Ehsan Tarkesh Esfahani、V. Sundararajan

要約

ブレイン・コンピューター・インターフェース（BCI）は、ユーザーインタラクションの代替技術における最近の発展です。本論文の目的は、CADシステム用ユーザーインターフェースとしてのBCIの可能性を探ることです。本論文では、ユーザーが想像した基本形状を区別するためにBCIを使用する実験とアルゴリズムについて説明します。ユーザーは脳波（EEG）ヘッドセットを着用し、立方体、球体、円柱、ピラミッド、または円錐の形状を想像します。EEGヘッドセットは頭皮上の14箇所から脳活動を収集します。データは独立成分分析（ICA）およびヒルベルト・ファン変換（HHT）で分析されます。対象となる特徴は、各独立成分のヒルベルトスペクトルから計算された、異なる周波数帯域（シータ、アルファ、ベータ、ガンマ帯域）の限界スペクトルです。次に、マン・ホイットニーのU検定を適用して、5つのペアワイズ分類における関連性によってEEG電極チャンネルをランク付けします。最高ランクの独立成分からの特徴が最終的な特徴ベクトルを形成し、それが線形判別分類器のトレーニングに使用されます。結果は、この分類器が10人の被験者において約44.6%の平均精度（ナイーブ分類率の20%と比較して）で5つの基本的な基本オブジェクトを識別できることを示しています（精度範囲は36%〜54%）。視覚的キューと口頭のキューの両方を使用した場合、分類精度は39.9%に変化します。特徴抽出と分類の再現性は、同じ参加者で10日間の異なる日に実験を行うことによって確認されました。これは、BCIがCADシステムにおいて幾何学的形状を作成する上で期待できるものであり、ユーザーインタラクションの新しい手段として使用できる可能性があることを示しています。レポートの全文はこちらをクリックしてください。