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Enregistrement W1541185439 · doi:10.1088/1741-2560/12/5/056003

Comparison of spatial filters and features for the detection and classification of movement-related cortical potentials in healthy individuals and stroke patients

2015· article· en· W1541185439 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Neural Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesTeknologi og Produktion, Det Frie Forskningsråd
Mots-clésComputer sciencePattern recognition (psychology)Artificial intelligenceNeurorehabilitationBrain–computer interfaceSupport vector machineElectroencephalographyMotor imagerySpeech recognitionPsychologyNeuroscienceRehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle