A parameter free model for motor imagery detection based on Riemannian geometry: preliminary results

Autores
Hernández, Hugo Sacha Uriel; Galván, Catalina María; Peterson, Victoria; Spies, Ruben Daniel
Año de publicación
2019
Idioma
inglés
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Brain-computer interfaces (BCIs) provide a non-muscular channel to control external devices using only brain activity. Motor Imagery BCI (MI-BCI) systems are based on decoding the imagination of certain movements. Although the Common Spatial Patterns (CSP) algorithm, as well as its regularized versions, can be successfully applied for MIdetection, it has some limitations in adapting to data changes. In this context, Riemannian geometry seems to be a promising approach to construct a simple, robust and parameter-free decoding model. In this work we implement and evaluate an MI decoding algorithm based on Riemannian Geometry. In particular, the Riemannian distance and its mean are used for constructing a "minimum distance to mean" (MDM) classifier. MDM is compared with the traditional CSP method, showing very similar classification results in both cross-validation and online simulation scenarios. These results indicate that Riemannian framework seems to be a very promising tool for robust MI detection.
Fil: Hernández, Hugo Sacha Uriel. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Galván, Catalina María. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral; Argentina
Fil: Peterson, Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
Fil: Spies, Ruben Daniel. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química. Departamento de Matemáticas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral; Argentina
VII Congreso de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial
Rio Cuarto
Argentina
Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Química y Naturales
Asociación Argentina de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial
Materia
BRAIN COMPUTER INTERFACE
MOTOR IMAGERY
ELECTROENCEPHALOGRAPHY
COMMON SPATIAL PATTERNS
RIEMANNIAN GEOMETRY
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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Fil: Hernández, Hugo Sacha Uriel. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Galván, Catalina María. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral; Argentina
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Fil: Spies, Ruben Daniel. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química. Departamento de Matemáticas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral; Argentina
VII Congreso de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial
Rio Cuarto
Argentina
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