21、医疗领域中脑电矩阵与张量分类及相关技术解析

devops8pract

于 2025-09-17 09:49:19 发布

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分类专栏： VR/AR赋能智慧医疗文章标签：脑电矩阵张量分类黎曼几何

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医疗领域中脑电矩阵与张量分类及相关技术解析

1. 基于黎曼几何的分类方法

1.1 原理

黎曼几何分类器（RGC）的核心思想是将数据直接映射到一个配备合适度量的几何空间中，而不是仅仅预测空间筛和/或微小的精英属性。在这个空间里，数据集可以方便地用于各种目的，如求平均值、平滑处理、线性插值、外推和分类等。映射脑电数据需要计算数据协方差的许多特征，其背后的假设是对于给定的心理状态，脑电源的振幅和地理分布是固定的，这些数据可以用协方差来存储。

黎曼几何用于分析可以局部和线性估计的平滑弯曲空间。切空间是流形上每一点的线性近似，在黎曼流形中，切空间有一个积分（度量），它在点与点之间逐渐变化。因此，出现了一种非欧几里得的多点测量概念（例如，每个点可以是一次试验）和任何一组测量的中线概念。在这种情况下，使用的是内在距离，而不是外在距离，内在距离更适应信息的映射方式。

1.2 优缺点

与传统方法相比，黎曼最小距离到均值（RMDM）方法的处理过程更简单，步骤更少。任何脑机接口（BCMI）范式，如心理想象BCMI、稳态视觉诱发电位（SSVEP）和事件相关电位（ERPs），都可以使用黎曼分类器，不同之处仅在于数据集在对称正定（SPD）流形中的表示方式。此外，RMDM方法是无参数的，不需要进行交叉验证等参数调整。因此，黎曼几何为创建简单而准确的预测模型提供了新的工具。

2. 张量特征提取与分类

2.1 原理

高阶认知张量分析和分解正成为脑电数据处理的潜在方法，特别是在脑机接口中用于特征提取、分类和编目操作。张量化是将低阶数据格式转换为高阶张量（多路数组）的过程，对于时间序列脑电数据集，通常需要先将其转换为张量，再进行特征提取和分类。

张量的阶由其维度或方式决定，例如脑电 - 脑机接口统计数据集的维度包括空间（通道）、时间、频率、人员、条件、试验、组、字典、小波等。多个通道的脑电信号通常表示为三阶张量，主要变量为空间（通道）、时间和频率。例如，在T个时间样本上收集的S个通道的脑电信号可以组合成S个FT维的时频谱图矩阵，从而构建一个FTS维的三阶张量。对于多次试验和多个对象，数据集可以用更高阶的张量来描述，如五阶张量可以表示为试验 - 对象 - 空间 - 时间 - 频率。

基本的向量和格机器学习算法已被扩展或调整到卷积层，也可以推广到张量。支持向量机（SVM）已自然地推广到张量支持机（TSMC）、核TSMC和更高秩的TSMC用于编目。张量Fisher判别分析（TFDAN）和高阶判别分析（HODAN）已被添加到传统的线性判别分析（LDA）方法中。此外，由于数据结构信息通常是固有的，它可以减少学习方法分类中提取的未公开特征的数量，因此脑机接口数据集的卷积表示在克服排除性子空间选择中的数据稀疏难题方面非常有用。

2.2 优缺点

随着脑机接口技术的发展，产生了大量高维、多模态的脑数据。张量由于其多路性质，为脑机接口数据的融合和分析提供了强大而有趣的工具，也为发现隐藏的复杂（时空频率）数据集结构提供了分析基础。此外，张量可以利用张量化和低秩张量分解，快速将大量多维数据集压缩成低阶因子矩阵和/或核心张量，通常表示减少的特征。张量方法还可以通过分析表示为矩阵乘法的事件关联块，区分原始脑电数据中的普遍成分和单独成分。

然而，张量技术是新的，虽然有潜力，但还需要更多的研究来使其在实际应用中更加实用，并且需要与某些新方法进行性能比较。

3. 迁移学习（TsL）

3.1 原理

机器学习中一个重要的假设是训练数据集和测试数据集对应于某个特征集，并具有相似的概率分布。但在计算机视觉、生物工程和脑机接口等领域，这个假设经常被打破。当脑机接口的数据从多个人和不同的时间段收集时，数据分布会发生变化。

迁移学习旨在利用在学习一个任务时获得的知识来解决一个相关但不同的任务，以处理与上述假设相矛盾的数据。迁移方法是一种结合多种方法的技术，通过利用在学习不同任务时获得的知识，提高在一个任务（通常称为源域）上训练的分类器的有效性。迁移学习的效果通常高度依赖于两个任务的相关程度，例如，两个不同个体进行的两个P300八进制活动之间的迁移学习比同一个体进行的一个P300八进制挑战和运动想象（MoI）活动之间的迁移学习更重要。

