OICNet: A Neural Network for Online EEG Source Separation using Independent Component Analysis

独立成分分析 脑电图 计算机科学 正交性 人工智能 盲信号分离 人工神经网络 源分离 脑-机接口 任务(项目管理) 约束(计算机辅助设计) 组分(热力学) 频道(广播) 模式识别(心理学) 机器学习 工程类 机械工程 心理学 计算机网络 物理 几何学 数学 系统工程 精神科 热力学
作者
Po‐Ting Yeh,Arthur C. Tsai,Chia-Ying Hsieh,Chia-Cheng Yang,Chun-Shu Wei
标识
DOI:10.1101/2023.05.29.542778
摘要

Abstract Online source separation of EEG signals plays a crucial role in understanding and interpreting brain dynamics in real-time applications such as brain-computer interfaces (BCIs). In this paper, we propose OICNet, a novel neural network designed specifically for online EEG source separation using independent component analysis, aiming to address the challenges of real-time computational efficiency and reliable extraction of independent components from EEG data streams. The OICNet is trained on a loss function that integrates non-Gaussianity measurement and an orthogonality constraint to achieve effective decomposition of multi-channel EEG signals. We conducted comprehensive evaluation of OICNet on both task-related and task-free EEG datasets with comparison against conventional and network-based ICA counterparts. The results demonstrate that OICNet outperforms existing methods in terms of accuracy and computational efficiency. Overall, OICNet provides high-efficiency real-time EEG source separation capabilities and paves the way for advancements in deep-learning EEG processing in real-world BCI applications.
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