannel EEG signals as well as the overall change and dynamics of neural activity. Thus, it will be possible to construct a method which will provide the appropriate discrete information in order to achieve a ‘read out’ of user’s decision. The motivation stems from the fact that Transient Evoked responses are best described as short-lasting, band-specific, signal patterns appearing at well known, topographically-defined locations. Our approach can be seen as a two-step process. In the first stage (the exploratory analysis for ‘feature selection’), we specify the channel and detect the optimal temporal window, where two given types of visual responses (target appearing in the left or right of the screen) and two different mental states (attentive/passive task) are best separated. In the second stage (classification stage) we extract the selected features (consecutive signal values from the selected channel at the latencies of optimal temporal window) from all Single Trials and then apply standard classification methodologies. Τhe proposed methodology is being compared with current methods in two different tasks. The experimental results are more than satisfying; our proposed method achieves improvement up to 7% in some occasions while the majority of experimental results were better.