Deep Learning approaches towards Classification of Motor Imagery EEG Signals
Creators: name: Ροδίτης, Παναγιώτης Αθανασίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Νοητική κίνηση / Ηλεκτροεγκεφαλογράφημα
Βαθιά Μάθηση
Ensembles
Motor Imagery EEG
Deep Learning

description: Η απεικόνιση των νοητικών κινήσεων, έχει εφαρμοστεί σε μη επεμβατική διεπαφή υπολογιστή εγκεφάλου (BCI) ως επικοινωνιακή προσέγγιση και προσομοιώνει διανοητικά μια δεδομένη ενέργεια (π.χ. απεικόνιση των κινήσεων των άκρων ή οποιαδήποτε άλλη κίνηση) χωρίς την πραγματική εκτέλεση της κίνησης. Η μηχανική απεικόνιση οδηγεί σε διάφορες αλλαγές στη συνδεσιμότητα μεταξύ των νευρώνων που υπάρχουν στον φλοιό. Η ισχύς των mu και βήτα ρυθμών θα μειωθεί ή θα αυξηθεί στην περιοχή του αισθητήρα του αντιθέτου ημισφαιρίου (αποσυγχρονισμός σχετιζόμενος με συμβάντα (ERD)) και στο ipsilateral ημισφαίριο (ERS) αντίστοιχα. Στην τρέχουσα εργασία χρησιμοποιούμε μεθόδους Βαθιάς Μάθησης και πιο συγκεκριμένα Νευρωνικά Δίκτυα Συνελικτικά και Long Short-Term Memory (LSTM) για την ταξινόμηση EEG. Με την ανάλυση των δεδομένων, κάθε κίνηση απεικόνισης αναγνωρίζεται μέσω ταξινόμησης, η οποία εφαρμόζεται για την ανίχνευση κινήσεων ως μέρος των ηλεκτρικών κυμάτων που μεταδίδονται καθ 'όλη τη διάρκεια της σκέψης από τον εγκέφαλο. Θα διερευνήσουμε κατά πόσο είναι δυνατόν να ταξινομηθούν νέα σήματα από ασθενείς που τα μοντέλα μας δεν έχουν λάβει υπόψη κατά τη φάση της κατάρτισης, δηλαδή περιπτώσεις όπου δεν υπάρχουν προηγούμενες πληροφορίες για αυτά τα άτομα και οι αλγόριθμοι δεν έχουν προσαρμοστεί στη δραστηριότητα των εγκεφάλων τους. Αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης, frameworks βαθιάς μάθησης (Keras, Tensorflow), αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης και ensemble μοντελοποίηση, ενσωματώνουν μια σειρά προχωρημένων μοντέλων ταξινόμησης ικανών να μάθουν και να ταξινομήσουν νοητικές κινήσης από ακατέργαστα σήματα EEG. Τα αποτελέσματά μας δείχνουν ότι μπορούμε να επιτύχουμε ικανοποιητικές προγνωστικές ακρίβειες μέσω αυτού του θέματος, αν και υπάρχει μια αισθητή έλλειψη μεγάλου όγκου δεδομένων, γεγονός που δυσκολεύει την εκπαίδευση. Η προεπεξεργασία των δεδομένων πραγματοποιείται στο σύνολο δεδομένων μας, προκειμένου να δημιουργηθούν τρία κατανεμημένα, συσχετισμένα και ολοκληρωμένα σύνολα δεδομένων προκειμένου να χρησιμοποιηθούν για εκπαίδευση, επικύρωση και για δοκιμές. Επιπλέον, κατασκευάζονται αρκετά μοντέλα νευρωνικών δικτύων βαθιάς και ενιαίας βάσης, εφαρμόζονται αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης ως ταξινομητές για τα ensembles και ρυθμίζονται οι υπερπαράμετροι των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την ενίσχυση της αρχικής ακρίβειας των μοντέλων του συνόλου. Το καλύτερο βαθύ νευρικό μοντέλο παρουσιάζει ακρίβεια 68,0%, ενώ το καλύτερο σύνολο μοντέλων παρουσιάζει ακρίβεια 72,6%
description: Motor Imagery (MI) has been applied in non-invasive Brain Computer Interface (BCI) as a communication approach and mentally simulating a given action (e.g. imaging the motions of the limbs or any other movement), without the actual execution of the motion imagined. Motor imagery leads to various changes in the connectivity between the neurons present in the cortex. The power of mu and beta rhythms will decrease or increase in the sensorimotor area of the contralateral hemisphere (event-related desynchronization (ERD)) and the ipsilateral hemisphere (event-related synchronization (ERS)), respectively. In the current thesis we are using Deep Learning methods and more speciﬁcally Convolution and Long Short-Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Networks for EEG classiﬁcation. By analyzing the data, each imagery motion is identiﬁed through classiﬁcation which is applied in order to detect movements as part of the electrical waves transmitted throughout the thought by the brain. We will investigate whether it is possible to classify new signals from patients that our models have not considered in the training phase, that is, instances where no prior information for those subjects (patient or healthy people) exist and the algorithms have not been adapted to their brains activity. Deep learning algorithms, deep learning frameworks (Keras, Tensorﬂow), machine learning algorithms and ensemble modeling are introduced, that incorporate a range of advanced classiﬁcation models that are capable of learning and classifying imagery movements from raw EEG signals. Our results show that that we can achieve satisfactory predictive accuracies through this topic, although there is a noticeable lack of large volume of data, which makes training diﬃcult. Data pre-processing is performed on our dataset in order to create three distributed, correlated and completed datasets in order to use them for training, validation and testing. Furthermore, several single and ensemble deep neural network models are build, machine learning algorithms are applied as classiﬁers for the ensembles and tuning of Machine learning algorithms’ hyperparameters are implemented in order to enhance the initial accuracy of the ensemble models. The best deep neural model is resulting in an accuracy of 68.0% while the best ensemble model is resulting in an accuracy of 72.6%
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)