[論文レビュー] Recognition of Words from the EEG Laplacian

J. Acácio de Barros, C. G. Carvalhaes+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 26, 2012

EEG and Brain-Computer Interfaces参考文献 12被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、遠く離れた神経源由来のアーティファクトを低減することで、脳波信号からの語の認識を向上させるためにEEGラプラシアンの使用を提案する。平均化されたEEG応答に球面スプライン補間とバンドパスフィルタリングを適用することで、7つの聴覚的語の認識精度が向上し、被験者間で一貫した性能を示し、神経応答における空間的同型性（isomorphism）が強調された。

ABSTRACT

Recent works on the relationship between the electro-encephalogram (EEG) data and psychological stimuli show that EEG recordings can be used to recognize an auditory stimulus presented to a subject. The recognition rate is, however, strongly affected by technical and physiological artifacts. In this work, subjects were presented seven auditory simuli in the form of English words (first, second, third, left, right, yes, and no), and the time-locked electric field was recorded with a 64 channel Neuroscan EEG system. We used the surface Laplacian operator to eliminate artifacts due to sources located at regions far from the electrode. Our intent with the Laplacian was to improve the recognition rates of auditory stimuli from the electric field. To compute the Laplacian, we used a spline interpolation from spherical harmonics. The EEG Laplacian of the electric field were average over trials for the same auditory stimulus, and with those averages we constructed prototypes and test samples. In addition to the Laplacian, we applied Butterworth bandpass digital filters to the averaged prototypes and test samples, and compared the filtered test samples against the prototypes using a least squares metric in the time domain. We also analyzed the effects of the spline interpolation order and bandpass filter parameters in the recognition rates. Our results show that the use of the Laplacian improves the recognition rates and suggests a spatial isomorphism between both subjects.

研究の動機と目的

• 遠く離れた脳領域由来のノイズやアーティファクトを低減することで、EEG信号からの聴覚的語の認識を向上させること。
• 表面ラプラシアン作用素が認知デコードに向けたEEG信号品質を向上させる有効性を調査すること。
• スプライン補間の次数とフィルターパラメータが認識性能に与える影響を評価すること。
• ラプラシアン変換されたEEGデータを用いて、被験者間で同じ語に対して一貫した空間的パターン（空間的同型性）が存在するかを検討すること。

提案手法

• 球面調和関数に基づく球面スプライン補間を用いて、体積伝導効果を抑制する表面ラプラシアン作用素をEEGデータに適用した。
• 7つの聴覚的語（first, second, third, left, right, yes, no）それぞれについて、試行間のEEG応答を平均化し、プロトタイプを形成した。
• 関連周波数帯域を特定するために、テストサンプルをバターワースバンドパスデジタルフィルタで事前処理した。
• 分類のために、フィルタ処理済みテストサンプルとプロトタイプ信号を時間領域における最小二乗法で比較した。
• スプライン補間の次数とフィルターパrameterを系統的に変化させ、認識精度への影響を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生EEG信号と比較して、EEGラプラシアンは聴覚的語の認識率を向上させることができるか？
• RQ2 スプライン補間の次数の選択が、ラプラシアン推定の品質およびその後の認識性能にどのように影響するか？
• RQ3 ラプラシアン変換されたEEGデータからの語認識を強化するための最適なバンドパスフィルタ構成は何か？
• RQ4 同じ語に対して、異なる被験者間で一貫した空間的パターン（空間的同型性）が神経応答に存在するか？

主な発見

• EEGラプラシアンの使用により、遠く離れた神経源由来のアーティファクトが低減され、語の認識率が顕著に向上した。
• 高次元のスプライン補間により、より良好なラプラシアン推定が得られ、認識精度も向上した。最適な性能は特定の補間レベルで観察された。
• バターワースバンドパスフィルタリングにより、関連する神経振動が特定され、認識精度が向上した。ピーク性能は特定の周波数帯域で達成された。
• 認識率は被験者間で一貫しており、同じ聴覚的刺激に対して神経応答に空間的同型性が存在することが示唆された。
• ラプラシアン変換とフィルタ処理済み信号の比較を組み合わせることで、7つのターゲット語の信頼性の高い分類が達成された。