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Interfaces cerveau-ordinateur par l'activité corticale électrique
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Interfaces Cerveau-Ordinateur par Activité Électrique du Cortex : Défis de la Création d'un Système Cognitif pour Dispositifs Mobiles Utilisant des Potentiels Évoqués Visuellement en État Stable
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Résumé
Le domaine de recherche des Interfaces–Cerveau (BCI) a émergé dans une tentative de permettre la communication entre des patients paralysés et la technologie. En identifiant l'état mental d'un individu, à travers l'activité électrique de son cerveau, un système BCI typique lui assigne une action particulière sur l'ordinateur. Il est connu que lorsque le cortex visuel est stimulé à une certaine fréquence, il montre une activité à la même fréquence. Cette activité de Potential Évoqué Visuellement en État Stable (SSVEP) peut être utilisée pour atteindre l'objectif de communication susmentionné. Dans ce travail, nous analysons d'abord l'activité électrique spontanée du cerveau, afin de distinguer deux états mentaux (concentration/méditation). Ensuite, suivant une approche de type SSVEP, nous divisons l'écran de stimulation en quatre zones, chacune clignotant à une fréquence distincte. En observant la fréquence de réponse du lobe occipital du sujet, nous pouvons estimer la décision binaire qu'il a prise. Nous observons qu'un tel dispositif est efficace pour un BCI en temps réel, et peut être facilement intégré dans des dispositifs mobiles. De plus, l'utilisateur est capable de changer volontairement ses décisions, interagissant avec le système de manière naturelle.
Interfaces Cerveau-Ordinateur par Activité Électrique du Cortex : Défis de la Création d'un Système Cognitif pour Dispositifs Mobiles Utilisant des Potentiels Évoqués Visuellement en État Stable
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Résumé
Le domaine de recherche des Interfaces–Cerveau (BCI) a émergé dans une tentative de permettre la communication entre des patients paralysés et la technologie. En identifiant l'état mental d'un individu, à travers l'activité électrique de son cerveau, un système BCI typique lui assigne une action particulière sur l'ordinateur. Il est connu que lorsque le cortex visuel est stimulé à une certaine fréquence, il montre une activité à la même fréquence. Cette activité de Potential Évoqué Visuellement en État Stable (SSVEP) peut être utilisée pour atteindre l'objectif de communication susmentionné. Dans ce travail, nous analysons d'abord l'activité électrique spontanée du cerveau, afin de distinguer deux états mentaux (concentration/méditation). Ensuite, suivant une approche de type SSVEP, nous divisons l'écran de stimulation en quatre zones, chacune clignotant à une fréquence distincte. En observant la fréquence de réponse du lobe occipital du sujet, nous pouvons estimer la décision binaire qu'il a prise. Nous observons qu'un tel dispositif est efficace pour un BCI en temps réel, et peut être facilement intégré dans des dispositifs mobiles. De plus, l'utilisateur est capable de changer volontairement ses décisions, interagissant avec le système de manière naturelle.
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Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Résumé
Le domaine de recherche des Interfaces–Cerveau (BCI) a émergé dans une tentative de permettre la communication entre des patients paralysés et la technologie. En identifiant l'état mental d'un individu, à travers l'activité électrique de son cerveau, un système BCI typique lui assigne une action particulière sur l'ordinateur. Il est connu que lorsque le cortex visuel est stimulé à une certaine fréquence, il montre une activité à la même fréquence. Cette activité de Potential Évoqué Visuellement en État Stable (SSVEP) peut être utilisée pour atteindre l'objectif de communication susmentionné. Dans ce travail, nous analysons d'abord l'activité électrique spontanée du cerveau, afin de distinguer deux états mentaux (concentration/méditation). Ensuite, suivant une approche de type SSVEP, nous divisons l'écran de stimulation en quatre zones, chacune clignotant à une fréquence distincte. En observant la fréquence de réponse du lobe occipital du sujet, nous pouvons estimer la décision binaire qu'il a prise. Nous observons qu'un tel dispositif est efficace pour un BCI en temps réel, et peut être facilement intégré dans des dispositifs mobiles. De plus, l'utilisateur est capable de changer volontairement ses décisions, interagissant avec le système de manière naturelle.
