Comparison of Adaptive Spatial Filters with Heuristic and Optimized Region of 
Interest for EEG Based Brain-Computer-Interfaces

Liefhold, C; Grosse-Wentrup, M; Gramann, K; Buss, M

doi:10.1007/978-3-540-74936-3_28

Comparison of Adaptive Spatial Filters with Heuristic and Optimized Region of Interest for EEG Based Brain-Computer-Interfaces

Liefhold, C., Grosse-Wentrup, M., Gramann, K., & Buss, M. (2007). Comparison of Adaptive Spatial Filters with Heuristic and Optimized Region of Interest for EEG Based Brain-Computer-Interfaces. In A., Hamprecht, C., Schnörr, & B., Jähne (Eds.), Pattern Recognition: 29th DAGM Symposium, Heidelberg, Germany, September 12-14, 2007 (pp. 274-283). Berlin, Germany: Springer.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CBD9-3 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-D215-8

資料種別: 会議論文

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Liefhold, C¹, 著者
Grosse-Wentrup, M¹, 著者
Gramann, K, 著者
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1External Organizations, ou_persistent22

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要旨: Research on EEG based brain-computer-interfaces (BCIs) aims at steering devices by thought. Even for simple applications, BCIs require an extremely effective data processing to work properly because of the low signal-to-noise-ratio (SNR) of EEG signals. Spatial filtering is one successful preprocessing method, which extracts EEG components carrying the most relevant information. Unlike spatial filtering with Common Spatial Patterns (CSP), Adaptive Spatial Filtering (ASF) can be adapted to freely selectable regions of interest (ROI) and with this, artifacts can be actively suppressed. In this context, we compare the performance of ASF with ROIs selected using anatomical a-priori information and ASF with numerically optimized ROIs. Therefore, we introduce a method for data driven spatial filter adaptation and apply the achieved filters for classification of EEG data recorded during imaginary movements of the left and right hand of four subjects. The results show, that in the case of artifact-free datasets, ASFs with numerically optimized ROIs achieve classification rates of up to 97.7 while ASFs with ROIs defined by anatomical heuristic stay at 93.7 for the same data. Otherwise, with noisy datasets, the former brake down (66.7 ) while the latter meet 95.7 .

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日付: 出版: 2007-09

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識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1007/978-3-540-74936-3_28
BibTex参照ID: 4984

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出版物 1

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出版物名: Pattern Recognition: 29th DAGM Symposium, Heidelberg, Germany, September 12-14, 2007

種別: 会議論文集

著者・編者:
Hamprecht, A, 編集者
Schnörr, C, 編集者
Jähne, B, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Berlin, Germany : Springer

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 274 - 283 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-3-540-74933-2

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出版物名: Lecture Notes in Computer Science

種別: 連載記事

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出版社, 出版地: -

ページ: - 巻号: 4713 通巻号: - 開始・終了ページ: - 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

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