基于小波的时间-频谱-注意力相关系数用于运动想象EEG分类

2024-06-13 Thu
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脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术近年来发展迅速，被认为是一种无需通过外周神经和肌肉，仅通过大脑直接控制外部设备的前沿技术。特别是在运动想象（Motor Imagery, MI）脑电图（Electroencephalography, EEG）应用中，BCI 技术展现了巨大的潜力。通过分析MI-EEG信号，可以帮助患有物理障碍或神经肌肉退化的病人提高生活质量。然而，由于个体之间的差异以及大脑活动的稳定性、低信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）等因素，如何从复杂的EEG信号中提取有效特征以提高MI-EEG分类系统的准确性，仍然是一个巨大的挑战。
在MI-EEG分类中，特征提取与表示是决定分类性能的关键。当前广泛使用的特征提取方法，如共空间模式（Common Spatial Pattern, CSP）、子频带共空间模式（Sub-band CSP, SBCSP）、滤波库共空间模式（Filter Bank CSP, FBCSP）等，尽管有效，但通常侧重于EEG的能量特征，无法从原始信号中提取高辨别力的特征。更为重要的是，这些方法缺乏对EEG信号在时间、频率和空间域中深层信息的考虑，从而限制了其解码性能。
为解决这些问题，本文的研究人员提出了一种基于小波变换的时间-频谱-注意力相关系数（Wavelet-based Temporal-Spectral-Attention Correlation Coefficient, WTS-CC）算法，通过同时考虑EEG信号在空间、信道、时间和频谱域中的特征及其加权，显着提高MI-EEG分类准确性。
研究方法与工作流程研究工作流程该研究主要包括以下几个模块：
1. 初始时间特征提取模块（Initial Temporal Feature Extraction, ITFE）
2. 深度EEG信道注意力模块（Deep EEG-Channel-Attention, DEC）
3. 基于小波的时间-频谱-注意力模块（Wavelet-based Temporal-Spectral-Attention, WTS）
4. 判别模块
初始时间特征提取模块（ITFE）在MI-EEG分类中，从EEG信号中提取更多的特征信息对于提高分类准确性至关重要。ITFE模块通过不同大小的卷积操作直接从原始EEG信号中提取初步特征。为了最大化特征提取性能，研究人员设计了三种不同大小（1×3、1×5、1×11）的卷积核，通过时间卷积操作提取更丰富的特征信息，使得模型能够捕捉到不同时间尺度的特征。
深度EEG信道注意力模块（DEC）虽然提取更丰富的特征有助于分类MI任务，但这些特征信息通常混合了许多无关或冗余的信息。DEC模块基于Squeeze-and-Excitation（SE）机制，自动调整每个EEG信道的重要性权重，从而使得重要信道得到增强，次要信道被抑制。通过这个过程，DEC模块能够显著提高特征提取质量，帮助增强更多辨别力特征。
基于小波的时间-频谱-注意力模块（WTS）EEG信号具有时间序列特性，其频率成分会随着时间变化。WTS模块引入了小波变换和独立样本t统计量，通过时间-频谱图之间的特征加权，捕捉更显著的辨别特征。在这个过程中，EEG信号首先通过连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）转换为时间-频谱表示，然后通过独立样本t统计量评估不同MI任务之间特征差异的显著性。WTS模块能够有效增强不同MI任务之间显著不同的时间-频谱特征。
判别模块研究采用相关系数作为MI-EEG判别依据。通过评估测试样本与训练集中不同MI任务的平均时间-频谱特征图（TTSFMs）的相关性，判别模块能够实现高效、准确的MI任务分类。与传统的深度学习模型相比，相关系数方法更加简便且不易过拟合。
研究结果数据集描述研究采用了三个公开的BCI竞赛数据集来验证提出方法的有效性：
1. BCI Competition IV dataset 2a，包含9个受试者的EEG信号，涵盖四类MI任务（左手、右手、双脚和舌头）。
2. BCI Competition IV dataset 2b，包含9个受试者的EEG信号，涵盖两类MI任务（左手和右手）。
3. 2020 International BCI Competition dataset Track#1，包含20个受试者的EEG信号，涵盖两类MI任务（左手和右手）。
评价指标研究采用了十折交叉验证法对每个数据集进行测试，并使用分类准确率（Accuracy）、Cohen’s kappa系数（Kappa）、F1评分（F1 Score）和ROC曲线下面积（AUC）四种指标来评估方法的性能。实验结果表明，WTS-CC在三个数据集上的所有评价指标均超越了当前最先进的方法。
与现有方法的对比与其他12种最新的EEG分类方法（包括Shallow ConvNet、Deep ConvNet、CP-MixedNet、TS-SEFFNet等）相比，WTS-CC在BCI Competition IV dataset 2a数据集上取得了最高的平均分类准确率（81.45%），Kappa系数（0.752）、F1评分和AUC，显示了显著的优越性。
在BCI Competition IV dataset 2b数据集上，WTS-CC同样展示了最高的平均分类准确率，进一步证明了其在MI-EEG判别中的高效性和实用性。
此外，WTS-CC在2020 International BCI Competition dataset Track#1数据集上的平均分类准确率为83.31%，即使在极少样本学习情况下也表现出色。
组件性能评估与消融实验通过进一步研究DEC模块和WTS模块对整体系统性能的影响，研究人员发现DEC模块能够通过注意力机制有效提升分类性能，而WTS模块则通过时间-频谱特征加权显著提高了分类准确性。消融实验结果表明，缺少DEC模块会导致平均分类准确率降至55.49%，表明了模块的重要性。
结论通过本研究中提出的WTS-CC方法，研究团队在多样化的公开数据集上实现了显著的MI-EEG分类性能提升，解决了许多传统方法中存在的问题。WTS-CC在提高MI-EEG分类准确性方面具有很大潜力，因为它结合了空间、信道、时间和频谱域的特征及其加权，能够有效提取和增强辨别特征。
未来，研究团队计划改进和扩展WTS-CC模型，应用于自适应判别。此外，将传递学习（Transfer Learning）技术应用于该方法，也可能进一步提高其在真实BCI系统中的适用性和泛化能力。