Fortschritte in EEG und Deep Learning für BCI

Elektroenzephalographie (EEG) ist eine Methode zur Aufzeichnung der elektrischen Aktivität im Gehirn. Diese Technologie wird oft in Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) verwendet, mit der die Leute Geräte nur mit ihren Gehirnsignalen steuern können. BCI-Anwendungen sind besonders nützlich für Menschen mit Behinderungen, da sie ihnen ermöglichen, nur durch Denken zu kommunizieren oder Geräte zu bewegen.

EEG hat einige Vorteile. Es ist nicht-invasiv, das heisst, es sind keine Operationen oder das Einführen von Werkzeugen in den Körper nötig. Ausserdem ist es tragbar und kostengünstig im Vergleich zu anderen bildgebenden Verfahren wie Magnetoenzephalographie (MEG) oder funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRI). Allerdings hat EEG auch einige Nachteile, wie eine geringere Signalqualität und räumliche Auflösung. Die Qualität der EEG-Signale kann durch die Position der Elektroden auf der Kopfhaut und andere externe Faktoren beeinträchtigt werden.

#Die Wichtigkeit von Deep Learning bei der EEG-Decodierung

Deep Learning ist eine Art künstlicher Intelligenz, die nachahmt, wie Menschen lernen. Im Kontext von EEG haben Deep Learning-Algorithmen bemerkenswerte Erfolge beim Interpretieren von Gehirnsignalen gezeigt. Sie können EEG-Daten klassifizieren, um mentale Zustände oder Absichten zu dekodieren, was für effektive BCI-Anwendungen entscheidend ist. Allerdings benötigen Deep Learning-Modelle eine Menge Daten, um effektiv trainiert zu werden, was eine Herausforderung darstellt, wenn man mit Gehirnsignalen arbeitet, da Datensätze oft begrenzt sind.

Wegen der hohen Datenanforderungen des Deep Learning haben Forscher nach Möglichkeiten gesucht, das Modelltraining zu verbessern. Ein Ansatz ist die Verwendung von Daten mehrerer Personen, um das Lernen zu fördern und den Modellen zu helfen, besser auf neue Subjekte zu verallgemeinern. Diese Methode kann auch die Zeit reduzieren, die benötigt wird, um das System einzurichten, und dadurch die kognitive Ermüdung der Nutzer minimieren.

#Herausforderungen der Variabilität in Gehirnsignalen

Eine der grossen Herausforderungen bei der Verwendung von EEG für BCI ist die Variabilität in den Gehirnsignal-Daten. Gehirnsignale können zwischen Individuen erheblich variieren und sich von Sitzung zu Sitzung bei derselben Person verändern. Diese Variabilität macht es schwierig, Modelle zu erstellen, die gut auf verschiedene Nutzer verallgemeinern. Wenn ein Modell, das auf den Daten einer Person trainiert wurde, auf die Daten einer anderen Person angewendet wird, kann es manchmal schlechter abschneiden, was als negativer Transfer bezeichnet wird.

Um diese Herausforderungen anzugehen, haben Forscher Transfer Learning in Anspruch genommen, eine Methode, die helfen soll, Modelle besser an neue Daten anzupassen. Transfer Learning kann zwei Hauptformen annehmen: Aufgabenanpassung, bei der ein Modell für spezifische Aufgaben feinjustiert wird, und Domänenanpassung, bei der die Eingabedaten angepasst werden, um sie über verschiedene Nutzer hinweg konsistenter zu machen.

#Einführung der euklidischen Ausrichtung

Eine Technik, die in der EEG-Forschung an Bedeutung gewonnen hat, ist die Euklidische Ausrichtung (EA). Diese Technik zielt darauf ab, die Unterschiede zwischen den Datenverteilungen verschiedener Subjekte zu reduzieren. EA funktioniert, indem sie den Mittelwert und die Kovarianz der EEG-Daten eines Subjekts anpasst, sodass sie einer standardisierten Form ähneln, was die Klassifikationsgenauigkeit der Modelle verbessert. EA ist beliebt wegen ihrer Einfachheit und Effizienz und stellt einen praktischen preprocessing Schritt für Deep Learning-Modelle dar.

