Resumen

Estudios recientes han demostrado la disociación entre los ritmos mu y beta del electroencefalograma (EEG) durante las tareas de imaginería motora. El algoritmo propuesto en este trabajo utiliza una descomposición de modo empírico multivariante (MEMD) totalmente basada en los datos para obtener los ritmos mu y beta de las señales EEG no lineales. A continuación, se aplica a los ritmos el algoritmo SUTCCSP (strong uncorrelating transform complex common spatial patterns) para que los datos complejos, construidos con los ritmos mu y beta, queden descorrelacionados y su pseudocovarianza proporcione información suplementaria de diferencia de potencia entre los dos ritmos. Las características extraídas utilizando SUTCCSP que maximizan las varianzas interclase se clasifican utilizando varios algoritmos de clasificación para la separación del EEG de imágenes motoras de la mano izquierda y derecha adquirido de la base de datos Physionet. Este trabajo muestra que la información complementaria de la diferencia de potencia entre los ritmos mu y beta obtenida mediante SUTCCSP proporciona una característica importante para la clasificación de las tareas de imágenes motoras de la mano izquierda y derecha. Además, se demuestra que el MEMD es un método de preprocesamiento preferible para las señales EEG no lineales y no estacionarias en comparación con el filtrado IIR convencional. Por último, el clasificador de bosque aleatorio ha obtenido un alto rendimiento en la clasificación de las tareas de imaginería motora.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:tarea de imágenes motoras, ritmo beta, métodos preferidos de preprocesamiento, eeg de imágenes motoras, varios algoritmos de clasificación, descomposición de modo empírico, patrón espacial común, clasificador de bosque aleatorio, ritmo del electroencefalograma, filtrado iir convencional
• Keywords:motor imagery task, beta rhythm, preferred preprocessing methods, motor imagery eeg, various classification algorithm, empirical mode decomposition, common spatial pattern, random forest classifier, rhythm of electroencephalogram, conventional iir filtering