Real and imaginary motion classification based on rough set analysis of EEG signals for multimedia applications
Abstrakt
Rough set-based approach to the classification of EEG signals of real and imaginary motion is presented. The pre-processing and signal parametrization procedures are described, the rough set theory is briefly introduced, and several classification scenarios and parameters selection methods are proposed. Classification results are provided and discussed with their potential utilization for multimedia applications controlled by the motion intent. Accuracy metrics of classification for real and imaginary motion obtained with different parameter sets are compared. Results of experiments employing recorded EEG signals are commented and further research directions are proposed.
Cytowania
-
1 9
CrossRef
-
0
Web of Science
-
2 0
Scopus
Autor (1)
Cytuj jako
Pełna treść
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- Licencja
- otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuł w czasopiśmie wyróżnionym w JCR
- Opublikowano w:
-
MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS
nr 76,
strony 25697 - 25711,
ISSN: 1380-7501 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2017
- Opis bibliograficzny:
- Szczuko P.: Real and imaginary motion classification based on rough set analysis of EEG signals for multimedia applications// MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS. -Vol. 76, (2017), s.25697-25711
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/s11042-017-4458-7
- Bibliografia: test
-
- C6 (388), Sum alpha, CP4 (378), Min delta, FCZ (367), Mean delta, FC5 (340), Min delta, C4 (337), Max beta, C1 (327), Min delta, CP5 (326), Sum delta, FC6 (316), Var theta, CP2 (310), Var alpha, FCZ (304), Sum gamma, FC1 (299), Var theta, CP6 (290), Min delta, CP2 (288), Min delta, C6 (284), Max gamma, C3 (279), Min delta, C5 (277), Sum theta, FC3 (277), Min delta, FC3 (276), Var gamma, C6 (275), Min beta, C1 (274), Min delta, FC2 (273), Sum beta, FC4 (272), Sum gamma, FC5 (269), Min delta, C3 (268), Var beta, CZ (268), Min gamma, C4 (260), Sum theta, FCZ (259), Var alpha, FC3 (259), Max gamma, FCZ (258), Var theta, C4 (258), Min delta, FC4 (254), Var theta, FC6 (253), Max beta, C4 (252), Max gamma, FC2 (250), Min delta, CP4 (248), Min delta, CPZ (248), Max theta, FC1 (246), Sum beta, FC2 (246), Max gamma, C1 (245), Sum alpha, CP2 (244), Sum gamma, C4 (239), Max gamma, FC5 (238), Min delta, CP3 (238), Var theta, CP1 (236), Mean theta, FC3 (231), Max alpha, FC6 (229), Var theta, CZ (229), Var theta, CZ (317), Sum theta, FCZ (304), Sum delta, FC6 (298), Sum gamma, FC5 (280), Mean delta, FC6 (276), Mean gamma, C6 (276), Max beta, CP4 (274), Max beta, CP2 (266), mean gamma, CPZ (263), Max gamma, FC2 (252), Max gamma, C1 (246), Max beta, C1 (245), Var theta, C1 (241), Max delta, FC6 (240), Sum beta, CP4 (240), Sum gamma, FC1 (240), Var theta, CP2 (239), Min delta, C3 (237), Sum gamma, FC4 (233), Max beta, CP3 (231), Sum beta, C5 (230), Var theta, CP5 (224), Min delta, FC5 (223), Max gamma, FC3 (222), Min delta, CZ (221), Mean delta, FC5 (220), Sum beta, CP5 (220), Sum alpha, CP5 (219), Sum FC3-FC4 _ gamma (215), Var theta, FC4 (213), Var alpha, FCZ (209), Min delta, FC3 (208), Var alpha, FC3 (207), Sum alpha, C6 (203), Min delta, CP1 (202), Min delta, CP2 (201), Sum FC1-FC2 _ gamma (200), Sum gamma, C4 (200), Sum gamma, FC2 (200), Mean gamma, CP1 (198), Min alpha, FC4 (198), Sum alpha, CP6 (198), Sum beta, FC4 (194), Mean beta, CZ (193), Min delta, C5 (193), Var alpha, FC6 (191), Var theta, C4 (191), Sum alpha, C3 (190), Max beta, CZ (189), Max beta, C2 otwiera się w nowej karcie
