A comparative analysis of coherence measures for electroencephalography

Abstract

Functional connectivity is often used in brain-computer interface studies as well as other neuroscience fields as a feature extraction method. In the functional connectivity using electroencephalography (EEG), connectivity patterns are extracted by a dependency matrix showing the coherence between electrode pairs. A variety of dependence measures can be used to calculate this matrix. In this study, a total of 15 coherence measures were analyzed comparatively in terms of computation time, accuracy and statistical significance in discriminating motor/motor imagery activities. As dependence measures, in addition to methods used in the literature for brain connectivity, five other methods used as contrast function in independent component analysis and two novel mutual information calculators proposed in this study were evaluated. Furthermore, a novel hierarchical clustering based statistical test procedure was also proposed for motor/motor imagery activity comparison, along with a similar statistical significance test applied on data from 103 subjects on four different activity types. In experiments on real data set, significance results of dependence measures differed according to the type of activity and time window duration of activity signals. Considering both computation time and accuracy performances on synthetic data, a number of methods with high statistical significance and different dependence characteristics were identified as feasible for a connectivity based brain-computer interface.Fonksiyonel bağıntılılık, diğer sinirbilim alanlarının yanı sıra beyin-bilgisayar arayüzü çalışmalarında da bir özellik çıkarım yöntemi olarak sıklıkla kullanılmaktadır. Elektroensefalografiyi (EEG) kullanan fonksiyonel bağıntılılık çalışmalarında, bağıntı desenleri elektrod çiftleri arasındaki uyumluluğu gösteren bir bağımlılık matrisi ile çıkarılmaktadır. Bu matrisin hesaplanmasında çeşitli uyumluluk ölçütleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, toplam 15 uyumluluk ölçütü hesaplama zamanı, doğruluk ve motor/hayali motor aktivitelerini ayırmadaki anlamlılığı yönünden karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Uyumluluk ölçütü olarak beyin bağıntılılığı literatüründe kullanılan yöntemlerin dışında, bağımsız bileşen analizi yönteminde kontrast fonksiyonu olarak kullanılan beş ölçüt ve bu çalışmada önerilen iki yeni ortak bilgi miktarı hesaplama yöntemi değerlendirilmiştir. Ayrıca, dört farklı aktivite türünde 103 denekten elde edilen veriye uygulanan bir istatistiksel anlamlılık testinin yanında, motor/hayali motor aktivite karşılaştırmaları için de, hiyerarşik kümelemeye dayalı yeni bir istatistiksel test prosedürü önerilmiştir. Gerçek veri setlerine uygulanan deneylerde kullanılan ölçütler, uygulandığı aktivite çeşidi ve zaman aralığına göre farklı anlamlılık değerleri vermiştir. Sentetik veri üzerinde gösterdikleri zaman ve doğruluk performansları da göz önünde bulundurularak istatistiksel anlamlılığı yüksek ve farklı bağıntılılık karakteristiği sunan birkaç yöntem, bağlantılılık temelli beyin bilgisayar arayüzünde uygulanabilir olarak tanımlanmıştır.