Detail publikace
Single-trial extraction of event-related potentials (ERPs) and classification of visual stimuli by ensemble use of discrete wavelet transform with Huffman coding and machine learning techniques
Single trials analysis (ERPs); visual object detection; discrete wavelet transform; Huffman coding; machine learning classifiers
Úvod: Prezentace vizuálních podnětů může vyvolat změny v EEG signálech které jsou obvykle zjistitelné zprůměrováním dat z více pokusů pro analýza jednotlivých účastníků i analýza skupin nebo podmínek více účastníků. Tato studie navrhuje novou metodu založenou na diskrétnosti waveletová transformace s Huffmanovým kódováním a strojovým učením pro jeden pokus analýza potenciálu souvisejícího s událostmi (ERP) a klasifikace různých vizuálních události v úloze detekce vizuálních objektů. Metoda: Jednotlivé pokusy EEG jsou dekomponovány pomocí diskrétní vlnkové transformace (DWT) do 4 úroveň rozkladu pomocí biortogonálního B-spline vlnka. Koeficienty DWT v každém pokusu jsou limitovány tak, aby byly řídké vlnkové koeficienty, přičemž kvalita signálu je dobře zachována. The zbývající optimální koeficienty v každém pokusu jsou zakódovány do bitových toků pomocí Huffmanovo kódování a kódová slova jsou reprezentovány jako rys ERP signál. Výkon této metody je testován s reálnými vizuálními ERP šedesát osm předmětů. Výsledky: Navržená metoda významně eliminuje spontánní EEG aktivita, extrahuje vizuální ERP na jeden pokus, představuje křivku ERP do a kompaktní bitový tok jako funkce a dosahuje slibných výsledků při klasifikaci vizuální objekty s klasifikační výkonnostní metrikou: přesnost 93,606,5, citlivosti 93,554,5, specificity 94,854,2, přesnosti 92,505,5 a plocha pod křivkou (AUC) 0,930,3 pomocí SVM a k-NN strojového učení klasifikátory. Závěr: Navrhovaná metoda naznačuje společné použití diskrétní vlnky transformace (DWT) s Huffmanovým kódováním má potenciál efektivně extrahovat ERP z EEG na pozadí pro studium evokovaných reakcí v ERP na jeden pokus a klasifikace vizuálních podnětů. Navrhovaný přístup má časovou složitost O(N). a mohly by být implementovány v systémech v reálném čase, jako je mozek-počítač rozhraní (BCI), kde je žádoucí hladká rychlá detekce mentálních událostí ovládat stroj s myslí.
@article{BUT184200,
author="Hafeez Ullah {Amin} and Rafi {Ullah} and Mohammed Faruque {Reza} and Aamir Saeed {Malik}",
title="Single-trial extraction of event-related potentials (ERPs) and classification of visual stimuli by ensemble use of discrete wavelet transform with Huffman coding and machine learning techniques",
journal="Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation",
year="2023",
volume="20",
number="1",
pages="17",
doi="10.1186/s12984-023-01179-8",
issn="1743-0003",
url="https://link.springer.com/article/10.1186/s12984-023-01179-8"
}