뇌-기계 인터페이스의 성능 향상을 위한 수동적 피드백으로서의 SSVEP 평가
누리 자비트
업데이트됨
2012. 8. 16.
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Shaocheng Wang, Ehsan Tarkesh Esfahani, Sundararajan V. 캘리포니아 대학교 리버사이드
초록
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 연구는 주로 컴퓨터 화면의 커서나 기타 객체의 이동과 관련된 운동 상상(motor imagery) 작업에 집중되어 왔습니다. 이러한 응용 분야에서는 사용자가 객체를 이동하는 데 관심이 있는 시점과 이 작업에서 활성화되지 않은 시점을 감지하는 것이 중요합니다. 본 논문은 운동 상상 중에 사용자의 정신 상태를 확인하기 위한 피드백 메커니즘으로서 정상상태 시각유발전위(SSVEP)를 평가합니다. 이러한 전위는 피험자가 깜박이는 관심 객체를 바라볼 때 유발됩니다. 본 논문에서는 네 가지 서로 다른 실험을 수행했습니다. 피험자들에게는 주어진 방향으로 깜박이는 객체의 움직임을 상상하도록 요청했습니다. 피험자가 이 작업에 참여하고 있다면, 시각 피질에서 SSVEP 신호가 감지될 것이므로 운동 상상 작업이 확인됩니다. 실험 동안 시각 피질 근처의 4개 위치에서 EEG 신호가 기록되었습니다. 가중치 기법을 사용하여, 기록된 신호의 최적의 조합을 선택하여 깜박임 주파수의 존재를 평가합니다. 실험 결과는 깜박이는 객체의 복잡한 운동 상상 중에도 SSVEP를 감지할 수 있음을 보여줍니다. SSVEP 피드백을 위한 업데이트 시간이 0.5초로 설정된 상태에서 85%의 감지율을 달성했습니다.
Shaocheng Wang, Ehsan Tarkesh Esfahani, Sundararajan V. 캘리포니아 대학교 리버사이드
초록
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 연구는 주로 컴퓨터 화면의 커서나 기타 객체의 이동과 관련된 운동 상상(motor imagery) 작업에 집중되어 왔습니다. 이러한 응용 분야에서는 사용자가 객체를 이동하는 데 관심이 있는 시점과 이 작업에서 활성화되지 않은 시점을 감지하는 것이 중요합니다. 본 논문은 운동 상상 중에 사용자의 정신 상태를 확인하기 위한 피드백 메커니즘으로서 정상상태 시각유발전위(SSVEP)를 평가합니다. 이러한 전위는 피험자가 깜박이는 관심 객체를 바라볼 때 유발됩니다. 본 논문에서는 네 가지 서로 다른 실험을 수행했습니다. 피험자들에게는 주어진 방향으로 깜박이는 객체의 움직임을 상상하도록 요청했습니다. 피험자가 이 작업에 참여하고 있다면, 시각 피질에서 SSVEP 신호가 감지될 것이므로 운동 상상 작업이 확인됩니다. 실험 동안 시각 피질 근처의 4개 위치에서 EEG 신호가 기록되었습니다. 가중치 기법을 사용하여, 기록된 신호의 최적의 조합을 선택하여 깜박임 주파수의 존재를 평가합니다. 실험 결과는 깜박이는 객체의 복잡한 운동 상상 중에도 SSVEP를 감지할 수 있음을 보여줍니다. SSVEP 피드백을 위한 업데이트 시간이 0.5초로 설정된 상태에서 85%의 감지율을 달성했습니다.
Shaocheng Wang, Ehsan Tarkesh Esfahani, Sundararajan V. 캘리포니아 대학교 리버사이드
초록
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 연구는 주로 컴퓨터 화면의 커서나 기타 객체의 이동과 관련된 운동 상상(motor imagery) 작업에 집중되어 왔습니다. 이러한 응용 분야에서는 사용자가 객체를 이동하는 데 관심이 있는 시점과 이 작업에서 활성화되지 않은 시점을 감지하는 것이 중요합니다. 본 논문은 운동 상상 중에 사용자의 정신 상태를 확인하기 위한 피드백 메커니즘으로서 정상상태 시각유발전위(SSVEP)를 평가합니다. 이러한 전위는 피험자가 깜박이는 관심 객체를 바라볼 때 유발됩니다. 본 논문에서는 네 가지 서로 다른 실험을 수행했습니다. 피험자들에게는 주어진 방향으로 깜박이는 객체의 움직임을 상상하도록 요청했습니다. 피험자가 이 작업에 참여하고 있다면, 시각 피질에서 SSVEP 신호가 감지될 것이므로 운동 상상 작업이 확인됩니다. 실험 동안 시각 피질 근처의 4개 위치에서 EEG 신호가 기록되었습니다. 가중치 기법을 사용하여, 기록된 신호의 최적의 조합을 선택하여 깜박임 주파수의 존재를 평가합니다. 실험 결과는 깜박이는 객체의 복잡한 운동 상상 중에도 SSVEP를 감지할 수 있음을 보여줍니다. SSVEP 피드백을 위한 업데이트 시간이 0.5초로 설정된 상태에서 85%의 감지율을 달성했습니다.