脳–コンピュータインターフェースを用いた原始的形状の分類

エフサン・タルケシュ・エスファハーニ、V・スンダララジャン

要約

脳–コンピュータインターフェース（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システムの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。この論文では、BCIを使用してユーザーが想像した原始的な形状を区別する実験とアルゴリズムについて説明します。ユーザーは脳波計（EEG）ヘッドセットを装着し、立方体、球、円柱、ピラミッド、または円錐の形を想像します。EEGヘッドセットは、頭皮の14箇所から脳の活動を収集します。データは独立成分分析（ICA）とヒルバート–フアン変換（HHT）で分析されます。注意すべき特徴は、各独立成分のヒルバー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）の境界スペクトルです。次に、Mann–Whitney 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電極チャネルの順位を決定します。最も高い評価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、それがライン型判別分類器のトレーニングに使用されます。結果は、この分類器が平均約44.6％の精度で5つの基本的な原始的オブジェクトを区別できることを示しています（ナイーブな分類率20％と比較して）、10人の被験者に対して（精度範囲36％–54％）。視覚的および言語的キューの両方を使用すると、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日間にわたって実験を実施することによって確認されました。これにより、BCIがCADシステムでの幾何学的形状の作成において有望であり、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が示されました。完全な報告書はこちらをクリックしてください。