Spatial decoding of oscillatory neural activity for brain computer interfacing
Beyin makine arayüzleri için salınımlı beyin işaretlerinin uzamsal çözümlemesi
- Tez No: 336889
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN, YRD. DOÇ. DR. NURİ FIRAT İNCE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyomühendislik, Biyoteknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Biotechnology, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Beyin bilgisayar arayüzleri (BCI), beyin makine arayüzleri (BMI), ortak uzamsal örüntü(CSP), destek vektör makineleri (SVM), elektroensefalogram (EEG), doğrusal ayırtaç çözümleyici (LDA), saklı Markof modeli (HMM), elektrokortikogram (ECoG), hata düzeltici çıktı kodları (ECOC), Brain computer interfaces (BCI), brain machine interfaces (BMI), common spatial pattern, support vector machines (SVM), linear discriminant analysis (LDA), hidden Markov models (HMMs), electroencephalogram (EEG), electrocorticogram (ECoG), error correcting output codes (ECOC)
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 136
Özet
Nöral protezler, hareket kısıtlayıcı rahatsızlığı olan hastaların çevreleriyle olan iletişimini sağlamayı amaçlamaktadır. Bu tür bir iletişim kanalı sağlamak için nörofizyolojik işaretleri nöral protezlerin anlayacağı komutlara çeviren sinyal işleme teknikleri gerekmektedir. Bu tezde, el parmaklarının elektrokortikogram (ECoG) sinyallerini ve hayali el ve ayak hareketlerinin elektroensefalogram (EEG) sinyallerini dayanıklı sistemler geliştirmek için kullandık. İlk önce parmakların hareketsizlik ve hareket durumlarını tahmin etmek için destek vektör makineleri (SVM) ile saklı Markov modeline (HMM) dayalı melez durum algılama yöntemi geliştirdik. Bu yöntem ECoG sinyali kullanılarak serbest tempolu bir nöral protezi tetiklemek için kullanılabilir. Bu melez model, SVM ile HMM'in birleştirilmesiyle oluşturulmuştur. HMM'nin saklı iç durum gözlemlerinin olasılıkları SVM'in ayırıcı çıktıları tarafından temsil edilmektedir. SVM tabanlı hareket çözümleyicinin hem fazla, hem de az sayıda öğretici veri için sınıflama sonucunu arttırdığı gözlemlenmiştir. Bir sonraki adımda, bir beyin makine arayüzü (BMI) geliştirmek için ECoG sinyali kullanılarak tek tek parmak hareketlerinin sınıflandırma sorunu üzerinde çalışıldı. Bu özel sorun için BMI uygulamalarında sıkça kullanılan ortak uzamsal örüntü (CSP) metodu kullanılmıştır. CSP metodu çok kanallı nöral etkinliğinden bir dizi uzamsal izdüşüm vasıtasıyla öznitelik çıkarmakta kullanılmaktadır. İkiden fazla sınıfı ayırmaya çalıştığımız için, ikili CSP metodu çoklu sınıflarda kullanılmak üzere genişletilmiştir. Bu genişletme parmakların tek olarak ve grup olarak birbirleri ile karşılaştırılmaları ile sağlanmıştır. Parmak grupları, komşu iki parmak (örneğin baş ve işaret parmakları) ve kalan parmaklar ayrı iki sınıf olacak şekilde oluşturulmuştur. Geri kalan bölümlerde ise CSP metodunun problemleri araştırılmış ve bu problemleri çözmek için yeni teknikler ortaya konulmuştur. CSP metodu, eğitim deneme sayısı yeterli olmadığı durumlarda genellikle veriye fazla uyum göstermektedir. Ayrıca CSP metodu, BMI sistemlerinin günlük hayatta kullanılmalarını sınırlayan çoklu elektrotların yerlerindeki günlük değişimlere karşı duyarlıdır. Bu problemlerin üstesinden gelebilmek için kullanılan kanal sayısı uygun şekilde sınırlandırılmalıdır. Bu problemleri çözmek ve kanal sayısını sınırlandırmak için uzamsal olarak seyrek izdüşüm (SSP) metodu geliştirilmiştir. Bu metot, yeni bir amaç fonksiyonu ile yaklaşık olarak L1 norm ceza fonksiyonunun kısıtsız eniyilemesini kullanmaktadır. Ayrıca, fırsatçı L0 norm tabanlı kanal seçim algoritmaları incelenmiştir ve salınan arama (OS) yöntemi önerilmiştir. OS yöntemi, geri elimine etme (BE), ileri seçim (FS) ve özyinelemeli ağırlığın ortadan kaldırılması (RWE) tekniklerinin birleşiminden oluşmaktadır. Bu yöntem hesaplama karmaşıklığını azaltmak ve az miktarda eğitim verisi olduğu durumunda sınıflandırma doğruluğunu artırmak için kullanılmıştır. Son olarak sınıflama doğruluğunu arttırmak için verinin ayırma ve temsil etme vasıfları hareketsizlik düzenleme metodu ile birleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Neuroprosthetics (NP) aim to restore communication between people with debilitating motor impairments