- Var theta, FCZ (378), Sum theta, FC3 (258), Var theta, C2 (232), Min delta, CZ (220), Sum theta, FC5 (219), Max beta, C1 (219), Min theta, FC5 (218), Var alpha, FC4 (210), Sum alpha, CP5 (205), Sum beta, FC3 (202), Mean theta, FC1 (198), Min delta, C5 (197), Min beta, C1 (194), Mean beta, CZ (194), Var theta, CP4 (193), Min delta, FC4 (190), Min delta, FC5 (189), Var theta, C4 (187), Sum beta, CZ (180), Min gamma, C4 (180), Var gamma, C6 (180), Mean gamma, C6 (179), Var theta, CPZ (175), Mean theta, FC5 (169), Max gamma, C4 (163), Min delta, CP5 (162), Sum CP1-CP2, alpha (159), Var theta, CP2 (157), Sum beta, FC1 (153), Var alpha, FC2 (152), Max gamma, FC2 (148), Var theta, CZ (143), Var theta, CP5 (140), Sum theta, FC1 (139), Min alpha, FC6 (139), Min delta, FC6 (138), Min delta, CP6 (138), Var theta, FC1 (138), Max beta, CP2 (137), Mean gamma, C4 (137), Var theta, C3 (135), Max gamma, C1 (135), Sum beta, FC6 (134), Mean gamma, CP5 (132), Min delta, FC1 (131), Min delta, C6 (131), Min alpha, FC4 (129), Var theta, FC4 (127), Var theta, C1 (127), Mean beta, C1 (127) otwiera się w nowej karcie
- Alhaddad MJ, Kamel MI, Makary MM et al (2014) Spectral subtraction denoising preprocessing block to improve P300-based brain-computer interfacing. Biomed Eng Online 13:36. doi:10.1186/1475-925X-13-36 otwiera się w nowej karcie
- Alotaiby T, El-Samie FE, Alshebeili SA et al (2015) A review of channel selection algorithms for EEG signal processing. EURASIP J Adv Signal Process 2015:66. doi:10.1186/s13634-015-0251-9 otwiera się w nowej karcie
- BCI2000 instrumentation system project webpage. www.bci2000.org. Accessed 22 June 2016 otwiera się w nowej karcie
- Bek J, Poliakoff E, Marshall H, Trueman S, Gowen E (2016) Enhancing voluntary imitation through attention and motor imagery. Exp Brain Res 234:1819-1828. doi:10.1007/s00221-016-4570-3 otwiera się w nowej karcie
- Bhattacharyya S, Konar A, Tibarewala DN (2014) Motor imagery, P300 and error-related EEG-based robot arm movement control for rehabilitation purpose. Med Biol Eng Comput 52:1007. doi:10.1007/s11517- 014-1204-4 otwiera się w nowej karcie
- Chen S, Lai Y (2014) A signal-processing-based technique for P300 evoked potential detection with the applications into automated character recognition. EURASIP J Adv Signal Process 2014:152. doi:10.1186 /1687-6180-2014-152 otwiera się w nowej karcie
- Choi K (2013) Electroencephalography (EEG)-based neurofeedback training for brain-computer interface (BCI). Exp Brain Res 231:351-365. doi:10.1007/s00221-013-3699-6 otwiera się w nowej karcie
- Corralejo R, Nicolas-Alonso LF, Alvarez D, Hornero R (2014) A P300-based brain-computer interface aimed at operating electronic devices at home for severely disabled people. Med Biol Eng Comput 52:861- 872. doi:10.1007/s11517-014-1191-5 otwiera się w nowej karcie
- Diez PF, Mut VA, Avila Perona EM et al (2011) Asynchronous BCI control using high-frequency SSVEP. J NeuroEngineering Rehabil 8:39. doi:10.1186/1743-0003-8-39 otwiera się w nowej karcie
- Doud AJ, Lucas JP, Pisansky MT, He B (2011) Continuous three-dimensional control of a virtual helicopter using a motor imagery based brain-computer interface. PLoS One 6(10):e26322. doi:10.1371/journal. pone.0026322 otwiera się w nowej karcie
- Faller J, Scherer R, Friedrich E, Costa U, Opisso E, Medina J, Müller-Putz GR (2014) Non-motor tasks improve adaptive brain-computer interface performance in users with severe motor impairment. Front Neurosci 8. doi:10.3389/fnins.2014.00320 otwiera się w nowej karcie
- Gao J, Lin P, Yang Y, Wang P, Zheng C (2010) Real-time removal of ocular artifacts from EEG based on independent component analysis and manifold learning. Neural Comput & Applic 19:1217-1226. doi:10.1007/s00521-010-0370-z otwiera się w nowej karcie
- Gardener M (2012) Beginning R: the statistical programming language. See also: https://cran.r-project. org/manuals.html. Accessed 22 June 2016
- Ge S, Han M, Hong X (2014) A fully automatic ocular artifact removal from EEG based on fourth-order tensor method. Biomed En Lett 4:55. doi:10.1007/s13534-014-0118-2 otwiera się w nowej karcie
