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Classification of Motor Imagery EEG Based on Time-Domain and Frequency-Domain Dual-Stream Convolutional Neural Network - 08/05/21

Doi : 10.1016/j.irbm.2021.04.004 
E. Huang a, X. Zheng a, , Y. Fang b, Z. Zhang a
a School of Computer and Information Science, Southwest University, Chongqing, China 
b College of Electronic and Information Engineering, Southwest University, Chongqing, China 

Corresponding author.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Saturday 08 May 2021

Graphical abstract

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

Dual-stream convolutional neural network can use original time domain signal and frequency domain signal as input.
Using time-frequency signal as input can achieve higher performance than using time-domain or frequency-domain signal alone.
The linear weighted fusion method can combine the time-domain features with the frequency-domain features.
The optimal weight value α for each subject can be searched.

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Abstract

Background and objective

An important task of the brain-computer interface (BCI) of motor imagery is to extract effective time-domain features, frequency-domain features or time-frequency domain features from the raw electroencephalogram (EEG) signals for classification of motor imagery. However, choosing an appropriate method to combine time domain and frequency domain features to improve the performance of motor imagery recognition is still a research hotspot.

Methods

In order to fully extract and utilize the time-domain and frequency-domain features of EEG in classification tasks, this paper proposed a novel dual-stream convolutional neural network (DCNN), which can use time domain signal and frequency domain signal as the inputs, and the extracted time-domain features and frequency-domain features are fused by linear weighting for classification training. Furthermore, the weight can be learned by the DCNN automatically.

Results

The experiments based on BCI competition II dataset III and BCI competition IV dataset 2a showed that the model proposed by this study has better performance than other conventional methods. The model used time-frequency signal as the inputs had better performance than the model only used time-domain signals or frequency-domain signals. The accuracy of classification was improved for each subject compared with the models only used one signals as the inputs.

Conclusions

Further analysis shown that the fusion weight of different subject is specifically, adjusting the weight coefficient automatically is helpful to improve the classification accuracy.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Brain-computer interface, Motor imagery, Time-domain, Frequency-domain, Convolutional neural network


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