and their environments. To provide such a communication channel, signal processing techniques converting neurophysiological signals into neuroprosthetic commands are required. In this thesis, we develop robust systems that use the electrocorticogram (ECoG) signals of individuated finger movements and electroencephalogram (EEG) signals of hand and foot movement imageries. We first develop a hybrid state detection algorithm for the estimation of baseline (resting) and movement states of the finger movements which can be used to trigger a free paced neuroprosthetic using the ECoG signals. The hybrid model is constructed by fusing a multiclass support vector machine (SVM) with a hidden Markov model (HMM), in which the internal hidden state observation probabilities are represented by the discriminative output of the SVM. We observe that the SVM based movement decoder improves accuracy for both large and small numbers of training dataset. Next, we tackle the problem of classifying multichannel ECoG related to individual finger movements for a brain machine interface (BMI). For this particular problem we use common spatial pattern (CSP) method which is a popular method in BMI applications, to extract features from the multichannel neural activity through a set of spatial projections. Since we try to classify more than two classes, our algorithm extends the binary CSP algorithm to multiclass problem by constructing a redundant set of spatial projections that are tuned for paired and group-wise discrimination of finger movements. The groupings are constructed by merging the data of adjacent fingers and contrasting them to the rest, such as the first two fingers (thumb and index) vs. the others (middle, ring and little). In the remaining parts of the thesis, we investigate the problems of CSP method and propose techniques to overcome these problems. The CSP method generally overfits the data when the number of training trials is not sufficiently large and it is sensitive to daily variation of multichannel electrode placement, which limits its applicability for everyday use in BMI systems. The amount of channels used in projections should be limited to some adequate number to overcome these problems. We introduce a spatially sparse projection (SSP) method, taking advantage of the unconstrained minimization of a new objective function with approximated L1 penalty. Furthermore, we investigate the greedy L0 norm based channel selection algorithms and propose oscillating search (OS) method to reduce the number of channels. OS is a greedy search technique that uses backward elimination (BE), forward selection (FS) and recursive weight elimination (RWE) techniques to improve the classification accuracy and computational complexity of the algorithm in case of small amount of training data. Finally, we fuse the discriminative and the representative characteristic of the data using a baseline regularization to improve the classification accuracy of the spatial projection methods.
Benzer Tezler
- Analyzing spatial design patterns of third-person shooter video games
Üçüncü şahıs nişancı video oyunlarının mekansal tasarım örüntülerinin analizi
SENA AYÇA METİN AKŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERYEM BİRGÜL ÇOLAKOĞLU
- Kentsel mekanda görünen ve görünmeyen sınırlar arasındaki ilişkinin çözümlenmesi: Tarlabaşı üzerine bir inceleme
Decoding of the relationship between visible and invisible boundaries in urban space: An examination on Tarlabası
MERVE ÇİLTAŞ ÇATALBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLEK YILDIZ ÖZKAN
- Novel methodology for construction and decoding of color data codes
Renk veri kodlarının oluşturulması ve çözümlenmesi için yeni metodoloji
REFİK TANJU SİRMEN
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Optimizing the performance of visible light communication system with angular diversity
Görünür ışık haberleşmesinde açısal çeşitleme ile sistem performansının en iyilenmesi
AAMIR ULLAH KHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SULTAN ALDIRMAZ ÇOLAK
- Computing structural analogies of musical rhythms in visual design
Müzikal ritimlerin görsel tasarımdaki yapısal karşılıklarının hesaplanması
SEÇKİN MADEN
Doktora
İngilizce
2021
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU