Yöntem makalesi

STFEEG-Tool: Motor Görüntü Beyin-Bilgisayar Arayüzleri İçin Mekansal-Zamansal Frekanslı EEG Analiz Aracı

DOI:

10.3791/70425

⸱

10 Mart 2026

 ,  ,  , 
1School of Integrated Circuits, Shandong University, 2Shenzhen Research Institute of Shandong University

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, motor görüntü EEG kodlaması için Mekansal-Zamansal Frekans EEG analiz aracının (STFEEG) uygulanması için standartlaştırılmış ve tekrarlanabilir bir protokol sunmaktadır; bunlar, yapılandırılabilir mekansal-zamansal frekans segmentasyonu, Ortak Mekansal Desenler (CSP) tabanlı özellik çıkarma, çoklu sınıflandırma algoritmaları ve görselleştirme yeteneklerini içermektedir.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Motor görüntü-beyin-bilgisayar arayüzleri (MI-BCI'lar), nörorehabilitasyon ve bilişsel sinirbilim için önemli potansiyel göstermiştir. Ancak, yapılandırılabilir mekansal-zamansal frekans özellik analizi için standartlaştırılmış ve tekrarlanabilir bir MI-EEG iş akışı sınırlı kalır ve birçok pipeline karmaşık yapılandırma ve parametre ayarlaması ile sınırlı yorumlanabilirlik gerektirir, bu da pratik dağıtımı ve genelleştirmeyi engeller. Bu zorlukları gidermek için, MI paradigmalarında EEG kod çözme için kullanıcı dostu, standartlaştırılmış ve yorumlanabilir bir iş akışı sunan bir STFEEG-Araç geliştirildi. STFEEG-Tool, zamanlı, frekans bandı ve mekansal segmentasyonun ince tanenli konfigürasyonunu sağlar ve çok ölçekli MI özelliklerinin çıkarılmasını sağlar. Araç kutusu, yaygın uzamsal desenler (CSP) ve divergens tabanlı CSP (div-CSP) dahil olmak üzere birden fazla özellik çıkarma algoritmasını ve destek vektör makineleri (SVM), Sırt Regresyon Sınıflandırıcı ve Lasso Sınıflandırıcı gibi çeşitli sınıflandırıcıları entegre eder. Zaman-frekans segmentleri arasındaki uzamsal desenleri özetlemek ve çözümleme sonuçlarının yorumlanmasını desteklemek için dinamik zaman-frekans kafası topografik haritası sağlanır. Genel olarak, STFEEG-Tool, ince taneli MI-EEG analizi için tekrarlanabilir ve genişletilebilir bir platform olarak hizmet vererek, ince taneli kod çözme boru hatlarının pratik, kullanıcı odaklı uygulamalara dönüştürülmesini kolaylaştırır.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Motor görüntü beyin-bilgisayar arayüzleri (MI-BCI'lar), insan beyni ile dış cihazlar arasında çevresel kas aktivitesi gerektirmeden doğrudan iletişim sağlar1. Son yıllarda MI-BCI teknolojisi, nörorehabilitasyon2, yardımcı kontrol3 ve insan-bilgisayaretkileşimi 4'te yaygın olarak uygulanmıştır. Bu uygulamalar, sınırlı programlama uzmanlığına sahip kullanıcılar da dahil olmak üzere araştırmacılar ve klinisyenler tarafından güvenilir şekilde benimsenebilen erişilebilir ve tekrarlanabilir analiz iş akışlarına olan ihtiyacı vurgulamaktadır.

