Hybrid and model based approaches for new BCI spellers
Hibrit ve model bazlı yeni heceleyici beyin-bilgisayar arayüzleri
- Tez No: 574349
- Danışmanlar: PROF. DR. YUSUF ZİYA İDER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- 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: Belirtilmemiş.
Özet
Elektroansefalografi (EEG) tabanlı beyin-bilgisayar arayüzleri (BBA) müdahalesiz olması, taşınabilir olması ve zamansal çözünürlüğünün iyi olması sebebiyle nöral mühendislik alanında sıkça tercih edilmektedirler. BBA paradigmalarını günlük uygulamalar için daha pratik ve uygulanabilir hale getirmek amacıyla, hibrit BBA'lar ve model tabanlı BBA'lar gibi yeni yaklaşımlar denenmektedir. Bu çalışmanın ilk aşamasında, tek başına P300 ve tek başına kod modülasyonlu görsel uyarılmış potansiyel (KMGUP) paradigmalarının elde edebileceğinen daha yüksek doğruluk oranı ve bilgi aktarım hızı (BAH) geliştirmek amacıyla geleneksel P300 ve KMGUP paradigmalarını birleştiren yeni bir hibrit heceleyici BBA önerilmiştir. Buna ek olarak, P300 ve KMGUP verilerini en son karar aşamasında skor düzeyinde etkili bir şekilde birleştirmek için füzyon teknikleri uygulanmıştır. Geliştirilen hibrit BBA için iki farklı yaklaşım, doğrusal ayrımcı analizi (linear discriminant analysis (LDA)) ve maksimum olasılık tahmini (maximum probability estimation (MPE)), uygulanmıştır ve performansları karşılaştırılmıştır. Önerdiğimiz BBA, 120 Hz yineleme hızına sahip bir ekranda 6x6 matris dizilimine sahip 36 hedeften oluşmaktadır. Her bir deneğe bir eğitim seansından sonra beş test seansının uygulandığı deneylere 7 sağlıklı denek katılmıştır. Deneylerde kaydedilen ham EEG'den P300 ve KMGUP sinyalleri sırasıyla 0.5-6 Hz bant geçiren filtre ve 6-41 Hz bant geçiren filtre uygulanarak elde edilmiştir. P300 için, öznitelik vektörünü elde etmek amacıyla 10 EEG kanalından alınan eğitim verileri üzerinde aşamalı olarak lineer ayırma analizi (stepwise linear discriminant analysis (SWLDA)) uygulanmaktadır. KMGUP için ise 36 hedef için şablon elde etmek amacıyla eğitim verisi üzerinde kanonik korelasyon analizi (KKA) uygulanmaktadır. Hibrit deneylerinde elde edilen veriden P300 verisini kullanmayıp sadece kmGUP verisini kullanarak yapılan KMGUP ile karşılaştırıldığında MPE-tabanlı hibrit paradigma, doğruluk ve BAH değerlerini ortalamada sırasıyla %1.1 ve 2.1 bit/dk kadar arttırmıştır. LDA-tabanlı hibrit paradigma kullanıldığında ise bu değerlerin %12.3 ve 19.8 bit/dk kadar azaldığı gözlemlenmiştir. Bunlara ek olarak, bütün deneklerin doğruluk ve BAH değerlerinin ortalaması üzerinden yapılan istatistiki testler, MPE-tabanlı hibrit paradigma ve hibrit-tabanlı KMGUP paradigmasının istatistiki olarak farklı olmadığını göstermektedir (p=0.293). MPE-tabanlı hibrit paradigma her ne kadar istatistiki olarak daha iyi olmasa da temel amaç doğruluk oranını arttırmak ise bu çalışmanın sonuç bölümünde tartışıldığı üzere P300 yöntemlerinde yapılacak geliştirmeler ile beraber bu hibrit paradigmanın kullanılması oldukça etkili olacaktır. Öte yandan, amaç heceleyicinin hızını arttırmak ise bu yöntem faydalı olmayabilir, çünkü KMGUP paradigması, zamanlama açısından optimize edildiğinde, kendi başına ortalamada 122.9 bit/dk veya daha fazlası kadar bir BAH elde edebilmektedir. Çalışmanın ikinci aşamasında ise, heceleyicideki her hedefe atanan kod sekansının rastgele seçildiği ve bu yüzden bütün hedefler için ayrı ayrı eğitim gerektiği durumda, eğitim için gereken sürenin azaltılması amacıyla model-tabanlı bir KMGUP BBA geliştirilmiştir. Bu amaçla, sırasıyla 60 Hz ve 120 Hz monitör yineleme hızı için KMGUP görsel stimülasyonlarına verilen tepkeleri simüle etmek için hareketli ortalama modeli uygulanmıştır. Ölçülen tepkeler ile modelden elde edilen tepkeler arasındaki ortalama korelasyon 60 Hz için 0.357, 120 Hz için ise 0.396'dır. Model-tabanlı KMGUP BBA'nın ortalama doğruluk ve BAH değerleri 60 Hz için sırasıyla %87.1 ve 76.4 bit/dk, 120 Hz için sırasıyla %82.1 ve 72.4 bit/dk'dır. Modelleme sonuçları, tek bir görsel uyaran düzeninde bir eğitim gerçekleştirdikten sonra elde edilen veriler kullanılarak uygun bir model elde etmenin mümkün olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Electroencephalography (EEG) based brain-computer interfaces (BCIs), due to their non-invasive, portable and temporal resolution properties, are widely used in the fi eld of neural engineering. In order to make BCI paradigms more practical and feasible for real life applications, new approaches are being tested such as hybrid BCIs and model based BCIs. In the fi rst phase of this study, a novel hybrid speller BCI is proposed, incorporating