On the Characterization of Motor Imagery Functions Based on Systematic Timing Organization of the Human Brain

Abstract

The main objective of this thesis is to analyze the timing organization of the brain. The human brain is known to adjust its localized and also the reciprocal operations for each different cognitive task adaptively. This flexibility of the brain has attracted considerable interest in neuroscience. Elucidation of timing adaptation property of brain, however, remains as unresolved due to dynamically changing and nonlinear nature of the brain. In this thesis, we characterize the timing organization of the brain during motor imagery activity using electroencephalography signals. First, we propose a novel motor imagery activity recognition method that relies on the activity-specific time-lag between electroencephalography signals obtained from different brain regions. Next, we generalize this approach into three-parameter formulation to determine the timing profiles of activity-specific short-lived synchronization. The identification of activity-specific timing parameters was carried out using a heuristic approach that maximizes the average pairwise channel synchronizations during associated activity periods. Thereafter, we propose a novel BCI framework that find and use the timings of electroencephalography signals of localized brain regions that elicit localized activity-specific features. We identify the timings for each different brain regions by adopting a heuristic-probabilistic method. Finally, we propose a novel autoregressive modeling framework that finds a representative model for each different cognitive activity. We demonstrated the efficacy of the proposed methods on publicly available brain-computer interfacing datasets on motor imagery. The performance results indicate that considering the timing organization of the brain is crucial for accurate characterization of cognitive activity. In addition, it may also account for the inconsistency of brain computer interfacing performance obtained from different subjects.

Bu tezin temel amacı beynin zamanlama organizasyonunu analiz etmektir. İnsan beyninin, her farklı bilişsel aktivite için bölgesel ve farklı beyin bölgeleri arasında meydana gelen işlemlerin uyarlanabilir bir şekilde düzenlendiği bilinmektedir. Beynin bu esnekliği, sinirbilim alanında büyük ilgi görmüştür. Bununla birlikte, beynin zamanlama organizasyonu özelliğinin aydınlatılması, beynin dinamik ve doğrusal olmayan doğası nedeniyle çözümsüz kalmaktadır. Bu tezde, elektroansefalografi sinyallerini kullanarak hayali motor fonksiyonlar esnasında beynin zamanlama organizasyonu karakterize edilmiştir. İlk olarak, farklı beyin bölgelerinden elde edilen elektroansefalografi sinyalleri arasındaki aktiviteye-özgü zaman gecikmesine dayanan yeni bir hayali motor fonksiyonları tanıma yaklaşımı önerilmiştir. Daha sonra, aktiviteye-özgü kısa-süreli senkronizasyonların zamanlama profilini genelleştirmek için üç-parametreli bir tanıma yaklaşımı önerdik. Aktiviteye-özgü zamanlama parametreleri, ilgili görev aktivite periyodları esnasında en yüksek seviyede ortalama senkronizasyonu dikkate alan sezgisel bir yöntemle elde edilmiştir. Tezin sonraki aşamasında, beynin bölgesel olarak aktiviteye-özgü özniteliklerinin bulunduğu elektroansefalografi sinyallerinin zamanlamasını bulan ve kullanan yeni bir beyin-bilgisayar ara yüzü yaklaşımı önerilmiştir. Her bir aktivite ve beyin bölgesi için bu parametreleri sezgisel-olasılıksal bir yöntem ile belirlenmiştir. Tezin son bölümünde, her farklı bilişsel aktivite için temsili bir model bulan yeni bir öz-bağlanımlı modelleme yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen bu yöntemlerin başarımları, halka açık olarak paylaşılan beyin-bilgisayar ara yüzü veri setlerindeki tanıma başarımları ile gösterilmiştir. Performans sonuçları, bilişsel aktivitelerin karakterizasyonu için beynin sistematik zamanlama organizasyonunun dikkate alınmasının önemini vurgulamaktadır. Buna ek olarak, bu yöntemler farklı katılımcılardan elde edilen beyin-bilgisayar ara yüzü kullanım performansının tutarsızlığını da açıklayabilmektedir.