A Convolutional Neural Network for the Detection of Asynchronous Steady State Motion Visual Evoked Potential
Notice bibliographique
Résumé
A key issue in brain-computer interface (BCI) is the detection of intentional control (IC) states and non-intentional control (NC) states in an asynchronous manner. Furthermore, for steady-state visual evoked potential (SSVEP) BCI systems, multiple states (sub-states) exist within the IC state. Existing recognition methods rely on a threshold technique, which is difficult to realize high accuracy, i.e., simultaneously high true positive rate and low false positive rate. To address this issue, we proposed a novel convolutional neural network (CNN) to detect IC and NC states in a SSVEP-BCI system for the first time. Specifically, the steady-state motion visual evoked potentials (SSMVEP) paradigm, which has been shown to induce less visual discomfort, was chosen as the experimental paradigm. Two processing pipelines were proposed for the detection of IC and NC states. The first one was using CNN as a multi-class classifier to discriminate between all the states in IC and NC state (FFT-CNN). The second one was using CNN to discriminate between IC and NC states, and using canonical correlation analysis (CCA) to perform classification tasks within the IC (FFT-CNN-CCA). We demonstrated that both pipelines achieved a significant increase in accuracy for low-performance healthy participants when traditional algorithms such as CCA threshold were used. Furthermore, the FFT-CNN-CCA pipeline achieved better performance than the FFT-CNN pipeline based on the stroke patients' data. In summary, we showed that CNN can be used for robust detection in an asynchronous SSMVEP-BCI with great potential for out-of-lab BCI applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».