- Goldberger AL, Amaral LA, Glass L, Hausdorff JM, Ivanov PC, Mark RG, Mietus JE, Moody GB, Peng CK, Stanley HE (2000) PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. Circulation 101:215-220. ocirc.ahajournals. org/cgi/content/full/101/23/e215. Dataset available at: physionet.org/pn4/eegmmidb. Accessed 22 June 2016 otwiera się w nowej karcie
- He B, Gao S, Yuan H, Wolpaw JR (2012) Brain-Computer Interfaces. He B (ed.) Neural Engineering, 87- 151, doi: 10.1007/978-1-4614-5227-0_2 otwiera się w nowej karcie
- He B, Baxter B, Edelman BJ, Cline C, Ye W (2015) Noninvasive brain-computer interfaces based on sensorimotor rhythms. Proc IEEE 103:907-925. doi:10.1109/JPROC.2015.2407272 otwiera się w nowej karcie
- Iscan Z (2011) Detection of P300 wave from EEG data for brain-computer interface applications. Pattern Recognit Image Anal 21:481 otwiera się w nowej karcie
- Janusz A, Stawicki S (2011) Applications of approximate reducts to the feature selection problem. Proceedings of International Conference on Rough Sets and Knowledge Technology (RSKT) 6954:45-50 otwiera się w nowej karcie
- Jung TP, Makeig S, Humphries C, Lee TW, McKeown MJ, Iragui V, Sejnowski TJ (2000) Removing electroencephalographic artifacts by blind source separation. Psychophysiology 37:163-178 otwiera się w nowej karcie
- Kasahara T, Terasaki K, Ogawa Y et al (2012) The correlation between motor impairments and event-related desynchronization during motor imagery in ALS patients. BMC Neurosci 13:66. doi:10.1186/1471-2202-13-66 otwiera się w nowej karcie
- Krepki R, Blankertz B, Curio G, Muller KR (2007) The berlin brain-computer Interface (BBCI) -towards a new communication channel for online control in gaming applications. Multimed Tools Appl 33:73-90. doi:10.1007/s11042-006-0094-3 otwiera się w nowej karcie
- Kumar SU, Inbarani H (2016) PSO-based feature selection and neighborhood rough set-based classification for BCI multiclass motor imagery task. Neural Comput Applic:1-20, doi:10.1007/s00521-016-2236-5 otwiera się w nowej karcie
- LaFleur K, Cassady K, Doud AJ, Shades K, Rogin E, He B (2013) Quadcopter control in three-dimensional space using a noninvasive motor imagery based brain-computer interface J Neural Eng 10, doi:10.1088 /1741-2560/10/4/046003 otwiera się w nowej karcie
- Leeb R, Pfurtscheller G (2004) Walking through a Virtual City by Thought. Proc. 26th Annual International Conference of the IEEE EMBS, doi:10.1109/IEMBS.2004.1404251 otwiera się w nowej karcie
- Leeb R, Scherer R, Lee F, Bischof H, Pfurtscheller G (2004) Navigation in Virtual Environments through Motor Imagery. Proc. 9th Computer Vision Winter Workshop, 99-108
- Li P, Xu P, Zhang R, Guo L, Yao D (2013) L1 norm based common spatial patterns decomposition for scalp EEG BCI. Biomed Eng Online 12:77. doi:10.1186/1475-925X-12-77 otwiera się w nowej karcie
- Li Y, Zhou G, Graham D, Holtzhauer A (2016) Towards an EEG-based brain-computer interface for online robot control. Multimed Tools Appl 75:7999-8017. doi:10.1007/s11042-015-2717-z otwiera się w nowej karcie
- Marple SL (1999) Computing the discrete-time analytic signal via FFT. IEEE Trans Signal Proc 47:2600- 2603 otwiera się w nowej karcie
- Nakayashiki K, Saeki M, Takata Y et al (2014) Modulation of event-related desynchronization during kinematic and kinetic hand movements. J NeuroEngineering Rehabil 11:90. doi:10.1186/1743-0003-11-90 otwiera się w nowej karcie
- Ortega J, Asensio-Cubero J, Gan JQ, Ortiz A (2016) Classification of motor imagery tasks for BCI with multiresolution analysis and multiobjective feature selection. Biomed Eng Online 15. doi:10.1186/s12938- 016-0178-x otwiera się w nowej karcie
- Pawlak Z (1982) Rough sets. Int J Computer Information Sciences 11:341-356 otwiera się w nowej karcie
- Pfurtscheller G, Neuper C (2001) Motor imagery and direct brain-computer communication. Proc IEEE 89: 1123-1134. doi:10.1109/5.939829 otwiera się w nowej karcie
