Music genre classification using centrality measures of complex brain connectivity networks - Salazar, Andrés Eduardo Coca (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2024: Anais do XXI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2024)
Estímulos externos podem alterar a atividade cerebral, trazendo consigo mudanças comportamentais e/ou emocionais. O estudo desses efeitos serve para extrair informação que pode ser aplicada em sistemas de classificação personalizada. Neste artigo, é proposta uma metodologia para classificar o eletroencefalograma (EEG) segundo o gênero de um estímulo musical, usando a informação estrutural da conectividade funcional (FC) entre eletrodos e a sua representação e mineração com redes complexas. Para tal, após ter o sinal pré-processado, foi determinada a FC mediante correlação (Co) e PLV (Phase-Locking Value). Para a rede de eletrodos resultante, foram calculadas medidas topológicas globais de integração, resiliência e segregação. Além disso, para complementar a matriz de características, também foram calculadas medidas intra-elétrodos, porém somente para os nós com maior centralidade. Dado que as redes são ponderadas, aqui são propostas seis novas medidas de centralidade (C (p) ks ) usando o grau e a força local, previamente normalizadas e balanceadas com um fator de sintonia (α), e combinadas considerando: 1) força média do nó, 2) ponto médio (aritmético, harmônico, geométrico e quadrático), ou 3) potencializando a interação mútua. Posteriormente, foram calculadas medidas convencionais de séries de tempo para os primeiros n k canais mais centrais, obtendo um vetor de características de dimensão variável. No aprendizado de máquina, foi usado um classificador de ensemble com 10-validação cruzada repetida 10 vezes. Experimentos com Co e PLV; para cada C (p) ks , e variando n k e α; revelaram que é possível identificar, com uma acurácia de 57.4%, o gênero musical analisando apenas os canais mais sincronizados e com maior intensidade.