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脑电EEG代码开源分享【6. 分类模型-深度学习篇】_eeg网络代码

作者：盐析白兔 | 2024-05-18 08:26:03

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eeg网络代码

往期文章

0 . 【深度学习】常用网络总结

脑电EEG代码开源分享【6. 分类模型-深度学习篇】

往期文章
一、前言
二、分类模型框架介绍
三、脑电特征选择代码
总结
To：新想法、鬼点子的道友：

一、前言

本文档旨在归纳BCI-EEG-matlab的数据处理代码，作为EEG数据处理的总结，方便快速搭建处理框架的Baseline，实现自动化、模块插拔化、快速化。本文以任务态（锁时刺激，如快速序列视觉呈现）为例，分享脑电EEG的分析处理方法。
脑电数据分析系列。分为以下6个模块：

前置准备
数据预处理
数据可视化
特征提取（特征候选集）
特征选择（量化特征择优）
分类模型

本文内容：【6. 分类模型-深度学习篇】】

提示：以下为各功能代码详细介绍，若节约阅读时间，请下滑至文末的整合代码

二、分类模型框架介绍

分类模型-深度学习篇主要介绍了基础的 网络结构框架 ，将深度学习解决脑电领域问题，形成【BCI + AI】的处理框架，为脑机接口的科研开辟了新赛道、新领域。

如果深入介绍 EEG+深度网络，恐怕3个系列都包含不了，本文作为 脑电+AI 的科普，和大家一起探讨深度网络的应用模式。本文介绍了3种经典模型架构，分别是：图像领域的卷积神经网络（CNN），语音领域的长短时记忆网络（LSTM）,社交领域的图神经网络（GNN）。展示了目前神经网络在脑电领域的常用方法，在此框架上优化改进的结构层出不穷，大家可以根据自己的任务需要和数据特点，神经网络的灵活性和模块化方便广大学者尝试和探索。

本文中的3种框架提供了3种思路，为最长程度发挥各神经网络结构自身长处，建议根据每种网络结构特长选择适用的脑电表征形式。例如， CNN 卷积核擅长捕捉图像轮廓和色彩信息，我们可以将脑电输入格式改为 雨谱图、脑地形图等可视化图像呈现方式。例如，LSTM能有效提取时序信号的前后语义特征，脑电信号输入格式应倾向保留原始时序信息。GNN图卷积关注拓补结构，应将脑电数据处理为导联间连接关系。

前文我们花了4篇文章讲完了时域、频域、时频域、空域的特征提取，并应用特征选择方法筛选出了优质特征，终于迎来尾声的分类模型，打通了从原始数据到分类结果的全流程。

分类模型的代码框图、流程如下所示：
在这里插入图片描述

分类模型的主要功能，分为以下7部分：

CNN 卷积神经网络
LSTM 长短时记忆网络
GNN 图神经网络

CNN 卷积神经网络：卷积核（滤波器）在图片上方滑动，对相应感受野内的图像信息进行加权求和，经过卷积核处理后的输出为特征图（feature map）。多个不同卷积核分别对图像进行特征提取运算，获得多种角度的特征输出层。一般认为底层的卷积核提取明暗、色彩、轮廓等低级特征，高层的卷积核获得语义、整体的高级特征。大家了解CNN基础后会发现，卷积核一般为方形，尤其适用于计算机视觉的图像处理，因此CNN多应用于图像分析领域。若想将脑电信号也转换为相应的图像形式，推荐大家尝试将各导联脑电数据转换成时频雨谱图，再将雨谱图纵向拼接起来形成格式为 雨谱图 * 导联数，这样卷积核正面扫过的区域就有了脑电的时频图像特征。或者大家希望保留脑电时空特征，可以绘制不同时刻的脑地形图，并将脑电图纵向排列，形成脑地形图 * 时间的格式。总之，卷积核面向的脑电数据尽量具有图像结构。
脑电转换为图片形式输入：
CNN框架举例：
LSTM 长短时记忆网络：LSTM提出后称霸语音领域多年，其中心思想保留了RNN（循环神经网络）的前后语义关联性：本输出作为下一阶段输入，特色在于其三扇门：遗忘门，输入门，输出门，可以更长跨距的保留先前输入的信息不被遗忘。本人亲测过LSTM简单结构，在脑电原始信号处理中就很好使。个人经验在脑电领域的LSTM优于CNN，从脑电高分辨率的时序优势也可以理解，推荐大家尝试。注：建议大家入门LSTM时不要苦读代码或者原文，搜索CSDN上的LSTM动图讲解等关键词，极其方便理解。
LSTM原理示意图：
GNN 图神经网络：脑电信号是由分布在大脑各个区域的电极采集而来，脑电信号的各个通道之间存在空间关系或者是拓扑信息。图的构造需要3个部分：节点、特征和边集。脑电数据是由许多个电极采集，将分布在大脑不同位置的电极通道作为图的节点。不同的采集设备有不同的通道数，目前常用的有16通道、32通道、64通道和128通道。特征就是每个通道采集的数据，可以是原始采集的数据，也可以是手工提取的特征如PSD、DE特征等。
GNN网络框架举例：

