論文の概要: Robust Feature Engineering Techniques for Designing Efficient Motor Imagery-Based BCI-Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07175v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 04:17:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:37:58.155368
• Title: Robust Feature Engineering Techniques for Designing Efficient Motor Imagery-Based BCI-Systems
• Title（参考訳）: 効率的なモータ画像ベースBCIシステム設計のためのロバスト特徴工学技術
• Authors: Syed Saim Gardezi, Soyiba Jawed, Mahnoor Khan, Muneeba Bukhari, Rizwan Ahmed Khan,
• Abstract要約: この研究は、MI Limb EEGデータセットの詳細な分析を提供する。 神経リハビリテーションのためのシンプルで費用効率の良い信頼性の高いBCIシステムを設計・開発するのに役立つだろう。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: A multitude of individuals across the globe grapple with motor disabilities. Neural prosthetics utilizing Brain-Computer Interface (BCI) technology exhibit promise for improving motor rehabilitation outcomes. The intricate nature of EEG data poses a significant hurdle for current BCI systems. Recently, a qualitative repository of EEG signals tied to both upper and lower limb execution of motor and motor imagery tasks has been unveiled. Despite this, the productivity of the Machine Learning (ML) Models that were trained on this dataset was alarmingly deficient, and the evaluation framework seemed insufficient. To enhance outcomes, robust feature engineering (signal processing) methodologies are implemented. A collection of time domain, frequency domain, and wavelet-derived features was obtained from 16-channel EEG signals, and the Maximum Relevance Minimum Redundancy (MRMR) approach was employed to identify the four most significant features. For classification K Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), and Na\"ive Bayes (NB) models were implemented with these selected features, evaluating their effectiveness through metrics such as testing accuracy, precision, recall, and F1 Score. By leveraging SVM with a Gaussian Kernel, a remarkable maximum testing accuracy of 92.50% for motor activities and 95.48% for imagery activities is achieved. These results are notably more dependable and gratifying compared to the previous study, where the peak accuracy was recorded at 74.36%. This research work provides an in-depth analysis of the MI Limb EEG dataset and it will help in designing and developing simple, cost-effective and reliable BCI systems for neuro-rehabilitation.
• Abstract（参考訳）: 世界中の多数の個人が運動障害に悩まされています。 Brain-Computer Interface (BCI) 技術を利用した神経義肢は、運動療法の結果を改善することを約束する。 脳波データの複雑な性質は、現在のBCIシステムにとって大きなハードルとなっている。 近年, 上肢と下肢の両方に結合した脳波信号の定性的蓄積が明らかになってきた。 それにもかかわらず、このデータセットでトレーニングされた機械学習(ML)モデルの生産性は驚くほど不十分であり、評価フレームワークは不十分であるように思われた。 結果を高めるために、ロバストな特徴工学(手動処理)手法が実装されている。 16チャンネルの脳波信号から時間領域,周波数領域,ウェーブレット由来の特徴の収集を行い,4つの重要な特徴の同定にMRMRを用いた。 KN(Nearest Neighbors)、SVM(Support Vector Machine)、DT(Decision Tree)、NB(Na\\"ive Bayes)モデルをこれらの特徴で実装し、精度、精度、リコール、F1スコアなどの測定値を用いて評価した。 ガウスカーネルでSVMを活用することで、モーターアクティビティで92.50%、画像アクティビティで95.48%の驚くべき最大テスト精度が達成される。 これらの結果は、ピーク精度を74.36%と記録した以前の研究と比べて、特に信頼性が高く満足度が高い。 この研究はMI Limb EEGデータセットの詳細な分析を提供し、神経リハビリテーションのためのシンプルで費用効率のよい信頼性の高いBCIシステムを設計・開発するのに役立ちます。

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