Clasificación de señales EEG para aplicaciones BCI de imaginación motora

Abstract

La decodificación de señales EEG constituye la base de la mayoría de los estudios de interfaces cerebro-computadora. Una técnica prominente de preprocesamiento para estas señales implica el uso de matrices de covarianza. Este método ha ganado una amplia aplicación en los últimos años, particularmente en el procesamiento de señales EEG y el filtrado espacial para BCI de imaginación motora. Dado que las matrices de covarianza residen dentro de la variedad Riemanniana de matrices SPD, la aplicación de la geometría Riemanniana ha demostrado ser un enfoque robusto y de alto rendimiento. Con el fin de interpretar las señales cerebrales para aplicaciones futuras en robótica médica y sistemas de control, este artículo presenta un método que proyecta estas matrices de covarianza desde su espacio Riemanniano nativo a múltiples espacios tangentes, lo que permite el uso de clasificadores convencionales como la regresión logística y las máquinas de vectores de soporte. Nuestros resultados demuestran que este enfoque supera significativamente el método de proyección única.