मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस विद्युतीय प्रांतस्था गतिविधि द्वारा
मेवरिक गुयेन
अद्यतन किया गया
28 मई 2018
मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस विद्युतीय प्रांतस्था गतिविधि द्वारा
मेवरिक गुयेन
अद्यतन किया गया
28 मई 2018
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मेवरिक गुयेन
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28 मई 2018
ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस बाय इलेक्ट्रिकल कॉर्टेक्स एक्टिविटी: स्टडी-स्टेट विजुअली इवोक्ड पोटेंशियल का उपयोग करके मोबाइल उपकरणों के लिए एक कॉग्निटिव सिस्टम बनाने में चुनौतियाँ
पेड्रो मोरिस, कार्ला क्विंटाओ, पेड्रो विएरा
अमूर्त
पैरालाइज्ड मरीजों और तकनीक के बीच संचार को सक्षम करने के प्रयास में ब्रेन–कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) का अनुसंधान क्षेत्र उभरा। किसी व्यक्ति की मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि के माध्यम से उसकी मानसिक स्थिति की पहचान करते हुए, एक सामान्य BCI सिस्टम इसे कंप्यूटर में एक विशेष कार्य सौंपता है। यह ज्ञात है कि जब विजुअल कॉर्टेक्स को एक निश्चित आवृत्ति के साथ उत्तेजित किया जाता है, तो यह उसी आवृत्ति के साथ गतिविधि दिखाता है। इस स्टडी–स्टेट विजुअली इवोक्ड पोटेंशियल (SSVEP) गतिविधि का उपयोग उपरोक्त संचार लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है। इस काम में, हम दो मानसिक स्थितियों (एकाग्रता/ध्यान) में अंतर करने के लिए पहले मस्तिष्क की स्वतःस्फूर्त विद्युत गतिविधि का विश्लेषण करते हैं। फिर, SSVEP दृष्टिकोण का पालन करते हुए, हम उत्तेजक स्क्रीन को चार क्षेत्रों में विभाजित करते हैं, जिनमें से प्रत्येक एक अलग आवृत्ति पर टिमटिमाती है। विषय के ओसीसीपिटल लोब से प्रतिक्रिया देने वाली आवृत्ति का अवलोकन करके, हम उसके द्वारा लिए गए 2 बिट निर्णय का अनुमान लगा सकते हैं। हम पाते हैं कि ऐसा सेटअप रीयल-टाइम BCI के लिए कुशल है, और इसे मोबाइल उपकरणों में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है। इसके अलावा, उपयोगकर्ता स्वाभाविक तरीके से सिस्टम के साथ बातचीत करते हुए, स्वेच्छा से अपने निर्णयों को बदलने में सक्षम है।
ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस बाय इलेक्ट्रिकल कॉर्टेक्स एक्टिविटी: स्टडी-स्टेट विजुअली इवोक्ड पोटेंशियल का उपयोग करके मोबाइल उपकरणों के लिए एक कॉग्निटिव सिस्टम बनाने में चुनौतियाँ
पेड्रो मोरिस, कार्ला क्विंटाओ, पेड्रो विएरा
अमूर्त
पैरालाइज्ड मरीजों और तकनीक के बीच संचार को सक्षम करने के प्रयास में ब्रेन–कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) का अनुसंधान क्षेत्र उभरा। किसी व्यक्ति की मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि के माध्यम से उसकी मानसिक स्थिति की पहचान करते हुए, एक सामान्य BCI सिस्टम इसे कंप्यूटर में एक विशेष कार्य सौंपता है। यह ज्ञात है कि जब विजुअल कॉर्टेक्स को एक निश्चित आवृत्ति के साथ उत्तेजित किया जाता है, तो यह उसी आवृत्ति के साथ गतिविधि दिखाता है। इस स्टडी–स्टेट विजुअली इवोक्ड पोटेंशियल (SSVEP) गतिविधि का उपयोग उपरोक्त संचार लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है। इस काम में, हम दो मानसिक स्थितियों (एकाग्रता/ध्यान) में अंतर करने के लिए पहले मस्तिष्क की स्वतःस्फूर्त विद्युत गतिविधि का विश्लेषण करते हैं। फिर, SSVEP दृष्टिकोण का पालन करते हुए, हम उत्तेजक स्क्रीन को चार क्षेत्रों में विभाजित करते हैं, जिनमें से प्रत्येक एक अलग आवृत्ति पर टिमटिमाती है। विषय के ओसीसीपिटल लोब से प्रतिक्रिया देने वाली आवृत्ति का अवलोकन करके, हम उसके द्वारा लिए गए 2 बिट निर्णय का अनुमान लगा सकते हैं। हम पाते हैं कि ऐसा सेटअप रीयल-टाइम BCI के लिए कुशल है, और इसे मोबाइल उपकरणों में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है। इसके अलावा, उपयोगकर्ता स्वाभाविक तरीके से सिस्टम के साथ बातचीत करते हुए, स्वेच्छा से अपने निर्णयों को बदलने में सक्षम है।
ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस बाय इलेक्ट्रिकल कॉर्टेक्स एक्टिविटी: स्टडी-स्टेट विजुअली इवोक्ड पोटेंशियल का उपयोग करके मोबाइल उपकरणों के लिए एक कॉग्निटिव सिस्टम बनाने में चुनौतियाँ
पेड्रो मोरिस, कार्ला क्विंटाओ, पेड्रो विएरा
अमूर्त
पैरालाइज्ड मरीजों और तकनीक के बीच संचार को सक्षम करने के प्रयास में ब्रेन–कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) का अनुसंधान क्षेत्र उभरा। किसी व्यक्ति की मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि के माध्यम से उसकी मानसिक स्थिति की पहचान करते हुए, एक सामान्य BCI सिस्टम इसे कंप्यूटर में एक विशेष कार्य सौंपता है। यह ज्ञात है कि जब विजुअल कॉर्टेक्स को एक निश्चित आवृत्ति के साथ उत्तेजित किया जाता है, तो यह उसी आवृत्ति के साथ गतिविधि दिखाता है। इस स्टडी–स्टेट विजुअली इवोक्ड पोटेंशियल (SSVEP) गतिविधि का उपयोग उपरोक्त संचार लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है। इस काम में, हम दो मानसिक स्थितियों (एकाग्रता/ध्यान) में अंतर करने के लिए पहले मस्तिष्क की स्वतःस्फूर्त विद्युत गतिविधि का विश्लेषण करते हैं। फिर, SSVEP दृष्टिकोण का पालन करते हुए, हम उत्तेजक स्क्रीन को चार क्षेत्रों में विभाजित करते हैं, जिनमें से प्रत्येक एक अलग आवृत्ति पर टिमटिमाती है। विषय के ओसीसीपिटल लोब से प्रतिक्रिया देने वाली आवृत्ति का अवलोकन करके, हम उसके द्वारा लिए गए 2 बिट निर्णय का अनुमान लगा सकते हैं। हम पाते हैं कि ऐसा सेटअप रीयल-टाइम BCI के लिए कुशल है, और इसे मोबाइल उपकरणों में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है। इसके अलावा, उपयोगकर्ता स्वाभाविक तरीके से सिस्टम के साथ बातचीत करते हुए, स्वेच्छा से अपने निर्णयों को बदलने में सक्षम है।
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