دفتر تقني شخصي
نبذة عني

← كل المقالات

Baseline ممل وصعيب تغلبو (CSP + LDA)

البحث · العصبي الاصطناعي والأشخاص

الـ pipeline القياسي ديال motor-imagery، على sujet واحد، مع الرقم الصادق — ضعيف، فيه noise، وماشي خايب كـ point de référence لكل شي غايتبني فوقو.

Nada Tayebi·3 دقايق ديال القراية·
  • eeg
  • machine-learning
  • signal-processing
فهاد المقال

الـ signal تفلتر، الخطوة الجاية هي الأوضح وأقل حاجة glamour: نبني الـ pipeline القياسي، على sujet واحد، ونشوف شنو رقم غايعطي. ماشي باش نكونو impressionnants — باش يكون عندنا point de référence صادق قبل ما نسقسيو شي حاجة أصعب على الداتا.

الـ Pipeline

mouvement ديال قبضة يسرى ضد يمنى متخيل، sujet واحد، 3 runs مجموعين (45 essai فالمجموع — 23 يسرى، 22 يمنى). مفلترين بحال المقال لي فات، من بعد مقسمين لـ epochs حول event marker ديال كل essai.

method ديال feature extraction هي CSP — Common Spatial Patterns، الفيلتر spatial القياسي ديال EEG ديال motor-imagery. CSP كتلقى combinaisons linéaires ديال channels كتزيد الفرق فـ variance بين جوج classes؛ فالواقع، للـ imagery ديال اليد اليسرى/اليمنى، غالبا كتلقى filtres كيبرزو مناطق الـ cortex moteur فين الجوج mouvements المتخيلين كيعطيو أوضح contraste. فوق هادشي: LDA، classifier linéaire بسيط. Lotte et al., 2018

التقييم: cross-validation بـ 5 folds، CSP مضبوط من جديد فـ كل fold ديال training — عمرو ماضبط على كاع الـ 45 essai قبل الـ split. تفصيل صغير، ولكن ضبط CSP على كلشي أول كيخلي معلومة على essais ديال test تفوت للفيلتر spatial نفسو، حتى قبل ما الـ classifier يشوف الـ labels.

النتيجة

output
Epochs: 45 (left=23, right=22)
Balanced accuracy: 0.535 +/- 0.145
Fold scores: [0.475, 0.300, 0.525, 0.700, 0.675]

0.535 ديال balanced accuracy، بالكاد فوق ligne ديال chance لي هي 0.5، مع écart-type (0.145) قريب من كبر الـ signal نفسو. fold واحد عطا 0.300 — أخس من التخمين — وفولد آخر عطا 0.700.

علاش مانديرش نصلح هادشي دابا

غايكون سهل نجرب classifier مختلف، كثر ديال composantes CSP، bande ديال frequency مختلفة، ونكمل نبدل حتى الرقم يبان أحسن. قررت عمدا مانديرش هادشي هنا. هاد الـ baseline موجودة باش تكون point de référence ثابت للمقارنة، ماشي cible نأوبتيميزيها — والمقالات الجايين فهاد الـ thread محتاجين بالضبط هاد الرقم، كيفما كان ضعيف، باش يوريو شنو كيوقع ملي نفس الـ pipeline كيتقيم بين الناس بلاصة فـ واحد.

المصادر و المقالات لي استعملت باش نتعلم هادشي

  1. Lotte et al.2018

    A review of classification algorithms for EEG-based brain-computer interfaces: a 10-year update

    المرجع ديال CSP، LDA، وعلاش هاد الكومبينيزون بالضبط هي أول حاجة قياسية كتجرب فـ EEG ديال motor-imagery قبل ما تمشي لشي حاجة أعقد.

    Read paper