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ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस विद्युत कॉर्टेक्स गतिविधियों द्वारा
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ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस इलेक्ट्रिकल कॉर्टेक्स गतिविधि द्वारा: स्थिर-राज्य दृश्य प्रेरित संभावनाओं का उपयोग करके मोबाइल उपकरणों के लिए एक संज्ञानात्मक प्रणाली बनाने में चुनौतियाँ
पेड्रो मोराइस, कार्ला क्विंटाओ, पेड्रो विएरा
सारांश
ब्रेन-컴퓨터 इंटरफेस (BCI) का शोध क्षेत्र उन व्यक्तियों के बीच संचार को सक्षम करने के प्रयास में उभरा है जो लकवाग्रस्त हैं और प्रौद्योगिकी में। मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि के माध्यम से किसी व्यक्ति की मानसिक स्थिति की पहचान करते हुए, एक विशिष्ट BCI प्रणाली इसे कंप्यूटर में किसी विशेष क्रिया को सौंपती है। यह ज्ञात है कि जब दृष्टि कॉर्टेक्स को एक निश्चित आवृत्ति के साथ उत्तेजित किया जाता है, तो यह उसी आवृत्ति के साथ गतिविधि दिखाता है। यह स्थिर-राज्य दृश्य प्रेरित संभावनाएँ (SSVEP) गतिविधि उपरोक्त संचार लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए उपयोग की जा सकती हैं। इस कार्य में, हम पहले मस्तिष्क की स्वेच्छिक विद्युत गतिविधि का विश्लेषण करते हैं, ताकि दो मानसिक अवस्थाओं (केंद्रितता/ध्यान) में भेद किया जा सके। फिर, एक SSVEP प्रकार के दृष्टिकोण का पालन करते हुए, हम उत्तेजक स्क्रीन को चार क्षेत्रों में विभाजित करते हैं, जिनमें से प्रत्येक विशेष आवृत्ति पर झपकता है। विषय के ऑक्सिपिटल लोब से प्रतिक्रिया देने वाली आवृत्ति का अवलोकन करते हुए, हम उसके द्वारा की गई 2 बिट निर्णय का अनुमान लगा सकते हैं। हम देखते हैं कि ऐसा सेटअप वास्तविक समय BCI के लिए प्रभावी है, और इसे मोबाइल उपकरणों में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है। इसके अलावा, उपयोगकर्ता स्वेच्छा से अपने निर्णय बदलने में सक्षम है, और प्रणाली के साथ एक स्वाभाविक तरीके से बातचीत करता है।
ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस इलेक्ट्रिकल कॉर्टेक्स गतिविधि द्वारा: स्थिर-राज्य दृश्य प्रेरित संभावनाओं का उपयोग करके मोबाइल उपकरणों के लिए एक संज्ञानात्मक प्रणाली बनाने में चुनौतियाँ
पेड्रो मोराइस, कार्ला क्विंटाओ, पेड्रो विएरा
सारांश
ब्रेन-컴퓨터 इंटरफेस (BCI) का शोध क्षेत्र उन व्यक्तियों के बीच संचार को सक्षम करने के प्रयास में उभरा है जो लकवाग्रस्त हैं और प्रौद्योगिकी में। मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि के माध्यम से किसी व्यक्ति की मानसिक स्थिति की पहचान करते हुए, एक विशिष्ट BCI प्रणाली इसे कंप्यूटर में किसी विशेष क्रिया को सौंपती है। यह ज्ञात है कि जब दृष्टि कॉर्टेक्स को एक निश्चित आवृत्ति के साथ उत्तेजित किया जाता है, तो यह उसी आवृत्ति के साथ गतिविधि दिखाता है। यह स्थिर-राज्य दृश्य प्रेरित संभावनाएँ (SSVEP) गतिविधि उपरोक्त संचार लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए उपयोग की जा सकती हैं। इस कार्य में, हम पहले मस्तिष्क की स्वेच्छिक विद्युत गतिविधि का विश्लेषण करते हैं, ताकि दो मानसिक अवस्थाओं (केंद्रितता/ध्यान) में भेद किया जा सके। फिर, एक SSVEP प्रकार के दृष्टिकोण का पालन करते हुए, हम उत्तेजक स्क्रीन को चार क्षेत्रों में विभाजित करते हैं, जिनमें से प्रत्येक विशेष आवृत्ति पर झपकता है। विषय के ऑक्सिपिटल लोब से प्रतिक्रिया देने वाली आवृत्ति का अवलोकन करते हुए, हम उसके द्वारा की गई 2 बिट निर्णय का अनुमान लगा सकते हैं। हम देखते हैं कि ऐसा सेटअप वास्तविक समय BCI के लिए प्रभावी है, और इसे मोबाइल उपकरणों में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है। इसके अलावा, उपयोगकर्ता स्वेच्छा से अपने निर्णय बदलने में सक्षम है, और प्रणाली के साथ एक स्वाभाविक तरीके से बातचीत करता है।
ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस इलेक्ट्रिकल कॉर्टेक्स गतिविधि द्वारा: स्थिर-राज्य दृश्य प्रेरित संभावनाओं का उपयोग करके मोबाइल उपकरणों के लिए एक संज्ञानात्मक प्रणाली बनाने में चुनौतियाँ
पेड्रो मोराइस, कार्ला क्विंटाओ, पेड्रो विएरा
सारांश
ब्रेन-컴퓨터 इंटरफेस (BCI) का शोध क्षेत्र उन व्यक्तियों के बीच संचार को सक्षम करने के प्रयास में उभरा है जो लकवाग्रस्त हैं और प्रौद्योगिकी में। मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि के माध्यम से किसी व्यक्ति की मानसिक स्थिति की पहचान करते हुए, एक विशिष्ट BCI प्रणाली इसे कंप्यूटर में किसी विशेष क्रिया को सौंपती है। यह ज्ञात है कि जब दृष्टि कॉर्टेक्स को एक निश्चित आवृत्ति के साथ उत्तेजित किया जाता है, तो यह उसी आवृत्ति के साथ गतिविधि दिखाता है। यह स्थिर-राज्य दृश्य प्रेरित संभावनाएँ (SSVEP) गतिविधि उपरोक्त संचार लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए उपयोग की जा सकती हैं। इस कार्य में, हम पहले मस्तिष्क की स्वेच्छिक विद्युत गतिविधि का विश्लेषण करते हैं, ताकि दो मानसिक अवस्थाओं (केंद्रितता/ध्यान) में भेद किया जा सके। फिर, एक SSVEP प्रकार के दृष्टिकोण का पालन करते हुए, हम उत्तेजक स्क्रीन को चार क्षेत्रों में विभाजित करते हैं, जिनमें से प्रत्येक विशेष आवृत्ति पर झपकता है। विषय के ऑक्सिपिटल लोब से प्रतिक्रिया देने वाली आवृत्ति का अवलोकन करते हुए, हम उसके द्वारा की गई 2 बिट निर्णय का अनुमान लगा सकते हैं। हम देखते हैं कि ऐसा सेटअप वास्तविक समय BCI के लिए प्रभावी है, और इसे मोबाइल उपकरणों में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है। इसके अलावा, उपयोगकर्ता स्वेच्छा से अपने निर्णय बदलने में सक्षम है, और प्रणाली के साथ एक स्वाभाविक तरीके से बातचीत करता है।
