مقاله اعمال کاهش ابعاد به عنوان پیشگام در مدل های LSTM-CNN برای طبقه بندی تصاویر و سیگنال های موتور در BCI های مبتنی بر ECoG

چکیده

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.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

اختلالات حرکتی ، که اغلب در اثر حوادث عصبی مانند سکته مغزی یا آسیب های مغزی آسیب زا ایجاد می شود ، موانع قابل توجهی در توانبخشی وجود دارد.این تحقیق با هدف بالا بردن این زمینه با بهینه سازی الگوریتم های طبقه بندی تصاویر حرکتی در رابط های مغز و رایانه (BCI) انجام می شود.با بهبود کارآیی BCIS ، ما یک رویکرد جدید ارائه می دهیم که نوید قابل توجهی برای افزایش نتایج توانبخشی حرکتی دارد.با استفاده از تکنیک های بدون نظارت برای کاهش ابعاد ، یعنی تقریب منیفولد یکنواخت و طرح ریزی (UMAP) همراه با همسایگان K-Near (KNN) ، ما ضرورت استفاده از روشهای نظارت شده مانند حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM) و شبکه های عصبی Convolutional را ارزیابی می کنیم (CNNS) برای کارهای طبقه بندی.نکته مهم ، شرکت کنندگان که به دنبال کاهش ابعاد UMAP نمرات KNN بالایی نشان داده اند نیز در مدل های تحت نظارت عمیق (DL) نظارت بالایی کسب کرده اند.با توجه به الزامات مدل فردی و داده های گسترده آموزش عصبی ، کاهش ابعاد به یک مرحله پیش پردازش مؤثر تبدیل می شود که نیاز به برچسب زدن داده های گسترده و تکنیک های یادگیری عمیق را به حداقل می رساند.این رویکرد نه تنها برای روشهای درمانی هدفمند در اختلال عملکرد حرکتی بلکه برای پرداختن به نگرانی های نظارتی ، ایمنی و قابلیت اطمینان در زمینه BCI که به سرعت در حال تحول است ، پیامدهای قابل توجهی دارد.