Interfaz Cerebro-Computadora Basada en la Generación de Imágenes Visuales

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

Resumen

Este artículo examina la tarea de reconocer patrones de EEG que corresponden a la realización de tres tareas mentales: relajación e imaginación de dos tipos de imágenes: rostros y casas. Los experimentos se realizaron utilizando dos auriculares EEG: BrainProducts ActiCap y Emotiv EPOC. El auricular Emotiv se está utilizando ampliamente en aplicaciones BCI para consumidores, lo que permitirá realizar experimentos de EEG a gran escala en el futuro. Dado que la precisión de la clasificación superó significativamente el nivel de clasificación aleatoria durante los primeros tres días del experimento con el auricular EPOC, se realizó un experimento de control el cuarto día utilizando ActiCap. El experimento de control ha demostrado que la utilización de equipos de investigación de alta calidad puede mejorar la precisión de la clasificación (hasta un 68% en algunos sujetos) y que la precisión es independiente de la presencia de artefactos de EEG relacionados con parpadeo y movimiento ocular. Este estudio también muestra que un clasificador bayesiano computacionalmente económico basado en el análisis de matriz de covarianza produce una precisión de clasificación similar en este problema que un clasificador más sofisticado de Patrones Espaciales Comunes Multi-clase (MCSP).Haz clic aquí para leer el informe completo