Geleneksel MI-EEG kod çözme yaklaşımları ağırlıklı olarak mekânsal filtreleme ve doğrusal sınıflandırma çerçevelerine dayanır. Ortak MekansalDesen 5 (CSP) ve divergens tabanlı CSP6 (div-CSP) gibi yöntemler, çok kanallı EEG sinyallerinden ayırt edici mekansal özellikleri çıkarmak için yaygın olarak kullanılmıştır. Farklı frekans bileşenleri üzerindeki özellikleri daha fazla çıkarmak için, Filtre Bankası CSP7 (FBCSP) ve Alt bant CSP 8,9 (SBCSP) kapsamlı şekilde incelenmiştir. Ayrıca, zamansal segmentasyon, her denemenin birden fazla zaman aralığına bölünmesiyle özellik çıkarma sürecine entegre edilmiştir; böylece ayrımcı desenlerin gelişen desenleri yakalamak ve çözümleme performansını daha da artırmaksağlanmıştır 10,11,12. Çıkarılan özelliklerin ayırt edilebilirliğini artırmak için, gerekliliği azaltmak ve aşırı uyum 13,14,15 azaltmak amacıyla çeşitli özellik seçim stratejileri getirilmiştir. Sınıflandırma için, geleneksel makine öğrenimi modelleri, örneğin vektör makineleri16 ve düzenli regresyonsınıflandırıcıları 17,18,19, yorumlanabilirlikleri ve hesaplama verimliliği nedeniyle yaygın olarak kullanılmaya devam etmektedir.

Etkinliklerine rağmen, bu yaklaşımlar genellikle özelleştirilmiş, veri setine özgü kod tabanlarında uygulanır ve bu da sistematik yeniden kullanımı ve bağımsız doğrulamayı zorlaştırır. EEG analizini ve BCI araştırmalarını desteklemek için birkaç grafik kullanıcı arayüzü (GUI) tabanlı yazılım platformu geliştirilmiştir. Örneğin, EEGLAB20 , EEG ön işleme, zaman frekansı analizi, özellik çıkarma, sınıflandırma ve gelişmiş görselleştirme için kapsamlı bir fonksiyon paketi sunar. Yüksek modüler ve genişletilebilir mimarisi, EEG araştırma alanında geniş bir benimseme imkanı sağlamıştır. BCILAB21, EEGLAB ile entegre olarak, ön işlemeden sınıflandırmaya kadar tüm çözme hattını kapsayan 100'den fazla sinyal işleme ve makine öğrenimi algoritmasını içerir. Benzer şekilde, OpenViBE22 , kullanıcıların modüler bileşenleri grafiksel olarak bağlayarak sinyal işleme boru hatlarını birleştirebileceği gerçek zamanlı BCI iş akışları tasarlamak için görsel bir programlama ortamı sunar. Platform, özellikle çevrimiçi EEG edinimi ve gerçek zamanlı uyarıcı-yanıt paradigmaları için uygundur ve etkileşimli BCI uygulamalarının geliştirilmesi ve testinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Ayrıca, kodsuz EEG beyin-bilgisayar arayüzü geliştirme için modüler bir Python çerçevesi olan PyNoetic, veri toplama, ön işleme, özellik çıkarımı ve sınıflandırmayı destekleyen entegre bir arayüz aracılığıyla uçtan uca BCI iş akışıoluşturulmasını sağlar 23. Önemli manuel yapılandırma veya betik gerektiren önceki araçların aksine, PyNoetic boru hattı tasarımı için daha yüksek bir soyutlama seviyesi sunar; düşük seviyeli programlama olmadan işlem aşamalarının esnek bir montajı ve yeniden yapılandırmasını sağlar. Birçok MI-EEG çalışmasında, bu platformlar zaten rutin ön işleme, geleneksel özellik çıkarımı ve temel çözümleme ile değerlendirmeyi destekleyebiliyor.

Birçok GUI tabanlı platform, standartlaştırılmış ön işleme, özellik çıkarma ve temel çözümleme yoluyla MI-EEG analizini destekler (Tablo 1). Ancak, kullanıcı tanımlı mekânsal bölümleme ve alanlararası görselleştirme dahil olmak üzere ince tanenli mekansal frekans-zaman ayrıştırması için optimizasyon eksikliği vardır. Bu metodolojik ihtiyaçları karşılamak için, MI-EEG24 için daha önce mekansal elektrot gruplarını, frekans alt bantlarını ve zamansal segmentleri birlikte modelleyen ince tanenli bir mekansal zamansal frekans çözme çerçevesi önerilmişti; böylece kod çözme performansı ve çoklu alanlı yorumlanabilirlik artırılmıştır. Bu çerçeve üzerine inşa edilerek, Mekansal-Zamansal Frekans EEG analiz aracı (STFEEG-Tool), grafiksel kullanıcı arayüzü (GUI) tabanlı bir araç kutusu olarak geliştirilmiştir; bu araç kutusu, ince tanenli MI-EEG kodlamayı yapılandırılabilir ve tekrarlanabilir bir iş akışı içinde standartlaştırır ve mevcut EEG araç zincirleriyle uyumlu kalır.