- Pfurtscheller G, Brunner C, Schlogl A, Lopes FH (2006) Mu rhythm (de)synchronization and EEG single- trial classification of different motor imagery tasks. NeuroImage 31:153-159 otwiera się w nowej karcie
- Postelnicu C, Talaba D (2013) P300-based brain-neuronal computer interaction for spelling applications. IEEE Trans Biomed Eng 60:534-543. doi:10.1109/TBME.2012.2228645 otwiera się w nowej karcie
- Riza SL, Janusz A, Ślęzak D, Cornelis C, Herrera F, Benitez JM, Bergmeir C, Stawicki S (2015) RoughSets: Data Analysis Using Rough Set and Fuzzy Rough Set Theories https://github.com/janusza/RoughSets. Accessed 22 June 2016. https://cran.r-project.org/web/packages/RoughSets/index.html. Accessed 22 June 2016 otwiera się w nowej karcie
- Schalk G, McFarland DJ, Hinterberger T, Birbaumer N, Wolpaw JR (2004) BCI2000: a general-purpose brain-computer Interface (BCI) system. IEEE Trans Biomed Eng 51:1034-1043 otwiera się w nowej karcie
- Shan H, Xu H, Zhu S, He B (2015) A novel channel selection method for optimal classification in different motor imagery BCI paradigms. Biomed Eng Online 14. doi:10.1186/s12938-015-0087-4 otwiera się w nowej karcie
- Silva J, Torres-Solis J, Chau T et al (2008) A novel asynchronous access method with binary interfaces. J NeuroEngineering Rehabil 5:24. doi:10.1186/1743-0003-5-24 otwiera się w nowej karcie
- Solana A, Martinez K, Hernandez-Tamames JA, San Antonio-Arce V, Toledano R et al (2016) Altered brain rhythms and functional network disruptions involved in patients with generalized fixation-off epilepsy. Brain Imaging and Behavior 10:373-386. doi:10.1007/s11682-015-9404-6 otwiera się w nowej karcie
- Suh D, Sang Cho H, Goo J, Park KS, Hahn M (2006) Virtual Navigation System for the disabled by Motor Imagery. Advances in Computer, Information, and Systems Sciences, and Engineering, 143-148, doi:10.1007/1-4020-5261-8_24 otwiera się w nowej karcie
- Tadel F, Baillet S, Mosher JC, Pantazis D, Leahy RM (2011) Brainstorm: A User-Friendly Application for MEG/EEG Analysis. Computational Intelligence and Neuroscience 2011:id879716 otwiera się w nowej karcie
- Tesche CD, Uusitalo MA, Ilmoniemi RJ, Huotilainen M, Kajola M, Salonen O (1995) Signal-space projections of MEG data characterize both distributed and well-localized neuronal sources. Electroencephalogr Clin Neurophysiol 95:189-200 otwiera się w nowej karcie
- Tukey JW (1977) Exploratory data analysis. Addison-Wesley
- Ungureanu M, Bigan C, Strungaru R, Lazarescu V (2004) Independent component analysis applied in biomedical signal processing. Measurement Science Review 4:1-8 otwiera się w nowej karcie
- Uusitalo MA, Ilmoniemi RJ (1997) Signal-space projection method for separating MEG or EEG into components. Med Biol Eng Comput 35:135-140 otwiera się w nowej karcie
- Velasco-Alvarez F, Ron-Angevin R, Lopez-Gordo MA (2013) BCI-based navigation in virtual and real environments. IWANN, LNCS 7903:404-412 otwiera się w nowej karcie
- Vidaurre C, Blankertz B (2010) Towards a cure for BCI illiteracy. Brain Topogr 23:194-198. doi:10.1007 /s10548-009-0121-6 otwiera się w nowej karcie
- Wu CC, Hamm JP, Lim VK, Kirk IJ (2016) Mu rhythm suppression demonstrates action representation in pianists during passive listening of piano melodies. Exp Brain Res 234:2133-2139. doi:10.1007/s00221- 016-4615-7 otwiera się w nowej karcie
- Xia B, Li X, Xie H et al (2013) Asynchronous brain-computer Interface based on steady-state visual-evoked potential. Cogn Comput 5:243. doi:10.1007/s12559-013-9202-7 otwiera się w nowej karcie
- Yang J, Singh H, Hines E, Schlaghecken F, lliescu D, et al. (2012) Channel selection and classification of electroencephalogram signals: an artificial neural network and genetic algorithm-based approach. Artif Intell Med 55:117-126, doi:10.1016/j.artmed.2012.02.001 otwiera się w nowej karcie
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 125 razy