A Bootstrapping Method for Improving the Classification Performance of the P300 Speller

ABSTRACT

Abstract In this paper, we present a novel approach to training classifiers in a speller based on P300 potentials. The method, based on bootstrapping, is a known strategy for generating new samples, but it is rarely used in neurosciences. The study first demonstrates how the performance of the classification task (detecting P300 and Non-P300 classes) could be sub-optimal in the traditional approach. Then, a new method for taking new samples from the training data is proposed. Each classifier is re-trained using balanced sub-groups of individual P300 and non-P300 samples. Data were collected from 14 healthy subjects, using 16 electroencephalography channels. These were filtered in bandpass and decimated. Subsequently, four linear classifiers were trained using the traditional method followed by the proposed one, with 1000, 2000 and 3000 samples per class. Results indicate an improvement in the accuracy and discrimination capacity of discriminative classifiers with the proposed method, maintaining the same statistical properties between the training and test data. By contrast, for generative classifiers, there is no significant difference in the results. Therefore, the proposed method is highly recommended for training discriminative classifiers in spell-based P300 potentials.

RESUMEN

Resumen Este artículo presenta un método novedoso para entrenar clasificadores en un deletreador basado en potenciales P300. El método, basado en bootstrapping, es una estrategia conocida para generar nuevas muestras pero escasamente implementado en neurociencias. El estudio muestra cómo el rendimiento de la detección de P300 (frente a No-P300) puede resultar sub-óptimo usando el método tradicional. Luego, se propone un nuevo método donde se toman nuevas muestras a partir de los datos de entrenamiento. Con ellas, se re-entrena al clasificador usando sub-grupos equilibrados de muestras individuales P300 y No-P300. Los datos se recolectaron de 14 sujetos sanos, usando 16 canales de electroencefalografía. Estos fueron filtrados en pasa-banda y diezmados. Posteriormente, cuatro clasificadores lineales fueron entrenados, usando primero el método tradicional y después el método propuesto, con 1000, 2000 y 3000 muestras por clase. Los resultados muestran una mejoría en la precisión y la capacidad de discriminación de clasificadores discriminativos con el método propuesto, manteniendo las mismas propiedades estadísticas entre los datos de entrenamiento y los de prueba. En contraste, para los clasificadores generativos, no existe una diferencia significativa en los resultados. Por consiguiente, el método propuesto es altamente recomendado para entrenar clasificadores discriminativos en deletreadores basados en potenciales P300.