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동작 상상 EEG 분류를 위한 필터 뱅크 기반 정규화 공통 공간 패턴
Filter-Bank Based Regularized Common Spatial Pattern for Classification of Motor Imagery EEG

정보과학회논문지 = Journal of KIISE, v.44 no.6, 2017년, pp.587 - 594  

박상훈 (가톨릭대학교 미디어공학) ,  김하영 (가톨릭대학교 미디어공학) ,  이다빛 (가톨릭대학교 미디어공학) ,  이상국 (가톨릭대학교 미디어기술콘텐츠학과)

초록
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최근, 동작 상상(Motor Imagery) Electroencephalogram(EEG)를 기반으로 한 Brain-Computer Interface(BCI) 시스템은 의학, 공학 등 다양한 분야에서 많은 관심을 받고 있다. Common Spatial Pattern(CSP) 알고리즘은 동작 상상 EEG의 특징을 추출하기 위한 가장 유용한 방법이다. 그러나 CSP 알고리즘은 공분산 행렬에 의존하기 때문에 Small-Sample Setting(SSS) 상황에서 성능에 한계가 있다. 또한 사용하는 주파수 대역에 따라 큰 성능 차이를 보인다. 이러한 문제를 동시에 해결하기 위해, 4-40Hz 대역 EEG 신호를 9개의 필터 뱅크를 이용하여 분할하고 각 밴드에 Regularized CSP(R-CSP)를 적용한다. 이후 Mutual Information-Based Individual Feature(MIBIF) 알고리즘은 R-CSP의 차별적인 특징을 선택하기 위해 사용된다. 본 연구에서는 대뇌 피질의 운동영역 부근 18개 채널을 사용하여 BCI CompetitionIII DatasetIVa의 피험자 다섯 명(aa, al, av, aw 및 ay)에 대해 각각 87.5%, 100%, 63.78%, 82.14% 및 86.11%의 정확도를 도출하였다. 제안된 방법은 CSP, R-CSP 및 FBCSP 방법보다 16.21%, 10.77% 및 3.32%의 평균 분류 정확도 향상이 있었다. 특히, 본 논문에서 제안한 방법은 SSS 상황에서 우수한 성능을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, motor imagery electroencephalogram(EEG) based Brain-Computer Interface(BCI) systems have received a significant amount of attention in various fields, including medicine and engineering. The Common Spatial Pattern(CSP) algorithm is the most commonly-used method to extract the features from...

주제어

#뇌-컴퓨터 인터페이스   #뇌전도   #동작 상상   #정규화 CSP   #필터 뱅크  

참고문헌 (23)

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  23. G. D. Schott, "Penfields homunculus: a note on cerebral cartography," J. Neurology, Neurosurgery, Psychiatry, Vol. 56, No. 4, pp. 329-333, Apr. 1993. 

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