Τεχνικές αποκωδικοποίησης ηλεκτροεγκεφαλικής (ηεγ) δραστηριότητας με σκοπό την αναγνώριση συναισθήματος σε εγκεφαλικές διεπαφές
Creators: name: Λουδοβίκος, Αναστάσιος Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Διεπαφές Εγκεφάλου Υπολογιστή
Αναγνώριση συναισθημάτων.
Γεωμετρία του Riemann
Brain Computer Interfaces
Emotion Recognition
Riemannian Geometry

description: Οι διεπαφές εγκεφάλου υπολογιστή (ΔΕΥ) είναι συστήματα που επιχειρούν να συνενώσουν τον ανθρώπινο εγκέφαλο με εξωτερικές συσκευές υψηλής τεχνολογίας. Οι χρήστες έχουν την δυνατότητα να επικοινωνήσουν με μια μηχανή, χωρίς να υπάρχει ανάγκη φυσικής αλληλεπίδρασης. Σε αυτή την εργασία, επιχειρούμε να κατασκευάσουμε έναν αποκωδικοποιητή με στόχο την αποκωδικοποίηση ηλεκτροεγκεφαλογραφικών σημάτων (ΗΕΓ) που σχετίζονται με τις συναισθηματικές καταστάσεις του ανθρώπινου εγκεφάλου. Για να πετύχουμε το παραπάνω, χρησιμοποιούμε το σύνολο δεδομένων SEED, που είναι ένα σύνολο δεδομένων που περιέχει ηλεκτροεγκεφαλογραφικά σήματα (ΗΕΓ) από τρεις συναισθηματικές καταστάσεις. Οι συναισθηματικές καταστάσεις είναι: «χαρά», «λύπη» και «ουδέτερο συναίσθημα». Για να πετύχουμε τον στόχο μας, πειραματιστήκαμε με διάφορες μεθόδους εξαγωγής χαρακτηριστικών, όπως: εξαγωγή χαρακτηριστικών βάσει Φασματικής Πυκνότητας Ισχύος (ΦΠΙ), εξαγωγή χαρακτηριστικών βάσει γεωμετρίας του Riemann, Κοινά χωρικά μοτίβα (ΚΧΜ) για μείωση διαστάσεων και εξαγωγή χαρακτηριστικών. Επίσης, αντιμετωπίσαμε το πρόβλημα της δημιουργίας τεχνητών δεδομένων, προκειμένου να αποκτήσουμε περισσότερες παρατηρήσεις, ώστε οι ταξινομητές μας να μπορούν να εκπαιδεύτουν πιο αποτελεσματικά. Χρησιμοποιήσαμε διάφορους ταξινομητές όπως: Γραμμικό SVM, K-Πλησιέστεροι Γείτονες (KNN), Γραμμική Διακριτή Ανάλυση (LDA), MDS-SVM, SVM με Γκαουσιανό πύρινα βασισμένο στην γεωμετρία του Riemann και K-Πλησιέστεροι Γείτονες (KNN) με βάση την γεωμετρία του Riemann. Τα μοντέλα που βασίζονται στη γεωμετρία του Riemann, ξεπέρασαν σε απόδοση τις υπόλοιπες μεθόδους. Οι μέσες ληφθείσες ακρίβειες για τo υποκειμενικό μοντέλο (subject dependent model), είναι 85,73% με χρήση Riemannian-KNN, 83,66% για Riemannian-SVM με Γκαουσιανό πυρήνα, 77,8% για Tangent-SVM και 74,13% για MDS-SVM. Η μέγιστη ληφθείσα ακρίβεια για το υποκειμενικό μοντέλο (subject dependent model) είναι 96% χρησιμοποιώντας τον ταξινομητή Tangent-SVM. Για το μη-υποκειμενικό μοντέλο (Subject independent model), η μέγιστη ληφθείσα ακρίβεια είναι 76%, χρησιμοποιώντας τον ταξινομητή MDS-SVM. Κατά τη διάρκεια των πειραμάτων μας, τα ευρήματά μας, αυξάνουν την εμπιστοσύνη μας ότι η προσέγγιση που βασίζεται στην γεωμετρία του Riemann είναι η πιο αποτελεσματική και κατάλληλη μέθοδος για την προσέγγιση του συνόλου δεδομένων SEED, σε σύγκριση με τις υπόλοιπες μεθόδους
description: Brain Computer Interfaces (BCIs) are systems that attempt to merge the human brain with external high-tech devices. This technology plays a key role on connecting users with machines, without the need of any physical interaction. In this thesis, we attempt to build a BCI decoder for decoding electroencephalographic signals (EEGs) related to brain emotional states. To build it, we use the SEED dataset which is a dataset that contains electroencephalographic signals (EEGs) from three emotional states. The emotional states are: “happy”, “sad”, and “neutral”. To achieve our goal, we experiment with various feature extraction methods such as: the Power Spectral Density (PSD)-based feature extraction, Riemannian geometry-based feature extraction, Common Spatial Patterns (CSP) for dimensionality reduction and feature extraction. Also, we tackle the problem of artificial data generation in order to obtain more trials, so our classifiers can be trained more efficiently. We use various classifiers such as: Linear SVM, K-Nearest Neighbors (KNN), Linear Discriminant Analysis (LDA), MDS-SVM, Gaussian-Riemannian-SVM and Riemannian based KNN. Riemannian geometry-based models, outperformed other methods, setting new state-of-the-art values and showing the robustness of our framework. The mean obtained accuracies for subject dependent models are 85,73% using Riemannian-KNN, 83,66% for Riemannian-SVM with gaussian kernel, 77.8% for Tangent-SVM and 74.13% for MDS-SVM. The maximum obtained accuracy for the subject dependent Riemannian model is 96% using the Tangent-SVM classifier. For the subject independent Riemannian model, the maximum obtained accuracy is 76%, using the MDS-SVM classifier. During the experimentation prosses, our findings, increase our confidence that the Riemannian approach is the most effective and suitable method for approaching the SEED dataset, compared to the rest methods used