STFEEG-Tool, veri hazırlama, ön işleme, mekansal-zamansal frekans segmentasyonu, özellik çıkarma, wrapper tabanlı özellik seçimi, sınıflandırma ve görselleştirmeyi birleşik bir boru hattı içinde entegre eder. Yerleşik EEG araç kutularını yerine koymak yerine, şeffaf parametre tanımlaması, tutarlı boru hattı yürütmesi ve model tabanlı görselleştirme ile bunları tamamlayarak ince taneli analizleri destekler.

Bu çalışmanın başlıca katkıları üç unsurdur. İlk olarak, STFEEG-Tool, ince tanenli MI-EEG kodlaması için standartlaştırılmış parametre yapılandırmasıyla kullanıcı dostu, uçtan uca bir arayüz iş akışı sunar. İkincisi, kullanıcı tanımlı uzamsal ayrıştırma dahil olmak üzere çok ölçekli uzanımsal-zamansal frekans segmentasyonu mümkün kılmaktadır ki bu durum genel amaçlı platformlarda tutarlı olarak mevcut değildir. Üçüncü olarak, ayırt edici katkıları özetleyen ve alanlar arasında konuya özgü MI ile ilgili desenleri ortaya koyan zaman-frekans topoğrafik haritaları ve elektrot-grup anlamlılık haritaları aracılığıyla yorumlanabilirliği artırır.

Araç kutusu açık kaynaklıdır ve şu adresten erişilebilir https://github.com/CissyZR/Spatial-Frequency-Temporal_EEG_Analysis_Tool

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu protokolde kullanılan veriler, kamuya açık ve kimliği silinmiş veri setlerinden elde edilmiştir. Orijinal veri toplama prosedürleri, ilgili kurumların etik standartlarına uygun olarak yürütülmüştür; bu nedenle, bu ikincil analiz için ek kurumsal onay gerekmemiştir.

Şekil 1 , Mekansal-Zamansal Frekans Elektroensefalografi Analiz Aracı'nın genel iş akışını göstermektedir. Her modülü yapılandırmak ve ince tanenli mekansal frekans-zaman çözme protokolünü yeniden oluşturmak için aşağıdaki adımları izleyin. Bu çalışmada kullanılan yazılım, Materyaller Tablosu'nda listelenmiştir.

1. Yazılım ve STFEEG-Tool paketinin hazırlanması

  1. MAT-dosya işleme ve GUI yürütmesini destekleyen sayısal bir hesaplama ortamı kurun (bkz. Materyaller Tablosu).
  2. STFEEG - Aracını çevrimiçi depodan indirin, yerel bir klasöre açın ve STFEEG-Tool.mlappinstall kurulum dosyasını bulun.
  3. STFEEG - Tool.mlappinstall sayfasına çift tıklayın ve kurulumu tamamlamak için ekrandaki talimatları takip edin.
  4. Uygulama sekmesini açın, STFEEG-Tool'un yüklü uygulamalar listesinde göründüğünü doğrulayın (Şekil 2) ve arayüzünü başlatmak için üzerine tıklayın (Şekil 3).