Trotz ihrer wachsenden Beliebtheit gibt es nur begrenzte Forschung darüber, wie EA die Trainingsleistung beeinflusst, wenn Daten von mehreren Nutzern kombiniert oder Modelle für individuelle Nutzer trainiert werden. In dieser Arbeit werden wir den Einfluss von EA auf Deep Learning-Modelle zur Dekodierung von EEG-Signalen untersuchen, insbesondere im Kontext von geteilten Modellen und individuellen Modellen.

#Bewertung von EA mit Deep Learning für EEG-Signale

In unserer Forschung haben wir evaluiert, wie effektiv EA die Leistung von Deep Learning-Modellen, die mit EEG-Daten trainiert wurden, verbessert. Wir haben zwei Hauptszenarien betrachtet: geteilte Modelle, die auf Daten von mehreren Subjekten trainiert wurden, und individuelle Modelle, die auf jedes Subjekt zugeschnitten sind.

Der erste Teil unserer Evaluation konzentrierte sich auf geteilte Modelle, die EEG-Daten von verschiedenen Subjekten verwenden, um ein einzelnes Modell zu erstellen. Wir haben EA auf dieses Modell angewendet und bewertet, wie gut es auf neue Subjekte übertragen wurde. Unsere Ergebnisse zeigten, dass die Verwendung von EA die Dekodierungsgenauigkeit für die Zielsubjekte um 4,33 % verbesserte und die Zeit, die benötigt wurde, damit das Modell konvergiert oder die optimale Leistung erreicht, um über 70 % reduzierte.

Neben geteilten Modellen haben wir auch individuelle Modelle auf Basis der Daten jedes Subjekts trainiert. Dann haben wir bewertet, wie effektiv diese Modelle waren, wenn sie in einen Ensemble-Klassifikator kombiniert wurden, der die Vorhersagen mehrerer Modelle nutzt, um die Gesamgenauigkeit zu verbessern. EA verbesserte die Genauigkeit des Ensembles von drei Modellen um 3,7 %. Es wurde jedoch festgestellt, dass diese Ensemblegenauigkeit etwas niedriger war als die Genauigkeit des mit EA trainierten geteilten Modells.

#EEG-Decodierungsprozess

Die EEG-Decodierung umfasst die Klassifizierung von EEG-Signalen, um mentale Zustände oder Aktionen zu interpretieren. Der Prozess beginnt mit der Sammlung von EEG-Aufnahmen von Subjekten, die als Matrizen mit Kanälen und Zeitstufen dargestellt werden. Die Daten jedes Subjekts können aufgrund der individuellen Variabilität der Gehirnsignale erheblich variieren.

Das Ziel ist es, ein Modell zu trainieren, das diese Signale genau klassifizieren kann, basierend auf beschrifteten Beispielen. Das Training eines neuronalen Netzwerks mit diesen beschrifteten Daten hilft dem Modell, die zugrunde liegenden Muster zu lernen und Vorhersagen auf neuen, unbeschrifteten Daten zu treffen. In unseren Experimenten haben wir eine negative Log-Likelihood-Verlustfunktion implementiert, um den Trainingsprozess zu steuern.

#Nutzung von Transfer Learning

Transfer Learning ist besonders wichtig im Bereich BCI, da es Forschern ermöglicht, Wissen, das aus einem Datensatz gewonnen wurde, auf einen anderen anzuwenden, was die Klassifizierung von Signalen neuer Subjekte unterstützt. In unserer Forschung haben wir einen Leave-One-Subject-Out-Ansatz gewählt, bei dem die Daten eines Subjekts zur Validierung zurückgehalten wurden, während der Rest zum Training verwendet wurde.