三、脑电特征选择代码

提示：Python3.8，torch1.9.1
提示：入门级框架介绍，之后会出专栏介绍【脑电 + 深度学习】

3.0 参数设置

主要参数设置：
LR学习率：0.0001
Batch_size ：128
Epoch ：30
Loss损失函数：CrossEntropyLoss
optim优化器：Adam
网络初始化：kaiming_uniform_
运算设备：GPU

3.1 深度网络-基础代码

3.1.1 CNN 卷积网络

重要参数：卷积层数、卷积核尺寸，池化层、激活函数


class my_cnn(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(my_cnn, self).__init__()  # 继承__init__功能
        # 第一层卷积
        self.feature = nn.Sequential(
#1                
            nn.Conv2d(
                in_channels=16,
                out_channels=24,
                #kernel_size=(param[para_loop][0],param[para_loop][1]),
                kernel_size=(9,7),
                stride=1,
                padding = (0,0),
            ),
            nn.ReLU(),                                            
            nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2)),            
#2            
            nn.Conv2d(
                in_channels=24,
                out_channels=28,
                kernel_size=(12,8),
                stride=1,
                padding = (0,0),
            ),  
            nn.ReLU(),                  
            nn.MaxPool2d(kernel_size=(4,4)),            

#3            
            nn.Conv2d(
                in_channels=28,
                out_channels=32,
                kernel_size=(6,4),
                stride=1,
                padding = (0,0),
            ),  
            nn.ReLU(),                                
            # nn.MaxPool2d(kernel_size=(2,2)),            
        )

        self.classification = nn.Sequential(
            # nn.Dropout(p=0.5),
            #nn.Linear(in_features=16 * param[para_loop][2] * param[para_loop][3], out_features=64),
            nn.Linear(in_features=32 * 3 * 2, out_features=32),            # nn.Dropout(p=0.5),
            # nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(in_features=32 , out_features=2),       
        )
       
    def forward(self, x):
        x = self.feature(x)
        temp = x.view(x.shape[0], -1)
        output = self.classification(temp)
        return output, x




# device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")    
device ="cpu"
cnn_model = my_cnn().to(device)
print(cnn_model)

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3.1.2 LSTM 长短时记忆网络

LSTM网络-网络框架核心代码：


# 定义LSTM网络模型
class my_lstm(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(my_lstm, self).__init__()
 
        self.rnn = nn.LSTM(         # if use nn.RNN(), it hardly learns
            input_size=INPUT_SIZE,  # 输入维度
            hidden_size=50,         # 隐藏层神经元节点个数
            num_layers=2,           # 神经元层数
            batch_first=True,       # input & output will has batch size as 1s dimension. e.g. (batch, time_step, input_size)
            bidirectional = True,
        )
 
        self.out =nn.Sequential(
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(100, 2) ,
            )
        
    def forward(self, x):
        # x shape (batch, time_step, input_size)
        # r_out shape (batch, time_step, output_size)
        # h_n shape (n_layers, batch, hidden_size)
        # h_c shape (n_layers, batch, hidden_size)
        r_out, (h_n, h_c) = self.rnn(x, None)   # h_n就是h状态，h_c就是细胞的状态
 
        # choose r_out at the last time step
        out = self.out(r_out[:, -1, :]) # 我们只要每一个time_step里的最后的一个。比如64个矩阵，每个28*28,我们只要每一个的第28次的那个数据。
        return out
            
device = torch.device("cuda:3" if torch.cuda.is_available() else "cpu")    

lstm_model = my_lstm().to(device)
print(lstm_model) 

