Metody pro klasifikaci signálu a jejich využití na návrh rozhraní mozek-počítač

Abstract

Cílem dizertační práce bylo ověřit vhodnost neuronových sítí pro klasifikaci reakcí mozku na stimuly v rozhraní mozek-počítač (BCI). Navrhl jsem několik algoritmů založených na neuronových sítích, které byly následně srovnány s nejlepšími současně využívanými algoritmy v této oblasti. Testovány byly modifikace Kohonenových map (SOM) a Adaptive Resonance Theory (ART) umožňující učení s učitelem a také modely z kategorie deep learning (zřetězené autoenkodéry).

V první části práce jsou popsány v současnosti používané metody na zpracování signálu a klasifikaci v BCI systémech. BCI založené na evokované komponentě P300 jsou probrány detailněji. Druhá část práce nejprve pojednává o algoritmech založených na neuronových sítích, které by bylo možné využít ke klasifikaci v oblasti BCI. Následně jsou získána data ověřující navržené postupy. Pro extrakci příznaků byla použita metoda Windowed means založená na rozdělení signálu do předem určených oken. Modifikace SOM, ART a deep learning byly použity pro klasifikaci komponenty P300. Všechny tyto modely nebyly dosud v oblasti BCI založených na komponentě P300 použity a nabízí alternativy ke klasickým algoritmům (Linear Discriminant Analysis, Support Vector Machines). Kromě toho je popsáno on-line BCI, které umožnilo otestovat navržené algoritmy v reálném čase. Práce je uzavřena výsledky, jejich diskuzí a stručným přehledem současných a plánovaných projektů. Autoenkodéry dosáhly stejných nebo lepších výsledků než ostatní algoritmy.