diff --git a/presentation/slides-handout.tex b/presentation/slides-handout.tex new file mode 100644 index 0000000..162f502 --- /dev/null +++ b/presentation/slides-handout.tex @@ -0,0 +1,203 @@ +\documentclass[11pt,handout]{beamer} + +\usepackage[utf8]{inputenc} +\usepackage[ngerman]{babel} +\usepackage{graphicx} +\usepackage{xcolor} +\usepackage{tikz} +\usepackage{dsfont} + +\usetheme[hideothersubsections,left]{Goettingen} +\usecolortheme{lily} + +\beamertemplatenavigationsymbolsempty + +\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{22.12.2016\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 Warum Armbewegungen vorhersagen? + \begin{itemize} + \item Steuerung von Prothesen + \item Rehabilitation durch Exoskelett + \item Steuerung von Computern oder Robotern + \end{itemize} + \item Warum diese Arbeit? + \begin{itemize} + \item Stand bei non-invasiven Techniken im Vergleich + \item Autoencoder vielversprechende Option für Synergien + \item Low Frequencies lieferten gute Ergebnisse (z.B. Lew et al. 2014) + \end{itemize} + \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{Daten} + \begin{frame}{Daten} + \begin{itemize} + \item 9 rechtshändige VP (6m,3w), $\varnothing$ 25 Jahre alt + \item 32 Kanal EEG, 6 Kanal EMG + \item Armposition in $(x,y,\theta)$ + \item ``session'' als ein Datensatz: 5 Durchläufe mit je 40 Trials $\rightarrow$ insgesamt 51 sessions + \item[] + \item Vorhersage mit SVM (Klassifizierung) oder \textsc{Ridge}-Regression (Regression) + \item[] + \item Signifikanztests: ANOVA + \end{itemize} + \end{frame} + \subsection{Neu-Klassifizierung} + \begin{frame}{Neu-Klassifizierung} + \begin{itemize} + \item sehr schlechte Ergebnisse für Move/Rest-Klassifikation durch EMG + \item Neu-Klassifizierung basierend auf EMG + \item unterschiedliche Arten von Pausen\\[.5cm] + \item[] \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{EMG} + \begin{frame}{EMG - Ergebnisse} + \begin{itemize} + \item EMG (keine Pause) + \begin{itemize} + \item Move/Rest: 80.3\% + \item 5 Klassen: 60.5\% + \item Korrelation (Geschwindigkeit): (0.06,0.08,0.02) + \item Korrelation (Position): (0.26,0.29,0.14) + \end{itemize} + \item mit Pause jeweils besser + \item<2> zum Vergleich: Autoencoder + \begin{itemize} + \item Korrelation (Geschwindigkeit): (0.05,0.08,0.01) + \item Korrelation (Position): (0.20,0.29,0.11) + \end{itemize} + \end{itemize} + \end{frame} + \subsection{Aufnahmemethoden} + \begin{frame}{Aufnahmemethoden} + \begin{figure} + \centering + \includegraphics[width=\textwidth]{../text/thesis/pictures/results/corrEEGemgLFpos.png} + \caption{Korrelation von Positionsvorhesagen von EEG, EMG und LF} + \label{fig:corrEEGemgLFpos} + \end{figure} + \end{frame} + \subsection{Pause} + \begin{frame}{Pause} + \begin{itemize} + \item<1,2> EMG signifikant besser wenn \texttt{pause=true} + \item<2> Low Frequencies signifikant besser wenn \texttt{pause=false} + \end{itemize} + \only<1>{\includegraphics[width=\textwidth]{../text/thesis/pictures/results/pauseEMG.png}} + \only<2>{\includegraphics[width=\textwidth]{../text/thesis/pictures/results/lfToAutoencPause.png}} + \end{frame} + \subsection{Synergien} + \begin{frame}{Synergien - Ergebnisse} + \includegraphics[width=\textwidth]{../text/thesis/pictures/results/predictEMGSyn.png} + \end{frame} + \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, ließ sich aber nicht zeigen + \end{itemize} + \end{frame} + \begin{frame}{Synergien - Konzept} + \begin{itemize} + \item Synergien lassen sich besser vorhersagen als EMG + \item EMG-Vorhersage aus EEG mit Zwischenschritt nur wenig schlechter als ohne (0.23 vs 0.20) + \item<2>[$\rightarrow$] 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} diff --git a/presentation/slides.tex b/presentation/slides.tex index bcc8542..c9ec1fb 100644 --- a/presentation/slides.tex +++ b/presentation/slides.tex @@ -28,9 +28,18 @@ \subsection{Motivation} \begin{frame}{Motivation} \begin{itemize} - \item Steuerung von Prothesen - \item Rehabilitation durch Exoskelett - \item Steuerung von Computern oder Robotern + \item Warum Armbewegungen vorhersagen? + \begin{itemize} + \item Steuerung von Prothesen + \item Rehabilitation durch Exoskelett + \item Steuerung von Computern oder Robotern + \end{itemize} + \item Warum diese Arbeit? + \begin{itemize} + \item Stand bei non-invasiven Techniken im Vergleich + \item Autoencoder vielversprechende Option für Synergien + \item Low Frequencies lieferten gute Ergebnisse (z.B. Lew et al. 2014) + \end{itemize} \end{itemize} \end{frame} \subsection{Synergien} @@ -55,6 +64,19 @@ \label{fig:experimentalDesign} \end{figure} \end{frame} + \subsection{Daten} + \begin{frame}{Daten} + \begin{itemize} + \item 9 rechtshändige VP (6m,3w), $\varnothing$ 25 Jahre alt + \item 32 Kanal EEG, 6 Kanal EMG + \item Armposition in $(x,y,\theta)$ + \item ``session'' als ein Datensatz: 5 Durchläufe mit je 40 Trials $\rightarrow$ insgesamt 51 sessions + \item[] + \item Vorhersage mit SVM (Klassifizierung) oder \textsc{Ridge}-Regression (Regression) + \item[] + \item Signifikanztests: ANOVA + \end{itemize} + \end{frame} \subsection{Neu-Klassifizierung} \begin{frame}{Neu-Klassifizierung} \begin{itemize} @@ -64,24 +86,6 @@ \item[] \input{pause.tikz} \end{itemize} \end{frame} - \subsection{Vorhersagemethoden} - \begin{frame}{Vorhersagemethoden} - \begin{itemize} - \item Support-Vector-Machine (SVM) - \begin{itemize} - \item Klassifizierung durch trennende Ebenen - \item $\min \frac{1}{||\vec{w}||}\ s.t.\ y_i(\vec{w}\cdot\vec{x_i}-b)\geq 1,\ i=1,\dots,n$ - \item $\vec{x_i}$ Eingabe, $y_i\in\{-1,+1\}$ Klasse - \end{itemize} - \item \textsc{Ridge}-Regression - \begin{itemize} - \item lineare Regression - \item \textsc{Ridge}-Parameter $\lambda$ verringert overfitting - \item $Y=X\beta+\epsilon$ - \item $\hat{\beta}=\arg\min\limits_{b\in\mathds{R}^p} \left(y-Xb\right)^T\left(y-Xb\right)+\lambda b^Tb$ - \end{itemize} - \end{itemize} - \end{frame} \section{Ergebnisse} \frame{\centering\usebeamerfont{section title}\usebeamercolor[fg]{section title}\insertsection\par} \subsection{Überblick} @@ -130,7 +134,28 @@ \end{itemize} \end{itemize} \end{frame} + \subsection{Aufnahmemethoden} + \begin{frame}{Aufnahmemethoden} + \begin{figure} + \centering + \includegraphics[width=\textwidth]{../text/thesis/pictures/results/corrEEGemgLFpos.png} + \caption{Korrelation von Positionsvorhesagen von EEG, EMG und LF} + \label{fig:corrEEGemgLFpos} + \end{figure} + \end{frame} + \subsection{Pause} + \begin{frame}{Pause} + \begin{itemize} + \item<1,2> EMG signifikant besser wenn \texttt{pause=true} + \item<2> Low Frequencies signifikant besser wenn \texttt{pause=false} + \end{itemize} + \only<1>{\includegraphics[width=\textwidth]{../text/thesis/pictures/results/pauseEMG.png}} + \only<2>{\includegraphics[width=\textwidth]{../text/thesis/pictures/results/lfToAutoencPause.png}} + \end{frame} \subsection{Synergien} + \begin{frame}{Synergien - Ergebnisse} + \includegraphics[width=\textwidth]{../text/thesis/pictures/results/predictEMGSyn.png} + \end{frame} \begin{frame}{Synergien - Anzahl} \includegraphics[width=\textwidth]{../text/thesis/pictures/results/noSyn.png} \end{frame} @@ -154,10 +179,16 @@ \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<1,2> Alpha: ``Where-Path'' aktiv (?) \item<2> Beta: großer Einfluss von Bewegungsartefakten \end{itemize} \end{frame} + \subsection{Zusammenfassung} + \begin{frame}{Zusammenfassung} + \begin{itemize} + \item TODO + \end{itemize} + \end{frame} \section{Ausblick} \frame{\centering\usebeamerfont{section title}\usebeamercolor[fg]{section title}\insertsection\par} \begin{frame}{Synergien}