Comparison of spatial filters and features for the detection and classification of movement-related cortical potentials in healthy individuals and stroke patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The possibility of detecting movement-related cortical potentials (MRCPs) at the single trial level has been explored for closing the motor control loop with brain-computer interfaces (BCIs) for neurorehabilitation. A distinct feature of MRCPs is that the movement kinetic information is encoded in the brain potential prior to the onset of the movement, which makes it possible to timely drive external devices to provide sensory feedback according to the efferent activity from the brain. The aim of this study was to compare methods for the detection (different spatial filters) and classification (features extracted from various domains) of MRCPs from continuous electroencephalography recordings from executed and imagined movements from healthy subjects (n = 24) and attempted movements from stroke patients (n = 6) to optimize the performance of MRCP-based BCIs for neurorehabilitation. APPROACH: The MRCPs from four cue-based tasks were detected with a template matching approach and a set of spatial filters, and classified with a linear support vector machine using the combination of temporal, spectral, time-scale, or entropy-based features. MAIN RESULTS: The best spatial filter (large Laplacian spatial filter (LLSF)) resulted in a true positive rate of 82 ± 9%, 78 ± 12% and 72 ± 9% (with detections occurring ∼ 200 ms before the onset of the movement) for executed, imagined and attempted movements (stroke patients). The best feature combination (temporal and spectral) led to pairwise classification of 73 ± 9%, 64 ± 10% and 80 ± 12%. When the detection was combined with classification, 60 ± 10%, 49 ± 10% and 58 ± 10% of the movements were both correctly detected and classified for executed, imagined and attempted movements. A similar performance for detection and classification was obtained with optimized spatial filtering. SIGNIFICANCE: A simple setup with an LLSF is useful for detecting cued movements while the combination of features from the time and frequency domain can optimize the decoding of kinetic information from MRCPs; this may be used in neuromodulatory BCIs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».