Verbesserung von Gehirn-Computer-Schnittstellen mit Gehirnnetzwerken

Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCIs) sind Systeme, die es Leuten ermöglichen, Geräte mit ihrer Gehirnaktivität zu steuern. Eine beliebte Methode, die in BCIs verwendet wird, nennt sich motorische Vorstellungselektroenzephalographie (MI-EEG). Diese Methode wird oft genutzt, um Leuten zu helfen, verlorene motorische Funktionen wiederzuerlangen, wie zum Beispiel einen Arm nach einer Verletzung zu bewegen.

Um genaue Messungen der Gehirnaktivität zu erhalten, nutzen viele EEG-Geräte viele Elektroden. Diese Elektroden nehmen elektrische Signale vom Gehirn auf. Obwohl die Verwendung vieler Elektroden mehr Informationen liefern kann, kann es auch laut und kompliziert werden. Zu viele Daten können die Leistung der Modelle, die zur Interpretation der Gehirnsignale verwendet werden, beeinträchtigen. Daher ist es wichtig, sorgfältig auszuwählen, welche Elektroden verwendet werden, um die Leistung des Systems zu verbessern.

Es gibt mehrere Hauptmethoden, um auszuwählen, welche Elektroden in der EEG-Analyse verwendet werden sollen. Diese Methoden können in vier Gruppen kategorisiert werden: Filtermethoden, Wrapper-Methoden, eingebettete Methoden und hybride Methoden.

#Filtermethoden

Filtermethoden nutzen verschiedene Metriken, um zu bewerten, welche Elektroden nützlich sein könnten. Diese Methoden sind unabhängig von Klassifikatoren, was bedeutet, dass sie schnell arbeiten können. Der Nachteil ist jedoch, dass sie oft Elektroden auswählen, die nicht die beste Qualität zur Erkennung von EEG-Signalen bieten.

#Wrapper-Methoden

Wrapper-Methoden betrachten, wie gut eine bestimmte Elektrodenauswahl mit dem Klassifikator funktioniert. Sie passen die Auswahl kontinuierlich basierend auf der Leistung des Klassifikators an. Obwohl dies zu besseren Auswahlmöglichkeiten führen kann, benötigt es auch viel Zeit und Rechenleistung.

#Eingebettete Methoden

Eingebettete Methoden kombinieren die Auswahl von Elektroden mit dem Training des Klassifikators. Das bedeutet, dass die Auswahl erfolgt, während der Klassifikator lernt. Diese Methode kann helfen, Probleme wie Überanpassung zu vermeiden, könnte jedoch die Arten von Klassifikatoren, die verwendet werden können, einschränken.

#Hybride Methoden

Hybride Methoden mischen Filter- und Wrapper-Methoden. Sie folgen nicht strikt vorgegebenen Regeln und verwenden normalerweise eine separate Metrik, um Teilmengen von Elektroden zu bewerten. Dieser Ansatz ist nützlich für den Umgang mit grösseren Datensätzen.

Während bestehende Methoden oft einen einzelnen Ansatz zur Bewertung von Elektroden konzentrieren, ist das Ziel, sicherzustellen, dass die ausgewählten Elektroden gut für die BCI-Anwendungen funktionieren. Eine einfache Methode zur Auswahl guter Elektroden ist in der realen Anwendung am besten.

#Auswahl von Elektroden mithilfe von Gehirnnetzwerken

Um den Prozess zu verbessern, wird eine neue Methode vorgeschlagen, die sich auf funktionale Gehirnnetzwerke konzentriert. Durch den Aufbau dieser Netzwerke können wir ihre Struktur analysieren, um die richtigen Elektroden auszuwählen. Das kann helfen, die Datenmenge zu reduzieren und die Modelle besser zum Laufen zu bringen.

#Aufbau funktionaler Gehirnnetzwerke

Im Gehirn repräsentieren funktionale Netzwerke, wie verschiedene Regionen miteinander verbunden sind und interagieren. Beim Aufbau dieser Netzwerke stellen wir Gehirnregionen als Knoten und die Verbindungen zwischen ihnen als Kanten dar. Traditionell werden Neuronen oder kleine Gruppen von Neuronen als Knoten betrachtet, aber dieser Ansatz funktioniert nicht für grössere, komplexere Gehirne wie die von Menschen.

Mit EEG-Sensoren können wir präzise Daten über die Zeit sammeln. EEG-Systeme folgen normalerweise einem Standard, bei dem Elektroden an bestimmten Stellen auf dem Kopf platziert werden, die als Knoten in unserem Netzwerk verwendet werden. Die Anzahl dieser Elektroden kann variieren und liegt oft zwischen 32 und 256.

#Synchronisationswahrscheinlichkeit

In der EEG-Forschung ist Synchronisation wichtig, um zu verstehen, wie verschiedene Teile des Gehirns kommunizieren. Es gibt verschiedene Methoden, um diese Verbindungen zu untersuchen, aber EEG-Daten können laut und kompliziert sein, was die Analyse erschwert.