2. Giriş verisi MAT-dosyasının hazırlanması

  1. TrainData, TrainLabel, TestData ve TestLabel adında dört değişken içeren bir MAT - dosyası (.mat) oluşturun.
    1. TrainData ve TestData'yı, Nboyutunda deneme × Nkanal × Nzaman noktasına sahip 3-B dizileri olarak depolayın.
    2. TrainLabel ve TestLabel'i Ndeneme olarak depolayın, tam sayı sınıf etiketlerinin 1 sütunlu vektörleri × eğitim ve test setleri arasında tutarlı bir kodlama kullanır.
      NOT: Bilgi sızıntısını önlemek için örtüşmeyen oturumlardan veya kayıt bloklarından TrainData ve TestData oluşturun.
  2. TrainData ve TestData'nın aynı kanal sırası ve örnekleme frekansını (Hz) paylaştığından emin olun.
  3. (İsteğe bağlı) Yazılımı hızlıca test etmek için BCI Competition IV 2a tabanlı örneği MAT-dosyasını (Data.mat) kamu deposundan indirin.

3. GUI başlatma ve yollar ayarlanması

  1. MI-EEG Analiz penceresini açmak için STFEEG - Araç GUI'sini başlatın (Şekil 3).
  2. Veri Yükleme panelinde, Veri Yolu'nun yanındaki Tarayıcı'ya tıklayın ve hazırlanmış MAT dosyasını içeren klasörü seçin.
  3. GUI'de görüntülenen örnekleme frekansı Fs'nin veri seti örnekleme frekansı (Hz) ile eşleşip eşleşmediğini doğrulayın.
  4. Path Kaydet'in yanındaki Tarayıcı'ya tıklayın ve sonuçları (örneğin, yapılandırma dosyaları, model dosyaları ve tahmin edilen etiketler) depolamak için bir çıktı klasörü seçin.
  5. (İsteğe bağlı) Model Yolunu amaçlanan kullanıma göre belirtin.
    1. Eğitim sırasında bir modeli kaydetmek için, Model Yolu'nun yanındaki Tarayıcı'ya tıklayın ve bir hedef klasörü seçin; Model Yolu boş bırakılırsa, yazılım modeli otomatik olarak Kaydetme Yolu'na kaydeder.
    2. Test için önceden eğitilmiş bir model yüklemek için, Model Yolu'nun yanındaki Tarayıcı'ya tıklayın ve kaydedilen model dosyalarını içeren klasörü seçin.
  6. MAT dosyasını içe aktarmak için Veri Yükleme panelinde Yükle'ye tıklayın. Yazılım, gerekli değişkenleri ve seçilen yolları otomatik olarak kontrol eder ve hata bildirilmezse veri setini yükler.

4. Ön İşleme yapılandırması (bant geçişli filtreleme)

  1. Arayüzde gösterilen varsayılan bant geçirici filtre ayarlarını kullanın (Order = 5, Fc1 = 5 Hz, Fc2 = 35 Hz, filtre tipi = IIR), ancak farklı bir ön işleme yapılandırması gerekmiyorsa.
  2. (İsteğe bağlı) Varsayılan değeri geçersiz kılmak için Order filtresini girin.
  3. (İsteğe bağlı) Varsayılan değerleri geçersiz kılmak için alt ve üst kesme frekanslarını (Fc1 ve Fc2) Hz olarak girin.
  4. (İsteğe bağlı) Varsayılan seçeneği geçersiz kılmak için açılır menüden filtre tipini seçin.
  5. Ön işleme yapılandırmasını doğrulamak için OK tuşuna tıklayın. Herhangi bir değişiklik yapılmazsa, yazılım panelde gösterilen varsayılan ayarları uygular.

