A Reference-based Source Extraction Algorithm to Extract Movement Related Cortical Potentials for Brain-Computer Interface Applications
Notice bibliographique
Résumé
Brain-Computer Interface (BCI) systems aim at providing a channel through electroencephalogram (EEG) to control external devices. Movement-Related Cortical Potential (MRCP) is a low-frequency and low-amplitude EEG component that has been recently introduced to control real-time BCI systems. The performance of BCI systems based on MRCP highly depends on the accuracy of single trial MRCP detection, which is a challenging task due to high amount of EEG background noise and various types of artifacts. In this paper, a semi-blind source extraction algorithm based on second order statistics and a reference signal, designed according to the BCI paradigm, is presented to extract MRCP. The performance of the method is investigated during a complex motor task, gait initiation. The reference signal utilizes the temporal information from the training set to extract MRCP. The proposed method is compared with two commonly used spatial filtering techniques as well as two source extraction methods based on second order statistics. Two different training sets including only ankle dorsiflexion data (AD) and ankle dorsiflexion plus gait initiation (GI) data was used to train the proposed algorithm and the methods that require training. The performance of the proposed algorithm and other extraction methods on the extracted MRCP was evaluated by a performance index (PI) quantifying the signal-to-noise ratio of the extracted MRCP. The PI obtained with the proposed algorithm trained with AD only training set (2.43 ± 1.23) was greater than all other investigated methods. When trained with both AD and GI trials, the performance of the method was the second best among all methods (2.52 ± 0.83). The results from this study show that the proposed method is robust against differences between training and testing sets and provides high quality MRCP extraction.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».