تصنيف الأشكال الأولية باستخدام واجهات الدماغ-الكمبيوتر
شارك:
إحسان تارکش إسفاهاني، ف. سوندرا راجان
الملخص
تعد واجهات الدماغ-الكمبيوتر (BCIs) تطورات حديثة في تكنولوجيا التفاعل البديلة مع المستخدم. الغرض من هذه الورقة هو استكشاف إمكانيات واجهات الدماغ-الكمبيوتر كواجهات مستخدم لأنظمة التصميم المعماري (CAD). تصف الورقة تجارب وخوارزميات تستخدم واجهة الدماغ-الكمبيوتر للتفريق بين الأشكال البدائية التي يتخيلها المستخدم. يرتدي المستخدمون سماعة تخطيط دماغ كهربائي (EEG) ويتخيلون شكل مكعب، كرة، أسطوانة، هرم أو مخروط. تجمع سماعة EEG نشاط الدماغ من 14 موقعًا على فروة الرأس. يتم تحليل البيانات باستخدام تحليل المكونات المستقلة (ICA) وتحويل هيلبرت-هوانغ (HHT). الميزات المعنية هي الأطياف الهامشية لفرق الترددات المختلفة (ثيتا، ألفا، بيتا وغاما) المحسوبة من طيف هيلبرت لكل مكون مستقل. ثم يتم تطبيق اختبار مان-ويتني U لترتيب قنوات أقطاب EEG حسب الأهمية في خمسة تصنيفات ثنائية. تشكل الميزات من أعلى المكونات المستقلة مرتبة متجه الميزة النهائي الذي يتم استخدامه بعد ذلك لتدريب مصنف تمييزي خطي. تظهر النتائج أن هذا المصنف يمكنه التمييز بين الأجسام البدائية الخمسة بمعدل دقة متوسط حوالي 44.6% (مقارنة بمعدل تصنيف بدائي يبلغ 20%) على عشرة مشاركين (مدى دقة يتراوح بين 36%–54%). يتغير معدل الدقة إلى 39.9% عند استخدام كل من المؤشرات المرئية واللفظية. تم التحقق من قابلية تكرار استخراج الميزات والتصنيف من خلال إجراء التجربة في 10 أيام مختلفة مع نفس المشاركين. يظهر ذلك أن واجهة الدماغ-الكمبيوتر تحمل وعودًا في إنشاء أشكال هندسية في أنظمة CAD ويمكن استخدامها كوسيلة جديدة للتفاعل مع المستخدم.اضغط هنا للحصول على التقرير الكامل.
إحسان تارکش إسفاهاني، ف. سوندرا راجان
الملخص
تعد واجهات الدماغ-الكمبيوتر (BCIs) تطورات حديثة في تكنولوجيا التفاعل البديلة مع المستخدم. الغرض من هذه الورقة هو استكشاف إمكانيات واجهات الدماغ-الكمبيوتر كواجهات مستخدم لأنظمة التصميم المعماري (CAD). تصف الورقة تجارب وخوارزميات تستخدم واجهة الدماغ-الكمبيوتر للتفريق بين الأشكال البدائية التي يتخيلها المستخدم. يرتدي المستخدمون سماعة تخطيط دماغ كهربائي (EEG) ويتخيلون شكل مكعب، كرة، أسطوانة، هرم أو مخروط. تجمع سماعة EEG نشاط الدماغ من 14 موقعًا على فروة الرأس. يتم تحليل البيانات باستخدام تحليل المكونات المستقلة (ICA) وتحويل هيلبرت-هوانغ (HHT). الميزات المعنية هي الأطياف الهامشية لفرق الترددات المختلفة (ثيتا، ألفا، بيتا وغاما) المحسوبة من طيف هيلبرت لكل مكون مستقل. ثم يتم تطبيق اختبار مان-ويتني U لترتيب قنوات أقطاب EEG حسب الأهمية في خمسة تصنيفات ثنائية. تشكل الميزات من أعلى المكونات المستقلة مرتبة متجه الميزة النهائي الذي يتم استخدامه بعد ذلك لتدريب مصنف تمييزي خطي. تظهر النتائج أن هذا المصنف يمكنه التمييز بين الأجسام البدائية الخمسة بمعدل دقة متوسط حوالي 44.6% (مقارنة بمعدل تصنيف بدائي يبلغ 20%) على عشرة مشاركين (مدى دقة يتراوح بين 36%–54%). يتغير معدل الدقة إلى 39.9% عند استخدام كل من المؤشرات المرئية واللفظية. تم التحقق من قابلية تكرار استخراج الميزات والتصنيف من خلال إجراء التجربة في 10 أيام مختلفة مع نفس المشاركين. يظهر ذلك أن واجهة الدماغ-الكمبيوتر تحمل وعودًا في إنشاء أشكال هندسية في أنظمة CAD ويمكن استخدامها كوسيلة جديدة للتفاعل مع المستخدم.اضغط هنا للحصول على التقرير الكامل.
إحسان تارکش إسفاهاني، ف. سوندرا راجان
الملخص
تعد واجهات الدماغ-الكمبيوتر (BCIs) تطورات حديثة في تكنولوجيا التفاعل البديلة مع المستخدم. الغرض من هذه الورقة هو استكشاف إمكانيات واجهات الدماغ-الكمبيوتر كواجهات مستخدم لأنظمة التصميم المعماري (CAD). تصف الورقة تجارب وخوارزميات تستخدم واجهة الدماغ-الكمبيوتر للتفريق بين الأشكال البدائية التي يتخيلها المستخدم. يرتدي المستخدمون سماعة تخطيط دماغ كهربائي (EEG) ويتخيلون شكل مكعب، كرة، أسطوانة، هرم أو مخروط. تجمع سماعة EEG نشاط الدماغ من 14 موقعًا على فروة الرأس. يتم تحليل البيانات باستخدام تحليل المكونات المستقلة (ICA) وتحويل هيلبرت-هوانغ (HHT). الميزات المعنية هي الأطياف الهامشية لفرق الترددات المختلفة (ثيتا، ألفا، بيتا وغاما) المحسوبة من طيف هيلبرت لكل مكون مستقل. ثم يتم تطبيق اختبار مان-ويتني U لترتيب قنوات أقطاب EEG حسب الأهمية في خمسة تصنيفات ثنائية. تشكل الميزات من أعلى المكونات المستقلة مرتبة متجه الميزة النهائي الذي يتم استخدامه بعد ذلك لتدريب مصنف تمييزي خطي. تظهر النتائج أن هذا المصنف يمكنه التمييز بين الأجسام البدائية الخمسة بمعدل دقة متوسط حوالي 44.6% (مقارنة بمعدل تصنيف بدائي يبلغ 20%) على عشرة مشاركين (مدى دقة يتراوح بين 36%–54%). يتغير معدل الدقة إلى 39.9% عند استخدام كل من المؤشرات المرئية واللفظية. تم التحقق من قابلية تكرار استخراج الميزات والتصنيف من خلال إجراء التجربة في 10 أيام مختلفة مع نفس المشاركين. يظهر ذلك أن واجهة الدماغ-الكمبيوتر تحمل وعودًا في إنشاء أشكال هندسية في أنظمة CAD ويمكن استخدامها كوسيلة جديدة للتفاعل مع المستخدم.اضغط هنا للحصول على التقرير الكامل.