P300 and code-modulated visual evoked potential (c-VEP) paradigms, with the objective of improving the spelling accuracy and information transfer rate (ITR), compared to individual P300 and c-VEP paradigms. Moreover, fusion techniques have been applied in order to effectively combine the information of P300 and c-VEP at the score level. We have implemented and compared two different approaches, linear discriminant analysis (LDA) and maximum probability estimation (MPE), in order to identify which one works best for this hybrid BCI. The proposed BCI consists of 36 targets presented as 6x6 matrix on screen with a refresh rate of 120 Hz. Seven healthy subjects participated in experiments where each subject performed a training session followed by fi ve test sessions. The P300 and c-VEP signals are obtained by using bandpass fi lters of 0.5-6 Hz and 6-41 Hz respectively, on the raw hybrid data. For P300, stepwise linear discriminant analysis (SWLDA) is performed on training data from all the 10 EEG channels to obtain the feature vector. For c-VEP, canonical correlation analysis (CCA) is performed on training data to obtain the reference templates for all 36 symbols. In comparison with the accuracy and ITR values of c-VEP alone, that is without simultaneously making use of the P300 data obtained during the hybrid experiments, MPE-based hybrid improved only by 1.1% and 2.1 bits/min, on average, respectively, whereas the values worsened by 12.3% and 19.8 bits/min in the case of LDA-based hybrid. Moreover, the statistical tests on the mean accuracy and ITR values of all the subjects showed that the results of MPE-based hybrid and of c-VEP alone are not statistically different (p=0.293). Although the MPE-based hybrid is not statistically better than the c-VEP alone, it can be highly effective if the primary goal is to only increase the accuracy, using a range of improvements in P300 methods as discussed in conclusion. However, it would not be useful if the purpose is to increase the speed of the speller since the individual c-VEP paradigm, when optimized for timing, has the capability of giving an average ITR of 114.9bits/min or higher, on its own. In the second phase of this study, model based c-VEP BCI is implemented, aimed at improving the training time compared to the case where all the targets are assigned arbitrary pseudorandom binary sequences and training is required for all the symbols separately. For this purpose, moving average model has been implemented to simulate the responses for c-VEP visual stimulation patterns, for 60Hz and 120Hz monitor refresh rate respectively. The average of the correlation between measured response and modeled response for 60Hz and 120Hz is 0.357 and 0.396 respectively. The average accuracy and ITR obtained for model based c-VEP BCI is 87.1% and 76.4 bits/min for 60Hz respectively and 82.1% and 72.4 bits/min for 120Hz respectively. Modeling results suggest that it is possible to perform a training on a single visual stimulus pattern and achieve a good fi t model.
Benzer Tezler
- Fin hat yapısının analizi ve fin hat filtreleri
Analysis of fin line structures and fin line filters
AZİZ GEDİZ SEZGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERCAN TOPUZ
- Stability of planar piecewise linear systems: a geometric approach
Düzlemsel parçalı doğrusal sistemlerin kararlılığı: Bir geometrik yaklaşım
ADAMU ABDULLAHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARİF BÜLENT ÖZGÜLER
- Otomotiv sektöründe yeşil tedarik zinciri yönetimi için matematiksel model önerisi ile etkileşimli bulanık programlama ve genetik algoritma tabanlı melez çözüm yaklaşımı
Proposing a mathematical model for green supply chain management implementation in automotive industry with interactive fuzzy programming and hybrid solution approach based on genetic algorithm
ABDULLAH YILDIZBAŞI
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN SİPAHİOĞLU
- Bölge planlama pratiğinde alansal ve ağsal bölge diyalektiği: Plan bölge kapsamında ilişkili bölgenin tespitine yönelik model önerisi
Territorial- and network-based region dialectics in regional planning practice: A model proposal for the determination of“the relational regions”within the scope of“the plan region”
SİNEM DEDEOĞLU ÖZKAN
Doktora
Türkçe
2023
Şehircilik ve Bölge PlanlamaKaradeniz Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DİLEK BEYAZLI
- Antenlerin hızlı ve doğru tasarımı için esnek hesaplamaya dayalı sayısal karma yöntemler
Numerical hybrid methods based on soft computing for fast and accurate design of antennas
MAHMUD ESAD YİĞİT
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL