Community-Aware Graph Fourier Transform for Motor Imagery BCI decoding
Creators: name: Γιαννακόπουλος, Ιωάννης Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Διεπαφές Εγκεφάλου Υπολογιστή (ΔΕΥ) Νοερής Κίνησης
Εύρεση και ενίσχυση λειτουργικών ομάδων
Ανάλυσης σήματος γράφων
Motor Imagery Brain Computer Interface - MI BCI
Community Structure
Graph Signal Processing

description: Brain Computer Interfaces (BCIs) are designed to provide to the user the possibility to communicate with external electronic devices. Users can interact with a machine without the need of any physical interaction. There are many schemes that can measure the brain activity (invasive or noninvasive) and signal processing methods that can decode the underlying “though” of the user. There have been proposed many BCI implementations, but the most appealing approach is that of electroencephalography (EEG) based BCIs due to the fact that it is a non-invasive signal acquisition technique and the EEG sensors have quite low cost in comparison with other signal acquisition methods. In this thesis, our focus will be a particular type of BCI, that of Motor Imagery (MI). MI BCIs are systems that are based on the intention of a user to make movement without actually making (i.e. imagery movement). MI BCIs are self-paced systems, as they do not require external stimulation, therefore users can activate them deliberately. As such systems, they depend on the detection of a MI task from the streaming data acquired by the EEG sensors. After a MI mental task is detected the decoding of the intended action is performed and the system makes the corresponding predefined action. The developed methodology of this thesis is based on a Graph Signal Processing (GSP) domain and more specifically to the Graph Fourier Transform (GFT) as a means to extract features from connectivity patterns of multisensory EEG data. Then these features are provided to the SVM decoder to classify the imagery movement action. The core focus of this thesis is the community structure detection and enhancement in the CFC connectivity patterns. These connectivity patterns are obtained directly from the user’s EEG data during a MI event by incorporating a Cross Frequency Coupling scheme to extract them. Then, the underlying communities that exist in the CFC connectivity patterns are amplified by the encapsulation of a community aware scheme that results in an improvement of the discrimination. For the validation of the proposed MI BCI scheme, IVa dataset from BCI Competition III was used and an improvement of the discrimination between the two MI tasks (Right Hand – Right food) is enhanced.
description: Οι Διεπαφές Εγκεφάλου Υπολογιστή (ΔΕΥ) σχεδιάστηκαν ώστε να δίνεται η δυνατότητα σε ένα χρήστη να μπορεί να επικοινωνήσει αμφίδρομα με εξωτερικές ηλεκτρονικές συσκευές. Ο χρήστης μπορεί να αλληλεπιδράσει με την μηχανή χωρίς να υπάρχει ανάγκη από κάποια φυσική παρέμβαση. Υπάρχουν αρκετά συστήματα με τα οποία μπορεί να γίνει μέτρηση τις εγκεφαλικής δραστηριότητας, με επεμβατικό ή μη επεμβατικό τρόπο, αλλά και μεθόδους με τις οποίες μπορεί να γίνει αποκωδικοποίηση της υποκείμενης σκέψης του χρήστη. Έχουν προταθεί αρκετές προσεγγίσεις για την καταγραφή των εγκεφαλικών σημάτων με στόχο τη δημιουργία ΔΕΥ. Μία από τις πλέον ενδιαφέρουσες περιπτώσεις είναι αυτή που βασίζεται στην καταγραφή πολυκαναλικού Ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος (ΗΕΓ), καθώς είναι μία μη επεμβατική τεχνική ενώ και το κόστος της είναι αρκετά χαμηλό σε σύγκριση με άλλες μεθόδους μέτρησης εγκεφαλικού σήματος. Σε αυτή τη μεταπτυχιακή εργασία, θα εστιάσουμε σε ένα συγκεκριμένο είδος ΔΕΥ, αυτό της Νοερής Κίνησης (Motor Imagery - MI). Οι MI ΔΕΥ είναι συστήματα τα οποία βασίζονται στην πρόθεση του χρήστη να κάνει μία νοερή κίνηση. Οι συγκεκριμένες ΔΕΥ είναι αυτόνομα συστήματα, με την έννοια του ότι βασίζονται στην αναγνώριση της νοερής κίνησης κατευθείαν από τα ρέοντα δεδομένα που συλλέγονται από τους ΗΕΓ αισθητήρες. Έπειτα, εφόσον η νοητική ενέργεια μίας νοερής κίνησης έχει ανιχνευθεί, πραγματοποιείται η αποκωδικοποίησή της και το σύστημα εκτελεί την προκαθορισμένη ενέργεια που αντιστοιχεί ανάλογα την πρόβλεψη του. Η προτεινόμενη μεθοδολογία που αναπτύχθηκε στα πλαίσια αυτής της μεταπτυχιακής εργασίας βασίζεται σε μία τεχνική ανάλυσης σήματος γράφων, συγκεκριμένα στην τεχνική του Graph Fourier Transform (GFT), με την οποία αποσπώνται διακριτά χαρακτηριστικά από τα μοτίβα συνδεσιμότητας που υπάρχουν στα δεδομένα του ΗΕΓ μας. Στην συνέχεια, μεταφέρονται στον αποκωδικοποιητή που βασίζεται σε μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης (Support Vector Machines SVMs) με τον οποίο και μπορούμε να διαχωρίσουμε την πνευματική εργασία νοερής κίνησης. Η βασική εστίαση αυτής της εργασίας είναι η εύρεση και ενίσχυση λειτουργικών ομάδων τα οποία ενυπάρχουν στα μοτίβα συνδεσιμότητας ενός γράφου. Τα μοτίβα συνδεσιμότητας μπορούνε να αποκτηθούν κατευθείαν από τα ΗΕΓ δεδομένα του εκάστοτε χρήστη κατά την διάρκεια μίας νοερής κίνησης κάνοντας χρήση ενός μηχανισμού (Cross Frequency Coupling) που εντοπίζει δραστηριότητες μεταξύ διαφορετικών εγκεφαλικών ρυθμών. Έτσι η συνδεσιμότητα μπορεί να εντοπισθεί από τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ αυτών των διαφορετικών ρυθμών. Τέλος, οι υποκείμενες «λειτουργικές ομάδες» που ενυπάρχουν στα μοτίβα συνδεσιμότητας, ενισχύονται με την ενθυλάκωση ενός μηχανισμού εύρεσης λειτουργικών ομάδων (community aware) ο οποίος ενισχύει την διαχωριστικότητα των δεδομένων. Για τον έλεγχο εγκυρότητας της προτεινόμενης ΔΕΥ, χρησιμοποιήθηκε το σετ δεδομένων IVa από τον διαγωνισμό “BCI Competition III” και παρατηρήθηκε βελτιστοποίηση της διαχωρισιμότητας μεταξύ των δύο εργασιών νοερής κίνησης (Δεξί χέρι – Δεξί πόδι).