‘Data Augmentation’ per reti neurali profonde per la classificazione del segnale EEG

I recenti sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale hanno permesso una più adeguata classificazione del segnale EEG. Negli ultimi anni è stato dimostrato come sia possibile ottenere ottime performance di classificazione impiegando tecniche di Machine Learning (ML) e di Deep Learning (DL), facendo uso, per quest’ultime, di reti neurali convoluzionali (Convolutional Neural Networks, CNN). In particolare, il Deep Learning richiede molti dati di training mentre spesso i dataset per EEG sono limitati ed è difficile quindi raggiungere prestazioni elevate. I metodi di Data Augmentation possono alleviare questo problema. Partendo da dati reali, questa tecnica permette, la creazione di dati artificiali fondamentali per aumentare le dimensioni del dataset di partenza. L’applicazione più comune è quella di utilizzare i Data Augmentation per aumentare le dimensioni del training set, in modo da addestrare il modello/rete neurale su un numero di campioni più esteso, riducendo gli errori di classificazione. Partendo da questa idea, i Data Augmentation sono stati applicati in molteplici campi e in particolare per la classificazione del segnale EEG. In questo elaborato di tesi, inizialmente, vengono descritti metodi di Data Augmentation implementati nel corso degli anni, utilizzabili anche nell’ambito di applicazioni EEG. Successivamente, si presentano alcuni studi specifici che applicano metodi di Data Augmentation per migliorare le presentazioni di classificatori basati su EEG per l’identificazione dello stato sonno/veglia, per il riconoscimento delle emozioni, e per la classificazione di immaginazione motoria.