Pavel Bobrov、Alexander Frolov、Charles Cantor、Irina Fedulova、Mikhail Bakhnyan、Alexander Zhavoronkov

要旨

本論文では、リラックス、および「顔」と「家」の2種類の画像の想起という3つの知的タスクの実行に対応するEEGパターンの認識タスクについて検証します。実験は、BrainProducts ActiCapとEmotiv EPOCの2つのEEGヘッドセットを用いて行われました。Emotivのヘッドセットは消費者向けBCIアプリケーションで広く使用されるようになっており、将来的に大規模なEEG実験を実施することを可能にします。EPOCヘッドセットを用いた実験の最初の3日間において、分類精度がランダム分類のレベルを大幅に上回ったため、4日目にActiCapを用いた対照実験が行われました。この対照実験により、高品質の研究用機器を使用することで分類精度が向上（一部の被験者で最大68%まで）すること、および、その精度が瞬きや眼球運動に関連するEEGアーチファクトの存在に依存しないことが示されました。また、本研究は、共分散行列分析に基づく計算負荷の低いベイズ分類器が、この問題において、より洗練されたマルチクラス共通空間パターン（MCSP）分類器と同等の分類精度をもたらすことも示しています。レポートの全文を読むには、ここをクリックしてください