אתגר את הזיכרון שלך! שחק במשחק ה-N-Back החדש באפליקציית Emotiv
אתגר את הזיכרון שלך! שחק במשחק ה-N-Back החדש באפליקציית Emotiv
אתגר את הזיכרון שלך! שחק במשחק ה-N-Back החדש באפליקציית Emotiv
סיווג צורות פרימיטיביות באמצעות ממשקי מוח-מחשב
שתף:
איסאן טרקש אספהאני, וי. סונדררג'אן
תקציר
ממשקי מוח-מחשב (BCIs) הם התפתחויות אחרונות בטכנולוגיות חלופיות של אינטראקציה עם משתמשים. מטרת המאמר הזה היא לחקור את הפוטנציאל של BCIs כממשקי משתמש למערכות CAD. המאמר מתאר ניסויים ואלגוריתמים שמשתמשים ב-BCI כדי להבחין בין צורות פרימיטיביות שמדומיינות על ידי משתמש. המשתמשים חובשים אוזניות אלקטרואנצפלוגרפיה (EEG) ומדמיינים את צורת הקוביה, הכדור, הגליל, הפירמידה או החרוט. האוזניות אוספות פעילות מוחית מ-14 מקומות בקרקפת. הנתונים מנותחים עם ניתוח רכיבים בלתי תלויים (ICA) וטרנספורמציית הילברט-הואנג (HHT). התכונות המעניינות הן הספקטרום השולי של פסי התדרים השונים (תדרי תטה, אלפא, ביתא וגמא) המחושבים מספקטרום הילברט של כל רכיב בלתי תלוי. מבחן Mann–Whitney U משמש אז לדירוג ערוצי האלקטרודות של ה-EEG לפי חשיבות בחמישה סיווגים זוגיים. התכונות מהרכיבים הבלתי תלויים בעלי הדירוג הגבוה ביותר יוצרות את וקטור התכונה הסופי, שמשמש אז לאימון מסווג לינארי בדיד. התוצאות מראות שהמסווג הזה יכול להבדיל בין חמשת האובייקטים הפרימיטיביים הבסיסיים עם דיוק ממוצע של כ-44.6% (בהשוואה ליחס סיווג נאיבי של 20%) בקרב עשרה נבדקים (טווח דיוק של 36%–54%). דיוק הסיווג משתנה ל-39.9% כאשר משתמשים גם ברמזים חזותיים וגם מילוליים. חזרתיות מיצוי התכונות והסיווג נבדקה על ידי עריכת הניסוי ב-10 ימים שונים עם אותם המשתתפים. זה מראה של-BCI יש פוטנציאל ליצור צורות גיאומטריות במערכות CAD ויכול לשמש כאמצעי חדשני לאינטראקציה עם משתמשים.לחץ כאן לדוח המלא.
איסאן טרקש אספהאני, וי. סונדררג'אן
תקציר
ממשקי מוח-מחשב (BCIs) הם התפתחויות אחרונות בטכנולוגיות חלופיות של אינטראקציה עם משתמשים. מטרת המאמר הזה היא לחקור את הפוטנציאל של BCIs כממשקי משתמש למערכות CAD. המאמר מתאר ניסויים ואלגוריתמים שמשתמשים ב-BCI כדי להבחין בין צורות פרימיטיביות שמדומיינות על ידי משתמש. המשתמשים חובשים אוזניות אלקטרואנצפלוגרפיה (EEG) ומדמיינים את צורת הקוביה, הכדור, הגליל, הפירמידה או החרוט. האוזניות אוספות פעילות מוחית מ-14 מקומות בקרקפת. הנתונים מנותחים עם ניתוח רכיבים בלתי תלויים (ICA) וטרנספורמציית הילברט-הואנג (HHT). התכונות המעניינות הן הספקטרום השולי של פסי התדרים השונים (תדרי תטה, אלפא, ביתא וגמא) המחושבים מספקטרום הילברט של כל רכיב בלתי תלוי. מבחן Mann–Whitney U משמש אז לדירוג ערוצי האלקטרודות של ה-EEG לפי חשיבות בחמישה סיווגים זוגיים. התכונות מהרכיבים הבלתי תלויים בעלי הדירוג הגבוה ביותר יוצרות את וקטור התכונה הסופי, שמשמש אז לאימון מסווג לינארי בדיד. התוצאות מראות שהמסווג הזה יכול להבדיל בין חמשת האובייקטים הפרימיטיביים הבסיסיים עם דיוק ממוצע של כ-44.6% (בהשוואה ליחס סיווג נאיבי של 20%) בקרב עשרה נבדקים (טווח דיוק של 36%–54%). דיוק הסיווג משתנה ל-39.9% כאשר משתמשים גם ברמזים חזותיים וגם מילוליים. חזרתיות מיצוי התכונות והסיווג נבדקה על ידי עריכת הניסוי ב-10 ימים שונים עם אותם המשתתפים. זה מראה של-BCI יש פוטנציאל ליצור צורות גיאומטריות במערכות CAD ויכול לשמש כאמצעי חדשני לאינטראקציה עם משתמשים.לחץ כאן לדוח המלא.
איסאן טרקש אספהאני, וי. סונדררג'אן
תקציר
ממשקי מוח-מחשב (BCIs) הם התפתחויות אחרונות בטכנולוגיות חלופיות של אינטראקציה עם משתמשים. מטרת המאמר הזה היא לחקור את הפוטנציאל של BCIs כממשקי משתמש למערכות CAD. המאמר מתאר ניסויים ואלגוריתמים שמשתמשים ב-BCI כדי להבחין בין צורות פרימיטיביות שמדומיינות על ידי משתמש. המשתמשים חובשים אוזניות אלקטרואנצפלוגרפיה (EEG) ומדמיינים את צורת הקוביה, הכדור, הגליל, הפירמידה או החרוט. האוזניות אוספות פעילות מוחית מ-14 מקומות בקרקפת. הנתונים מנותחים עם ניתוח רכיבים בלתי תלויים (ICA) וטרנספורמציית הילברט-הואנג (HHT). התכונות המעניינות הן הספקטרום השולי של פסי התדרים השונים (תדרי תטה, אלפא, ביתא וגמא) המחושבים מספקטרום הילברט של כל רכיב בלתי תלוי. מבחן Mann–Whitney U משמש אז לדירוג ערוצי האלקטרודות של ה-EEG לפי חשיבות בחמישה סיווגים זוגיים. התכונות מהרכיבים הבלתי תלויים בעלי הדירוג הגבוה ביותר יוצרות את וקטור התכונה הסופי, שמשמש אז לאימון מסווג לינארי בדיד. התוצאות מראות שהמסווג הזה יכול להבדיל בין חמשת האובייקטים הפרימיטיביים הבסיסיים עם דיוק ממוצע של כ-44.6% (בהשוואה ליחס סיווג נאיבי של 20%) בקרב עשרה נבדקים (טווח דיוק של 36%–54%). דיוק הסיווג משתנה ל-39.9% כאשר משתמשים גם ברמזים חזותיים וגם מילוליים. חזרתיות מיצוי התכונות והסיווג נבדקה על ידי עריכת הניסוי ב-10 ימים שונים עם אותם המשתתפים. זה מראה של-BCI יש פוטנציאל ליצור צורות גיאומטריות במערכות CAD ויכול לשמש כאמצעי חדשני לאינטראקציה עם משתמשים.לחץ כאן לדוח המלא.