Thèse Année : 2024

Advanced methods for BCI-EEG processing for improved classification performance and reproducibility

Méthodes avancées de traitement des BCI-EEG pour améliorer la performance et la reproductibilité de la classification

Résumé

Electroencephalography (EEG) non-invasively measures the brain's electrical activity through electromagnetic fields generated by synchronized neuronal activity. This allows for the collection of multivariate time series data, capturing a trace of the brain electrical activity at the level of the scalp. At any given time instant, the measurements recorded by these sensors are linear combinations of the electrical activities from a set of underlying sources located in the cerebral cortex. These sources interact with one another according to a complex biophysical model, which remains poorly understood. In certain applications, such as surgical planning, it is crucial to accurately reconstruct these cortical electrical sources, a task known as solving the inverse problem of source reconstruction. While intellectually satisfying and potentially more precise, this approach requires the development and application of a subject-specific model, which is both expensive and technically demanding to achieve.However, it is often possible to directly use the EEG measurements at the level of the sensors and extract information about the brain activity. This significantly reduces the data analysis complexity compared to source-level approaches. These measurements can be used for a variety of applications, including monitoring cognitive states, diagnosing neurological conditions, and developing brain-computer interfaces (BCI). Actually, even though we do not have a complete understanding of brain signals, it is possible to generate direct communication between the brain and an external device using the BCI technology. This work is centered on EEG-based BCIs, which have several applications in various medical fields, like rehabilitation and communication for disabled individuals or in non-medical areas, including gaming and virtual reality.Despite its vast potential, BCI technology has not yet seen widespread use outside of laboratories. The primary objective of this PhD research is to try to address some of the current limitations of the BCI-EEG technology. Autoregressive models, even though they are not completely justified by biology, offer a versatile framework to effectively analyze EEG measurements. By leveraging these models, it is possible to create algorithms that combine nonlinear systems theory with the Riemannian-based approach to classify brain activity. The first contribution of this thesis is in this direction, with the creation of the Augmented Covariance Method (ACM). Building upon this foundation, the Block-Toeplitz Augmented Covariance Method (BT-ACM) represents a notable evolution, enhancing computational efficiency while maintaining its efficacy and versatility. Finally, the Phase-SPDNet work enables the integration of such methodologies into a Deep Learning approach that is particularly effective with a limited number of electrodes.Additionally, we proposed the creation of a pseudo online framework to better characterize the efficacy of BCI methods and the largest EEG-based BCI reproducibility study using the Mother of all BCI Benchmarks (MOABB) framework. This research seeks to promote greater reproducibility and trustworthiness in BCI studies.In conclusion, we address two critical challenges in the field of EEG-based brain-computer interfaces (BCIs): enhancing performance through advanced algorithmic development at the sensor level and improving reproducibility within the BCI community.

L'électroencéphalographie (EEG) mesure de manière non invasive l'activité électrique du cerveau par le biais de champs électromagnétiques générés par l'activité synchronisée de millions de neurones. Cela permet de collecter des données temporelles multivariées qui constituent une trace de l'activité électrique du cerveau mesurée au niveau du cuir chevelu. À tout instant, les mesures enregistrées par ces capteurs sont des combinaisons linéaires des activités électriques provenant d'un ensemble de sources sous-jacentes situées dans le cortex cérébral. Ces sources interagissent entre elles selon un modèle biophysique complexe qui reste mal compris. Dans certaines applications, telles que la planification chirurgicale, il est crucial de reconstruire avec précision ces sources électriques corticales, une tâche connue sous le nom de résolution du problème inverse de reconstruction de sources. Bien qu'intellectuellement satisfaisante et potentiellement plus précise, cette approche nécessite le développement et l'application d'un modèle spécifique au sujet, ce qui est à la fois coûteux et techniquement difficile à réaliser. Il est cependant souvent possible d'utiliser directement les mesures EEG au niveau des capteurs et d'en extraire des informations sur l'activité cérébrale. Cela réduit considérablement la complexité de l'analyse des données par rapport aux approches au niveau des sources. Ces mesures peuvent être utilisées pour une variété d'applications comme par exemple la surveillance des états cognitifs, le diagnostic des conditions neurologiques ou le développement d'interfaces cerveau-ordinateur (BCI). De fait, même sans avoir une compréhension complète des signaux cérébraux, il est possible de créer une communication directe entre le cerveau et un appareil externe à l'aide de la technologie BCI. Le travail décrit dans ce document est centré sur les interfaces cerveau-ordinateur basées sur l'EEG, qui ont plusieurs applications dans divers domaines médicaux, comme la réadaptation et la communication pour les personnes handicapées, ou dans des domaines non médicaux, notamment les jeux et la réalité virtuelle. La première contribution de cette thèse va dans ce sens, avec la proposition d'une méthode basée sur une matrice de covariance augmentée (ACM). Sur cette base, la méthode de covariance augmentée Block-Toeplitz (BT-ACM) représente une évolution notable, améliorant l'efficacité de calcul tout en conservant son efficacité et sa versatilité. Enfin, ce travail se poursuit avec la proposition d'un réseau de neurones artificiel Phase-SPDNet qui permet l'intégration de ces méthodologies dans une approche de Deep Learning et qui est particulièrement efficace même avec un nombre limité d'électrodes. Nous avons en outre proposé le cadre pseudo-on-line pour mieux caractériser l'efficacité des méthodes BCI et la plus grande étude de reproductibilité BCI basée sur l'EEG en utilisant le benchmark MOABB (Mother of all BCI Benchmarks). Cette recherche vise à promouvoir une plus grande reproductibilité et fiabilité des études BCI. En conclusion, nous relevons dans cette thèse deux défis majeurs dans le domaine des interfaces cerveau-ordinateur (BCI) basées sur l'EEG : l'amélioration des performances par le développement d'algorithmes avancés au niveau des capteurs et l'amélioration de la reproductibilité au sein de la communauté BCI.

Fichier principal
Vignette du fichier
2024COAZ4033.pdf (47.47 Mo) Télécharger le fichier
Origine Version validée par le jury (STAR)
Licence

Dates et versions

tel-04797267 , version 1 (22-11-2024)
tel-04797267 , version 2 (04-12-2024)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : tel-04797267 , version 2

Citer

Igor Carrara. Advanced methods for BCI-EEG processing for improved classification performance and reproducibility. Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Côte d'Azur, 2024. English. ⟨NNT : 2024COAZ4033⟩. ⟨tel-04797267v2⟩
603 Consultations
469 Téléchargements

Partager

  • More