Published 2021
| Version v1
Journal article
Parametric recurrence quantification analysis of autoregressive processes for pattern recognition in multichannel electroencephalographic data
Contributors
Others:
- Interactive Digital Humans (IDH) ; Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM) ; Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
- Contrôle Artificiel de Mouvements et de Neuroprothèses Intuitives (CAMIN) ; Centre Inria d'Université Côte d'Azur (CRISAM) ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
- Cognition, Action, et Plasticité Sensorimotrice [Dijon - U1093] (CAPS) ; Université de Bourgogne (UB)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)
- Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon) (LIS) ; Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
- Institut des Neurosciences de Montpellier (INM) ; Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Montpellier (UM)
- Laboratoire de Physique Théorique de la Matière Condensée (LPTMC) ; Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
- Institut de Génétique Moléculaire de Montpellier (IGMM) ; Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
- This research was supported by the LabEx NUMEV project (ANR-10-LABX-20) funded by the French government's "Investisse- ments d'Avenir" program managed by the French National Re- search Agency (ANR), grants from the Institut Universitaire de France, and INSERM laboratory (U1093).
- ANR-10-LABX-0020,NUMEV,Digital and Hardware Solutions and Modeling for the Environement and Life Sciences(2010)
Description
Recurrence quantification analysis (RQA) is an acknowledged method for the characterization of experimental time series. We propose a parametric version of RQA, pRQA, allowing a fast processing of spatial arrays of time series, once each is modeled by an autoregressive stochastic process. This method relies on the analytical derivation of asymptotic expressions for five current RQA measures as a function of the model parameters. By avoiding the construction of the recurrence plot of the time series, pRQA is computationally efficient. As a proof of principle, we apply pRQA to pattern recognition in multichannel electroencephalographic (EEG) data from a patient with a brain tumor.
Abstract
accepted 2020-08-04Abstract
International audienceAdditional details
Identifiers
- URL
- https://hal.science/hal-02921847
- URN
- urn:oai:HAL:hal-02921847v1
Origin repository
- Origin repository
- UNICA