当一个任务（源域）有足够的标注数据，而另一个任务（目标域）的数据稀少或获取成本高时，迁移学习就非常重要。在这种情况下，将信息从给定数据集转移到目标域可以作为完成目标任务的正则化器或偏差。

3.2 优缺点

迁移学习在每个会话和相关解码功能中都非常重要，对于开发无校准的脑机接口方法至关重要。在实际应用中，校准过程对于认知能力有限的分析人员来说可能非常疲惫，对于健康用户来说也很烦人。对于初学者来说，从脑机接口交互开始就进行同行评估非常令人兴奋和有吸引力。

在使用自适应方法之前，用户可以使用迁移学习来实现良好的脑机接口。对于新手用户，可以使用从不同个体获得的数据集来建立脑机接口；对于有经验的用户，可以使用不同时间段的数据集。如果初始设置效率不高，则需要在过程中调整分类器。

迁移学习本质上是稳健的，即使总体上不是最优的。例如，如果个体之间的迁移学习质量较差，它仍然可能比个体特定的校准产生更好的结果，这在分析情况下特别有用，因为在这些情况下获得更好的校准可能很困难。

4. 深度学习

深度学习是机器学习的一部分，其中分类技术和特征都从数据本身学习。深度学习这个术语源于模型的设计，它基于非线性级联和可训练的特征提取模块。通过这种级联，学习到的特征通常与不断上升的概念层次相关联。脑机接口中最突出的两种深度学习算法是卷积神经网络（CNN）和受限玻尔兹曼机。

4.1 优缺点

深度神经网络（DNNs）能够同时从原始脑电数据集中训练相关属性和分类器。基于其在其他领域的有效性，DNNs似乎有望产生更强的分类器和特征，从而增加脑电分类的鲁棒性。然而，目前关于用于脑电适配脑机接口的DNNs的研究在证明其相对于新脑机接口方法的实质性相关性和优势方面还很薄弱。

许多研究要么没有将研究的DNN与新的脑机接口方法进行比较，要么比较方式存在偏差，使用了不适当的参数或随意选择参数，这使得用户无法通过测试集的性能排除传统的参数调整。未来的脑机接口DNN研究需要解决这些问题。

一个值得注意的例外是，浅层CNN在严格和令人信服的方式上可能优于滤波共空间模式（FBCSP）。这表明DNN用于脑电支持的脑机接口的一个主要缺点是网络参数数量巨大，需要大量的训练实例来更新这些参数。然而，传统的脑机接口数据集和实验的训练示例数量有限，因为不能要求脑机接口用户在使用设备之前完成数百万次认知指令。实际上，在脑机接口领域之外，有限训练集下的DNNs已被证明是次优的，甚至是最糟糕的分类器之一。因此，在设计脑机接口时，通常只有少量的训练集可用，这可能解释了为什么参数较少的浅层网络对于脑机接口最为有效。未来，可能需要有限参数的神经网络，或者具有大量训练数据集的脑机接口应用，如多用户元数据。

5. 多标签分类器

5.1 原理

为了生成多类编目功能，可以采用两种主要方法对两种以上的心理活动进行分类。第一种方法是使用多类方法，如决策树、k - 最近邻（k - NN）、多层感知器或朴素贝叶斯分类器直接估计类别。第二种方法是将问题分解为一系列二元分类任务，这种分解可以通过多种方式实现，包括：
- 成对分类器（一对一）
- 一对其余（一对所有）分类技术
- 类似于二元决策树的层次分类技术
- 多标签分类器

在多标签分类器中，每个类与L个标签（或属性）的一个子集相关联，通过比较编目结果与指定类的每个标签子集之间的最小接近度来确定预测类。

5.2 优缺点

多类和多标签技术试图识别多个命令，增加识别的类数量可以为用户提供更多的命令，使他们能够更快速地与系统交互，可能消除下拉菜单等。多类编目方法只需要学习少量标签，因此学习更容易、更轻松。由于标签的组合很多，所以可以有很多类和命令。多标签技术还允许标记类的标记具有可变性，这有助于类的细分。通常，标签的数量必然少于类的总数。最终，多类和多标签系统比典型方法具有更低的计算复杂度，因为它们可以交换参数，如多层感知器或类描述符。

以下是一个简单的流程图，展示了多标签分类器的两种主要方法：

graph LR
    A[多类分类问题] --> B[直接多类方法]
    A --> C[分解为二元分类任务]
    C --> C1[成对分类器（一对一）]
    C --> C2[一对其余（一对所有）]
    C --> C3[层次分类技术]
    C --> C4[多标签分类器]

