দৃশ্যমান চিত্র তৈরির উপর ভিত্তি করে ব্রেইন-কম্পিউটার আন্তঃসংযোগ

Pavel Bobrov, Alexander Frolov, Charles Cantor, Irina Fedulova, Mikhail Bakhnyan, Alexander Zhavoronkov

সারসংক্ষেপ

এই পত্রটি তিনটি মানসিক কাজের জন্য ইইজি নিদর্শন চিনতে কাজটি নিয়ে আলোচনা করে: বিশ্রাম এবং দুই ধরনের ছবির কথা কল্পনা করা: মুখ এবং বাড়ি। পরীক্ষাগুলি দুইটি ইইজি হেডসেট ব্যবহার করে পরিচালিত হয়েছিল: ব্রেনপ্রোডাক্টস অ্যাক্টিক্যাপ এবং এমোটিভ ইপোক। এমোটিভ হেডসেটটি ভোক্তা বি.সি.আই. অ্যাপ্লিকেশনে ব্যাপকভাবে ব্যবহার হচ্ছে যা ভবিষ্যতে বড় আকারের ইইজি পরীক্ষায় পরিচালনা করতে সক্ষম করে। প্রথম তিন দিনের সময় যখন ইপোক হেডসেট ব্যবহৃত হয়েছিল, তখন শ্রেণীবিভাজনের সঠিকতা উল্লেখযোগ্যভাবে এলোমেলো শ্রেণীবিভাজনের স্তরছাড়িয়ে গিয়েছিল, চতুর্থ দিনে অ্যাক্টিক্যাপ ব্যবহার করে একটি নিয়ন্ত্রণ পরীক্ষা পরিচালিত হয়েছিল। নিয়ন্ত্রণ পরীক্ষায় দেখা গেছে যে উচ্চ-মানের গবেষণা সরঞ্জামের ব্যবহার শ্রেণীবিভাজনের সঠিকতা বাড়াতে পারে (কিছু বিষয়ের মধ্যে ৬৮% পর্যন্ত) এবং সঠিকতা চোখের পাতা ফেলার এবং চোখের আন্দোলনের সাথে সম্পর্কিত ইইজি আর্টিফ্যাক্টের উপস্থিতির উপর নির্ভরশীল নয়। এই গবেষণাটি দেখায় যে গণনায়-স্বল্প বাজেটের বেসিয়ান শ্রেণীবিভাজক যা কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়েছে, এই সমস্যায় উন্নত মাল্টি-ক্লাস কমন স্প্যাটিয়াল প্যাটার্নস (এমসিএসপি) শ্রেণীবিভাজকের মতো একই শ্রেণীবিভাজনের সঠিকতা প্রদান করে।পূর্ণ প্রতিবেদন পড়তে এখানে ক্লিক করুন