Die Synchronisationswahrscheinlichkeit ist eine Methode, die sowohl lineare als auch nichtlineare Beziehungen in den Daten erfassen kann. Diese Analyse kann helfen, funktionale Gehirnnetzwerke für motorische Vorstellungaufgaben zu erstellen. Die Schritte in dieser Analyse beinhalten das Rekonstruieren der EEG-Signale und die Bestimmung, wie eng diese Signale in verschiedenen Teilen des Gehirns miteinander verbunden sind.

#Konstruktion des motorischen Vorstellungsnetzwerks

Nachdem Knoten und Kanten durch die aufgebauten Netzwerke definiert sind, können wir deren Eigenschaften analysieren. Die folgenden Schritte fassen zusammen, wie man diese Netzwerke aufbaut:

1. Wähle Elektroden als Knoten aus.
2. Verwende Synchronisationswahrscheinlichkeit, um eine Matrix zu erstellen, die die Verbindungen zwischen den Elektroden zeigt.
3. Wende Schwellenwerte an, um schwache Verbindungen zu eliminieren, was zu einem klareren Netzwerk führt.

Dieser Prozess offenbart die topologische Struktur des Netzwerks und hebt Bereiche des Gehirns hervor, die stark verbunden sind und wahrscheinlich wichtig für motorische Aufgaben sind.

#Auswahl effektiver Elektrodenkombinationen

Um die besten Elektroden für unsere Aufgaben zu finden, können wir Zentralitätsmetriken verwenden, die helfen, wichtige Knoten im Netzwerk zu identifizieren. Zwei wichtige Metriken sind Grad-Zentralität und Zwischenschnitt-Zentralität.

• Grad-Zentralität: Diese misst, wie viele Verbindungen ein Knoten hat. Knoten mit mehr Verbindungen sind normalerweise wichtiger.

• Zwischenschnitt-Zentralität: Diese misst, wie oft ein Knoten als Brücke auf dem kürzesten Weg zwischen anderen Knoten fungiert. Knoten mit hoher Zwischenschnitt-Zentralität können erheblichen Einfluss auf den Fluss von Informationen haben.

Durch das Balancieren dieser Metriken können wir einen Filterfaktor erstellen, der hervorhebt, welche Elektroden am entscheidendsten sind. Der Prozess beinhaltet das Ranking der Elektroden nach ihrer Bedeutung und das Eliminieren derjenigen, die weniger wichtig sind, während die besten basierend darauf, wie oft sie über verschiedene Teilnehmer hinweg übereinstimmen, beibehalten werden.

#Experimenteller Prozess und Ergebnisse

Für die Tests der vorgeschlagenen Methoden wurden zwei Hauptdatensätze verwendet. Der erste Datensatz stammt aus einem BCI-Wettbewerb und umfasst Daten von sieben Teilnehmern, während der zweite Datensatz aus einem anderen BCI-Wettbewerb mit fünf Teilnehmern stammt. In beiden Fällen führten die Teilnehmer motorische Vorstellungstasks aus, wie das Vorstellen, ihre linke oder rechte Hand zu bewegen.

Nachdem die funktionalen Gehirnnetzwerke aufgebaut wurden, wurden die Zentralitätsmetriken angewendet, um die besten Elektroden auszuwählen. Dadurch konnten mehrere Elektrodenkombinationen identifiziert werden, die während der Aufgaben am effektivsten waren, insbesondere in Bereichen, die mit motorischer Kontrolle verbunden sind.

Nach der Auswahl der Elektroden wurde ein Common Spatial Patterns (CSP)-Algorithmus verwendet, um relevante Merkmale zu extrahieren, wobei eine Support Vector Machine (SVM) als Klassifikator zum Testen der Genauigkeit des Systems eingesetzt wurde.

#Validierung der gewählten Elektroden

Die Experimente zeigten, dass die basierend auf der Netzwerkzentralität ausgewählten Elektroden eine höhere Erkennungsgenauigkeit im Vergleich zu anderen Methoden hatten. Für den ersten Datensatz erzielte die vorgeschlagene Strategie eine Genauigkeit von 91,4 %, während der zweite Datensatz eine Genauigkeit von 91,1 % erreichte. Diese Ergebnisse waren besser als die, die mit traditionellen Ansätzen erzielt wurden.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Verwendung von Netzwerkanalysen zur Auswahl von Elektroden die Leistung von BCIs erheblich verbessern kann. Indem nur die relevantesten Kanäle fokussiert werden, kann das System effizienter arbeiten und hohe Genauigkeit beibehalten. Dieser Ansatz unterstützt nicht nur das bestehende Wissen über die Gehirnfunktion, sondern bietet auch eine praktische Lösung zur Verbesserung von BCI-Anwendungen.

#Fazit

Die Auswahl der richtigen Kanäle für Gehirn-Computer-Schnittstellen ist entscheidend für eine optimale Leistung. Durch die Anwendung von Methoden, die die Struktur funktionaler Gehirnnetzwerke untersuchen, können wir Kombinationen von Elektroden finden, die für motorische Vorstellungstasks am effektivsten sind. Die vielversprechenden Ergebnisse aus den Experimenten betonen das Potenzial dieses Ansatzes und machen ihn zu einem wertvollen Werkzeug für zukünftige Entwicklungen im BCI-Bereich.