Subject-specific EEG channel selection using non-negative matrix factorization for lower-limb motor imagery recognition
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to propose and validate a subject-specific approach to recognize two different cognitive neural states (relax and pedaling motor imagery (MI)) by selecting the relevant electroencephalogram (EEG) channels. The main aims of the proposed work are: (i) to reduce the computational complexity of the BCI systems during MI detection by selecting the relevant EEG channels, (ii) to reduce the amount of data overfitting that may arise due to unnecessary channels and redundant features, and (iii) to reduce the classification time for real-time BCI applications. APPROACH: The proposed method selects subject-specific EEG channels and features based on their MI. In this work, we make use of non-negative matrix factorization to extract the weight of the EEG channels based on their contribution to MI detection. Further, the neighborhood component analysis is used for subject-specific feature selection. MAIN RESULTS: We executed the experiments using EEG signals recorded for MI where ten healthy subjects performed MI movement of the lower limb to generate motor commands. An average accuracy of 96.66%, average true positive rate (TPR) of 97.77%, average false positives rate of 4.44%, and average Kappa of 93.33% were obtained. The proposed subject-specific EEG channel selection based MI recognition system provides 13.20% improvement in detection accuracy, and 27% improvement in Kappa value with less number of EEG channels compared to the results obtained using all EEG channels. SIGNIFICANCE: The proposed subject-specific BCI system has been found significantly advantageous compared to the typical approach of using a fixed channel configuration. This work shows that fewer EEG channels not only reduce computational complexity and processing time (two times faster) but also improve the MI detection performance. The proposed method selects EEG locations related to the foot movement, which may be relevant for neuro-rehabilitation using lower-limb movements that may provide a real-time and more natural interface between patient and robotic device.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle