Signal Analysis Techniques for Resource Optimization in Brain-Computer Interfaces and Other Wearables
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is a serious neurological illness that often leads to motor dysfunction and affects the daily life activities of an individual. Although stroke is a complex medical issue, there is a way to reduce its impact by post-stroke neural rehabilitation. Brain-computer interfaces (BCIs) establishes a real-time interaction between the patients and rehabilitation devices and help stroke patients to restore their lost motor function. However, the existing BCIs have relatively high power consumption, more computational complexity, and large processing time, and therefore, limiting their effectiveness to enhance a patient’s health. The advances in signal processing and machine learning can help us in developing low-power and low-complexity solutions to address the aforementioned problems. Therefore, this dissertation focuses on proposing advanced signal analysis techniques for resource optimization in brain-computer interfaces and other wearables. The first part of this dissertation focuses on developing a patient-specific electroencephalogram (EEG) channel selection methods for motor-imagery (MI) classification using Nonnegative Matrix Factorization (NMF) which is capable of reducing computational complexity and processing time. In addition, variance activated NMF for EEG channel selection is proposed to further reduce the system complexity and effective localization of cognition during a motor task. In the MI classification framework, the theory of Riemannian geometry is utilized for feature extraction from the reduced set of EEG channels, and the neighborhood component-based feature selection algorithm is employed for feature selection. The second part of this dissertation focuses on proposing the idea of reconstruction-free compressive feature learning for wireless BCIs to leverage the resources of current BCIs by reducing the power consumption by extracting the features directly from the compressed measurements. The developed methods for low-power BCIs are validated using three MI datasets. The experimental results in this dissertation show that the developed solutions are capable of reducing the total processing time up to 95 %, the total power required up to 50 %, and the system complexity up to 75 %. Lastly, it is shown that the NMF and Compressive Sensing (CS)-based approaches developed in this dissertation are also useful for any resource constraint wearable for other low-power and real-time 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».