5. İnce tanenli segmentasyon stratejisinin yapılandırılması

  1. Ana arayüzdeki Segmentasyon Stratejisi panelinde, Segmentasyon yapılandırma penceresini açmak için Düzenle'ye tıklayın.
  2. Zamansal pencereleri yapılandırın.
    1. Zamansal Windows sekmesini seçin.
    2. Tabloda gösterilen mevcut pencere listesini inceleyin (Şekil 4).
    3. (İsteğe bağlı) Pencere eklemek için Start, End ve Aralık değerlerini girin ve oluşturulan pencereleri listeye eklemek için Ekle tuşuna tıklayın.
    4. (İsteğe bağlı) Mevcut bir pencereyi silmek için, tablodaki ilgili satıra sağ tıklayın ve Sil seçeneğini seçin.
  3. Filtre-banka frekans bantlarını yapılandırın.
    1. Frekans Bantları sekmesini seçin (Şekil 5).
    2. Tabloda gösterilen mevcut frekans bandı listesini gözden geçirin.
    3. (İsteğe bağlı) Bantları eklemek için Start (Hz), End (Hz) ve Aralık değerlerini girin ve oluşturulan bantları listeye eklemek için Add tuşuna tıklayın.
    4. (İsteğe bağlı) Mevcut bir bandı silmek için, tablodaki ilgili satıra sağ tıklayın ve Sil'i seçin.
  4. Kanal gruplarına göre uzamsal segmentasyonu yapılandırın (Şekil 6).
    1. Mekânsal Segmentasyon sekmesini seçin.
    2. Kanal Numaraları Grupları listesinde kanal-grup atamalarını inceleyin.
    3. (İsteğe bağlı) Mevcut kanal-grup yapılandırmasını değiştirmek için, Kanal Grupları'nın yanındaki Tarayıcı'ya tıklayarak bir kanal-grup tanımı MAT-dosyası seçin.
    4. (İsteğe bağlı) Saç derisi görselleştirmelerini etkinleştirmek için, veri seti kanalları için kanal-konum dosyasını seçmek üzere Kanal Konumu'nun yanındaki Tarayıcı'ya tıklayın.
      NOT: Kamu deposu, kaydedChCell.mat (kanal-grup tanımları) ve channel_locations_22ch.txt (BCI Competition IV 2a için 22 kanallı saç derisi koordinatları) sağlar; bunlar doğrudan dahil edilen örnek verilerle kullanılabilir.
    5. (İsteğe bağlı) Seçilmiş kanal-grup dosyasını yüklemek ve Kanal Numarası Grupları listesini güncellemek için Replace seçeneğine tıklayın. Kanal Konumu'nda bir kanal-konum dosyası seçildiyse, araç sonraki saç derisi görselleştirmeleri için dosyayı da yükler (Şekil 7).
  5. Segmentasyon ayarlarını uygulayın ve doğrulayın.
    1. Tüm sekmelerdeki ayarları tamamladıktan sonra, Segmentasyon penceresinin alt köşesindeki OK tuşuna tıklayarak güncellenmiş zaman pencerelerini, frekans bantlarını ve mekansal segmentasyonu uygulayabilirsiniz.
    2. Ana arayüze geri dönüp güncellenmiş zaman bantları, frekans bantları ve kanal gruplarının Segmentasyon Stratejisi panelinde yansıtıldığını doğrulayın.

6. Özellik çıkarma, sınıflandırıcı ve çapraz doğrulama yapılandırılması

  1. Sınıflandırma Yapılandırma panelinde, açılır menüden Özellik Çıkarma yöntemini seçin.
    NOT: CSP ve div-CSP'nin ayrıntılı açıklamaları Ek Dosya 1'de sunulmaktadır.
  2. nCSP'yi özellik vektörünün her iki ucundan CSP özelliklerini seçecek şekilde ayarlayın. Araç, ilk nCSP ve son nCSP bileşenlerini (toplamda 2 × nCSP özelliği) korur.
  3. Uygun kutuları işaretleyerek sınıflandırıcı(lar)ı seçin (SVM, Ridge-Optimal, Lasso-Optimal).
    NOT: Üç sınıflandırıcının tanımları Ek Dosya 2'de sunulmaktadır.
  4. Kaplama tabanlı seçimde kaç ince taneli segment/özelliğin tutulduğunu belirtmek için Seçim Bantları Sayısını ayarlayın.
  5. Cross-Validation'u, TrainData/TrainLabel üzerinde k-fold çapraz doğrulama için katlama sayısını belirtmek üzere ayarlayın.
  6. (İsteğe bağlı) Yeterli hesaplama kaynakları varsa, birden fazla segment ve sınıflandırıcı değerlendirildiğinde hesaplamayı hızlandırmak için Paralel'i etkinleştirin.
  7. Cross - Validation seçeneğine tıklayarak TrainData/TrainLabel üzerinde k-fold çapraz doğrulama gerçekleştirin ve nihai modeli eğitin, ardından son modeli TestData/TestLabel'de test edin.
    NOT: Birden fazla sınıflandırıcı seçilirse, araç otomatik olarak en yüksek çapraz doğrulama doğruluğuna sahip modeli seçer ve kaydeder, ardından test seti değerlendirmesi için kullanır.

