আপনার স্মৃতিকে চ্যালেঞ্জ করুন! Emotiv App-এ নতুন N-Back গেম খেলুন
আপনার স্মৃতিকে চ্যালেঞ্জ করুন! Emotiv App-এ নতুন N-Back গেম খেলুন
মৌলিক আকৃতির শ্রেণীবিভাগ মস্তিষ্ক-কম্পিউটার ইন্টারফেসের মাধ্যমে
শেয়ার:

এহসান তর্কেশ এসফাহানি, ভি। সন্দররাজন
সারসংক্ষেপ
ব্রেইন–কম্পিউটার ইন্টারফেস (বিসিআই) হল ব্যবহারকারীর ইন্টারঅ্যাকশনের বিকল্প প্রযুক্তিতে সাম্প্রতিক উন্নয়ন। এই পত্রের উদ্দেশ্য হল CAD সিস্টেমের জন্য বি সিআইয়ের সম্ভাবনা অন্বেষণ করা। পত্রটি পরীক্ষাগুলি এবং অ্যালগরিদম বর্ণনা করে যা বি সিআই ব্যবহার করে ব্যবহারকারীর কল্পনা করা প্রাথমিক আকারগুলি পার্থক্য করে। ব্যবহারকারীরা একটি ইলেকট্রোএনসেফালোগ্রাম (ইইজি) হেডসেট পরিধান করেন এবং একটি ঘনক, গোলক, সিলিন্ডার, পিরামিড বা একটি কোণের আকার কল্পনা করেন। ইইজি হেডসেট মাথার ত্বকের 14টি স্থানে মস্তিষ্কের কার্যকলাপ সংগ্রহ করে। ডেটাটি স্বাধীন উপাদান বিশ্লেষণ (আইসিএ) এবং হিলবার্ট–হুয়াং ট্রান্সফর্ম (এইচএইচটি) দিয়ে বিশ্লেষণ করা হয়। আগ্রহের বৈশিষ্ট্যগুলি হল বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সি ব্যান্ডের মার্জিনাল স্পেকট্রা (থেটা, আলফা, বিটা এবং গামা ব্যান্ড) যা প্রতিটি স্বাধীন উপাদানের হিলবার্ট স্পেকট্রাম থেকে গণনা করা হয়। তারপর মান–হুইটনি ইউ-টেস্টটি পাঁচটি জোড়ের শ্রেণীবিন্যাসের সাথে প্রাসঙ্গিকতার দ্বারা ইইজি ইলেকট্রোড চ্যানেলগুলি র্যাঙ্ক করার জন্য প্রয়োগ করা হয়। সবচেয়ে উচ্চ র্যাঙ্কিং স্বাধীন উপাদানগুলি থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি চূড়ান্ত বৈশিষ্ট্য ভেক্টর গঠন করে যা তারপর একটি রৈখিক বিভাজক শ্রেণীবিভাগকারীর প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। ফলাফলগুলি দেখায় যে এই শ্রেণীবিভাগকারী পাঁচটি মৌলিক প্রাথমিক অবজেক্টগুলি প্রায় 44.6% সঠিকতার গড়, (নাইভ শ্রেণীকরণের হার 20% এর তুলনায়) দশটি বিষয়ের উপর (সঠিকতার পরিসীমা 36%–54%) পার্থক্য করতে পারে। উভয় দৃষ্টিগত এবং মৌখিক সংকেত ব্যবহৃত হলে সঠিকতা শ্রেণীবিভাগ 39.9% পরিবর্তন হয়। বৈশিষ্ট্য উত্তোলন এবং শ্রেণীবিভাগের পুনরাবৃত্তি পরীক্ষা 10 বিভিন্ন দিনে একই অংশগ্রহনকারীদের নিয়ে পরীক্ষা করে যাচাই করা হয়। এটি দেখায় যে বিসিআই CAD সিস্টেমে জ্যামিতিক আকার তৈরি করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ এবং ব্যবহারকারী ইন্টারঅ্যাকশনের একটি নতুন উপায় হিসাবে ব্যবহৃত হতে পারে।পূর্ণ রিপোর্টের জন্য এখানে ক্লিক করুন।
এহসান তর্কেশ এসফাহানি, ভি। সন্দররাজন
সারসংক্ষেপ
ব্রেইন–কম্পিউটার ইন্টারফেস (বিসিআই) হল ব্যবহারকারীর ইন্টারঅ্যাকশনের বিকল্প প্রযুক্তিতে সাম্প্রতিক উন্নয়ন। এই পত্রের উদ্দেশ্য হল CAD সিস্টেমের জন্য বি সিআইয়ের সম্ভাবনা অন্বেষণ করা। পত্রটি পরীক্ষাগুলি এবং অ্যালগরিদম বর্ণনা করে যা বি সিআই ব্যবহার করে ব্যবহারকারীর কল্পনা করা প্রাথমিক আকারগুলি পার্থক্য করে। ব্যবহারকারীরা একটি ইলেকট্রোএনসেফালোগ্রাম (ইইজি) হেডসেট পরিধান করেন এবং একটি ঘনক, গোলক, সিলিন্ডার, পিরামিড বা একটি কোণের আকার কল্পনা করেন। ইইজি হেডসেট মাথার ত্বকের 14টি স্থানে মস্তিষ্কের কার্যকলাপ সংগ্রহ করে। ডেটাটি স্বাধীন উপাদান বিশ্লেষণ (আইসিএ) এবং হিলবার্ট–হুয়াং ট্রান্সফর্ম (এইচএইচটি) দিয়ে বিশ্লেষণ করা হয়। আগ্রহের বৈশিষ্ট্যগুলি হল বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সি ব্যান্ডের মার্জিনাল স্পেকট্রা (থেটা, আলফা, বিটা এবং গামা ব্যান্ড) যা প্রতিটি স্বাধীন উপাদানের