এহসান তারকেশ এসফাহানি, ভি. সুন্দররাজন

বিমূর্ত (Abstract)

ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCIs) হলো ইউজার ইন্টারঅ্যাকশনের বিকল্প প্রযুক্তিতে সাম্প্রতিক বিকাশ। এই গবেষণাপত্রের উদ্দেশ্য হলো CAD সিস্টেমের জন্য ইউজার ইন্টারফেস হিসেবে BCI-এর সম্ভাবনা অন্বেষণ করা। গবেষণাপত্রটিতে এমন পরীক্ষা এবং অ্যালগরিদম বর্ণনা করা হয়েছে যা একজন ব্যবহারকারীর কল্পনা করা আদিম আকৃতিগুলোর মধ্যে পার্থক্য করতে BCI ব্যবহার করে। ব্যবহারকারীরা একটি ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাম (EEG) হেডসেট পরেন এবং একটি ঘনক, গোলক, সিলিন্ডার, পিরামিড বা একটি শঙ্কুর আকৃতি কল্পনা করেন। EEG হেডসেট মাথার খুলির ১৪টি অবস্থান থেকে মস্তিষ্কের কার্যকলাপের তথ্য সংগ্রহ করে। ইন্ডিপেনডেন্ট কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (ICA) এবং হিলবার্ট-হুয়াং ট্রান্সফর্ম (HHT) দিয়ে ডেটা বিশ্লেষণ করা হয়। আগ্রহের বৈশিষ্ট্যগুলো হলো প্রতিটি স্বাধীন উপাদানের হিলবার্ট স্পেকট্রাম থেকে গণনা করা বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সি ব্যান্ডের (থিটা, আলফা, বিটা এবং গামা ব্যান্ড) প্রান্তিক স্পেকট্রা। এরপর পাঁচটি জোড়-ভিত্তিক ক্লাসিফিকেশনে প্রাসঙ্গিকতা অনুযায়ী EEG ইলেকট্রোড চ্যানেলগুলোকে র্যাঙ্ক করতে মান-হুইটনি ইউ-টেস্ট প্রয়োগ করা হয়। সর্বোচ্চ র্যাঙ্কিংয়ের স্বাধীন উপাদানগুলোর বৈশিষ্ট্যগুলো চূড়ান্ত বৈশিষ্ট্য ভেক্টর গঠন করে যা পরে একটি লিনিয়ার ডিসক্রিমিন্যান্ট ক্লাসিফায়ারকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়। ফলাফল দেখায় যে এই ক্লাসিফায়ারটি দশজন বিষয়ের উপর প্রায় ৪৪.৬% (ন্যাভ ক্লাসিফিকেশন রেট ২০%-এর তুলনায়) গড় নির্ভুলতার সাথে পাঁচটি মৌলিক আদিম বস্তুর মধ্যে পার্থক্য করতে পারে (নির্ভুলতার ব্যাপ্তি ৩৬%-৫৪%)। দৃশ্যমান এবং মৌখিক উভয় সংকেত ব্যবহার করা হলে নির্ভুলতার শ্রেণীবিভাগ ৩৯.৯% এ পরিবর্তিত হয়। একই অংশগ্রহণকারীদের সাথে ১০টি ভিন্ন দিনে পরীক্ষাটি পরিচালনা করে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং শ্রেণীবিভাগের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা পরীক্ষা করা হয়েছিল। এটি দেখায় যে BCI CAD সিস্টেমে জ্যামিতিক আকার তৈরিতে আশাব্যঞ্জক ভূমিকা রাখে এবং ইউজার ইন্টারঅ্যাকশনের একটি নতুন মাধ্যম হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে।সম্পূর্ণ রিপোর্টের জন্য এখানে ক্লিক করুন।