Classification of BCI Multiclass Motor Imagery Task Based on Artificial Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
Motor imagery (MI) signals recorded by electroencephalography provide the most practical basis for conceiving brain-computer interfaces (BCI). These interfaces offer a high degree of freedom. This helps people with motor disabilities communicate with the device by tackling a sequence of motor imagery tasks. However, the extracting user-specific features and increasing the accuracy of the classifier remain as difficult tasks in MI-based BCI. In this work, we propose a new method using artificial neural network (ANN) enhancing the performance of the motor imagery classification. Feature extraction techniques, like time domain parameters, band power features, signal power features, and wavelet packet decomposition (WPD), are studied and compared. Four classification algorithms are implemented which are Quadratic Discriminant Analysis, k-Nearest Neighbors, Linear Discriminant Analysis, and proposed ANN architecture. We added Batch Normalization layers to the proposed ANN architecture to improve the learning time and accuracy of the neural network. These layers also alleviate the effect of weight initialization and the addition of a regularization effect on the network. Our proposed method using ANN architecture achieves 0.5545 of kappa and 58.42% of accuracy on the BCI Competition IV-2a dataset. Our results show that the modified ANN method, with frequency and spatial features extracted by WPD and Common Spatial Pattern, respectively, offers a better classification compared to other current methods.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».