[논문 리뷰] Recognition of Words from the EEG Laplacian

J. Acácio de Barros, C. G. Carvalhaes외 2명|arXiv (Cornell University)|2012. 04. 26.

EEG and Brain-Computer Interfaces참고 문헌 12인용 수 3

한 줄 요약

이 연구는 원거리 신경 원천으로부터 유도되는 잡음을 줄이기 위해 뇌 신호에서 단어 인식을 향상시키기 위해 EEG 라플라시안을 사용하는 것을 제안한다. 평균화된 EEG 반응에 구면 스퍼라 인터폴레이션과 대역통과 필터링을 적용함으로써, 일곱 개의 청각 단어에 대한 인식 정확도가 향상되었으며, 피험자 간 일관된 성능을 보이며 신경 반응의 공간 등형성(spatial isomorphism)을 드러냈다.

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.

연구 동기 및 목표

• 원거리 뇌 원천으로부터 유도되는 노이즈와 잡음을 줄임으로써 청각 단어를 EEG 신호로부터 더 잘 인식하고자 한다.
• 표면 라플라시안 연산자가 뇌파 신호 품질 향상에 기여하는지 여부를 조사하고자 한다.
• 스플라인 보간 순서와 필터 파rameter의 인식 성능에 미치는 영향을 평가하고자 한다.
• 라플라시안 변환된 EEG 데이터를 활용하여 동일한 단어에 대한 반응이 다양한 피험자 간에 일관된 공간 패턴(등형성)을 보이는지 탐색하고자 한다.

제안 방법

• 구면 조화함수를 기반으로 한 구면 스퍼라 인터폴레이션을 사용하여 체면 라플라시안 연산자를 EEG 데이터에 적용함으로써 체적 도핑 효과를 억제한다.
• 일곱 개의 청각 단어(첫 번째, 두 번째, 세 번째, 왼쪽, 오른쪽, 네, 아니오)에 대해 각각의 시험 반복에서 EEG 반응을 평균화하여 프로토타입을 구성한다.
• 관련 주파수 대역을 분리하기 위해 버터워스 대역통과 디지털 필터를 사용하여 테스트 샘플을 사전 처리한다.
• 분류를 위해 시간 도메인에서 최소 제곱 기준을 사용하여 필터링된 테스트 샘플을 프로토타입 신호와 비교한다.
• 스플라인 보간 순서와 필터 파rameter를 체계적으로 변화시켜 그들이 인식 정확도에 미치는 영향을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 원시 EEG 신호에 비해 EEG 라플라시안을 사용하면 청각 단어의 인식률을 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 스플라인 보간 순서의 선택이 라플라시안 추정 품질과 이후의 인식 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 라플라시안 변환된 EEG 데이터로부터 단어 인식을 향상시키기 위한 최적의 대역통과 필터 구성은 무엇인가?
• RQ4 다른 피험자 간에 동일한 단어에 대한 반응에서 일관된 공간 패턴(공간 등형성)이 존재하는가?

주요 결과

• EEG 라플라시안의 사용은 원거리 신경 원천으로부터 기인하는 잡음을 줄임으로써 단어 인식률을 유의미하게 향상시켰다.
• 고차수의 스플라인 보간은 더 나은 라플라시안 추정과 더불어 인식 정확도 향상에 기여하였으며, 특정 보간 수준에서 최적의 성능이 관찰되었다.
• 버터워스 대역통과 필터링은 관련 신경 진동을 분리함으로써 인식 성능을 향상시켰으며, 특정 주파수 대역에서 최고 성능을 보였다.
• 피험자 간 일관된 인식률이 관찰되어 동일한 청각 자극에 대한 반응에서 신경 반응의 공간 등형성이 존재하는 것으로 나타났다.
• 라플라시안 변환과 필터링된 신호 비교의 조합이 일곱 개의 목표 단어를 신뢰성 있게 분류하는 데 성공했다.