7. Sonuçların ve görselleştirmelerin görüntülenmesi

  1. 6. adımda Çapraz Doğrulama seçeneğine tıkladıktan sonra, Sonuçlar panelinde gösterilen performans özetini inceleyin; bunlar arasında Doğrulama Doğruluğu/Kappa, Test Doğruluğu/Kappa ve Katlama Başına Eğitim Süresi ve Katlama Başına Test Süresi yer almaktadır. Bu değerleri raporlamak için kaydedin.
    NOT: Doğrulama Doğruluğu/Kappa, TrainData/TrainLabel üzerinde hesaplanan ortalama k-kat çapraz doğrulama doğruluğu/kappa25 olarak bildirilmiştir. Test Doğruluğu/Kappa, TestData/TestLabel üzerinde her katlamadan en iyi modelin değerlendirilmesi ve katlanmalar arasında test sonuçlarının ortalaması alınmasıyla elde edilen ortalama test seti doğruluğu/kappa25 olarak bildirilir.
  2. Sonuçlar panelinde görüntülenen görselleştirme çıktılarını inceleyin.
    1. Zaman, frekans ve saç derisi bölgeleri arasında ayırt edici desenler belirlemek için zaman-frekans topografik haritasını inceleyin.
    2. Elektrot Grubu Önem Haritası'nı inceleyerek kod çözmeye en çok katkıda bulunan kanal gruplarını belirleyin.
      NOT: Her iki harita için ayrıntılı tanımlar, inşaat prosedürleri ve yorumlama yönergeleri Ek Dosya 3'te sunulmaktadır.
  3. (İsteğe bağlı) Daha önce eğitilmiş bir model kullanarak sadece test değerlendirmesi yapın.
    1. Test Yükleme Modeli'ne tıklayarak Model Yolu'ndan önceden eğitilmiş bir modeli yükleyin ve mevcut giriş TestData/TestLabel üzerinde değerlendirin.
    2. Eğitim sırasında kaydedilen Model Yolu klasörünü (Adım 3.5) seçin ve dizin yapısını değiştirmeden kalın. model.mat'ın seçilen klasörde, param.mat'ın ise ana klasörde olduğundan emin olun; çünkü her ikisi de modeli yüklemek ve görselleştirmeleri yeniden oluşturmak için gereklidir.
    3. Bu modda, GUI'nin yüklenen model için Test Doğruluğu ve Katlama Test Süresi'ni raporladığını ve görselleştirme panellerinin buna göre güncellendiğini doğrulayın.
    4. (İsteğe bağlı) İhtaktarılan sonuçları, daha fazla istatistiksel test için tahmin edilen ve doğru etiketleri içeren kayıt dizininde bulun.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

STFEEG-Aracı, hem BCI Yarışması IV 2a26 hem de BCI Yarışması III 3a27'de doğrulandı ve sistem her iki durumda da tam çözme boru hattını başarıyla çalıştırdı. BCI Yarışması IV 2a'nın sabit çapraz oturum protokolü takip edildi: 1. Oturumda eğitim ve düzenlenen 2. Oturumda değerlendirme, iki ayrı günde kaydedildi. Daha önce bildirilen ince taneli mekansal-zaman-frekansçerçevesi 24'te kullanılan aynı konfigürasyonda, STF...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