হিলবার্ট স্পেকট্রাম থেকে গণনা করা হয়। তারপর মান–হুইটনি ইউ-টেস্টটি পাঁচটি জোড়ের শ্রেণীবিন্যাসের সাথে প্রাসঙ্গিকতার দ্বারা ইইজি ইলেকট্রোড চ্যানেলগুলি র্যাঙ্ক করার জন্য প্রয়োগ করা হয়। সবচেয়ে উচ্চ র্যাঙ্কিং স্বাধীন উপাদানগুলি থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি চূড়ান্ত বৈশিষ্ট্য ভেক্টর গঠন করে যা তারপর একটি রৈখিক বিভাজক শ্রেণীবিভাগকারীর প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। ফলাফলগুলি দেখায় যে এই শ্রেণীবিভাগকারী পাঁচটি মৌলিক প্রাথমিক অবজেক্টগুলি প্রায় 44.6% সঠিকতার গড়, (নাইভ শ্রেণীকরণের হার 20% এর তুলনায়) দশটি বিষয়ের উপর (সঠিকতার পরিসীমা 36%–54%) পার্থক্য করতে পারে। উভয় দৃষ্টিগত এবং মৌখিক সংকেত ব্যবহৃত হলে সঠিকতা শ্রেণীবিভাগ 39.9% পরিবর্তন হয়। বৈশিষ্ট্য উত্তোলন এবং শ্রেণীবিভাগের পুনরাবৃত্তি পরীক্ষা 10 বিভিন্ন দিনে একই অংশগ্রহনকারীদের নিয়ে পরীক্ষা করে যাচাই করা হয়। এটি দেখায় যে বিসিআই CAD সিস্টেমে জ্যামিতিক আকার তৈরি করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ এবং ব্যবহারকারী ইন্টারঅ্যাকশনের একটি নতুন উপায় হিসাবে ব্যবহৃত হতে পারে।পূর্ণ রিপোর্টের জন্য এখানে ক্লিক করুন।
এহসান তর্কেশ এসফাহানি, ভি। সন্দররাজন
সারসংক্ষেপ
ব্রেইন–কম্পিউটার ইন্টারফেস (বিসিআই) হল ব্যবহারকারীর ইন্টারঅ্যাকশনের বিকল্প প্রযুক্তিতে সাম্প্রতিক উন্নয়ন। এই পত্রের উদ্দেশ্য হল CAD সিস্টেমের জন্য বি সিআইয়ের সম্ভাবনা অন্বেষণ করা। পত্রটি পরীক্ষাগুলি এবং অ্যালগরিদম বর্ণনা করে যা বি সিআই ব্যবহার করে ব্যবহারকারীর কল্পনা করা প্রাথমিক আকারগুলি পার্থক্য করে। ব্যবহারকারীরা একটি ইলেকট্রোএনসেফালোগ্রাম (ইইজি) হেডসেট পরিধান করেন এবং একটি ঘনক, গোলক, সিলিন্ডার, পিরামিড বা একটি কোণের আকার কল্পনা করেন। ইইজি হেডসেট মাথার ত্বকের 14টি স্থানে মস্তিষ্কের কার্যকলাপ সংগ্রহ করে। ডেটাটি স্বাধীন উপাদান বিশ্লেষণ (আইসিএ) এবং হিলবার্ট–হুয়াং ট্রান্সফর্ম (এইচএইচটি) দিয়ে বিশ্লেষণ করা হয়। আগ্রহের বৈশিষ্ট্যগুলি হল বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সি ব্যান্ডের মার্জিনাল স্পেকট্রা (থেটা, আলফা, বিটা এবং গামা ব্যান্ড) যা প্রতিটি স্বাধীন উপাদানের হিলবার্ট স্পেকট্রাম থেকে গণনা করা হয়। তারপর মান–হুইটনি ইউ-টেস্টটি পাঁচটি জোড়ের শ্রেণীবিন্যাসের সাথে প্রাসঙ্গিকতার দ্বারা ইইজি ইলেকট্রোড চ্যানেলগুলি র্যাঙ্ক করার জন্য প্রয়োগ করা হয়। সবচেয়ে উচ্চ র্যাঙ্কিং স্বাধীন উপাদানগুলি থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি চূড়ান্ত বৈশিষ্ট্য ভেক্টর গঠন করে যা তারপর একটি রৈখিক বিভাজক শ্রেণীবিভাগকারীর প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। ফলাফলগুলি দেখায় যে এই শ্রেণীবিভাগকারী পাঁচটি মৌলিক প্রাথমিক অবজেক্টগুলি প্রায় 44.6% সঠিকতার গড়, (নাইভ শ্রেণীকরণের হার 20% এর তুলনায়) দশটি বিষয়ের উপর (সঠিকতার পরিসীমা 36%–54%) পার্থক্য করতে পারে। উভয় দৃষ্টিগত এবং মৌখিক সংকেত ব্যবহৃত হলে সঠিকতা শ্রেণীবিভাগ 39.9% পরিবর্তন হয়। বৈশিষ্ট্য উত্তোলন এবং শ্রেণীবিভাগের পুনরাবৃত্তি পরীক্ষা 10 বিভিন্ন দিনে একই অংশগ্রহনকারীদের নিয়ে পরীক্ষা করে যাচাই করা হয়। এটি দেখায় যে বিসিআই CAD সিস্টেমে জ্যামিতিক আকার তৈরি করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ এবং ব্যবহারকারী ইন্টারঅ্যাকশনের একটি নতুন উপায় হিসাবে ব্যবহৃত হতে পারে।পূর্ণ রিপোর্টের জন্য এখানে ক্লিক করুন।