综上所述，在选择合适的分类方法时，需要考虑多种因素。自适应分类技术在分类性能上通常优于静态分类技术；在训练数据集有限的情况下，深度学习网络目前对脑电信号分类的影响不大，浅层卷积神经网络似乎更有前景；对于少量训练数据，收缩线性判别分析（sLDA）比常规LDA更有效和稳健；当训练数据不足时，可以使用迁移学习、随机森林、sLDA或黎曼最小距离到均值（RMDM）分类技术；如果用户的任务相似，可以使用域适应来提高分类器性能，但要注意迁移学习的有效性可能会受到影响；黎曼几何分类器对于各种脑机接口任务非常有前景，是目前的先进技术，需要进一步研究和应用；张量技术是新的且有潜力，但需要更多研究使其在实际中更实用。

总之，动态分类器（包括无监督和有监督）通常优于静态分类器，矩阵和/或张量分类器在提高脑机接口可靠性方面显示出潜力，但黎曼几何分类器仍然是许多脑机接口设计的前沿技术。迁移学习在训练数据不足时可能有益，但效果高度可变。随机森林和收缩LDA在少量训练数据集上表现良好。尽管深度学习模型在其他领域有效，但在脑机接口领域尚未一致且明确地显示出对先进技术的改进。未来需要更多的研究来探索这些技术在脑机接口中的应用和优化。

医疗领域中脑电矩阵与张量分类及相关技术解析

6. 各类分类技术的综合比较与应用建议

根据上述比较，我们可以给出以下应用建议：
- 数据量充足且任务复杂 ：如果有大量的训练数据，且脑电数据具有高维、多模态的特点，同时任务较为复杂，可以考虑结合深度学习和张量特征提取与分类技术。深度学习可以挖掘数据的深层次特征，而张量技术可以更好地处理数据的复杂结构。
- 训练数据有限 ：当训练数据较少时，收缩线性判别分析（sLDA）、迁移学习、随机森林或黎曼最小距离到均值（RMDM）分类技术是不错的选择。这些方法在数据有限的情况下能够保持较好的性能。
- 追求简单高效 ：对于希望快速实现分类，且不想进行复杂参数调优的情况，基于黎曼几何的分类方法是首选，它的处理过程简单，无参数调优的烦恼。
- 多命令交互需求 ：如果应用场景需要识别多个命令，以实现用户与系统更丰富的交互，多标签分类器是合适的选择。

7. 未来发展方向与展望

随着科技的不断进步，脑机接口领域的分类技术也将不断发展和完善。以下是一些可能的未来发展方向：
- 技术融合 ：将不同的分类技术进行融合，发挥各自的优势，以应对更加复杂的脑电数据和多样化的应用场景。例如，将迁移学习与深度学习相结合，利用迁移学习解决训练数据不足的问题，同时发挥深度学习强大的特征提取能力。
- 个性化分类 ：考虑到不同个体之间脑电信号的差异，未来的分类技术可能会更加注重个性化。通过为每个用户建立个性化的分类模型，可以提高分类的准确性和适应性。
- 实时处理 ：在实际应用中，如医疗康复、智能交互等场景，对脑电信号的实时处理能力有较高的要求。因此，开发能够实时处理脑电数据的分类技术将是一个重要的发展方向。
- 跨领域应用拓展 ：脑机接口技术的应用不仅仅局限于医疗领域，未来可能会拓展到更多领域，如教育、娱乐、智能家居等。分类技术也需要适应这些不同领域的需求，进行相应的优化和改进。

8. 总结

在脑机接口领域，选择合适的分类技术对于实现准确、高效的脑电信号分类至关重要。本文介绍了基于黎曼几何的分类、张量特征提取与分类、迁移学习、深度学习和多标签分类器等多种分类技术，分析了它们的原理、优缺点以及适用场景。

在实际应用中，需要根据训练数据的情况、任务的特点以及具体的需求来综合考虑选择合适的分类技术。同时，要关注技术的发展趋势，积极探索技术融合、个性化分类、实时处理和跨领域应用等方面的可能性，以推动脑机接口技术在更多领域的广泛应用和发展。

以下是一个总结脑机接口分类技术选择思路的流程图：

graph LR
    A[脑机接口分类需求] --> B{数据量情况}
    B -->|数据充足| C{任务复杂度}
    C -->|复杂| D[深度学习 + 张量特征提取与分类]
    C -->|相对简单| E[根据其他需求选择]
    B -->|数据有限| F{是否有相关任务数据}
    F -->|是| G[迁移学习]
    F -->|否| H[收缩线性判别分析（sLDA）/随机森林/RMDM]
    I[多命令交互需求] --> J[多标签分类器]
    K[追求简单高效] --> L[基于黎曼几何的分类]

通过合理选择和应用这些分类技术，有望进一步提升脑机接口系统的性能和用户体验，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。