視覚イメージの生成に基づくブレインコンピュータインターフェース

パベル・ボブロフ、アレクサンダー・フロロフ、チャールズ・カントール、イリナ・フェジュロワ、ミハイル・バフニャン、アレクサンダー・ジャヴォロンコフ

概要

この論文では、リラクゼーションと顔および家の二種類の画像を想像するという三つの精神的タスクを実行する際に対応するEEGパターンの認識タスクを検討しました。実験は、BrainProducts ActiCapとEmotiv EPOCの二つのEEGヘッドセットを使用して行われました。Emotivヘッドセットは、消費者BCIアプリケーションで広く使用され、将来的には大規模なEEG実験を実施できるようになります。EPOCヘッドセットを用いた実験の最初の三日間で、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、四日目にはActiCapを使用して制御実験が行われました。制御実験では高品質の研究機器の利用が分類精度を向上させることが確認され（特定の対象では68％まで）、分類精度はまばたきや目の動きに関連するEEGアーティファクトの存在とは独立していることが示されました。この研究は、共分散行列分析に基づく計算コストの低いベイズ分類器が、この問題でより洗練されたマルチクラス共空間パターン（MCSP）分類器と同等の分類精度を得られることも示しています。ここをクリックして全文を読む