STFEEG-Tool, EEGLAB20, BCILAB21, OpenViBE22, PyNoetic23 gibi yerleşik EEG ekosistemlerini tamamlayan MI-EEG'ye özel bir araç kutusu olarak tasarlanmıştır. Bu platformlar MI kodlaması için esnek bileşenler sağlarken, ince taneli mekânsal-zamansal frekans yapılandırması ve model tabanlı yorumlama, işlem aşamaları arasında ek entegrasyon gerektirebilir. Bu özellikle, açıkça elektrot-grup ayrıştır...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarların beyan edecek çıkar çatışmaları yoktur.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, kısmen Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (No.62401342 ve No.62271291), Shandong Eyaleti Doğa Bilimleri Vakfı (No.ZR2024QF092, ZR2024LZH007 ve ZR2025ZD24), Guangdong Temel ve Uygulamalı Temel Araştırma Vakfı (No.2025A1515011826), Shenzhen Temel Araştırma Programı (No.JCYJ20250604124702003), Sichuan Eyaleti Felsefe ve Sosyal Bilimler Anahtar Laboratuvarı (No. YYZN-2025-11), Çin Ulusal Ana Araştırma ve Geliştirme Programı (No.2024YFC2418300 ve 2024YFC2418303) ve Sosyal Hesaplama ve Bilişsel Zeka Ana Laboratuvarı (Dalian Teknoloji Üniversitesi), Eğitim Bakanlığı (No. SCCl2025YB02).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
MATLABMathWorksVersiyon R2024aSayısal hesaplama, sinyal işleme ve GUI geliştirme için yazılım ortamı.
Sinyal İşleme Araç KutusuMathWorkshttps://ww2.mathworks.cn/en/products/signal.htmlDijital filtreleme ve zaman-frekans analizi için araç kutusu
İstatistik ve Makine Öğrenimi Araç KutusuMathWorkshttps://ww2.mathworks.cn/en/products/statistics.htmlModel eğitimi ve istatistiksel analiz için araç kutusu

