“Decodifica di intenzioni di movimento dalla corteccia parietale posteriore di macaco attraverso il paradigma Deep Learning”

Talevi, Luca ; Talevi, Luca (2019) “Decodifica di intenzioni di movimento dalla corteccia parietale posteriore di macaco attraverso il paradigma Deep Learning”. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria biomedica [LM-DM270] - Cesena
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Abstract

Le Brain Computer Interfaces (BCI) invasive permettono di restituire la mobilità a pazienti che hanno perso il controllo degli arti: ciò avviene attraverso la decodifica di segnali bioelettrici prelevati da aree corticali di interesse al fine di guidare un arto prostetico. La decodifica dei segnali neurali è quindi un punto critico nelle BCI, richiedendo lo sviluppo di algoritmi performanti, affidabili e robusti. Tali requisiti sono soddisfatti in numerosi campi dalle Deep Neural Networks, algoritmi adattivi le cui performance scalano con la quantità di dati forniti, allineandosi con il crescente numero di elettrodi degli impianti. Impiegando segnali pre-registrati dalla corteccia di due macachi durante movimenti di reach-to-grasp verso 5 oggetti differenti, ho testato tre basilari esempi notevoli di DNN – una rete densa multistrato, una Convolutional Neural Network (CNN) ed una Recurrent NN (RNN) – nel compito di discriminare in maniera continua e real-time l’intenzione di movimento verso ciascun oggetto. In particolare, è stata testata la capacità di ciascun modello di decodificare una generica intenzione (single-class), la performance della migliore rete risultante nel discriminarle (multi-class) con o senza metodi di ensemble learning e la sua risposta ad un degrado del segnale in ingresso. Per agevolarne il confronto, ciascuna rete è stata costruita e sottoposta a ricerca iperparametrica seguendo criteri comuni. L’architettura CNN ha ottenuto risultati particolarmente interessanti, ottenendo F-Score superiori a 0.6 ed AUC superiori a 0.9 nel caso single-class con metà dei parametri delle altre reti e tuttavia maggior robustezza. Ha inoltre mostrato una relazione quasi-lineare con il degrado del segnale, priva di crolli prestazionali imprevedibili. Le DNN impiegate si sono rivelate performanti e robuste malgrado la semplicità, rendendo eventuali architetture progettate ad-hoc promettenti nello stabilire un nuovo stato dell’arte nel controllo neuroprotesico.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Talevi, Luca ; Talevi, Luca
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
machine learning,deep learning,deep neural network,artificial neural network,DL,DNN,ANN,ML,brain Computer Interface,Brain Machine Interface,BCI,BMI,Monkey,Posterior Parietal Cortex,PPC,V6A,Decoding,Movement Intention,Neural Spikes,Convolutional Neural Network,Recurrent Neural Network,CNN,RNN,Gated Recurrent Unit,GRU,Ensemble Learning,Keras,Python
Data di discussione della Tesi
13 Marzo 2019
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