Second Order Difference Plot to Decode Multi-class Motor Imagery Activities
Notice bibliographique
Résumé
Motor neuron disease (MND) is a condition where voluntary muscle movements of the patient stop functioning due to progressively damage of motor neurons resulting paralyzed the patient. One of the solution of MND is motor imagery (MI) based brain-computer interface (BCI) which acts as an assistive device for motor disabled people. But it has limited applications due to its lower classification performance. To improve it, this paper introduces second order difference plot (SODP) for the detection of various MI activities. First, filter bank technique was implemented to the signals and set of multiple sub-bands were generated. In order to study MI activities effectively, SODP was applied to each sub-band and area of ellipse was calculated. The feature (area of ellipse) of all sub-bands were combined and the significant features (p <; 0.05) were extracted using one-way analysis of variance (ANOVA). These significant features were fed into multi-class support vector machine (SVM) for decoding MI activities. The Proposed method and classifier were tested on BCI competition 2008 MI dataset-II-a. The performance of the proposed method was evaluated in term of Cohen's kappa coefficient (K). Results show that the SVM improved the mean value of kappa (K=0.62) and outperformed the existing methods reported in the literature.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».