पावेल बोब्रोव, अलेक्जेंडर फ्रोलोव, चार्ल्स कैंटर, इरीना फेडुलोवा, मिखाइल बखन्यान, अलेक्जेंडर झवोरोंकोव

अमूर्त (Abstract)

यह पत्र ईईजी (EEG) पैटर्न को पहचानने के कार्य की जांच करता है जो तीन मानसिक कार्यों को करने के अनुरूप हैं: विश्राम और दो प्रकार के चित्रों की कल्पना करना: चेहरे और घर। प्रयोग दो ईईजी हेडसेट: ब्रेनप्रोडक्ट्स एक्टिकैप (BrainProducts ActiCap) और Emotiv ईपीओसी (EPOC) का उपयोग करके किए गए थे। Emotiv हेडसेट का उपभोक्ता BCI अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने लगा है, जिससे भविष्य में बड़े पैमाने पर ईईजी प्रयोग करने की अनुमति मिलती है। चूंकि ईपीओसी हेडसेट के साथ प्रयोग के पहले तीन दिनों के दौरान वर्गीकरण सटीकता यादृच्छिक वर्गीकरण के स्तर से काफी अधिक थी, इसलिए चौथे दिन एक्टिकैप का उपयोग करके एक नियंत्रण प्रयोग किया गया था। नियंत्रण प्रयोग ने दिखाया है कि उच्च गुणवत्ता वाले अनुसंधान उपकरणों का उपयोग वर्गीकरण सटीकता को बढ़ा सकता है (कुछ विषयों में 68% तक) और यह कि सटीकता पलक झपकने और आंखों की गति से संबंधित ईईजी कलाकृतियों (artifacts) की उपस्थिति से स्वतंत्र है। यह अध्ययन यह भी दर्शाता है कि सहप्रसरण आव्यूह (covariance matrix) विश्लेषण पर आधारित कम्प्यूटेशनल रूप से सस्ता बेयसियन क्लासिफायर इस समस्या में समान वर्गीकरण सटीकता प्रदान करता है जैसा कि एक अधिक जटिल मल्टी-क्लास कॉमन स्पेशियल पैटर्न्स (MCSP) क्लासिफायर देता है।पूरी रिपोर्ट पढ़ने के लिए यहां क्लिक करें