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3.1.3 GNN-图卷积网络

GCN图卷积神经网络-网络框架核心代码：


import numpy as np

class Graph():
    """ The Graph to model the skeletons extracted by the openpose

    Args:
        strategy (string): must be one of the follow candidates
        - uniform: Uniform Labeling
        - distance: Distance Partitioning
        - spatial: Spatial Configuration
        For more information, please refer to the section 'Partition Strategies'
            in our paper (https://arxiv.org/abs/1801.07455).

        layout (string): must be one of the follow candidates
        - openpose: Is consists of 18 joints. For more information, please
            refer to https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose#output
        - ntu-rgb+d: Is consists of 25 joints. For more information, please
            refer to https://github.com/shahroudy/NTURGB-D

        max_hop (int): the maximal distance between two connected nodes
        dilation (int): controls the spacing between the kernel points

    """

    def __init__(self,
                 layout='openpose',
                 strategy='uniform',
                 max_hop=1,
                 dilation=1):
        self.max_hop = max_hop
        self.dilation = dilation

        self.get_edge(layout)
        self.hop_dis = get_hop_distance(
            self.num_node, self.edge, max_hop=max_hop)
        self.get_adjacency(strategy)

    def __str__(self):
        return self.A

    def get_edge(self, layout):
        if layout == 'openpose':
            self.num_node = 18
            self_link = [(i, i) for i in range(self.num_node)]
            neighbor_link = [(4, 3), (3, 2), (7, 6), (6, 5), (13, 12), (12,
                                                                        11),
                             (10, 9), (9, 8), (11, 5), (8, 2), (5, 1), (2, 1),
                             (0, 1), (15, 0), (14, 0), (17, 15), (16, 14)]
            self.edge = self_link + neighbor_link
            self.center = 1
        elif layout == 'ntu-rgb+d':
            self.num_node = 25
            self_link = [(i, i) for i in range(self.num_node)]
            neighbor_1base = [(1, 2), (2, 21), (3, 21), (4, 3), (5, 21),
                              (6, 5), (7, 6), (8, 7), (9, 21), (10, 9),
                              (11, 10), (12, 11), (13, 1), (14, 13), (15, 14),
                              (16, 15), (17, 1), (18, 17), (19, 18), (20, 19),
                              (22, 23), (23, 8), (24, 25), (25, 12)]
            neighbor_link = [(i - 1, j - 1) for (i, j) in neighbor_1base]
            self.edge = self_link + neighbor_link
            self.center = 21 - 1
        elif layout == 'ntu_edge':
            self.num_node = 24
            self_link = [(i, i) for i in range(self.num_node)]
            neighbor_1base = [(1, 2), (3, 2), (4, 3), (5, 2), (6, 5), (7, 6),
                              (8, 7), (9, 2), (10, 9), (11, 10), (12, 11),
                              (13, 1), (14, 13), (15, 14), (16, 15), (17, 1),
                              (18, 17), (19, 18), (20, 19), (21, 22), (22, 8),
                              (23, 24), (24, 12)]
            neighbor_link = [(i - 1, j - 1) for (i, j) in neighbor_1base]
            self.edge = self_link + neighbor_link
            self.center = 2
        # elif layout=='customer settings'
        #     pass
        else:
            raise ValueError("Do Not Exist This Layout.")

    #计算邻接矩阵A
    def get_adjacency(self, strategy):
        valid_hop = range(0, self.max_hop + 1, self.dilation)  #range(start,stop,step)
        adjacency = np.zeros((self.num_node, self.num_node))
        for hop in valid_hop:
            adjacency[self.hop_dis == hop] = 1
        normalize_adjacency = normalize_digraph(adjacency)
        unnormalize_adjacency = normalize_undigraph(adjacency)
        if strategy == 'uniform':
            A = np.zeros((1, self.num_node, self.num_node))
            A[0] = normalize_adjacency
            self.A = A
        elif strategy == 'distance':
            A = np.zeros((len(valid_hop), 18, 18))
            for i, hop in enumerate(valid_hop):
                A[i][self.hop_dis == hop] = normalize_adjacency[self.hop_dis ==
                                                                hop]
            self.A = A
        elif strategy == 'spatial':
            A = []
            for hop in valid_hop:
                a_root = np.zeros((self.num_node, self.num_node))
                a_close = np.zeros((self.num_node, self.num_node))
                a_further = np.zeros((self.num_node, self.num_node))
                for i in range(self.num_node):
                    for j in range(self.num_node):
                        if self.hop_dis[j, i] == hop:
                            if self.hop_dis[j, self.center] == self.hop_dis[
                                    i, self.center]:
                                a_root[j, i] = normalize_adjacency[j, i]
                            elif self.hop_dis[j, self.
                                              center] > self.hop_dis[i, self.
                                                                     center]:
                                a_close[j, i] = normalize_adjacency[j, i]
                            else:
                                a_further[j, i] = normalize_adjacency[j, i]
                if hop == 0:
                    A.append(a_root)
                else:
                    A.append(a_root + a_close)
                    A.append(a_further)
            A = np.stack(A)
            self.A = A
        else:
            raise ValueError("Do Not Exist This Strategy")