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Guger, C., Ramoser, H., Pfurtscheller, G. Real-time EEG analysis with subject-specific spatial patterns for a brain-computer interface (BCI). IEEE Trans Rehabil Eng. 8 (4), 447-456 (2000).
  2. Chaudhary, U., Birbaumer, N., Ramos-Murguialday, A. Brain-computer interfaces for communication and rehabilitation. Nat Rev Neurol. 12 (9), 513-525 (2016).
  3. Khan, M. A., Das, R., Iversen, H. K., Puthusserypady, S. Review on motor imagery-based BCI systems for upper limb post-stroke neurorehabilitation: From designing to application. Comput Biol Med. 123, 103843(2020).
  4. Pfurtscheller, G., Neuper, C. Motor imagery and direct brain-computer communication. Proc IEEE. 89 (7), 1123-1134 (2001).
  5. Jiang, A., et al. Efficient CSP algorithm with spatio-temporal filtering for motor imagery classification. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 28 (4), 1006-1016 (2020).
  6. Samek, W., Kawanabe, M., Müller, K. -R. Divergence-based framework for common spatial patterns algorithms. IEEE Rev Biomed Eng. 7, 50-72 (2013).
  7. Filter bank common spatial pattern (FBCSP) in motor imagery BCI. Ang, K. K., Chin, Z. Y., Zhang, H., Guan, C. Proc IEEE Int Joint Conf Neural Netw. (IJCNN), Hong Kong, , 2390-2397 (2008).
  8. Kumar, S., Sharma, A., Tsunoda, T. An improved discriminative filter bank selection approach for motor imagery EEG signal classification using mutual information. BMC Bioinformatics. 18 (16), 545(2017).
  9. Zhang, X., She, Q., Chen, Y., Kong, W., Mei, C., et al. Sub-band target alignment common spatial pattern in brain-computer interface. Comput Methods Programs Biomed. 207, 106150(2021).
  10. Yang, J., Ma, Z., Shen, T. Multi-time and multi-band CSP motor imagery EEG feature classification algorithm. Appl Sci. 11 (21), 10294(2021).
  11. Hwang, J., Park, S., Chi, J. Improving multi-class motor imagery EEG classification using overlapping sliding window and deep learning model. Electronics. 12 (5), 1186(2023).
  12. Liu, G., Tian, L., Zhou, W. Multiscale time-frequency method for multiclass motor imagery brain computer interface. Comput Biol Med. 143, 105299(2022).
  13. Liu, A., et al. Feature selection for motor imagery EEG classification based on the firefly algorithm and learning automata. Sensors. 17 (11), 2576(2017).
  14. Kabir, M. H., et al. Investigating feature selection techniques to enhance the performance of EEG-based motor imagery tasks classification. Mathematics. 11 (8), 1921(2023).
  15. Wang, A., An, N., Chen, G., Li, L., Alterovitz, G. Accelerating wrapper-based feature selection with k-nearest-neighbor. Knowl Based Syst. 83, 81-91 (2015).
  16. Andrews, S., Tsochantaridis, I., Hofmann, T. Support vector machines for multiple-instance learning. Adv Neural Inf Process Syst. 15, 577-584 (2002).
  17. You, Y., Chen, W., Zhang, T. Motor imagery EEG classification based on flexible analytic wavelet transform. Biomed Signal Process Control. 62, 102069(2020).
  18. Jin, J., et al. Correlation-based channel selection and regularized feature optimization for MI-based BCI. Neural Netw. 118, 262-270 (2019).
  19. Chen, S., Li, N., Kong, X., Huang, D., Zhang, T. Electroencephalography-based motor imagery classification using multi-scale feature fusion and adaptive lasso. Big Data and Cogn Comput. 8 (12), 169(2024).
  20. Swartz Center for Computational Neuroscience. What is EEGLAB. , SCCN, University of California San Diego. https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php (2025).
  21. Zander, T. O. BCILAB Documentation. , Available at: https://github.com/sccn/BCILAB/wiki/BCILAB-documentation (2020).
  22. Tarara, P., Przybył, I., Schöning, J., Gunia, A. Motor imagery-based brain-computer interfaces: An exploration of multiclass motor imagery-based control for Emotiv EPOC X. Front Neuroinform. 19, 1625279(2025).
  23. Singh, G., Chharia, A., Upadhyay, R., Kumar, V., Longo, L. Pynoetic: A modular Python framework for no-code development of EEG brain-computer interfaces. PLoS ONE. 20 (1), e0327791(2025).
  24. Liu, G., Zhang, R., Tian, L., Zhou, W. Fine-grained spatial-frequency-time framework for motor imagery brain-computer interface. IEEE J Biomed Health Inform. 29, 4121-4133 (2025).
  25. Allison, B. Z., Dunne, S., Leeb, R., Millán, J. D. R., Nijholt, A. Towards Practical Brain-Computer Interfaces: Bridging the Gap from Research to Real-World Applications. , Springer. Berlin. (2012).
  26. Ang, K. K., Chin, Z. Y., Wang, C., Guan, C., Zhang, H. Filter bank common spatial pattern algorithm on BCI competition IV datasets 2a and 2b. Front Neurosci. 6, 39(2012).
  27. Dornhege, G., Blankertz, B., Curio, G., Muller, K. -R. Boosting bit rates in noninvasive EEG single-trial classifications by feature combination and multiclass paradigms. IEEE Trans Biomed Eng. 51 (6), 993-1002 (2004).
  28. Das, R. K., Martin, A., Zurales, T., Dowling, D., Khan, A. A survey on EEG data analysis software. Sci. 5 (2), 23(2023).
  29. Omar, L. VT2: A Python Pipeline for EEG Processing [Master's thesis]. , ZHAW - Zurich University of Applied Sciences. Available at: https://www.zhaw.ch/storage/engineering/institute-zentren/cai/studentische_arbeiten/Spring_2024/VT2_MSE_24_PyThon_pipeline_lone.pdf (2024).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Motor Imagery EEGEEG DecodingSpatial Temporal FrequencyBrain Computer InterfaceFeature ExtractionCommon Spatial PatternsFrequency BandsCross ValidationTopographical MapChannel Groups

İlgili makaleler