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masterarbeit / presentation / slides.tex
@Jan-Peter Hohloch Jan-Peter Hohloch on 12 Dec 2016 5 KB presentation v1.0
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\begin{document}
	\author{Jan-Peter Hohloch}
	\title[Movement Prediction using Synergies]{Movement Prediction from EEG\\Based on Synergies}
	\subtitle{Evaluation and Comparison to Other Methods}
	\date{TODO\vspace*{1cm}}
	\titlepage
	\begin{frame}
	   \tableofcontents
	\end{frame}

	\section{Grundlagen}
    \frame{\centering\usebeamerfont{section title}\usebeamercolor[fg]{section title}\insertsection\par}
        \subsection{Motivation}
        \begin{frame}{Motivation}
            \begin{itemize}
                \item Steuerung von Prothesen
                \item Rehabilitation durch Exoskelett
                \item Steuerung von Computern oder Robotern
            \end{itemize}
        \end{frame}
        \subsection{Synergien}
		\begin{frame}{Synergien}
			\begin{itemize}
				\item Muskelaktivierung lässt sich in Synergien zerlegen
                \item Muster von Aktivität als Baustein der Bewegung
                \item können als Dimensionsreduktion des EMG-Signals berechnet werden
                \begin{itemize}
                    \item Principal Component Analysis (PCA)
                    \item non-Negative Matrix Factorization (NMF)
                    \item Autoencoder
                \end{itemize}
			\end{itemize}
		\end{frame}
        \subsection{Versuchsaufbau}
        \begin{frame}
            \begin{figure}
                \centering
                \includegraphics{../text/thesis/pictures/experimentalDesign.jpg}
                \caption{Versuchsaufbau (Bild aus Shiman et al. 2015)}
                \label{fig:experimentalDesign}
            \end{figure}
        \end{frame}
        \subsection{Neu-Klassifizierung}
        \begin{frame}{Neu-Klassifizierung}
            \begin{itemize}
                \item<1,2> sehr schlechte Ergebnisse für Move/Rest-Klassifikation durch EMG
                \item<1,2> Neu-Klassifizierung basierend auf EMG
                \item<2> unterschiedliche Arten von Pausen\\[.5cm]
                \item<2>[] \input{pause.tikz}
            \end{itemize}
        \end{frame}
	\section{Ergebnisse}
    \frame{\centering\usebeamerfont{section title}\usebeamercolor[fg]{section title}\insertsection\par}
        \subsection{Überblick}
        \begin{frame}
            \begin{figure}
            \centering
            \input{overview.tikz}
            \caption{Überblick: Was passiert?}
            \label{fig:overview}
        \end{figure}
        \end{frame}
        \subsection{EEG}
        \begin{frame}{EEG - Ergebnisse}
            \begin{itemize}
                \item 2-49Hz
                \begin{itemize}
                    \item Move/Rest: 57.2\%
                    \item 5 Klassen: 40.4\%
                    \item Korrelation (Geschwindigkeit): (0.18,0.20,0.01)
                    \item Korrelation (Position): (0.57,0.56,0.50)
                \end{itemize}
                \item Low Frequencies (0.01-1Hz)
                \begin{itemize}
                    \item Move/Rest: 53.5814\%
                    \item 5 Klassen: 32.7297\%
                    \item Korrelation (Geschwindigkeit): (0.0397,0.0747,-0.0145)
                    \item Korrelation (Position): (0.2731,0.2586,0.2047)
                \end{itemize}
            \end{itemize}
        \end{frame}
        \subsection{Synergien}
		\begin{frame}{Synergien - Anzahl}
			\includegraphics[width=\textwidth]{../text/thesis/pictures/results/noSyn.png}
		\end{frame}
        \begin{frame}{Synergien - Methode}
            \begin{itemize}
                \item nur geringe Unterschiede zwischen PCA, NMF und Autoencodern
                \item PCA-Synergien lassen sich vom EEG aus schlechter vorhersagen
                \item Autoencoder sollten mit wenig Synergien besser funktionieren, lies sich aber nicht zeigen
            \end{itemize}
        \end{frame}
        \begin{frame}{Synergien - Konzept}
            \begin{itemize}
                \item<1,2,3> Synergien lassen sich besser vorhersagen als EMG
                \item<2,3> EMG als unabhängige Variable erreicht nur wenig bessere Ergebnisse als Synergien (z.B. 0.23 vs. 0.20 für Positionen)
                \item<3>[$\rightarrow$] Synergien sind ein sinnvolles Konzept
            \end{itemize}
        \end{frame}
        \subsection{Topographische Informationen}
        \begin{frame}
            {Topographische Informationen}
            \includegraphics<1,2>[width=.49\textwidth]{../text/thesis/pictures/results/topoAlpha.png}
            \includegraphics<2>[width=.49\textwidth]{../text/thesis/pictures/results/topoBeta.png}
            \begin{itemize}
                \item<1,2> Alpha: ``Where-Path'' aktiv
                \item<2> Beta: großer Einfluss von Bewegungsartefakten
            \end{itemize}
        \end{frame}
    \section{Ausblick}
    \frame{\centering\usebeamerfont{section title}\usebeamercolor[fg]{section title}\insertsection\par}
        \begin{frame}{Synergien}
            \begin{itemize}
                \item Synergien stärker als Zwischenschritt EEG$\rightarrow$EMG
                \item bspw. Neuronetz:
                \begin{itemize}
                    \item EEG als Input
                    \item EMG als Output
                    \item 1 Hidden Layer
                \end{itemize}
            \end{itemize}
        \end{frame}
    %\frame{\centering\usebeamerfont{section title}\usebeamercolor[fg]{section title}Fragen?\par}
    \begin{frame}
        {Fragen?}
        \only<2>\tableofcontents
    \end{frame}
\end{document}