Beim Erkunden von Transfer Learning haben wir eine Technik namens Domänenanpassung angewendet, die die Eingabedaten anpasst, um sie über die Subjekte hinweg ähnlicher zu machen. Wir haben eine Methode implementiert, bei der wir die Mittelkovarianz der EEG-Trials jedes Subjekts an eine Standard-Identitätsmatrix anpassten. Diese Anpassung erleichterte eine bessere Ausrichtung zwischen den Daten verschiedener Subjekte, was zu verbesserten Klassifikationsergebnissen führte.

#Der Prozess der euklidischen Ausrichtung

Um EA durchzuführen, haben wir zunächst die Mittelkovarianzmatrix für die Trials jedes Subjekts berechnet. Durch die Anwendung von Transformationen basierend auf diesen Kovarianzmatrizen haben wir sichergestellt, dass die EEG-Daten jedes Subjekts auf einen Standardreferenzwert ausgerichtet waren. Diese Anpassung half, die Unterschiede zwischen den Datenverteilungen der Subjekte zu reduzieren, was es dem Modell erleichterte zu lernen.

Wir haben lineares Probing verwendet, eine Technik, bei der nur Teile eines Modells retrainiert werden, um die letzte Schicht unseres neuronalen Netzwerks nach der Anwendung von EA feinzujustieren. Mit zwei öffentlich verfügbaren Datensätzen haben wir verschiedene Modelle getestet, um zu sehen, wie gut sie unter verschiedenen Konfigurationen abschneiden, einschliesslich geteilter und individueller Modelle, sowohl mit als auch ohne EA.

#Datenvorbereitung und Modelltraining

In unserer Studie haben wir Daten aus zwei bekannten Datensätzen mit EEG-Signalen verwendet. Der erste Datensatz beinhaltete mehrere gesunde Individuen, die verschiedene motorische Imaginationsaufgaben durchführten, während sich der zweite Datensatz auf hochfrequente Gamma-Signale aus ähnlichen Aufgaben konzentrierte. Jeder Datensatz hatte eine eigene Struktur, wobei die aufgezeichneten EEG-Signale in verschiedene Aktivitäten wie linke oder rechte Handimagination klassifiziert wurden.

Wir haben standardisierte Vorverarbeitungsschritte auf die Daten angewendet, einschliesslich Filtern und Resampling, um Konsistenz zwischen den Datensätzen sicherzustellen. Ausserdem haben wir eine Leave-One-Subject-Out-Validierungsstrategie eingesetzt, um die Robustheit unserer Modellevaluationen zu erhöhen.

Wir haben unsere Modelle separat für geteilte und individuelle Fälle trainiert. Für geteilte Modelle haben wir Daten von allen Subjekten verwendet, um ein einzelnes Modell zu erstellen und haben es gegen ein gehaltenes Subjekt getestet. Die individuellen Modelle wurden auf Daten eines Subjekts trainiert und dann auf die Daten eines anderen Subjekts bewertet.

#Ergebnisse der Evaluation

Die Ergebnisse unserer Bewertungen zeigten, dass die Anwendung von EA die Dekodierungsleistung über verschiedene Konfigurationen hinweg erheblich verbesserte. Die geteilten Modelle, die mit EA trainiert wurden, wiesen eine verbesserte Genauigkeit und schnellere Konvergenz auf im Vergleich zu Modellen, die keine Ausrichtung verwendeten.

Bei der Bewertung individueller Modelle fanden wir heraus, dass die Verwendung von EA ebenfalls zu Zuwächsen bei der durchschnittlichen Genauigkeit führte und die Übertragbarkeit zwischen Subjekten verbesserte. Insbesondere erhöhte sich die Genauigkeit von Modellen, die mit EA trainiert wurden, die Median-Genauigkeit der Zielsubjekte.

Bei der Untersuchung der Effektivität von Ensemble-Methoden beobachteten wir, dass die Kombination individueller Modelle die Gesamtkategorisierungsgenauigkeit verbesserte, insbesondere bei Verwendung von EA. Diese Erkenntnis deutet darauf hin, dass die Nutzung mehrerer Perspektiven aus verschiedenen Modellen hilft, die Variabilität in EEG-Signalen zu mildern, was zu zuverlässigeren Vorhersagen führt.

