Applying Dimensionality Reduction as Precursor to LSTM-CNN Models for Classifying Imagery and Motor Signals in ECoG-Based BCIs

要約

運動障害は、脳卒中や外傷性脳損傷などの神経学的事故によって引き起こされることが多く、リハビリテーション療法に大きな障害となります。
この研究は、ブレイン コンピューター インターフェイス (BCI) 内の運動イメージ分類アルゴリズムを最適化することで、この分野を向上させることを目的としています。
BCI の効率を向上させることで、運動リハビリテーションの成果を向上させることが期待できる新しいアプローチを提供します。
次元削減のための教師なし手法、すなわち均一多様体近似および射影 (UMAP) と K-最近傍法 (KNN) を組み合わせて利用し、長短期記憶 (LSTM) や畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) などの教師あり手法を採用する必要性を評価します。
) 分類タスク用。
重要なのは、UMAP 次元削減後に高い KNN スコアを示した参加者は、教師あり深層学習 (DL) モデルでも高い精度を達成したことです。
個別化されたモデル要件と大量のニューラル トレーニング データにより、次元削減は効果的な前処理ステップとなり、大規模なデータ ラベリングや教師ありディープ ラーニング技術の必要性を最小限に抑えます。
このアプローチは、運動機能障害の標的療法だけでなく、急速に進化する BCI 分野における規制、安全性、信頼性の問題への対処にも重要な意味を持ちます。

要約(オリジナル)

Motor impairments, frequently caused by neurological incidents like strokes or traumatic brain injuries, present substantial obstacles in rehabilitation therapy. This research aims to elevate the field by optimizing motor imagery classification algorithms within Brain-Computer Interfaces (BCIs). By improving the efficiency of BCIs, we offer a novel approach that holds significant promise for enhancing motor rehabilitation outcomes. Utilizing unsupervised techniques for dimensionality reduction, namely Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) coupled with K-Nearest Neighbors (KNN), we evaluate the necessity of employing supervised methods such as Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Networks (CNNs) for classification tasks. Importantly, participants who exhibited high KNN scores following UMAP dimensionality reduction also achieved high accuracy in supervised deep learning (DL) models. Due to individualized model requirements and massive neural training data, dimensionality reduction becomes an effective preprocessing step that minimizes the need for extensive data labeling and supervised deep learning techniques. This approach has significant implications not only for targeted therapies in motor dysfunction but also for addressing regulatory, safety, and reliability concerns in the rapidly evolving BCI field.

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