Music genre classification using centrality measures of complex brain connectivity networks
Resumo
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 nk 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 nk 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.
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