#Feinabstimmung und Modellleistung

Feinabstimmung ist ein wesentlicher Schritt, der es Modellen ermöglicht, sich besser an spezifische Aufgaben oder Individuen anzupassen. Wir fanden heraus, dass das Anwenden von Feinabstimmung auf die ausgerichteten Modelle die Gesamgenauigkeit nicht signifikant verbesserte, im Gegensatz zu den nicht ausgerichteten Modellen, bei denen die Feinabstimmung zu Leistungsverbesserungen führte.

Das Fehlen signifikanter Verbesserungen bei den ausgerichteten Modellen könnte auf die inhärenten Anpassungen zurückzuführen sein, die während EA vorgenommen wurden. Da die Daten zu Beginn bereits ausgerichtet waren, waren die minimalen Anpassungen durch die Feinabstimmung nicht ausreichend, um signifikante Veränderungen zu bewirken.

#Analyse der Übertragbarkeit zwischen Subjekten

Wir haben gründliche Analysen durchgeführt, um zu bewerten, wie EA die Übertragbarkeit von Modellen zwischen verschiedenen Subjekten beeinflusste. Die Ergebnisse zeigten, dass EA im Allgemeinen effektiv war, um die Übertragbarkeit zu verbessern, wobei viele Subjekte Zuwächse bei der Klassifikationsgenauigkeit erfahren haben.

Unsere Ergebnisse zeigten, dass Subjekte, die gut als Datengeber für das Modell abschnitten, auch als Empfänger dieser Informationen gut abschnitten. Diese Beobachtung stimmt mit der Annahme überein, dass Personen mit ähnlichen Gehirnsignalmustern am meisten von geteilten Modellen oder Daten anderer profitieren könnten.

#Ensemble-Modelle für verbessertes Lernen

Ensemble-Modelle, die Vorhersagen mehrerer individueller Modelle kombinieren, haben sich in unseren Tests als erfolgreich erwiesen. Wir haben verschiedene Strategien zur Verwendung von Ensemble-Methoden im Kontext des Transfer Learnings untersucht und festgestellt, dass die Verwendung von drei oder fünf Modellen zusammen die Genauigkeit verbesserte, verglichen mit der Verwendung nur des besten individuellen Modells.

Die Ergebnisse hoben hervor, dass die Verwendung von EA in Ensemble-Ansätzen die Leistung verbesserte, mit bemerkenswerten Zuwächsen bei der Auswahl der am besten abschneidenden Modelle. Die Aggregation der Vorhersagen mehrerer Modelle ermöglichte eine bessere Handhabung individueller Variationen in den EEG-Daten.

#Fazit

Zusammenfassend hat unsere Bewertung der euklidischen Ausrichtung in Kombination mit Deep Learning-Techniken vielversprechende Fortschritte in der EEG-Decodierung für Gehirn-Computer-Schnittstellen demonstriert. Die Ergebnisse betonen die Wichtigkeit, die Daten mehrerer Subjekte zu nutzen und effektive Transfer-Learning-Techniken anzuwenden, um die Modellleistung zu verbessern.

Obwohl EEG aufgrund seiner Variabilität einzigartige Herausforderungen bietet, können Techniken wie EA dazu beitragen, robustere Modelle zu schaffen, die gut über verschiedene Subjekte hinweg funktionieren. Die Integration von Ensemble-Methoden bietet zusätzliche Möglichkeiten zur Verbesserung der Klassifikationsgenauigkeit und Zuverlässigkeit in realen Anwendungen.

Da die Forschung in diesem Bereich weiterhin fortschreitet, wird die Kombination von Techniken wie EA und Deep Learning wahrscheinlich zu erheblichen Verbesserungen in BCI-Systemen führen, die letztendlich den Menschen zugutekommen, die auf diese Technologien zur Kommunikation und Kontrolle angewiesen sind.