Estimation of Imaginary Movements Quality Based on Machine Learning for Brain Computer Interface Applications

Abstract

Реферат-У роботі представлено застосування машинного навчання для виявлення «викидів» (випадкових відхилень) у даних та підвищення точності класифікації уявних рухів нейрокомп'ютерними інтерфейсами. Використана база даних сигналів електроенцефалограм 29 суб'єктів, що виконували уявні рухи правою та лівою рукою (NIRx GmbH, Берлін). Представлений підхід на основі методів машинного навчання без вчителя, за допомогою яких відбувається детектування викидів у даних. В результаті отримується співвідношення параметру насичення даних викидами до точності класифікації. Обраний параметр насичення даних викидами фактично є показником якості вхідних даних і використовується для очищення даних перед тренуванням нейрокомп'ютерного інтерфейсу. У результаті використання запропонованого підходу точність класифікації уявних рухів збільшилась в середньому на 14.9% для восьми суб'єктів. Для інших суб'єктів точність лишилась незмінною, або зменшилась. В результаті виявлено, що запропонований підхід є суб'єкто-специфічним і потребує налаштування для окремого користувача та вдосконалення для широкого застосування, проте вже зараз дозволяє суттєво підвищити точність класифікації уявних рухів окремих суб'єктів. Бібл. 28, рис. 2, табл. 2. Ключові словамашинне навчання; нейрокомп'ютерний інтерфейс; штучний інтелект; виявлення аномалій.