論文の概要: Performance of Dual-Augmented Lagrangian Method and Common Spatial Patterns applied in classification of Motor-Imagery BCI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10359v1
• Date: Tue, 13 Oct 2020 20:50:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 22:28:15.893312
• Title: Performance of Dual-Augmented Lagrangian Method and Common Spatial Patterns applied in classification of Motor-Imagery BCI
• Title（参考訳）: 2次元ラグランジアン法の性能と運動画像bci分類における共通空間パターン
• Authors: Aleksandar Miladinovi\'c, Milo\v{s} Aj\v{c}evi\'c, Agostino Accardo
• Abstract要約: 運動画像に基づく脳-コンピュータインタフェース(MI-BCI)は、神経リハビリテーションのための画期的な技術になる可能性がある。 使用する脳波信号のノイズの性質のため、信頼性の高いBCIシステムは特徴の最適化と抽出のために特別な手順を必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motor-imagery based brain-computer interfaces (MI-BCI) have the potential to become ground-breaking technologies for neurorehabilitation, the reestablishment of non-muscular communication and commands for patients suffering from neuronal disorders and disabilities, but also outside of clinical practice, for video game control and other entertainment purposes. However, due to the noisy nature of the used EEG signal, reliable BCI systems require specialized procedures for features optimization and extraction. This paper compares the two approaches, the Common Spatial Patterns with Linear Discriminant Analysis classifier (CSP-LDA), widely used in BCI for extracting features in Motor Imagery (MI) tasks, and the Dual-Augmented Lagrangian (DAL) framework with three different regularization methods: group sparsity with row groups (DAL-GLR), dual-spectrum (DAL-DS) and l1-norm regularization (DAL-L1). The test has been performed on 7 healthy subjects performing 5 BCI-MI sessions each. The preliminary results show that DAL-GLR method outperforms standard CSP-LDA, presenting 6.9% lower misclassification error (p-value = 0.008) and demonstrate the advantage of DAL framework for MI-BCI.
• Abstract（参考訳）: 運動画像に基づく脳-コンピュータインタフェース(MI-BCI)は、神経リハビリテーション、非筋肉コミュニケーションの再構築、神経障害や障害に悩む患者へのコマンド、そして、ゲームコントロールやその他のエンターテイメント目的のための臨床の外部においても、画期的な技術となる可能性がある。 しかし、使用済み脳波信号のノイズのため、信頼性の高いbciシステムは特徴の最適化と抽出のために特別な手順を必要とする。 本稿では,bciにおいて運動像(mi)課題の特徴抽出に広く用いられている共通空間パターンと線形判別分析分類器(csp-lda)と,群スパーシティと行群(dal-glr),双対スペクトラム(dal-ds),l1ノルム正規化(dal-l1)の3つの異なる正規化手法を用いた2次元ラグランジアン(dal)フレームワークを比較した。 被験者7名を対象に,bci-miを5回実施した。 DAL-GLR法は標準CSP-LDAよりも6.9%低い誤分類誤差(p-value = 0.008)を示し,MI-BCIにおけるDALフレームワークの利点を示した。

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