Utilizarea potențialului P300 pentru implementarea unei interfațe creier-calculator

Introducere

Interfata creier-computer (ICC) este un sistem de comunicare care traduce activitatea creierului in comenzi pentru computer sau alte dispozitive. O ICC permite utilizatorilor sa actioneze in mediul lor folosind doar activitatea creierului fara a fi nevoie de nervii periferici sau de muschi.

In aceasta lucrare, este prezentat o ICC care realizeaza o clasificare de inalta precizie si rate mari de transfer atat pentru persoane cu dizabilitati cat si pentru cele sanatoase. Sistemul se bazeaza pe potentialul evocat al P300 si este testat pe inregistrari de la cinci pacienti cu dizabilitati severe si patru subiecti sanatosi. Pentru patru din cei cinci pacienti bolnavi s-a obtinut prezicia clasificarii de 100%. Ratele de transfer obtinute se incadreaza in intrevalul 10-25 batai/minut.

Obiectivul principal in cercatarea ICC este de a dezvolta sisteme care sa faca posibila comunicarea pesoanelor cu deficinte cu alte pesoane, pentru controlul membrelor artificiale sau pentru a controla propriul mediu. Pentru a atinge aceste obiective sunt investigate mai multe aspecte ale sistemelor ICC. Domeniile de cercetare includ evaluari invazive si non-inavzive a tehnicilor de masurare a activitatii creierului, dezvoltarea de noi aplicatii ICC, evaluarea semnalelor de control, dezvoltarea de algoritmi pentru traducerea semnalelor creierului in comenzi pe calculator, dezvoltarea si evaluarea sistemelor ICC specifice subiectilor cu dizabilitati.

In acesta lucrare, vom discuta despre sistemele ICC pentru utilizatorii cu handicap bazata pe electroencefalograma (EEG)

In lucrarea de fata se utilizeaza un semnal de control care poate fi detectat in mod fiabil si nu necesita antrenarea indelungata a pacientului: potentialul evocat P300.

Potentialul P300 este o deviatie pozitiva in EEG-urile umane care apare la aproximativ 300ms dupa prezentarea neasteptata a unor stimuli relevanti. Farwell si Donchin au fost primii care au utilizat potentialul P300 ca un semnal de control in ICC. Ei au descris un sistem P300 de silabisire prin care subiectii puteau sa rosteasca cuvinte prin alegerea secventiala a literelor din alfabet. O matrice 6x6 care contine literele din alfabet si alte simboluri a fost afisata pe un ecran al computerului. Randurile si coloanele matricii au fost luminate in mod aleator. Pentru a alege un simbol, subiectii trebuiau sa numere in liniste de cate ori a fost luminat acesta. Flash-urile de rand sau coloana care contin semnalul dorit considera P300 ca semnal EEG, in timp ce flash-urile de alte randuri si coloane corespund semnalelor EEG neutre. Simbolurile vizate ar putea fi deduse cu un algoritm simplu de cautare a liniilor si coloanelor care evoca cea mai mare amplitudine P300.

Sistemul prezentat in aceasta lucrare se bazează pe o paradigmă ce ale la bază potenţialul evocat P300 obţinut la aplicarea unui stimul vizual. Sase imagini diferite au fost prezentate in ordine aleatoare, cu un interval de stimulare de 400 ms. Pentru clasificare s-a folosit analiza discrimanant liniara Bayesiana (BLDA). Pentru patru dintre subiectii cu dizabilitati si pentru toti cei sanatosi ratele de comunicare si preciziile de clasificare obtinute au fost ridicate.

Analiza discriminant liniara Bayesiana(BLDA)

BLDA poate fi vazut ca o extindere a analizei discriminante liniare Fisher (FLDA). Printr-o analiza Bayesiana gradul de regularizare poate fi estimat automat si rapid de datele de invatare fara a fi nevoie de timp consumat cu validarea.

Am obtinut rezultate foarte bune cu BLDA si cred ca algoritmul BLDA ar putea fi de interes general pentru comunitatea ICC.

Strategiile de decizie Bayes sunt folosite in scopul de a minimiza “riscul prognozat”. Se aplica in probleme de clasificare cu numar mare de clase.

Termenul de sansa exprima un grad subiectiv de incredere intr-un rezultat particular. Abordarea matematica a notiunii de sansa a dat nastere termenului de probabilitate.

Probabilitatea conditionata este folosita pentru a masura increderea ca un eveniment aleator va avea loc stiind ca alt eveniment aleator a avut loc.

Fii doua evenimente A si B, probabilitatea conditionata ca evenimentul A sa aiba loc, stiind ca evenimentul B a avut loc este

Fie un spatiu de probabilitate, B un eveniment arbitrar din si {A1, ,An} o partitie a spatiului Ω, atunci formula Bayesiana este:

Unde:

- P(Ai|B)- probabilitatea posterioara

- P(Ai)- probabilitatea apriorica

- P(B|Ai)- verosimilitate

- P(B)-evidenta / dovada

Regula Bayesiana de decizie este:

Alege D daca

sau echivalent

Sa consideram un set de date care urmeaza a fi clasificate utilizand un clasificator bayesian; presupunem ca fiecare arbitru (inclusiv arbitrul corespunzator etichetei de clasa) este o variabila aleatoare.