Ehsan Tarkesh Esfahani, V. Sundararajan

Abstract

Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCIs) sind neuere Entwicklungen in der Palette alternativer Technologien für die Benutzerinteraktion. Das Ziel dieses Artikels ist es, das Potenzial von BCIs als Benutzerschnittstellen für CAD-Systeme zu untersuchen. Dieser Artikel beschreibt Experimente und Algorithmen, die die BCI nutzen, um zwischen verschiedenen Grundformen zu unterscheiden, die sich ein Benutzer vorstellt. Die Benutzer tragen ein Elektroenzephalogramm (EEG)-Headset und stellen sich die Form eines Würfels, einer Kugel, eines Zylinders, einer Pyramide oder eines Kegels vor. Das EEG-Headset erfasst die Gehirnaktivität an 14 Stellen der Kopfhaut. Die Daten werden mittels Unabhängiger Komponentenanalyse (ICA) und der Hilbert-Huang-Transformation (HHT) analysiert. Die interessierenden Merkmale sind die Randspektren verschiedener Frequenzbänder (Theta-, Alpha-, Beta- und Gammabänder), die aus dem Hilbert-Spektrum jeder unabhängigen Komponente berechnet werden. Anschließend wird der Mann-Whitney-U-Test angewendet, um die EEG-Elektrodenkanäle in fünf paarweisen Klassifikationen nach ihrer Relevanz zu ordnen. Die Merkmale der bestplatzierten unabhängigen Komponenten bilden den endgültigen Merkmalsvektor, der anschließend zum Trainieren eines linearen Diskriminanzklassifikators verwendet wird. Die Ergebnisse zeigen, dass dieser Klassifikator über zehn Probanden hinweg zwischen den fünf grundlegenden geometrischen Formen mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von etwa 44.6% unterscheiden kann (im Vergleich zu einer naiven Klassifikationsrate von 20%) (Genauigkeitsbereich von 36%–54%). Die Klassifikationsgenauigkeit ändert sich auf 39.9%, wenn sowohl visuelle als auch verbale Reize verwendet werden. Die Wiederholbarkeit der Merkmalsextraktion und Klassifizierung wurde überprüft, indem das Experiment an 10 verschiedenen Tagen mit denselben Teilnehmern durchgeführt wurde. Dies zeigt, dass die BCI vielversprechend für die Erstellung geometrischer Formen in CAD-Systemen ist und als neuartiges Mittel der Benutzerinteraktion genutzt werden könnte.Klicken Sie hier für den vollständigen Bericht.