Tantang ingatan Anda! Mainkan permainan N-Back baru di Aplikasi Emotiv
Tantang ingatan Anda! Mainkan permainan N-Back baru di Aplikasi Emotiv
Antarmuka Otak-Komputer oleh Aktivitas Korteks Elektrik
Bagikan:
Antarmuka Otak-Komputer melalui Aktivitas Korteks Listrik: Tantangan dalam Menciptakan Sistem Kognitif untuk Perangkat Bergerak Menggunakan Potensial Evoked Secara Visual dalam Keadaan Stabil
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Abstrak
Bidang penelitian Antarmuka–Otak (BCI) muncul dalam upaya untuk memungkinkan komunikasi antara pasien yang lumpuh dan teknologi. Mengidentifikasi keadaan mental individu, melalui aktivitas listrik otaknya, sistem BCI yang khas menetapkan tindakan tertentu di komputer. Diketahui bahwa ketika korteks visual distimulasi dengan frekuensi tertentu, ia menunjukkan aktivitas dengan frekuensi yang sama. Aktivitas Potensial Evoked Secara Visual dalam Keadaan Stabil (SSVEP) ini dapat digunakan untuk mencapai tujuan komunikasi tersebut. Dalam pekerjaan ini, kami pertama-tama menganalisis aktivitas listrik spontan otak, untuk membedakan dua keadaan mental (konsentrasi/meditasi). Kemudian, dengan mengikuti pendekatan tipe SSVEP, kami membagi layar stimulasi menjadi empat area, masing-masing berkedip dengan frekuensi yang berbeda. Dengan mengamati frekuensi respons dari lobus oksipital subjek, kami kemudian dapat memperkirakan keputusan 2 bit yang dia buat. Kami mengamati bahwa pengaturan semacam itu efisien untuk BCI waktu nyata, dan dapat dengan mudah diintegrasikan dalam perangkat bergerak. Selain itu, pengguna mampu mengubah keputusan secara sukarela, berinteraksi dengan sistem dengan cara yang alami.
Antarmuka Otak-Komputer melalui Aktivitas Korteks Listrik: Tantangan dalam Menciptakan Sistem Kognitif untuk Perangkat Bergerak Menggunakan Potensial Evoked Secara Visual dalam Keadaan Stabil
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Abstrak
Bidang penelitian Antarmuka–Otak (BCI) muncul dalam upaya untuk memungkinkan komunikasi antara pasien yang lumpuh dan teknologi. Mengidentifikasi keadaan mental individu, melalui aktivitas listrik otaknya, sistem BCI yang khas menetapkan tindakan tertentu di komputer. Diketahui bahwa ketika korteks visual distimulasi dengan frekuensi tertentu, ia menunjukkan aktivitas dengan frekuensi yang sama. Aktivitas Potensial Evoked Secara Visual dalam Keadaan Stabil (SSVEP) ini dapat digunakan untuk mencapai tujuan komunikasi tersebut. Dalam pekerjaan ini, kami pertama-tama menganalisis aktivitas listrik spontan otak, untuk membedakan dua keadaan mental (konsentrasi/meditasi). Kemudian, dengan mengikuti pendekatan tipe SSVEP, kami membagi layar stimulasi menjadi empat area, masing-masing berkedip dengan frekuensi yang berbeda. Dengan mengamati frekuensi respons dari lobus oksipital subjek, kami kemudian dapat memperkirakan keputusan 2 bit yang dia buat. Kami mengamati bahwa pengaturan semacam itu efisien untuk BCI waktu nyata, dan dapat dengan mudah diintegrasikan dalam perangkat bergerak. Selain itu, pengguna mampu mengubah keputusan secara sukarela, berinteraksi dengan sistem dengan cara yang alami.
Antarmuka Otak-Komputer melalui Aktivitas Korteks Listrik: Tantangan dalam Menciptakan Sistem Kognitif untuk Perangkat Bergerak Menggunakan Potensial Evoked Secara Visual dalam Keadaan Stabil
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Abstrak
Bidang penelitian Antarmuka–Otak (BCI) muncul dalam upaya untuk memungkinkan komunikasi antara pasien yang lumpuh dan teknologi. Mengidentifikasi keadaan mental individu, melalui aktivitas listrik otaknya, sistem BCI yang khas menetapkan tindakan tertentu di komputer. Diketahui bahwa ketika korteks visual distimulasi dengan frekuensi tertentu, ia menunjukkan aktivitas dengan frekuensi yang sama. Aktivitas Potensial Evoked Secara Visual dalam Keadaan Stabil (SSVEP) ini dapat digunakan untuk mencapai tujuan komunikasi tersebut. Dalam pekerjaan ini, kami pertama-tama menganalisis aktivitas listrik spontan otak, untuk membedakan dua keadaan mental (konsentrasi/meditasi). Kemudian, dengan mengikuti pendekatan tipe SSVEP, kami membagi layar stimulasi menjadi empat area, masing-masing berkedip dengan frekuensi yang berbeda. Dengan mengamati frekuensi respons dari lobus oksipital subjek, kami kemudian dapat memperkirakan keputusan 2 bit yang dia buat. Kami mengamati bahwa pengaturan semacam itu efisien untuk BCI waktu nyata, dan dapat dengan mudah diintegrasikan dalam perangkat bergerak. Selain itu, pengguna mampu mengubah keputusan secara sukarela, berinteraksi dengan sistem dengan cara yang alami.
