পাভেল বোব্রভ, আলেকজান্ডার ফ্রোলোভ, চার্লস ক্যানটর, ইরিনা ফেডুলোভা, মিখাইল বাখন্যান, আলেকজান্ডার ঝাভোরোনকভ

বিমূর্ত (Abstract)

এই গবেষণাপত্রে তিনটি মানসিক কাজ সম্পাদনের সাথে সম্পর্কিত ইইজি (EEG) প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করার কাজটি পরীক্ষা করা হয়েছে: শিথিলকরণ এবং দুটি ধরণের ছবি মানসপটে কল্পনা করা: মুখমণ্ডল এবং বাড়ি। পরীক্ষাগুলি দুটি ইইজি হেডসেট ব্যবহার করে সম্পাদিত হয়েছিল: ব্রেইনপ্রোডাক্টস অ্যাক্টিক্যাপ (BrainProducts ActiCap) এবং Emotiv EPOC। ভোক্তা BCI অ্যাপ্লিকেশনে Emotiv হেডসেটটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে যা ভবিষ্যতে বৃহৎ পরিসরে ইইজি পরীক্ষাগুলি পরিচালনা করার সুযোগ তৈরি করে। যেহেতু EPOC হেডসেট নিয়ে পরীক্ষার প্রথম তিন দিনে ক্লাসিফিকেশন নির্ভুলতা র্যান্ডম ক্লাসিফিকেশনের স্তরকে উল্লেখযোগ্যভাবে ছাড়িয়ে গেছে, তাই চতুর্থ দিনে অ্যাক্টিক্যাপ ব্যবহার করে একটি নিয়ন্ত্রণমূলক পরীক্ষা করা হয়েছিল। নিয়ন্ত্রণমূলক পরীক্ষাটি দেখিয়েছে যে উচ্চ-মানের গবেষণা সরঞ্জাম ব্যবহারের মাধ্যমে ক্লাসিফিকেশন নির্ভুলতা বৃদ্ধি করা যেতে পারে (কিছু ক্ষেত্রে ৬৮% পর্যন্ত) এবং এই নির্ভুলতা চোখ পিটপিট করা এবং চোখের নড়াচড়া সংক্রান্ত ইইজি আর্টিফ্যাক্ট বা ত্রুটির উপস্থিতির উপর নির্ভর করে না। এই গবেষণাটি আরও দেখায় যে কোভ্যারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে গণনাগতভাবে সাশ্রয়ী বায়েসিয়ান ক্লাসিফায়ার এই সমস্যায় আরও পরিশীলিত মাল্টি-ক্লাস কমন স্প্যাটিয়াল প্যাটার্নস (MCSP) ক্লাসিফায়ারের মতোই একই রকম ক্লাসিফিকেশন নির্ভুলতা প্রদান করে।সম্পূর্ণ প্রতিবেদনটি পড়তে এখানে ক্লিক করুন