# 此函数的返回值hop_dis就是图的邻接矩阵
def get_hop_distance(num_node, edge, max_hop=1):
    A = np.zeros((num_node, num_node))
    for i, j in edge:
        A[j, i] = 1
        A[i, j] = 1

    # compute hop steps
    hop_dis = np.zeros((num_node, num_node)) + np.inf  # np.inf 表示一个无穷大的正数
    # np.linalg.matrix_power(A, d)求矩阵A的d幂次方,transfer_mat矩阵(I,A)是一个将A矩阵拼接max_hop+1次的矩阵
    transfer_mat = [np.linalg.matrix_power(A, d) for d in range(max_hop + 1)]
    # (np.stack(transfer_mat) > 0)矩阵中大于0的返回Ture,小于0的返回False,最终arrive_mat是一个布尔矩阵,大小与transfer_mat一样
    arrive_mat = (np.stack(transfer_mat) > 0)
    # range(start,stop,step) step=-1表示倒着取
    for d in range(max_hop, -1, -1):
        # 将arrive_mat[d]矩阵中为True的对应于hop_dis[]位置的数设置为d
        hop_dis[arrive_mat[d]] = d
    return hop_dis

# 将矩阵A中的每一列的各个元素分别除以此列元素的形成新的矩阵
def normalize_digraph(A):
    Dl = np.sum(A, 0) #将矩阵A压缩成一行
    num_node = A.shape[0]
    Dn = np.zeros((num_node, num_node))
    for i in range(num_node):
        if Dl[i] > 0:
            Dn[i, i] = Dl[i]**(-1)
    AD = np.dot(A, Dn)
    return AD


def normalize_undigraph(A):
    Dl = np.sum(A, 0)
    num_node = A.shape[0]
    Dn = np.zeros((num_node, num_node))
    for i in range(num_node):
        if Dl[i] > 0:
            Dn[i, i] = Dl[i]**(-0.5)
    DAD = np.dot(np.dot(Dn, A), Dn)
    return DAD
    
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总结

科学家认为深度学习目前的瓶颈需要人脑结构的启发，类脑智能逐渐兴起，
人脑智能的感知能力 + 机器智能的高效处理，混合智能在不断探索。

深度学习+脑机交互 提供了新的结合和思路，
深度网络作为工具用于脑电数据的分类和解码仅是浅层应用。

深度网络结构为研究人员提供了很大的灵活性和自由度，
在大数据的数据驱动模式下可以获得优异性能。

matlab 可视化友好，python 搭建网络友好，
建议新手在数据处理及可视化阶段使用Matlab 分析查看数据，
搭建网络时使用pytorch构建深度网络框架，可以较大发挥各平台的优势。

囿于能力，挂一漏万，如有笔误请大家指正~

感谢您耐心的观看，本系列更新了约30000字，约3000行开源代码，体量相当于一篇硕士工作。

往期内容放在了文章开头，麻烦帮忙点点赞，分享给有需要的朋友~

坚定初心，本博客永远：
免费拿走，全部开源，全部无偿分享~

To：新想法、鬼点子的道友：

自己：脑机接口+人工智领域，主攻大脑模式解码、身份认证、仿脑模型…
在读博士第3年，在最后1年，希望将代码、文档、经验、掉坑的经历分享给大家~
做的不好请大佬们多批评、多指导~ 虚心向大伙请教！
想一起做些事情 or 奇奇怪怪点子 or 单纯批评我的，请至Rongkaizhang_bci@163.com

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