\documentclass[11pt]{beamer}
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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}